DX(デジタルトランスフォーメーション)を進展させる上で、従来にないデータの取得や移動体との連携などを可能にする技術にIoT(Internet of Things:モノのインターネット)がある。モノをネットに接続することで、状態・状況を把握したり最適に制御したりを可能にする。 一方で、モノがネットにつながることで高まるのがセキュリティリスクだ。従来のセキュリティは人の利用を想定してきたが今後は、人対モノ、モノ対モノの通信にもセキュリティ対策が不可欠になる。そのための中核技術になるのがアイデンティ管理である。 本連載では、IoTが求めるモノのアイデンティ管理と、IoTの主な導入場所である工場などを対象にしたOT(Operational Technology:制御技術)セキュリティについて解説する。 DX(デジタルトランスフォーメーション)を進展させる上で、従来にないデータの取得や移動体との連
サイバーセキュリティ企業のSilverfortはこのほど、「Shining the Spotlight on the Rising Security Risks of Non-Human Identities」において、Active Directoryサービスにおける非人間アイデンティティ(NHI: Non-Human Identity)の調査結果を伝えた。Active Directoryが非人間アイデンティティの侵害を受けているとして、調査を実施したという。 Shining the Spotlight on the Rising Security Risks of Non-Human Identities 非人間アイデンティティのリスクとは 非人間アイデンティティとは、人間以外のサービスなどに与えられる認証情報のこと。APIキー、サービスアカウント、システムアカウント、OAuthトークン
The Shared Signals Framework (SSF) improves API efficiency and security by providing privacy-protected, secure webhooks. It is in use by some of the largest cloud services to communicate security alerts and status changes of users, continuously and securely to prevent and mitigate security breaches. It is currently leveraged by two applications – the Continuous Access Evaluation Protocol (CAEP) an
CIEM拡大の背景、クラウド拡大でアクセス管理が困難に セキュリティ対策で基本となる取り組みの1つが、各種データやシステムへのアクセスの可否を、事前承認を基に制御する「権限/アクセス管理」だ。本人確認のためのIDとパスワード、セキュリティデバイスによる認証は、第三者のなりすましによる不正アクセスの防止策として、長らく一般的に利用されてきた。 だが、パブリッククラウドの利用拡大を背景に、その実施徹底が極めて困難になっている。「パブリッククラウドの仕組み上、それは致し方ないことでもあります」と説明するのはガートナーシニア ディレクター,アナリストのエンリケ・テシェイラ氏だ。 分かりやすい例としてテシェイラ氏が挙げるのがアプリ開発だ。従来のオンプレ開発において、開発者がセキュリティの責任を問われる対象は、アプリケーションのコードやAPI、OSS(オープンソースソフトウェア)コンポーネントなどのア
ID IDとトラスト(2022年12月 シンポジウム「IDとトラストの最前線-電子行政・ビジネスと標準・法」):松本 泰 電子行政や私人間の電子取引などの推進には、その基盤となる「IDとトラスト」に関する理解が欠かせない。 しかし、変革が促されているデジタル社会におけるトラストと、そのトラストを支えるIDの概念は、必ずしも共有されていないと思われる。ここでは、デジタル社会における「IDとトラスト」の概念を示し、目指すべき方向性や課題について示す。 もうひとつのマイナンバー「医療等ID」に関する議論 - 医療等分野における個人情報の利活用と保護の課題 -(2015年12月 情報法制研究会 第3回シンポジウム):松本 泰 マイナンバー法(行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律)が、2015年10月5日より施行され、その社会的インパクトの大きさが徐々に認識され始めてい
松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者(特任研究員・特任助教・特任講師) [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア(東京大学学術専門職員) [1] LLMのフルスクラッチ構築(1B〜100B),継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合(LLM Agent) など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら
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