2要素認証の突破はもはや当たり前 “ここまでやるか”と思わせる攻撃者の最新手口
サイバー攻撃者たちの攻撃手法は日々巧妙化しています。何と最近、頼みの綱だった2要素認証ですら突破された事例まで報告されました。サイバー攻撃者は果たしてどのような手法を使ったのでしょうか。 コンシューマーとしての利用者、そして組織の一員としての従業員個人に対するサイバー攻撃の主流は「フィッシング」だと思います。フィッシングも偽サイトに誘導するという、これまでよく知られるものから、サポート詐欺として偽のセキュリティ警告を執拗（しつよう）に表示し、表示される番号に電話をかけさせるという新たな手法も登場しています。「怪しいWebサイトにはアクセスしない」という基本的なものではなく、もう一段踏み込んだ対策が必要です。 新たな標的型攻撃についても注意が必要です。一部のかいわいで流行している手口としては、海外からのインタビュー依頼が届き、取材に必要な翻訳やビデオ通話といったツールを指定され、これをダウン
RAGの「ベクトル検索」の弱みを、ナレッジグラフで補う
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「HybridRAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「HybridRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー HybridRAGは、通常のRAG（Retrieval Augmented Generation）で用いられる「ベクトル検索」の弱みを補い、回答精度を向上するための手法です。BlackRockとNVIDIAの研究者らによって2024年8月に提案されました。 ベクトル検索の弱みはいくつかあります
RAGを専門用語に強くする手法「Golden-Retriever」
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム
RAGとは？回答精度向上のためのテクニック集（基礎編）
はじめまして。株式会社ナレッジセンスの門脇です。普段はエンジニア兼PMとして、「社内データに基づいて回答してくれる」チャットボットをエンタープライズ企業向けに提供しています（一応、200社以上に導入実績あり）。ここで開発しているチャットボットは、ChatGPTを始めとしたLLM（Large Language Models）を活用したサービスであり、その中でもRAG（Retrieval Augmented Generative）という仕組みをガッツリ利用しています。本記事では、RAG精度向上のための知見を共有していきます。 はじめに この記事は何 この記事は、LlamaIndexのAndrei氏による『A Cheat Sheet and Some Recipes For Building Advanced RAG』[1]という記事で紹介されている「RAGに関するチートシート」について、And
実践LangChain！RAGによる特化LLMシステムの作り方 - Qiita
はじめに ChatGPTを初めとした大規模言語モデル (LLM) が話題になっており、ちょっとした質問でも非常に優れたアウトプットが得られるようになりました。一方、ChatGPTを企業で使用する場合、社内情報をChatGPTは保持していないため、社内情報について答えられないという課題があり、社内特化LLMシステムを構築する必要があります。 特化システムを作るためには、こちらの記事でも紹介している通りLLMそのものをfine tuningする方法と、LangChainを使ってVector MatchingするRetrieval Augmented Generation (RAG) の2つがあります。ただ、LLMのfine tuningは非常に大きな計算コストとデータセット構築作業が必要になります。 本記事では、RAGによる特化LLMシステムの構築方法を紹介します。本記事内で使用するLLMはG
langchain + RAGで手元の資料（新たな情報）をllmに読み込ませる
はじめに RAG（検索拡張生成）について huggingfaceなどからllmをダウンロードしてそのままチャットに利用した際、参照する情報はそのllmの学習当時のものとなります。（当たり前ですが）学習していない会社の社内資料や個人用PCのローカルなテキストなどはllmの知識にありません。 このような存在しない情報をllmに与える（参照させる）手法がRAGです。 ファインチューニングという手法もありますが、そちらはllmに再学習を行わせる手法です。ファインチューニングでは、llm自体に学習させることで知識を追加しますが、RAGの場合は用意したデータベースから検索することで、追加の情報を与えることができます。 イメージ的には以下のような感じです。 ・ファインチューニング: 新しい情報を勉強させる。 ・RAG: 新しい情報が記載された本を持たせる。 今回は比較的手軽にできるRAGを使用します[1
大規模言語モデル（LLM）とは？仕組みや種類一覧、活用サービス、課題を紹介 - Qiita
大規模言語モデル（LLM）で実現できること 大規模言語モデル（LLM）で実現できることの例として、下記が挙げられます。 文章の生成 情報の抽出 プログラミング 翻訳 それぞれ具体例を交えて紹介していきます。 文章の生成 LLMは文章の生成が可能です。例えば、特定のトピックに関する記事の作成を指示すると、情報を網羅したわかりやすい文章を作成してくれます。ほかにも、キャッチコピーの作成など、クリエイティブな文章の作成もできます。 情報の抽出 情報の抽出においても、LLMは役立ちます。例えば、商品に対するレビューから顧客の感情や意見を分析し、ポジティブなフィードバックとネガティブなフィードバックを区別して、抽出することが可能です。 プログラミング プログラミングにおいて、コードの自動生成やバグの修正にも対応できます。例えば、簡単なアプリケーションの開発や特定の機能の実装を指示すると、適切なコード
長時間でも疲れないおすすめのシャープペン12選！自分に合った選び方も！ | 女性のライフスタイルに関する情報メディア
あなたは今、どのようなシャープペンを使っているでしょうか。デザインに一目惚れして選んだものの、実は持ちづらくてペンケースの中にしまったままになっていたり、使ってはみるもののすぐに疲れてしまって憂鬱な気分になることもあるのではないでしょうか。 シャープペンを選ぶ際にはデザインももちろんですが、書きやすいシャープペンを選ぶのがおすすめです。この記事では書きやすいシャープペンの選び方や具体的な商品を紹介していくので、ぜひ参考にしてください。
立ち止まらずに多人数を生体認証するシステム、NECが販売へ 1分間で100人の認証にも成功
NECではリリースに先立ち、このシステムを本社ビルに導入。従来は社員証をかざしてドアを開けていたが、歩きながら手ぶらで入場できるようになったという。 販売開始時期は9月30日を予定。日本、アメリカ、シンガポールを中心にグローバルで販売するとしている。 関連記事 大阪万博、NECの顔認証システム導入 入場管理・決済に活用 ID数は120万で同社の国内最大事例に 2025年日本国際博覧会協会は、大阪・関西万博でNECの顔認証システムを活用した入場管理と店舗決済の仕組みを導入すると発表した。入場時に顔認証を行うことでなりすましを防ぐ他、顔認証による電子マネー決済を可能にし、店舗での買い物を簡便化するという。 NEC、「AIで迅速な犯罪解決」目指す米スタートアップに出資 NEC Xは、警察署間の情報共有システム「BLTN」を提供する米国のスタートアップMultitude Insightsに出資した
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