情報セキュリティ監査人が選ぶ2020年の“情報セキュリティトレンド10選”とは
日本セキュリティ監査協会（JASA）は2020年1月6日、「情報セキュリティ監査人が選ぶ2020年の情報セキュリティ十大トレンド」を発表した。JASAの公認情報セキュリティ監査人資格認定制度によって認定を受けた情報セキュリティ監査人に対して情報セキュリティトレンドのアンケート調査を実施し、第1位を3ポイント、第2位を2ポイント、第3位を1ポイントとして集計した上位10件を選んだ。 2019年は標的型攻撃やビジネスメール詐欺などの外部攻撃への対策が多かったのに対して、2020年は企業のビジネス活動の変化に伴う話題やインターネットの利用拡大の裏で発生した新たなリスクが取り上げられた。 2020年の情報セキュリティ十大トレンドとは 2020年の情報セキュリティ十大トレンドのトップ3は以下の通り。
fastMRI Dataset：膝MRI／脳MRIの画像データセット
データセット解説 FastMRIは、Facebook AI Research（FAIR：フェイスブックAI研究所）とNYU Langone Health（ニューヨーク大学ランゴーン医療センター）の共同研究プロジェクトで、AIを活用することでMRI（磁気共鳴画像）スキャンを10倍高速化する調査を行っている。これによって、患者の負担を軽減し、MRIスキャンにアクセスしやすく、かつ安価にすることを目的としている。 その調査内容は、論文で公開（2018年11月に初版提出、2019年12月に第2版改訂）されている。さらに、より広範な研究コミュニティーからの参加が可能となるように、データセットをロードして基準モデルを構築するためのコード（PyTorch）が、
機械学習の精度を左右する「データ加工」の基礎知識――「攻めのデータ加工」＝「特徴量エンジニアリング」編
機械学習の精度を左右する「データ加工」の基礎知識――「攻めのデータ加工」＝「特徴量エンジニアリング」編：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（5）（1/2 ページ） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。前回から2回に分けて「データ加工」の手法を紹介します。今回は「攻めのデータ加工」です。 AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。 また第2回では、データの種類を紹介しました。そこでは、数値としてのデータ自体、あるいはその統計量には尺度によって意味のあるもの（＝情報として価値があるもの）と、そうでないものがあるこ
「コードの実行速度」が分かるMLツールを開発、MIT研究チーム
マサチューセッツ工科大学の研究チームは、プロセッサ上でのアプリケーションコードの実行速度を予測する機械学習（ML）ツールを開発した。Intelのツールよりも誤差が少なく、Googleの「Tensor Processing Unit」のような新しいプロセッサにも適用できる。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、プロセッサがさまざまなアプリケーションのコードを実行する速度を予測する機械学習（ML）ツールを開発した。Intelが自社開発したツールよりも約2倍高精度だと主張する。 従来の手法は正確性に問題あり なぜこのようなツールが必要なのだろうか。コードをできるだけ高速に動作させるため、パフォーマンスエンジニアやコンパイラ開発者は通常、特定のプロセッサアーキテクチャをシミュレートしてコードを実行する「パフォーマンスモデル」を使用する。 するとプロセッサがアセンブリ言語による特定の命
AWS Direct Connect を AWS Transit Gateway に接続した話 - Hatena Developer Blog
『AWS Direct Connect の仮想インタフェースの種類は3つに分けられる、private、public、transit。AWS Transit Gateway につなぎたい時は transit だ。』 どーも、トンネルとか隙間をみるとくぐれるかを考えてしまうくらいには Ace Combat が好きな id:nabeop です。前回の続編として AWS Transit Gateway に AWS Direct Connect を接続したので、検証などでわかった設計時の知見などを書いてみます。 ネットワーク外観と作業前後の変化 検証作業などで得られた知見や設計時に注意すること TGW のルートテーブル内での経路選択の優先順位 Transit Gateway に接続可能な Direct Connect の作成と注意点 Direct Connect を TGW に接続する場合の構成 A
Fashion-MNIST: 簡単になり過ぎたMNISTに代わる初心者向け画像認識ベンチマーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(MNIST database - Wikipedia) 僕は画像認識分野は門外漢なのですが、ここ最近初心者向けにCNNのトレーニングを行うことを企画していて、その目的に適した画像認識のオープンデータセットを探していたのでした。 というと誰しも思いつくのがMNISTではないかと思うのですが、Kaggleのベンチマークにも出ているように、実はMNISTはチューニングなしのデフォルトのランダムフォレストで回しても97%以上のACCが出てしまいます。そしてちょっとチューニングしたCNNなら99.7%を叩き出せてしまう上に、そういったノウハウがネットのあちこちにHello World並みのイージーハウツーコンテンツとして溢れ返っていて、初心者向け教材という意味では全く参考になりません。そこで、ちょっとサーベイして探してみることにしました。 MNIST以外のMNIST的なデータセットを探す 実は、以
「クッキー」から始めるプライバシーの旅
私見ですが、日本ではどうも「プライバシー」に対するこだわりが薄い気がします。プライバシーの話をすると、「自分の個人情報が漏れたところで、何の問題もないよ？」や、「悪いことをしていなければ問題はない」と返されます。人は生活をする上で、さまざまな「情報」を作り出します。例えば購入したもの、歩いた場所や食べたもの。その一部は自らが写真などの形でSNSに投稿し、公開状態にしていたりもするでしょう。その感覚の延長線上に、そういった「プライバシーなんてそこまで気にするもの？」という考え方があるのかもしれません。 果たしてこのような情報に無頓着でいいのでしょうか。今回は多くの方がおそらくよく知らないまま利用している、Webブラウザのとある機能から、パーソナルデータとプライバシーについて考えてみましょう。 毎日食べているけど目に見えない？ 「クッキー」とは何か Webブラウザにおける「クッキー」というもの
《日経Robotics》AIトップ国際会議では何が起きているか
2019年12月8～14日にカナダ・バンクーバーで開催された国際学会NeurIPS（2017年まではNIPS）はAIのトップ会議の1つである。筆者はNeurIPSには2017年から3年連続で参加しており、NeurIPS2019にも参加してきた（この記事は参加最終日に書かれている）。 今回はNeurIPSとはどのような学会なのか、学会では実際何が行われているのか、参加することにどのようなメリットがあるのか、どのような研究が評価され、どのようなトレンドがみられるのかについて紹介していく。 急拡大するNeurIPS まず、NeurIPSについて説明する。機械学習のトップ国際会議としてはNeurIPSに加えて、それと双璧をなすICML、深層学習専門の新しいICLRなどがある。全科学分野のジャーナルのインパクト（h5-index）によるランキングでNeurIPSは27位であり、10位の画像認識のCV
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