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アポロ計画は失敗していた？ 脅威を増すディープフェイク・ビデオ
AI技術を活用して映像を加工し、普通の馬をシマウマに変える、政治家に言ってもないせりふを言わせる、さらには有名女優のアダルトビデオを作成する――もちろん全て「うそ」（フェイク）なわけですが、いまやありとあらゆる映像加工が可能な時代になりました。2004年に放送されたSFアニメ「攻殻機動隊S.A.C. 2nd GIG」の中で、AIのタチコマが「映像に証拠能力はもうない、一般大衆を楽しませるだけ」という印象的なせりふをつぶやくのですが、それから15年たったいま、この言葉は現実のものになったといえるかもしれません。 最近ではこうしたAIによる高度なフェイク映像は「ディープフェイク」あるいは「ディープフェイク・ビデオ」などと呼ばれ、その危険性が叫ばれるようになっています。つい最近も、こんな映像が注目を集めていました。 米国のリチャード・ニクソン元大統領が原稿を読み上げる短いクリップ。画質は粗く、彼
Microsoft、ソフトウェアのセキュリティテストに機械学習を適用するニューラルファジング研究を推進
Microsoft、ソフトウェアのセキュリティテストに機械学習を適用するニューラルファジング研究を推進：システムが過去の経験から学習し、脆弱性発見を支援 Microsoftの研究者は、機械学習とディープニューラルネットワークをソフトウェアのセキュリティ脆弱性発見に利用する「ニューラルファジング」という研究プロジェクトを進めている。初期の実験では有望な結果を示している。 Microsoftの研究者は2017年11月13日（米国時間）、機械学習とディープニューラルネットワークを活用して、ソフトウェアのセキュリティ脆弱（ぜいじゃく）性を発見する新しい方法を開発した、とブログで明らかにした。この新しい方法は、システムが過去の経験から学習し、バグをより効果的に除去できるように支援する。「ニューラルファジング」と呼ばれるこの新しい研究プロジェクトは、従来のファジング技術の強化を目的とし、初期の実験では
ディープラーニングにもセキュリティ問題、AIをだます手口に注意
ディープラーニング（深層学習）にもセキュリティ問題が存在する。データからルールを導き出す「訓練」に使用するデータに不正なものを紛れ込ませたり、認識に用いるデータにある種のノイズを加えたりすることで、AI（人工知能）に誤検出させようとする。AIの信頼性に関わる問題だけに、米Googleなどが対策に動き出している。 「AIが判断を間違えると、大変な問題を引き起こす恐れがある。AIをどうやって防御するかが、大きな課題になっている」。Googleに所属するAI研究者であるIan Goodfellow氏はそう語る。2017年10月にシリコンバレーで開催されたディープラーニングに関するカンファレンス「BayLearn 2017」でも、セキュリティ問題が大きなテーマになった。 GoogleのGoodfellow氏によれば、機械学習ベースの画像認識技術に対する攻撃手法には「アドバーサリアル・エグザンプル（
AIにパスワードを推測させることでパスワード突破が容易になる可能性
by DennisM2 重要な情報を流出させてしまわないために安易なパスワードを設定しないなどの対策が行われていますが、新たな研究によって、人工知能を使うことで、攻撃者がターゲットのパスワードを容易に推測できるようになる可能性が示されました。 [1709.00440] PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing https://arxiv.org/abs/1709.00440 Artificial intelligence just made guessing your password a whole lot easier | Science | AAAS http://www.sciencemag.org/news/2017/09/artificial-intelligence-just-made-guessing-y
Webアプリの脆弱性、機械学習で自動検出する新技術
機械学習を利用して、Webサイトが抱えるクロスサイトスクリプティング（XSS）の脆弱性を自動検出する技術が登場した。Webサイト側でXSSへの対策を施していても、それをかいくぐって攻撃するパターンまで見つけてくれる。2017年9月上旬に開催されたイベント「PyCon JP 2017 in Tokyo」で、三井物産セキュアディレクションの高江洲勲（たかえすいさお）セキュリティエンジニアが発表した。 高江洲氏は趣味で機械学習を勉強しており、せっかくだから本業のセキュリティに生かせないかと考えた。背景にはセキュリティ技術者の圧倒的な人材不足がある。機械で脆弱性を検出できるようになれば、これまでセキュリティエンジニアの職人技に大きく依存していたセキュリティ診断を自動化できる。 最初からすべての脆弱性を検出できるようにするのは大変なので、とりあえずXSSに対象を絞ることにした。XSSは、悪意のあるユ
富士通、マルウェア検知のAI技術を開発--深層学習などを活用
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 富士通研究所は9月19日、企業などの組織のネットワークに侵入するマルウェアの検知を高精度化する人工知能（AI）技術を開発したと発表した。まず2017年度中にサイバーセキュリティ以外の分野で製品化を目指し、2018年度からサイバー攻撃対策としての実証を同社内で進める。 新技術は、富士通研が開発したグラフ構造のデータを学習、分類する「Deep Tensor」技術をベースに、時系列の特徴を学習できるように拡張した。 Deep Tensorでは、グラフ構造のデータから「テンソル」と呼ばれる数学表現への変換方法の学習と、ディープラーニングの学習を同時に行い、グラフ構造のデータを高い精度で学習するという。新技術では、テンソル表現を複数用意し、異なる
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Googleのニューラルネットワークが自ら暗号化通信を考案
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