2017年のセキュリティ脅威はこうなる！11社予測まとめ《IoT編》 (1/2)
毎年年末になると、さまざまなセキュリティベンダーが翌年のセキュリティ脅威動向の予測レポートを発表する。昨年（2016年）末にも、多くのセキュリティベンダーが、2017年（および以後数年間）のセキュリティ脅威と対策に関する予測を発表した。 サイバーセキュリティをめぐる動向は変化が激しく、各社レポートの濃淡もあるが、これらをまとめて見ると一定の「脅威の方向性」が読み取れる。本稿では、昨年発生した事件も振り返りつつ、2017年、企業が警戒すべき新たなセキュリティ脅威のキーワードをまとめてみたい。 第1回である今回は、「IoT」分野におけるセキュリティ脅威をテーマとする。 キーワード「IoT」：IoTは“武器”にも“ターゲット”にもなる 本稿で参照しているほぼすべてのベンダーが、2017年のセキュリティ脅威として挙げているキーワードが「IoT」だ。 昨年版の各社脅威予測でも警告されていたとおり、今
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NIPS 2016 Adversarial Training Workshop 体験記 - Qiita
去年参加したNIPS Adversarial Training Workshopについて書きます。 Advent Calendarに投稿するはずだったのですが忘れていました...すみません。 動画が全て上がっているので詳しく知りたい人はそれを見るといいと思います。 https://www.facebook.com/groups/675606912596390/ あとHuszarのBlogとかにももっといいまとめが上がっているのでそれもおすすめです。またGANは曖昧な部分が多かったり理解が甘くて、とんちんかんなことを書いていたりかもしれませんがそこは悪しからず。 Adversarial Training Workshopとは Generative Adversarial NetworksとAdversarial example関連 (virtual adversarial trainingと
Chainer v1.20.0 がリリースされました - Qiita
掲題の通りでございます。 Featureはこちら 個人的に面白いと思ったもの Add PlotReport (#2001) https://github.com/pfnet/chainer/pull/2001 Chainerでもログからグラフ描画が可能に。 Webサーバも内包すればTensorBoardはもはや不要か? Add DCGAN example (#1892) https://github.com/pfnet/chainer/pull/1892 Generative系を何も無いところから「やってみた」するのは結構困難。 まだ試していませんがExampleがあるといいですね。 Add DeCov loss (#1942) https://github.com/pfnet/chainer/pull/1942 元論文Reducing Overfitting in Deep Networ
ディープラーニング・ハンズオンの資料（インストール関連） - Qiita
この資料で書いていること ディープラーニング・ハンズオン @ Googleでの資料です。TensorFlowとでもアプリののインストールまでを取り扱っています。 今回のハンズオン環境 Python2系(2.7)のCPU版TensorFlow GCEの設定 vCPU x 16のインスタンス OSはデフォルトのまま TensorBoardのデフォルトポート6006番と、デモアプリ用のポート80番を開放 1. 共通設定：GCPの管理コンソール上の操作 1-1. GCEのインスタンスの起動 GCEのインスタンスを起動します。 - 「vCPU x 16」を選択 - 「HTTPトラフィックを許可する」を選択（デモアプリ用のポートを開放） Compute Engineの選択 インスタンス作成画面への遷移 インスタンスの設定を行い起動 インスタンスが立ち上がった事の確認 1-2. ファイアウォールルールの
90 Active Blogs on Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machine Learning (updated) - KDNuggets
90 Active Blogs on Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machine Learning (updated) Stay up-to-date in the data science with active blogs. This is a list of 90 recently active blogs on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, and Artificial intelligence. This post updates a previous very popular post 100 Active Blogs on Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machin
[レポート] Serverless Meetup Tokyo #2 | DevelopersIO
渋谷マークシティのサイバーエージェント様の会場で行われた Serverless Meetup Tokyo #2 - connpass に参加してきましたのでレポートします。 スライドは公開され次第貼っていきます。 会場 会場は2スクリーンの部屋で定員が150名となっていましたがほぼ満席の状態でした。 開催側からビザとアルコールドリンクが振舞われました！ Opening: 2017年Serverless化していく世界の概況 吉田真吾 (セクションナイン)さま によるオープニングセッションです。 Serverless Meetup の facebookのグループでのアンケート結果 サーバレスの開発ではどんなフレームワークを使っていますか？ serverless frameworkが1位 続いてApex、lamveryなど Microsoft Visual StudioやEclipseなどのID
![[レポート] Serverless Meetup Tokyo #2 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb4226b8c2e69cf714b391dc7dd11e85592eea24/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F09%2Freport.png)
ペパボ研究所の機械学習基盤とワークフロー - ペパボ研究所ブログ
こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。ペパボ研究所では、機械学習を用いた新たなサービスの機能開発や運用手法についての研究開発を行っています。今日はペパ研の機械学習基盤の構想と、その運用を支援するために開発したツールについて紹介します。 はじめに 機械学習によってサービスの課題を解決していくためには、サービス資産との連携と、学習結果の利用が容易となる仕組みが必要となります。複数サービスを運用するペパボにこの仕組みを提供することを考えると、大規模にかつ即時適用可能な状態で運用するには基盤化が不可欠です。また、利用する学習結果は永続的なものではなくサービスの成長に合わせた継続的な改善が必要なため、機械学習基盤の運用においては改善結果の反映を継続、かつ安定して行うことができるかが課題となります。 このエントリではサービスと連携した機
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
このスライドは 2017 年 1 月 17 日 (火)、ベルサール高田馬場で開催された「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」の最初のセッション、「これから始める人の為のディープラーニング基礎講座」にて、エヌビディア合同会社 ディープラーニング部 村上 真奈が講演しました。 このセッションでは、ディープラーニングをこれから始める方を対象に、必要な基本知識について説明します。ディープラーニングではニューラル ネットワークに大量のデータを学習させる事で画像認識や物体検出など様々な認識を行う事が可能です。セッション前半は、画像認識問題で使われる畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を理解する為の基礎概念について説明します。ニューラル ネットワークの基本となる多層パーセプトロン、誤差逆伝播法、確率的勾配降下法やミニバッチ学習などディープラーニングの学習過程
機器の電源をアプリやIFTTTで管理できるWemoに小型版「Mini Smart Plug」
(06/30) 目に優しいオーディオブックAudible、今なら3ヶ月無料体験できます（7/22まで） (06/29) Amazon Fireタブレットが過去最安値で購入のチャンス！（7/11〜） (06/28) iOS 18のiPhoneミラーリングは使えない？Macで天気アプリをチェックできるのはちょっと便利かも (06/28) BeatsのポータブルスピーカーPillが新設計で復活、ウーファー内蔵で24時間再生可能 (06/27) プライム会員限定でKindle Unlimtedが3ヶ月0円の神キャンペーン！（7/17まで） (06/27) Amazon Prime VIdeoで7月配信の注目作品「三体」「DOGMAN」「奈落のマイホーム」など (06/26) iOS 18の新機能：Apple AccountのiCloud設定が分かりやすくなった (06/26) Apple純正のビデ
総務省｜報道資料｜「IoTサイバーセキュリティ アクションプログラム2017」の公表
総務省は、IoT時代に対応したサイバーセキュリティの確立に向けた2017年の取組「IoTサイバーセキュリティ アクションプログラム2017」を公表します。 2020年東京オリンピック・パラリンピック競技大会を3年半後に控え、IoT機器・サービスが急速に普及する中、IoT時代に対応したサイバーセキュリティを早急に確立することが重要です。 そのため、関係府省・団体・企業等との緊密な連携の下、総務省におけるサイバーセキュリティ施策を加速させ、安心・安全な社会の実現に寄与することを目的として、「IoTサイバーセキュリティ アクションプログラム2017」を公表します。 本アクションプログラムは、（1）サイバーセキュリティタスクフォースの開催、（2）IoT機器セキュリティ対策の実施、（3）セキュリティ人材育成のスピードアップ、（4）総務大臣表彰制度の創設、（5）国際連携の推進から成っています。 ・Io
2020年までにデータサイエンティストの業務の4割は自動化される。そしてデータサイエンティストを本職としない「シチズンデータサイエンティスト」が台頭すると、ガートナー
2020年までにデータサイエンティストの業務の4割は自動化される。そしてデータサイエンティストを本職としない「シチズンデータサイエンティスト」が台頭すると、ガートナー データの分析を本職とするデータサイエンティストは、いまもっとも注目されている職業の1つです。そのデータサイエンティストがデータ分析のために行う業務の4割は2020年までに自動化され、そのおかげでデータサイエンティストを本職としない「シチズンデータサイエンティスト」によるデータ分析が台頭してくると、米調査会社が予想しています。 ガートナーによると、シチズンデータサイエンティストとは、データサイエンティストが本職ではないものの、データ分析業務の自動化が進むことで、かつては専門的な知識が必要だった先進的なデータ分析や予測などを自分で行えるようになった人のことを指します。 このシチズンデータサイエンティストの存在は、専門職であるデー
人工知能が再定義するマネジャーの仕事 | リーダーシップ｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
アクセンチュアが14ヵ国1770人のマネジャーを対象に、人工知能（ＡＩ）の台頭に関する意識調査を実施。そこから示唆される、ＡＩ時代に必要な5つのマネジメント慣行とは何か。 人工知能（ＡＩ）のテクノロジーが労働力を一変させる可能性については、多くの警鐘が鳴らされている。自動化が容易な仕事に関しては、特にその懸念が強い。あらゆる階層のマネジャーが、スマートマシンの世界への適応を余儀なくされる。事実、人工知能はこれから、マネジャーが多くの時間を割いている管理業務を、より迅速・的確・安価に代替できるようになるだろう。 現場の管理者から最高経営幹部までを含め、マネジャーはどうすればＡＩ時代で成功できるだろうか。我々アクセンチュアはその答えを見出すため、14ヵ国1770人のマネジャーにアンケート調査を行い、さらに組織のデジタル変革を担う幹部37人にインタビューした（英語報告書）。このデータを基に、マネ
翔泳社主催の「ITエンジニア本大賞 2017」、一般投票で選ばれた技術書・ビジネス書のトップ10が発表
ITエンジニア本大賞 技術書・ビジネス書の各ベスト10 ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアにおすすめの技術書・ビジネス書を選ぶイベント。ITエンジニアによるWeb投票で各ベスト10を選出し、大賞は、Web投票で特に票の多かった6冊（技術書・ビジネス書各3冊）の書籍の著者、編集者、翻訳者などによるプレゼン大会の最終投票で決定する。プレゼン大会は、2月16日開催の「Developers Summit 2017（デブサミ2017）」内で行われる。 ベスト10に選ばれた書籍は以下の通り。 技術書部門ベスト10 ※50音順 『ITエンジニアのための機械学習理論入門』（技術評論社） 『Amazon Web Services実践入門』（技術評論社） 『暗号技術入門 第3版 秘密の国のアリス』（SBクリエイティブ） 『SQLアンチパターン』（オライリー・ジャパン） 『新装版 達人プログラマー 職人から
東芝、米社と出資交渉 半導体事業を分社へ - 日本経済新聞
東芝は主力のフラッシュメモリーを含む半導体事業を分社し、ハードディスク駆動装置（HDD）世界最大手、米ウエスタンデジタル（WD）から出資を受ける交渉に入った。米原子力発電事業で数千億円規模の損失計上を迫られる中、財務への懸念を払拭し、半導体への投資余力を確保する。新会社は早ければ2017年前半にも設立する。複数の関係者によるとWDのほかファンドなども出資に関心を示している。独占禁止法の問題もあ
GEとAdobe、人事評価制度やめたってよ。目的のためには手段はどんどん変えていく
事業会社、コンサルティングファームの両面から人事に20年たずさわった経験を活かして独立。人事領域全般のコンサルティングを主な事業としているアルドーニ株式会社の代表。 企業の人事制度において、評価制度は多くの会社で導入しているでしょう。いわゆる、目標管理制度（Management By Objective and self control)によって、年初に上司と業務上の達成目標を設定し、その達成度合いが年度末に評価されます。その結果に基づき評定（4段階～5段階のところが多い）が決定し、賞与金額や昇給率に影響が出てくる（場合によっては昇格・降格もある）という、アレです。 私が昨年8月末まで在籍していた会社でも、全世界で導入されておりました。また、これに必要な「評価者研修」も共通プログラムとして存在しており、そのローカライズおよび展開といったことも担当業務でした。 最近になって、最終評点を廃止す
カメラのキタムラ、20店超を一斉閉店へ スマホ販売不振で - 日本経済新聞
写真用品店「カメラのキタムラ」を運営するキタムラが、2月末までに少なくとも22店を閉めることが17日分かった。本業のカメラ関連が伸び悩むなか、力を入れていたスマートフォン（スマホ）の販売が落ち込んでいるためとみられる。端末代を「実質0円」とする値引きを規制した総務省の指導がスマホの売れ行きを直撃し、大量閉店に追い込まれた格好だ。2016年9月末時点でカメラのキタムラは全国に約850店あった。1
【おうちハック】自宅をIoT化しすぎて不便になったこと - bohemia日記
こんにちは。おうちハッカーのぼへみあです。 CESではIoTデバイスが盛り上がり、特にAmazon Alexa無双だったということです。Alexaは日本上陸していないので、使うことができず、取り残されているようで残念ですが。 このように、IoTブームが続いており、多くのIoTデバイスが発表されて盛り上がりを見せているのですが、それは本当に生活を変えうるものでしょうか？ 私はこれまでIoTデバイスを買いまくり、自宅に取り入れることで身をもって経験してきました。 bohemia.hatenablog.com そうした経験から、IoTが生活を不便にしてしまった実例をお伝えしたいと思います。これからおうちハックをしたい人、IoTハードウェア開発者などの糧になると嬉しいです。 以前にも、失敗談と称して記事を書いていますので、こちらもご参考ください。 おうちハックの失敗から学んだこと - bohemi
洗濯代行サービス｢Washio｣の倒産にみる、オンデマンドサービスの限界
洗濯代行サービス｢Washio｣の倒産にみる、オンデマンドサービスの限界2017.01.17 22:0013,756 福田ミホ いつでも何でもすぐやってくれて、しかも安く…なんて無理ゲー。 この数年シリコンバレーでは、｢○○業界のUber｣みたいな，いわゆる｢オンデマンドサービス｣が雨後の竹の子のように登場しました。たとえばいろんな雑用を代行してくれるTaskRabbit、スーパーへの買い物を代行してくれるInstacart、駐車代行サービスのLuxe、美容師さんが家に来てくれるbeGlammed、などなどです。この手のサービスをまとめて管理してくれる執事サービスなんてのもあり、使いこなせば我々は日々発生する家事や雑用から解放されたセレブな生活ができて、しかも専属のお手伝いさんや運転手を雇うより圧倒的に安い、みたいなことになるのかも？と期待されました。 でもここ1年ほどのオンデマンドサービ
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キヤノンITS、在宅勤務者をカメラで監視 - 日本経済新聞
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IoTが崩す転職35歳限界説 求人25カ月連続最高 - 日本経済新聞