機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（後編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーです。前回と今回の2回にわたり、機械学習を取り上げています。前回は機械学習によるデータ分析のプロセスと注意点について解説しました。今回は分析結果の評価についてと、筆者がトップエスイーの修了制作で作成した、一連のデータ分析プロセスを自動化するツール「MALSS」について解説します。MALSSはデータ分析を自動化するだけでなく、分析者の知識習得も支援することができます。 前回記事：機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編） 分析結果の評価の仕方 これまで、データの前処理、アルゴリズム選択、分析手順について見てきました。次に、具体的に何かの分析をした結果をどのように評価するのか、ということについて説明しましょう。 あ
機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーが始まります。まずは今回と次回の2回にわたり、機械学習を取り上げます。機械学習はさまざまな応用がされていますが、分析に当たって注意すべき点を今回に、そして、分析作業を自動化したツール「MALSS」を使った分析を次回に解説します。MALSSはトップエスイーの修了制作で取り上げられ、オープンソースとして公開されています。 なぜ分析過程を理解する必要があるのか 近年の人工知能やデータサイエンスのブームにより、機械学習技術に注目が集まっています。機械学習技術をアルゴリズムから実装し、システムへ組み込むとなるとハードルが高いですが、OSSの機械学習ライブラリが充実してきたことで、既存技術を利用するだけであれば、容易に機械学習技術を活用したシステムを開発することができ
Google、XSS攻撃対策に支援ツール公開
Content Security Policy（CSP）の潜在力をフル活用してもらう目的で、XSS対策支援ツール「CSP Evaluator」「CSP Mitigator」を公開した。 Web上で横行するクロスサイトスクリプティング（XSS）攻撃の防止に役立ててもらおうと、米Googleが「Content Security Policy」（CSP）を活用した対策を支援するツールを発表した。 XSSは信頼されたWebアプリケーションに不正なスクリプトを仕込む攻撃で、そうした攻撃の阻止を目的とするCSPは主要Webブラウザにサポートされている。 ところがGoogleが10億あまりのドメインを分析した調査では、CSPポリシーの95％がXSS攻撃を防ぐ役に立っていないことが判明。これは開発者がホワイトリストで外部スクリプトの読み込みを許容している上位15のドメインのうち、14ものドメインでパターン
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