政府情報システムにおける セキュリティ・バイ・デザインガイドライン
政府情報システムにおける セキュリティ・バイ・デザインガイドライン 2022（令和 4）年 6 月 30 日 デジタル庁 〔標準ガイドライン群ＩＤ〕 DS-200 〔キーワード〕 セキュリティ・バイ・デザイン、DevSecOps、システムライフサイクル保 護 〔概要〕 情報システムに対して効率的にセキュリティを確保するため、企画から運 用まで一貫したセキュリティ対策を実施する「セキュリティ・バイ・デザイ ン」の必要性が高まっている。本文書ではシステムライフサイクルにおける セキュリティ対策を俯瞰的に捉えるため、各工程でのセキュリティ・バイ・ デザインの実施内容を記載する。 併せてセキュリティ・バイ・デザインの実用性を確保するための関係者の 役割を定義する。 改定履歴 改定年月日 改定箇所 改定内容 2022年6月30日 - 初版決定 i 目次 １ はじめに ................
Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions
Figure 1: An example of federated learning for the task of next-word prediction on mobile phones. Devices communicate with a central server periodically to learn a global model. Federated learning helps preserve user privacy and reduce strain on the network by keeping data localized. What is federated learning? How does it differ from traditional large-scale machine learning, distributed optimizat
ホワイトペーパー「日本におけるプライバシーに関する考慮事項に照らした AWSの利用」の公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ ホワイトペーパー「日本におけるプライバシーに関する考慮事項に照らした AWSの利用」の公開 2017年5月30日、昨今の IT 技術の飛躍的に進歩に伴い、様々な個人情報の利活用の現状を踏まえ、改正個人情報保護法が全面施行されました。個人情報の取り扱いに関する義務が明確になりましたが、一方でクラウドをご利用する上で配慮すべき点が増え、考慮されているお客様もいらっしゃるかと思います。そのようなお客様の声にお答えするために、お客様が自身のクラウド利用を検討していく際の参考資料として「日本におけるプライバシーに関する考慮事項に照らした AWS の利用」（ホワイトペーパー）を準備し、コンプライアンスのリソースページにて公開しました。本ホワイトペーパーは、今回の改正個人情報保護法に沿った内容となっており、お客様がご自身の IT インフラストラクチャを A
高木浩光＠自宅の日記 - PlaceEngineのプライバシー懸念を考える, 追記（29日）, 追記2
■ PlaceEngineのプライバシー懸念を考える PlaceEngineが研究実験の段階を越えて商用サービスとして提供開始されているということで、「みんなの地図2」を購入した。使用してみて、想像以上に実用になるものであることを知った。東京の都心で試したところ、たいていの場所でかなりの精度で場所を特定してくれる。 「みんなの地図2」に付属のPlaceEngineクライアントは、ローカル（UMDもしくはメモリスティック）に保存されたデータに基づいて位置を計算するようになっているが、Windows用のPlaceEngineクライアントは、インターネット経由でサーバに位置の計算を問い合わせるようになっている*1。そのため、ノートPCでもネットがつながってさえいれば、GPSがなくても位置を調べることができ、それはとても興味深い機能であり、今後の応用が楽しみなシステムだと感じた。*2 しかし、この
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生成AI、リスク管理早く - 日本経済新聞
Facebook–Cambridge Analytica data scandal - Wikipedia
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