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2017年11月29日のブックマーク (5件)

  • サーバセキュリティビデオシミュレーションゲーム「データセンターアタック」| トレンドマイクロ

    サーバセキュリティビデオシミュレーションゲーム「データセンターアタック」: プレイヤーはゲームの中で、ある病院に新たに着任した最高情報セキュリティ責任者(Chief Information Security Officer、CISO)として、サイバー攻撃の脅威に直面します。そこから過去にさかのぼり、病院が抱えるセキュリティ上の課題を見つけ、必要な対策を講じることで、サーバを狙うサイバー攻撃から患者の重要情報を守らなければなりません。また、ゲームが進むにつれ、プレイヤーは病院のセキュリティを左右する様々な決断を迫られます。もし選択を誤ると、病院はランサムウェアの被害に遭い、患者の命が危険にさらされることになります。正しい意思決定をすると、システム運用部門と連携し、技術的対策と組織的対策を実施して、病院の業務に深刻な影響を及ぼしかねないセキュリティインシデントを避けることができます。 あなたに

  • 2が現れる素数 - INTEGERS

    この記事は非公開化されました。 integers.hatenablog.com 非公開前の内容要約: ある216桁の素数の紹介。 この記事の内容は部分的に書籍『せいすうたん12』の第1話に収録されています。 integers.hatenablog.com

    2が現れる素数 - INTEGERS
  • 韓国野党「日韓慰安婦合意破棄を」 国会決議採択求める:朝日新聞デジタル

    韓国の進歩(革新)系野党「国民の党」の所属議員19人は29日午前、韓国国会内で記者会見し、2015年末の日韓慰安婦合意の破棄や合意文書の公開を求める国会決議を採択するよう求めた。 決議案は、合意は元慰安婦らの意思を反映せず、自国民保護を怠ったと批判。合意を破棄し、日韓が再交渉を早期に始めるよう求めている。日に対して「歴史の真実から顔を背けず、日軍主導で行われた戦時性暴力犯罪だと認め、被害者に公式的に謝罪し、法的責任を履行することを求める」とした。(ソウル=牧野愛博)

    韓国野党「日韓慰安婦合意破棄を」 国会決議採択求める:朝日新聞デジタル
    puglee
    puglee 2017/11/29
    ダメだ、こりゃ
  • ◯ルトンのすべて

    アルトン…銀座にあるギャラリー イルトン…PCの自動ログイン・ログオフを実現する技術 ウルトン…韓国の俳優 エルトン…ジョン オルトン…羽生にあるカフェ カルトン…レジの受け皿 キルトン…ゼルダの登場人物 クルトン…サイコロ状のサクサクしたパン ケルトン…スピーカーの形式 コルトン…千葉にあるショッピングセンター、ブルゴーニュ地方にある特級ブドウ畑(ブコメより) サルトン…南アフリカのワイナリー シルトン…イングランドの元サッカー選手 スルトン…ヒドロキシスルホン酸の環状スルホン酸エステル セルトン…発泡剤の分解を促進する尿素系助剤、作曲家、雨が極端に降らない地域、など該当多数 ソルトン…カリフォルニアにある湖の名前 タルトン…名古屋にあるパティスリー チルトン…イギリスのレーシングドライバー、羊たちの沈黙の登場人物(ブコメより) ツルトン…鶴橋で売られているルイ・ヴィトンの偽物 テルトン

    ◯ルトンのすべて
    puglee
    puglee 2017/11/29
    エルトンが期待通りで良かった。ニッケコルトンプラザも渋い。二番煎じを考えるとすれば、何が良いだろう。
  • できの悪いソースコードをAIで発見、富士通が不採算案件の抑制へ

    富士通人工知能AI)などを活用し、システム開発プロセスの改革に腰を入れ始めた。システム構築・運用支援のツール群を「KIWare(ケーアイウェア)」として体系化し、2017年11月に50件の開発プロジェクト格適用を開始した。時間を浪費しがちな開発業務をAIで効率化し、システムエンジニア(SE)が、開発業務の様々な作業や成果物の品質の向上に充てる時間を捻出する狙いである。 富士通AIの活用に腰を入れる背景には、開発プロジェクトの作業や成果物の品質の低さが課題になっていることがある。「品質を現場の人任せではなく、技術で底上げする。それによって品質が原因の不採算の案件を減らしたい」(富士通の粟津正輝サービステクノロジー部長代理 兼 先端技術統括部長 兼 SE変革推進室長代理)。 システム開発において、不採算案件につながる要因は様々だ。設計書の不備による手戻りが発生したり、ソー

    できの悪いソースコードをAIで発見、富士通が不採算案件の抑制へ
    puglee
    puglee 2017/11/29
    具体的にはソースコードを画像化した上で、ディープラーニング(深層学習)で分析。ネスト構造が深い、コメントが少ないといった、可読性が悪いソースコードをAIが診断する->インデントとコメントがあれば評価が高い