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EDR製品の有効性について質問させてください。 EDR製品を導入していれば、いわゆる標的型攻撃にみられるような不審なネットワーク探索をほぼ確実に検知できると考えて良いものなのでしょうか？ それともEDR製品ではどうしても検知できないネットワーク探索手法も存在するのでしょうか？ まず、EPP（Endpoint Protection Platform）とEDR（Endpoint Detection and Response）という二つの用語について説明します。 EPPは従来のウイルス対策ソフトをEDRとの対比のためにこう呼んでいますが、基本的にはシグネチャにより、パソコン等に入ってきたファイルをチェックして、マルウェアと判定したら隔離や警告をするものです。 EDRは、エンドポイント（パソコンやサーバー）の挙動を見張っていて、マルウェア特有の挙動を検知（Detection）したら、対応（Resp
最近，因果推論や因果探索に興味を持ち，勉強している．というのも最近，ゆううきさん と一緒に分散システムの異常の原因を即時に診断するための研究を進めている．原因を診断するためのアプローチとして，サーバやコンテナ等から取得できる様々なメトリック（CPU使用率やメモリ使用率など）を（グラフ理論における）ノードとして，因果グラフを構築することを考えている．メトリック同士の単なる「相関」ではなく，結果と原因の関係である「因果」を捉えようとするアプローチである．例えば，システムの障害が発生した場合，相関だけでは，AとBが関連がありそうというところまでしか言えないが，因果を特定できると理想的には，Aの原因はBであるといった議論ができるため，有用だと考えている． 実際に，前述のような因果グラフを構築して障害の原因を特定しようというアプローチは，以下の例に挙げるようにここ数年で増えている印象がある． 「Mi
Google Colabで統計的因果探索手法LiNGAMを動かしてみた｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。 前回の記事は「Airflow 2.0でDAG定義をよりシンプルに！TaskFlow APIの紹介」でした。 Advent Calendar 10日目となる本記事では因果探索の一手法であるLiNGAM(Linear Non-Gaussian Acyclic Model)の解説及び、Google Colabでの分析例について紹介します。 因果探索とは最近のトレンド 最近、広告配信やマーケティング分析の文脈で施策の効果を適切に評価する手法として実験計画法や因果推論が注目を浴びています。産業界でも株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所、クウジット株式会社、株式会社電通国際情報サービスの三社が提供するCALCという要因分析ツールや、最近はNECの因果分析ソリューション causal analysisも出ていたりと盛り上がりを見せています。
時系列性を考慮した因果探索手法VAR-LiNGAMの紹介｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。 この記事では、これまで紹介したLiNGAMの派生形であるVAR-LiNGAM（Vector AutoRegression-LiNGAM）について紹介したいと思います。これは通常のLiNGAMにベクトル自己回帰モデル(Vector AutoRegression Model: VAR Model)の考え方を取り入れ、時系列性の因果も考慮した因果探索を行うものです。 今回の記事では分量の関係からGoogle Colabでの実装は割愛し、元論文[1]を参考にしながら主に理論的な部分の紹介を行います。 定式化VAR-LiNGAMの定式化を説明する前に論文の形式に倣ってまずはLiNGAMとVARそれぞれの定式化をおさらいします。個別の説明に入る前に全体像を以下に示します。 LiNGAM LiNGAMとはLinear Non-Gaussian A
Google Colabで統計的因果探索手法BMLiNGAMを動かしてみた｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。 前回の記事は「GoogleColabで統計的因果探索手法LiNGAMを動かしてみた」でした。 Advent Calendar 11日目となる本記事では前回に引き続いて因果探索手法の紹介です。今回はBMLiNGAM(Bayesian Mixed LiNGAM)の解説及び、こちらの実装を参考にしたGoogle Colabでの分析例について紹介します。 この記事は前記事「Google Colabで統計的因果探索手法LiNGAMを使う方法」の続編です。LiNGAMとは何かをまず知りたい方は先にご一読されることをお勧めします。 また、最初にLiNGAM自体の復習をしていますが、既知の方は読み飛ばしていただいてもかまいません。 LiNGAMの復習LiNGAMとはLinear Non-Gaussian Acyclic Modelの略で、下記の条件
電気通信大学の教授である山本佳世子氏らのグループは、粘菌アルゴリズムを用いて複数の避難場所への複数の避難経路を同時に導出する手法を開発した。ダイクストラ法で求めた経路と比べて、同手法が優位であることを確認した。 電気通信大学大学院情報理工学研究科の教授である山本佳世子氏と東京都産業技術研究センターの研究員である吉次なぎ氏らのグループは2019年12月17日、粘菌アルゴリズムを用いて複数の避難場所への複数の避難経路を同時に導出する手法を開発したと発表した。 主要な経路探索手法の一つであるダイクストラ法によって導出した避難経路と比較して「追加計算不要で避難成功率の高い避難経路を導出できる」「複数の避難経路が得られる」「少ない計算時間でより効果的に避難経路を求められる」という3点について優位性を確認したとしている。 粘菌アルゴリズムで避難経路を算出 粘菌アルゴリズムとは、真正粘菌（変形菌）の動作
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![[解説追加しました(10/10)]2024年ノーベル物理学賞は、「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績」によりJohn J. Hopfield 氏（プリンストン大学、アメリカ）、Geoffrey E. Hinton 氏（トロント大学、カナダ）の2氏が受賞することに決定。](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/noimage.png)
EDR製品の有効性について質問させてください。 EDR製品を導入していれば、いわゆる標的型攻撃にみられるような不審なネットワーク探索をほぼ確実に検知できると考えて良いものなのでしょうか？ それともEDR製品ではどうしても検知できないネットワーク探索手法も存在するのでしょうか？ | mond
グラフィカルモデルに基づく因果探索手法の調査 - Fire Engine
電気通信大学の山本教授らが「粘菌アルゴリズム」による避難経路探索手法を開発
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