進歩の速いマルウェアに対抗するための取り組みとして、人工知能(AI)の利用が進んでいる。4月に公開されたマルウェア検出AIの訓練用の大規模データセットは、こうした取り組みの助けとなるだろう。しかし同時に、AIに検出されないマルウェアを作成するのにも役立つ一面を持つ。 by Jackie Snow2018.05.23 87 72 15 0 ランサムウェアからボットネットまで、マルウェアは無限と思われるほどさまざまな形態をとり、しかも際限なく増殖している。コンピューターをマルウェアから保護する人たちもがんばってくれてはいるものの、猛攻撃に溺れかけている。そこで、強力な助っ人として目を向けられているのが、人工知能(AI)だ。 ただし、1つ問題がある。機械学習には膨大な量のデータが必要なのだ。コンピューター・ビジョンや自然言語処理などであれば、大規模なオープンソースのデータセットが利用できるからそ
2点間の距離の計算では平方根が必要になりますが、平方根は少し重い計算です。ということで、平方根を使わず、掛け算・割り算・足し算と絶対値・最大・最小だけで距離を近似する方法についての記事を翻訳してみました。 flipcode - Fast Approximate Distance Functions (12:02 補足:おそらく今の標準的なCPUでやる意味はほとんどないと思います。近似のアプローチとして面白いというくらいの話。Z80でやりましょう) 距離関数高速近似 by Rafael Baptista (27 June 2003) 2点間のユークリッド距離を求める計算式は次のようになる。 二次元では次のようになる。 この関数の計算には、平方根が必要になる。これは最近のコンピュータでも高価な計算である。平方根は逐次近似によって求められる。つまり、コンピュータは平方根近似のループを行って、与え
「ゼロから作るDeep Learning」の第7章、CNNを勉強したので、PythonではなくてC言語で1から実装してみたい。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (18件) を見る 何故C言語かというと、RISC-Vで動作させたいし、最終的にはRoCCを使ってアクセラレーションに挑戦してみたい。そのためには、C言語で実装するのが一番わかりやすいのだ。 CIFAR-10 の画像データのダウンロードとダンプツールの開発 CIFAR-10をダウンロードし、解凍してオブジェクトを生成する。念のためCIFAR-10のデータをダンプするツールを開発しておく。 github.com CIFAR10のデータ構造
ASPLOS-18 にて、 BranchScope と呼ばれる新しいCPUの脆弱性を付く攻撃手法が発表された。 今年の頭に ”Meltdown", "Spectre" で世間を騒がせたCPUの脆弱性の件だが、今回別の形で攻撃する手法を発見したということで、面白そうなので調査してみることにした。 こちらも現代のコンピュータアーキテクチャが誇る高性能CPUの機構をうまく活用するものであり、Spectreと考え方は近いようだ。 ちなみに、原論文は以下で入手することが可能だ。 BranchScope: A New Side-Channel Attack on Directional Branch Predictor http://www.cs.ucr.edu/~nael/pubs/asplos18.pdf ざっくりと前半のしくみの部分を読んで、なるほど、こういう手もあるのか。という感じ。 Spec
Arduinoは大抵の基板に搭載されているボタンを押したり、RESETピンをGNDに落としたりすることでリセットをかけることができます。 また、Arduinoにはオートリセット機能があり、プログラムを書き込むときやシリアル通信を開始したときにもリセットされます。 リセットがかかればスケッチの一番最初から実行されますし、変数も初期状態になります。 それをハードウェア上のボタンを押さずにソフトからリセットできるなら便利だと思いませんか? ここではArduinoでソフトウェアリセットをかける様々な方法を紹介していきます。 アセンブラで記述する この方法はアセンブラのジャンプ命令を使ってプログラム実行位置を先頭に移動させます。 これはUnoやMega、Leonardoではちゃんと動きますが、DueのようなARMコアでは動きません。 コードは以下のとおりです。 void software_reset
運営者情報本サイトは、日本最大級暗号資産取引所・販売所「ビットバンク」が運営する、ビットコイン(Bitcoin)、ブロックチェーン、暗号資産(仮想通貨)に関する知識、世界中の最新のトピックス、最先端の技術、プロジェクト、規制、相場など、暗号資産投資のヒントになるお役立ち情報を発信するメディアです。 金融庁のホームページに記載された暗号資産交換業者が取り扱う暗号資産(仮想通貨)は、当該暗号資産交換業者の説明に基づき、 資金決済法上の定義に該当することを確認したものにすぎません。 金融庁・財務局が、これらの暗号資産(仮想通貨)の価値を保証したり、推奨するものではありません。 暗号資産(仮想通貨)は、必ずしも裏付けとなる資産を持つものではありません。暗号資産(仮想通貨)の取引を行う際には、以下の注意点にご留意ください。 <暗号資産(仮想通貨)を利用する際の注意点>暗号資産(仮想通貨)は、日本円や
ビットコインとブロックチェーン:暗号通貨を支える技術 作者: アンドレアス・M・アントノプロス,今井崇也,鳩貝淳一郎出版社/メーカー: エヌティティ出版発売日: 2016/07/14メディア: 大型本この商品を含むブログ (7件) を見る 関連記事 「Mastering Bitcoin」を読む (第1章 イントロダクション・第2章 ビットコインの仕組み) 「Mastering Bitcoin」を読む (第4章 鍵、アドレス、ウォレット) 「Mastering Bitcoin」を読む (第5章 トランザクション) 「Mastering Bitcoin」を読む (第8章 マイニングとコンセンサス) これは著者が読んだ内容をまとめているだけなので、誤訳、理解不足により誤っている可能性があります!鵜呑みにしないようにお願いします。 文章の途中に挿入している画像は、 https://www.bitc
こんにちは。エンジニアの戸塚です。 自分へのクリスマスプレゼントとして PYNQ-Z1 を買ったので、25%ルール第一弾は「Deep Learning on FPGA入門」的なことをしてみたいと思います。 【DISCLAIMER】スタート時点でFPGA素人です。Courseraでちょうど年末からFPGAコースを開講していたので併行して勉強中です。間違ったことを書いていたら必要に応じて訂正を入れていきます。有識者の皆様のご指摘を歓迎します。 1. 購入から起動まで 前日譚 情報収集 PYNQ 高位合成(HLS) 注文 起動の前に PYNQシステムmicroSDカードの準備 起動! 2. Jupyter Notebookにアクセスする a) LAN経由でアクセス PYNQのJupyter Notebookのパスワード設定 b) LANケーブルでPCと直接接続 3. Jupyter Notebo
報道資料 ここに掲載されている情報は、発表日現在の情報です。 検索日と情報が異なる可能性がございますので、 あらかじめご了承ください。 2017年12月19日 裏面照射型Time of Flight方式距離画像センサーを商品化 小型でVGA解像度、遠距離から近距離まで高精度な測距性能を実現 ソニー株式会社 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 ソニーは、測距性能の向上と併せて一層の小型化を実現した1/2型でVGAの解像度をもつ裏面照射型Time of Flight 方式(以下、ToF方式)距離画像センサーを商品化し、2018年4月からサンプル出荷を開始します。当社は測距技術を使った距離画像センサーをDepthSense®商品群と呼んでおり、本商品は裏面照射型ToF方式を採用した初めてのDepthSense®商品となります。 自律的な動作が必要となるロボットやドローン、VR(バーチャ
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