世界各地で発生したランサムウェア WannaCry の感染事案についてまとめてみた - piyolog
2017年5月12日頃から、世界各地でランサムウェアに感染する被害が相次いで報告されています。ランサムウェアはWannaCry等と名前が付けられているもので、これに感染する原因として、Windowsの脆弱性、及びその脆弱性を用いたNSAが開発したツールが関係している可能性があると各国のCSIRTやセキュリティベンダが注意喚起等を公開しています。Microsoftは今回の感染事案を受け、WindowsXPなどのサポートが切れたOSを対象とした緊急の更新プログラムも公開しました。 ここではこの世界中で発生したランサムウェア WannaCry の感染被害などについてまとめます。 インシデントタイムライン 以下は主に国内の関連事象を整理したもの。 日時 出来事 2016年9月16日 MicrosoftがSMBv1の使用停止を強く推奨する記事を公開。 2017年1月16日 US-CERTがSMBv1
Practical Deep Learning for Coders - 人工知能に関する断創録
最近、fast.aiのPractical Deep Learning for CodersというMOOCを受講している。 この講座は 無料 動画形式の講義（1回2時間というボリューム） Jupyter NotebookとKerasを使用 CNN、Finetuning、VGG16、ResNet、RNNなどが実践的な例題を通して学べる 実務家がDeep Learningで自分の問題を解決できることが目標 という特徴がある。講義内容は高度で実践的なものが多い印象。例えば、Lesson1でMNISTと思いきや・・・いきなりKaggleのDogs vs. CatsをVGG16 + Finetuningで解いてKaggleに投稿するところまでが課題になっている。これさえできれば画像認識が必要ないろんな課題に同じ技術を適用できるとのこと。 今はまだPart1しかないが、ForumのなかでPart2の動画
ベイズ学習の勉強に参考になる資料 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １， ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来
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