IoTデーター可視化サービス Ambient
AmbientはIoTのアイデアをなるべく簡単にプロトタイプするお手伝いをします。細かな初期設定をしなくても送ったデータをリアルタイムでグラフ化します。例えばセンサから得られた温度と湿度のデータを初期設定をしないで送った場合でも、次のようにグラフが表示されます。 さらに設定を加えることで、グラフやデータに分かりやすい名前をつけたり、グラフの種類を変えたり、複数のデータを一つのグラフに重ね合わせて表示したりといった強力なカスタマイズができます。先ほどの例に設定を加えると次のようなグラフにすることができます。詳細は「チャネルとチャートのカスタマイズ」をご覧ください。
Jetson Nano Developer KitでAWS IoT GreengrassのML Inferenceを試す - Qiita
前回の記事では、Jetson Nano上でAWS IoT Greengrassを動かしました。 Jetson Nano Developer KitでAWS IoT Greengrassを動かしてみる 今回は、Jetson Nano上でMLの推論を試してみます。 Greengrassは事前に生成したMLのモデルを使って推論を実行する事が可能です。 AWS IoT Greengrass ML Inference 推論で使うモデルが必要になるので、今回はこちらの「AWS マネジメントコンソール を使用して Machine Learning Inference を設定する方法」を参考にしながら作業を進めます。 MXNetのインストール AWSのドキュメントではJetson TX2向けの手順やライブラリが有るのですが、Jetson NanoはCUDA10の為、そのまま使えません。 で、ソースからイン
Jetson Nano Developer KitでAWS IoT Greengrassを動かしてみる - Qiita
NvidiaのJetson Nanoを手に入れたので、AWS IoT Greengrassが使えるか実際に試してみました。 Jetson NanoのセットアップはGetting Started With Jetson Nano Developer Kitを参考にしましたが、SDカードにイメージを焼いて、起動するだけで、特にハマることなくあっさりと動きます。 アーキテクチャを確認してみるとaarch64だというのが確認できます。 $ uname -a Linux nvidia-desktop 4.9.140-tegra #1 SMP PREEMPT Wed Mar 13 00:32:22 PDT 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux ここから、Greengrassのセットアップを進めていきます。 基本的な手順は、AWS IoT Greengrass の
「IoT開発におけるセキュリティ設計の手引き」を公開 | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
公開日：2016年5月12日 最終更新日：2024年3月29日 独立行政法人情報処理推進機構 技術本部 セキュリティセンター IPAセキュリティセンターでは、今後のIoTの普及に備え、IoT機器およびその使用環境で想定されるセキュリティ脅威と対策を整理した「IoT開発におけるセキュリティ設計の手引き」を公開しました。 概要 昨今、IoT（Internet of Things）が多くの注目を集めています。現在ではIoTと分類されるようになった組込み機器のセキュリティについて、IPAでは2006年から脅威と対策に関する調査を実施してきました。現在IoTと呼ばれる機器には、最初からIoTを想定し開発されたものの他に、元々は単体での動作を前提としていた機器に、ネットワーク接続機能が後付けされたものが多く存在すると考えられます。そのため、IoTの普及と利用者の安全な利用のためには、機器やサービスがネ
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