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「サイバーセキュリティとAI、テキサスサイバーサミットの中心に」

「テキサスサイバーサミット2023のレビューに飛び込んでくださいAIがセキュリティに与える影響を知り、ゼロトラスト戦略について学び、ランサムウェアのドスとドン'tsについてもご覧くださいさらに詳しく」

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

「製造環境では、なぜあなたのラグは信頼性に欠けるのか」

「RAGフレームワークの背後にある問題と、製造現場でそれらを克服するための解決策とヒント」

オリゴが警告を発しています：TorchServeの重大なセキュリティの問題により、ハッカーはサーバを乗っ取り、悪意のあるAIモデルを注入することができます

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-10-at-10.41.46-PM-1024×550.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-10-at-10.41.46-PM-150×150.png”/>大型言語モデルやAIモデルは、毎日人気が高まっています。事故の予防やがんの検出、公共安全の維持にさえ、最高の情報を提供するためにこれらのAIアプリに頼る必要があります。武装部隊や兵器も国際的な対立でAIを利用しています。機械学習（ML）の研究は主にPyTorchによって推進されており、これは主要なAIプラットフォームとして際立っています。PyTorchは学術研究で広く使用されていますが、90％以上のML研究論文で使用されており、その知名度からAIベースのシステムに侵入しようとする潜在的な攻撃者の注目の的となっています。特に、Walmart、Amazon、OpenAI、Tesla、Azure、Google Cloud、Intelなど、世界最大の企業の一部でもPyTorchを利用しています。しかし、Oligo Securityは誤ってTorchServeのデフォルトの設定が危険にさらされていることを発見しました。Oligoは、管理インターフェースでの新たな重大なSSRFの脆弱性を発見しました。この脆弱性により、任意のドメインからの設定のアップロードやリモートでのコード実行（RCE）が可能になり、攻撃者はShellTorchを利用してコードを実行し、ターゲットサーバを制御できます。彼らはTorchServeが悪意のあるモデルの安全な逆シリアル化に対して脆弱であることに気付きました。これらの脆弱性の組み合わせにより、リモートコードの実行（RCE）や完全な乗っ取りが可能になる可能性があります。特に、数万のTorchServeアプリケーションがこのようなリスクにさらされています。多くの公開された脆弱なインスタンスはハッキングの対象となり、悪意のあるAIモデルや完全なサーバの乗っ取りさえも可能です。それにより、何百万人もの人々に影響を及ぼす可能性があります。これらの欠陥により、世界のサーバが危険にさらされることがあります。したがって、世界最大の企業のいくつかが即座に危険にさらされる可能性があります。したがって、研究者はランタイム環境内での脅威の検出に対応するセキュリティ製品を開発しました。望ましくないまたは安全でないアプリケーションの動作のある特定の原因を見逃す可能性のある他のツールとは異なり、Oligoはライブラリが使用される動的な環境を調査し、見落とされる可能性のある問題を特定します。静的解析ソリューションとは異なり、Oligoは実行時にコードの異常を検出することもできます。これには、オープンソースのライブラリ、独自のサードパーティソフトウェア、カスタムコードで開発されたコードが含まれます。Oligoはまた、安全でない設定の可能性などの潜在的なリスク源も特定します。したがって、これらの脆弱性によって提供される高い特権を利用して、ターゲットのTorchServeサーバに入出力されるAIモデルや機密データを見る、変更する、盗む、削除することが可能です。研究者は、Oligoの追加の利点として、低い中断でセキュリティの問題に対処する能力を強調しました。システムのセキュリティを向上させるために包括的なパッチ適用やバージョンの変更を必要としません。

「Java での AI：Spring Boot と LangChain を使用して ChatGPT のクローンを構築する」

「Spring Boot、LangChain、Hillaを使用してJavaでChatGPTのクローンを作成する方法を学びましょう同期チャットの補完と高度なストリーミング補完の両方をカバーします」

Amazon SageMakerを使用して、ML推論アプリケーションをゼロから構築し、展開する

機械学習（ML）が主流化し、広く採用されるにつれて、MLを活用した推論アプリケーションは複雑なビジネス問題を解決するためにますます一般的になっていますこれらの複雑なビジネス問題の解決には、複数のMLモデルとステップを使用することがしばしば必要ですこの記事では、カスタムコンテナを使用してMLアプリケーションを構築・ホストする方法をご紹介します

生成AIのアシストを使用して複雑なSQLクエリを作成する

イントロダクション ChatGPTの登場は、AIの歴史において前例のない瞬間を迎えました。ChatGPTや他の多くの生成型AIツールは、驚異的な能力を持っており、私たちの働き方を劇的に変える可能性があります。AI革命に続いて、データサイエンスにおけるSQLの記述は既に変化しています。この記事では、自然言語を使用してSQLデータベースと接続し、対話する具体的な例を提供します。PythonのオープンソースパッケージであるVannaを使用します。ノートブックへのリンクはこちらです。Generative AIを使用して複雑なSQLクエリの作成方法をマスターしましょう。この洞察に富んだガイドでは、自然言語のプロンプトを使用してデータベースの相互作用を効率化する方法を学びます。学習目標この記事では、以下のことを学びます：データ駆動型プロジェクトにおいて、なぜSQLの記述が一般的な課題となるのか生成型AIがSQLをより簡単かつアクセスしやすくする可能性自然言語のプロンプトを使用してSQLを記述するためにLLMをどのように実装できるか PythonのパッケージであるVannaを使用してSQLデータベースと接続し、対話する方法 Vannaやより広範な意味でのLLMがSQLの記述において抱える制約この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。データ駆動型プロジェクトにおけるSQL：一般的な課題 SQLは最もポピュラーで広く使用されているプログラミング言語の一つです。ほとんどの現代企業は、エンタープライズデータの格納と分析にSQLアーキテクチャを採用しています。しかし、会社内の全員がそのデータを活用する能力を持っているわけではありません。技術的なスキルが不足しているか、データベースの構造やスキーマに馴染みがないかもしれません。どんな理由であれ、これはデータ駆動型プロジェクトにおいてしばしばボトルネックとなります。ビジネスの質問に答えるためには、SQLデータベースの使用方法を知っているごく少数の人々の存在に依存しています。会社の全員が、SQLの専門知識にかかわらず、一度にいつでもどこでもデータを活用できたら素晴らしいですよね？これは、生成型AIの助けを借りれば、近いうちに実現することができるかもしれません。開発者や研究者は、SQLの目的でトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）の異なるアプローチを既にテストしています。たとえば、LLMベースのアプリケーションを開発するための人気フレームワークであるLangChainは、自然言語のプロンプトに基づいてSQLデータベースと接続し、対話することができます。しかし、これらのツールはまだ初期段階にあります。大規模で複雑なデータベースで作業する場合、精度の低い結果を返したり、いわゆるLLM幻覚を経験することがよくあります。また、非技術的なユーザーにとって直感的に理解しにくい場合もあります。したがって、改善の余地はまだ大いにあります。 Vannaの概要 Vannaは、SQLの使用を民主化するために設計されたAIエージェントです。OpenAIとGoogleのサードパーティLLMの組み合わせに基づいた事前学習モデルを元に、データベースに特化したカスタムモデルを微調整することができます。モデルが準備できたら、自然言語でビジネスの質問を投げかけると、モデルがそれをSQLクエリに変換します。また、クエリを対象のデータベースに対して実行したい場合もあります。モデルに尋ねるだけで、クエリと結果のpandas DataFrame、plotlyのチャート、および追加の質問のリストが返されます。カスタムモデルを作成するためには、VannaはSQLの例、データベースのドキュメント、およびデータベーススキーマ（データ定義言語（DDL））など、文脈に関連する情報をトレーニングデータとして使用する必要があります。モデルの精度は、トレーニングデータの品質と量に最終的に依存します。良いニュースは、モデルが使用されるたびに生成されたSQLクエリが自動的にトレーニングデータに追加されるため、モデルが以前のミスから学び、徐々に改善していくことです。全体のプロセスは、以下のイメージで示されています： LLMの技術的な詳細や他の種類のニューラルネットワークについて詳しくは、この記事をご覧ください。…

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