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HTMLの要約：IIoTデータのプライバシー保護のためのGANとDPのハイブリッドアプローチ

匿名化は、産業用インターネット・オブ・シングス（IIoT）データの取り扱いにおいて重要な問題です。機械学習（ML）アプリケーションでは、効率的にタスクを実行するために復号化されたデータが必要であり、これによりデータ処理に関与する第三者が機密情報にアクセスする可能性があります。これにより、データを生成する企業にとってはプライバシーの漏洩や情報の漏洩のリスクが生じます。そのため、これらの懸念から、企業は第三者とIIoTデータを共有することに慎重な姿勢を示しています。匿名化問題に対する最先端の取り組みには、暗号化、ホモモーフィック暗号化、暗号技術、分散/連邦学習など、さまざまなアプローチがあります。しかし、これらの方法は、計算コスト、MLモデルの説明可能性、サイバー攻撃への脆弱性といった制約があります。さらに、既存のプライバシー保護技術は、プライバシーと精度のトレードオフを生じることが多く、高いプライバシー保護を実現するとMLモデルの精度が大幅に低下することがあります。これらの課題がIIoTデータのプライバシーを効果的かつ効率的に保護することを妨げています。このような状況の中、トルコのカディル・ハス大学の研究チームは、Generative Adversarial Networks（GAN）とDifferential Privacy（DP）を組み合わせた革新的な手法を提案し、IIoTオペレーションでの機密データを保護することを目指しています。このハイブリッドアプローチは、プライバシーの保護を最小の精度損失と低い追加計算コストで実現することを目指しています。GANは機密データの合成コピーを生成するために使用され、DPはプライバシーを保持するためにランダムノイズとパラメータを導入します。提案された手法は、公開されているデータセットと菓子製造プロセスから収集された実際のIIoTデータセットを使用してテストされました。著者らは、IIoT環境におけるプライバシー保護のためのハイブリッド手法を提案しています。その方法は、GANとDPの2つの主要なコンポーネントから構成されています。 GAN：具体的には、Conditional Tabular GAN（CTGAN）アプローチを使用して、元のデータセット（XO）の合成コピー（XG）を作成するためにGANを使用します。GANはデータの分布を学習し、元のデータと類似した統計情報を持つ合成データを生成します。 DP：プライバシーを向上させるために、データの機密的な特徴にラプラス分布からのランダムノイズを追加します。この技術は、データの全体的な確率分布を保つ一方でプライバシーを保護します。提案された手法は以下の手順を含みます： GANを使用して合成データセットを作成する。機密的な特徴を置換する。ランダムノイズを追加することで差分プライバシーを適用する。その結果得られるデータセットはプライバシーを保護し、機密情報を損なうことなく機械学習の分析に使用することができます。アルゴリズムの複雑さは、機密的な特徴の数とデータセットのサイズに依存します。著者らは、彼らの手法がIIoTデータの全体的なプライバシー保護を確保することを強調しています。本論文で行われた評価では、提案されたハイブリッドアプローチによるプライバシー保護データの合成と予測のための実験が行われました。実験は、風力タービン、蒸気生産、エネルギー効率、同期モーターという4つのSCADAデータセットで行われました。実験では、CTGAN合成データ生成と差分プライバシー（DP）技術が使用され、精度はR-squaredメトリックを使用して測定され、プライバシー保護は6つのプライバシーメトリックを使用して測定されました。その結果、提案されたハイブリッドアプローチは、CTGANやDPなどの他の手法よりも高い精度とプライバシー保護を達成しました。実験ではまた、隠れた機密的な特徴を持つデータセットでの提案手法の性能もテストされ、そのような機密データを保護する能力が示されました。結論として、本論文では、産業用インターネット・オブ・シングス（IIoT）データの匿名化問題に取り組むためにGANとDPを組み合わせた革新的なハイブリッド手法を提案しました。提案された手法は、GANを使用して合成データセットを作成し、機密的な特徴にランダムノイズを追加することでDPを適用します。評価結果は、提案されたハイブリッドアプローチが他の手法よりも高い精度とプライバシー保護を達成したことを示しています。この手法は、機密データをIIoT環境で保護するための有望な解決策を提供し、精度の損失と計算コストを最小限に抑えます。

常に学習中 AIがデータ漏洩を防ぐ方法

この記事では、データ侵害を防ぐために人工知能の利用について議論しています人工知能が悪意のある活動を検出し、データのパターンを識別してフラグを立てることができる方法について説明しており、これによりセキュリティチームが脅威を軽減するための対策を取ることができます

Artificial Intelligence

このAIツールは、AIが画像を「見る」方法と、なぜアストロノートをシャベルと間違える可能性があるのかを説明します

人工知能（AI）が近年大きな進歩を遂げ、驚異的な成果と突破的な成果をもたらしていることは広く認識されています。ただし、AIはすべてのタスクで同様に印象的な結果を達成できるわけではありません。例えば、AIは顔認識などの一部の視覚的なタスクで人間のパフォーマンスを上回ることができる一方で、画像処理や分類においても困惑するようなエラーを示すことがあり、それによって取り組んでいる課題の難しさが浮き彫りにされます。その結果、関連するタスクの内部の仕組みや特定の決定に至るまでのAIシステムの理解は、研究者や開発者の間で大きな関心と調査の対象となっています。人間の脳と同様に、AIシステムも画像の分析と分類のための戦略を使用していることが知られています。しかし、これらのプロセスの正確なメカニズムは依然として不明であり、ブラックボックスモデルを生み出しています。そのため、特にニューラルネットワークを含む現代の機械学習モデルが行った決定を解釈するための説明可能性の手法への需要が高まっています。この文脈では、モデルの決定に影響を与える個々のピクセルの重要性を示すヒートマップを生成する属性付け手法が人気を集めています。しかし、最近の研究は、これらの手法の制限を明らかにし、モデルがどの領域を見つめているかを明らかにすることなく、画像の中でモデルが何を感知しているかを明らかにしない傾向があることを示しています。そのため、深層ニューラルネットワークを解明し、AIシステムが画像を処理するために使用する戦略を明らかにするために、ブラウン大学のカーニー脳科学研究所の研究者とフランスの人工知能研究所のコンピュータサイエンティストが協力して、CRAFT（Concept Recursive Activation FacTorization for Explainability）を開発しました。この革新的なツールは、AIモデルが意思決定プロセス中に焦点を当てる「何」と「どこ」を明確にすることを目指しており、人間の脳とコンピュータビジョンシステムが視覚情報を理解する方法の違いを強調しています。この研究は、カナダで開催された名門のコンピュータビジョンとパターン認識会議2023でも発表されました。先に述べたように、属性付け手法を使用して特定の領域を使用してAIシステムがどのように決定を行うかを理解することは困難でした。ただし、重要な領域を特定するだけでなく、なぜそれらの領域が重要なのかを明確にすることは、人間にとって包括的な説明を提供するには不十分です。CRAFTは、ニューラルネットワークが学習した複雑で多次元の視覚表現を解明するために、現代の機械学習技術を活用してこの制約に対処しています。理解を深めるために、研究者らはユーザーフレンドリーなウェブサイトを開発し、個々の概念を視覚化することで、ニューラルネットワークがオブジェクトを分類するために使用する基本的な概念を簡単に探索できるようにしています。さらに、研究者らは、CRAFTの導入により、ユーザーがAIシステムが画像を構築し、特定の領域内でモデルが何を感知しているかを理解するだけでなく、これらの概念の階層的なランキングも理解できると強調しています。この画期的な進歩は、AIシステムの意思決定プロセスを解明し、分類結果の透明性を高めるための貴重なリソースを提供します。要するに、研究者による研究の主な貢献は、3つの主要なポイントにまとめることができます。まず、チームは複数のレイヤーにわたって概念を効果的に特定し、分解するための再帰的なアプローチを考案しました。この革新的な戦略により、ニューラルネットワーク内の基本的なコンポーネントを包括的に理解することが可能になります。次に、Sobol指数を利用して概念の重要性を正確に推定する画期的な方法が導入されました。最後に、暗黙の微分を実装することにより、コンセプト属性マップの作成が革新的に変革され、概念とピクセルレベルの特徴の関連性を可視化し理解するための強力なツールが開放されました。さらに、チームはアプローチの効率と重要性を裏付ける一連の実験的評価を実施しました。その結果、CRAFTは他のすべての属性付け手法を上回ることが明らかになり、概念に基づく説明可能性手法の研究への更なる発展への礎となる優れたユーティリティを確立しました。研究者らはまた、コンピュータが画像をどのように感知するかを理解することの重要性を強調しました。AIシステムが使用する視覚戦略に深い洞察を得ることで、研究者は視覚ベースのツールの精度とパフォーマンスを向上させる競争力を得ることができます。さらに、この理解は、攻撃者が人間にはほとんど感知できない微細なピクセルの強度を微妙に変更することでAIシステムを欺くことができる方法に対抗するために、敵対的でサイバー攻撃に対しても有益です。将来の課題に関しては、研究者はコンピュータビジョンシステムが人間の能力を超える日を楽しみにしています。癌の診断、化石の認識などの未解決の課題に取り組む可能性を持ち、これらのシステムが多くの分野を変革する約束を持っていると強く信じています。

AIがセキュリティを向上させる方法

AIはマルウェアの検出、サイバー脅威の特定と対応、機密データの保護、そして重要なインフラストラクチャのセキュリティ向上に役立っています

データ管理とは何か、そしてなぜ重要なのか？

イントロダクションデータは、ある意味でビジネス界においてすべてです。少なくとも、データ分析、予測、そして適切に計画を立てることなしに世界を想像するのは難しいです！Cレベルのエグゼクティブの95%がビジネス戦略にデータが必要不可欠だと考えています。結局のところ、より深い知識が必要で、より大きな可能性を引き出し、意思決定を改善するためには、どの組織も知っておく必要があります。しかし、すべてを手に入れるには、この中でデータ管理の欠かせない役割を理解する必要があります。データ管理とは何か？それについてすべて知るために読み続けてください！組織におけるデータ管理とは何ですか？データ管理とは、組織のデータ分析業務に必要なデータの収集、整理、変換、および保存です。このプロセスは、様々な目的、例えば洞察を得たり、マーケティングキャンペーンを計画するためのクリーンできちんと管理されたデータのみを保証します。データが見つけやすく、視覚化や微調整ができる場合、組織は具体的な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。主要なコンポーネントと目標効果的なデータの取り扱いと制御は、データ管理のいくつかのコンポーネントと目標の結果です。各要因が特定の計画や次の行動を促進するようになっています。だから、あなたがそれが何であるかを知っているなら、次に、実践を導入するさまざまな側面と目標があります：データ品質データの品質と正確性を保証することは、主要な目的の1つです。これには、データを検証しクレンジングするためのプロセスとコントロールを実装し、エラーを特定して修正し、一貫性のないレコードを排除することが含まれます。高いデータ品質基準は、正確な情報の信頼性を強化し、意思決定、報告、および分析を支援します。データセキュリティデータ管理の目的について答えることができないのは、セキュリティについて言及しないことです。認可されていないアクセス、侵害、および損失からのデータ保護は、データ管理の重要な目的です。これには、暗号化、ユーザー認証、アクセス制御、およびデータバックアップ戦略などのセキュリティ対策が含まれます。データを保護することで、組織は顧客の信頼を維持し、データ保護規制に準拠し、潜在的なリスクに対処できます。データガバナンスデータガバナンスとは、組織内のデータ資産の総合的な管理と制御を意味します。データを管理するための役割、責任、およびプロセスを定義するためのポリシー、手順、およびフレームワークを確立することを目的としています。データガバナンスを実践している組織は、そうでない組織よりも42％自信があります。これには、データの所有権を定義し、データ基準を確立し、規制に準拠することが含まれます。データアクセシビリティデータ管理では、認可されたユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにすることに重点が置かれています。組織は、効率的なデータストレージと取得のメカニズムを確立し、データアーカイブとバックアップ戦略を実装し、データインフラストラクチャとシステムを最適化して、利用可能性とアクセシビリティを簡単にします。これにより、運用効率が向上し、意思決定が改善されます。データ管理ライフサイクルデータ管理ライフサイクルとは、異なる段階でデータを管理することです。データの最大の可能性を引き出すためのさまざまなプラクティスをカバーしています。ここでは、ライフサイクルの概要を示します：データ収集：基礎的な段階で、内部システム、外部パートナー、または公開リポジトリなどからデータを収集します。データの正確性と完全性を確保するために、データ品質チェックと検証プロセスを実行することがあります。データストレージ：データが収集されたので、それを保存して整理する時が来ました。この段階では、適切なデータストレージツールと技術、データベース設計、データモデリング、およびインデックス戦略を決定することが含まれます。この段階では、アクセス制御や暗号化などのデータセキュリティ対策も実装されます。データ変換：データは、適切な分析のために包括的な形式に統合および変換する必要があることが多いです。このDMLCの段階には、データクレンジング、データ統合、データ変換、およびデータエンリッチメントのプロセスが含まれます。データアーカイブ：データが主目的を果たした後、将来の使用またはコンプライアンス要件のためにアーカイブまたは保持するのが最善です。このプロセスには、データ保持ポリシーを確立し、ストレージ中のデータのセキュリティを確保し、長期的なデータ保存のためのさまざまな戦略を実装することが含まれます。データ廃棄：データがもはや必要ではありませんか？目的に到達しましたか？はいなら、廃棄する時間です。最後の段階で、組織は関係のないデータを廃棄します。これは主にプライバシーを保護し、データ保護規制に準拠するためのものです。主要なコンセプトデータ管理では、データの整理、処理、利用を効果的にするために必要なさまざまな重要なコンセプトが結集しています。以下に、4つの基本的なコンセプトを示します：データ・ガバナンス…

機械革命の始まりですか？

人工知能、機械学習、自動化によって推進される機械革命は、人類史上重要な転換点を迎えています詳しくはこちら！

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Googleは、2,000万ドルの寄付を行い、サイバーセキュリティクリニックの創設を支援します

GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は、サイバーセキュリティクリニックのコンソーシアムを支援し、拡大するために2000万ドルを約束しました

Btech卒業後に何をすべきですか？

Btechの後に何をすべきですか？このよくある質問は、最終学年や最近卒業した学生にとって悩みの種です。多くの人々が従来のキャリアパスを選ぶ一方、一部の人々は新しい分野でのキャリアを研究し探求することを決めます。より多くの選択肢を探索し、スキル開発に重点を置き、継続的な学習、進化する技術について常に最新情報を得ることにより、個人は速いペースのBtechの後の旅で成功することができます。この記事では、Btechの後の最良のキャリアオプションについて説明しています。 Btech卒業生の従来のキャリアパスエンジニアの仕事ソフトウェアエンジニア/開発者：コンピューターサイエンスのBTechを持つソフトウェアエンジニアは、オンラインやモバイルアプリ、データベース管理、ソフトウェアアーキテクチャの開発に参加します。ハードウェアエンジニア：ハードウェアエンジニアは、コンピューターハードウェアコンポーネントを作成、開発、テストし、最適な動作を確保します。機械エンジニア：製品設計、ロボット、産業機械など多様な産業で機械システムを開発、分析、構築します。電気エンジニア：電力発電、エレクトロニクス、通信、再生可能エネルギーシステムを計画、開発、維持します。土木エンジニア：建設、構造の安全性、環境持続性を維持しながら、インフラプロジェクトの計画、設計、構築、維持を行います。宇宙航空エンジニア：航空機、宇宙船、関連技術の設計、開発、テストの責任を担います。化学エンジニア：石油化学、医薬品、環境工学、材料科学など、幅広い産業でプロセスを作成、管理します。環境エンジニア：環境保護、持続可能性、廃棄物管理のソリューションを提供し、規制に適合します。大学院研究と研究 MTechまたはME： BTech卒業生は、MTechまたはMEなどの大学院課程を追求することができます。これらには研究の可能性、高度なコースワーク、エンジニアリングの専門分野が含まれます。 MS： BTech卒業生は、研究、コースワーク、協力、論文の達成に焦点を当てた工学のMaster…

アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド

アルトコインとは、ビットコインの後に登場した他の暗号通貨のことですこれらのデジタル通貨は、分散型ブロックチェーン技術を介して運営され、先駆的な暗号通貨であるビットコインとは異なる用途を提供しています「アルトコイン」という用語は、暗号空間で数年間使用されており、ビットコインを除く多数の暗号通貨を指します… アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド詳細はこちら»

責任あるAI進歩のための政策アジェンダ：機会、責任、セキュリティ

社会がAIの恩恵を受けるためには、機会、責任、そして国家安全保障戦略が共有されたAIのアジェンダに組み込まれる必要があります

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