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「AIベースのサイバーセキュリティがビジネスの強靭性を高める方法」

世界の50億人以上のインターネットユーザーとおよそ540億個のデバイスが、IDCによると1秒あたり3.4ペタバイトのデータを生成しています。デジタル化が加速する中、企業のITチームは、ビジネスの運用やサービスが中断されないように、入ってくるサイバー脅威を特定してブロックするための頼りになる手段として、AIベースのサイバーセキュリティを利用しています。サイバー脅威から免れる業界はごく一部です。今年だけでも、国際ホテルチェーン、金融機関、フォーチュン100社の小売業、航空管制システム、アメリカ政府などが脅威と侵入を報告しています。内部のミス、サイバー犯罪者、ハクティビスト、その他の脅威からのリスクにより、サイバーランドスケープでの損害は企業の評判や収益に影響を与えることがあります。セキュリティ侵害は業務を麻痺させ、特許や顧客データを危険にさらし、規制違反に対する罰金を申し受けることになったり、顧客の信頼を損ねる結果になることもあります。 AIと高速計算を活用することで、ビジネスはサイバー脅威を検出しブロックするために必要な時間と運用費用を削減できるだけでなく、リソースをコアビジネスの価値創造活動や収益を生み出す活動に集中させることができます。以下では、様々な業界がどのようにAI技術を活用してデータを保護し、より早い脅威の検出を可能にし、攻撃を緩和して顧客やパートナーへのサービスの一貫した提供を保証しているかをご紹介します。公共部門：身体の安全、エネルギーの安全、市民サービスの保護 AI搭載の分析ツールと自動化ツールは、政府機関が市民に情報やサービスに即時アクセスさせ、データに基づいた意思決定を行い、気候変動をモデル化し、自然災害を管理するなどの支援をしていますが、デジタルツールとインフラストラクチャーを管理する公的機関は、規制の遵守要件、公的監査、大規模で相互に接続されたネットワーク、機密データや重要な標的の保護の必要性を含む、複雑なサイバーリスクの環境に直面しています。敵対する国家は、ネットワークの中断、知的財産の窃取、機密政府文書の盗難などのためにサイバー攻撃を開始する可能性があります。内部のミスや複雑な外部スパイ活動により、公共機関はデータ侵害の高いリスクにさらされます。スパイ活動者は内部の協力を受けることもあり、16％の公共行政の侵害事件では、共謀の証拠が見られます。重要なインフラ、市民データ、公的記録などの機密情報を保護するために、連邦機関はAIに頼っています。アメリカエネルギー省（DOE）のサイバーセキュリティ、エネルギーセキュリティ、緊急対応（CESER）事務局は、新興の脅威に対応し、エネルギーインフラのセキュリティを向上させることにより、国のエネルギーセクターの耐性を強化することを目的としています。DOE-CESERは2010年以来、サイバーセキュリティの研究、開発、デモンストレーションプロジェクトに2億4,000万ドル以上を投資しています。その一環として、同省はエネルギー供給システムのセキュリティの脆弱性とパッチ管理をAIで自動化し最適化するツールを開発しました。また、エネルギー供給システムの状況認識を向上させるためにソフトウェア定義ネットワークを利用した人工多様性とディフェンスセキュリティのための別のプロジェクトも行っており、エネルギーの連続的な流れを確保しています。国家安全保障のための画期的な技術の研究と投資を担当している国防高等研究プロジェクト局（DARPA）は、機械学習とAIを複数の領域で使用しています。DARPAのCASTLEプログラムは、AIを訓練して高度で持続的なサイバー脅威から防御することを目的としています。この取り組みの一環として、研究者たちは自動化、繰り返し可能性、測定可能性を持つアプローチでサイバーセキュリティの評価を迅速化することを意図しています。また、サプライズ攻撃や敵対的攻撃に耐性のあるAIモデルの開発を支援するためのプラットフォーム、ライブラリ、データセット、トレーニング資料を提供するためのDARPA GARDプログラムもあります。脅威の変化に対応し、身体の安全、エネルギーの安全、データの安全性を確保するために、公共機関はAIを統合し、ダイナミックで予防的かつ広範なサイバーディフェンスの姿勢を維持する必要があります。金融サービス：デジタルトランザクション、支払い、ポートフォリオのセキュリティ確保銀行、資産運用会社、保険会社などの金融機関は、AIと機械学習を活用して、不正検知、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、セルフサービスバンキングなどで優れたパフォーマンスを提供しています。デジタルトランザクション、支払い、融資、投資取引などが絶え間なく行われる金融サービス機関は、最も大規模で、複雑で、機密性の高いデータセットを取り扱っています。医療業界に次ぐデータ漏洩のコストは第二位であり、一件あたりのコストは約600万ドルです。規制当局からの罰金が発生した場合や、回復に法的費用や訴訟解決費用がかかるとコストは上昇します。さらに悪いことに、信頼が修復されなければ、失われたビジネスを回復することはありません。銀行や金融機関は、AIを使用して内部の脅威を検知し、フィッシングやランサムウェアを検出し、機密情報を安全に保つための対策を講じています。 MastercardとEnel Xによる共同事業であるFinSec Innovation Labは、顧客がランサムウェアに対抗するためにAIを活用しています。FinSecとの協力前に、1つのカード処理顧客は1時間半で200社のサーバーがLockBitランサムウェアの攻撃を受けました。会社はサーバーをシャットダウンし、業務を一時停止しなければならず、推定で700万ドルのビジネスの損失が生じました。 FinSecは、この攻撃を研究所で再現し、NVIDIA Morpheusサイバーセキュリティフレームワーク、NVIDIA DOCAソフトウェアフレームワーク、およびNVIDIA…

ハイパーパラメータ調整：GridSearchCVとRandomizedSearchCVの説明

ハイパーパラメータのチューニング方法を学び、グリッドサーチとランダムサーチを使用してモデルのハイパーパラメータを調整する方法を学びましょうまた、scikit-learnのGridSearchCVとRandomizedSearchCVを使用して実装する方法も学びましょう

Machine learning

「Arxiv検索のマスタリング：Haystackを使用したQAチャットボットの構築のDIYガイド」をマスターする

イントロダクションカスタムデータに関する質問と回答は、大規模言語モデルの最も求められるユースケースの一つです。LLMの人間のような対話スキルとベクトル検索手法を組み合わせることで、大量のドキュメントから回答を抽出することがより容易になります。いくつかのバリエーションを加えることで、ベクトルデータベースに埋め込まれたデータ（構造化、非構造化、準構造化）と対話するシステムを作成することができます。このクエリ埋め込みとドキュメント埋め込みの類似性スコアに基づいてLLMに取得データを追加する手法は、「RAGまたはRetrieval Augmented Generation」と呼ばれています。この手法により、arXiv論文の読解など、さまざまなことが簡単になります。 AIやコンピュータサイエンスに興味がある方なら、少なくとも一度は「arXiv」を聞いたことがあるでしょう。arXivは電子プレプリントおよびポストプリントのためのオープンアクセスリポジトリであり、ML、AI、数学、物理学、統計学、電子工学などのさまざまな主題の検証済み論文をホストしています。arXivは、AIや理系の研究のオープンな研究を推進する上で重要な役割を果たしています。しかし、研究論文を読むことはしばしば困難で時間がかかります。それでは、論文から関連するコンテンツを抽出し、回答を取得するためのRAGチャットボットを使用することで、少しでも改善することはできるでしょうか？この記事では、Haystackというオープンソースツールを使用して、arXiv論文用のRAGチャットボットを作成します。学習目標 Haystackとは何かを理解し、LLMを活用したアプリケーションを構築するためのコンポーネントを把握する。「arxiv」ライブラリを使用してArXiv論文を取得するコンポーネントを構築する。 Haystackノードでインデックスとクエリパイプラインを構築する方法を学ぶ。 Gradioを使用してチャットインターフェースを構築し、ベクトルストアからドキュメントを取得し、LLMから回答を生成するパイプラインを調整する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Haystackとは何か？ HaystackはスケーラブルなLLMパワードアプリケーションを構築するためのオープンソースのNLPフレームワークです。Haystackはセマンティックサーチ、質問応答、RAGなどの本番向けNLPアプリケーションを構築するための非常にモジュラーかつカスタマイズ可能なアプローチを提供します。これはパイプラインとノードのコンセプトに基づいて構築されており、パイプラインはノードを繋げることで効率的なNLPアプリケーションを構築するのに非常に便利です。ノード：ノードはHaystackの基本的な構成要素です。ノードはドキュメントの前処理、ベクトルストアからの取得、LLMからの回答生成など、一つのことを達成します。パイプライン：パイプラインはノードを繋ぐためのもので、ノードの連鎖を構築するのが容易になります。これによってHaystackでアプリケーションを構築することが容易になります。 HaystackはWeaviate、Milvus、Elastic Search、Qdrantなど、主要なベクトルストアを直接サポートしています。詳細については、Haystackのパブリックリポジトリを参照してください：https://github.com/deepset-ai/haystack。したがって、この記事では、Haystackを使用してArxiv論文のためのQ&AチャットボットをGradioインターフェースで構築します。 Gradio Gradioは、任意の機械学習アプリケーションのデモをセットアップおよび共有するためのHuggingfaceのオープンソースソリューションです。バックエンドにはFastapiが使用され、フロントエンドコンポーネントにはsvelteが使用されています。これにより、Pythonでカスタマイズ可能なWebアプリを作成することができます。機械学習モデルやコンセプトのデモアプリを構築して共有するのに最適です。詳細は、Gradioの公式GitHubをご覧ください。Gradioを使用したアプリケーションの構築については、「GradioでChat GPTを構築しましょう」という記事も参考にしてください。…

コードを解読する LLMs

最近の数年間は、言語モデルの進化が著しく、トランスフォーマーの導入によって、私たちが日常的なタスクを行う方法、例えばメールの書き方や作成方法などが革命化されました...

データエンジニアリングとマシンラーニングパイプライン

データエンジニアリングと機械学習パイプラインは非常に異なるが、不思議なことに非常に似た感じがする場合があります過去に話をした多くのMLエンジニアは、Airflowのようなツールを使用してバッチモデルを展開していることが多いですしたがって、データエンジニアリングと機械学習パイプラインの違いについて議論したいと思います...

サイバー犯罪の推進者’ (Saibā hanzai no suishinsha)

イニシャルアクセスブローカーは、無許可のアクセスを販売します (Inisharu akusesu burōkā wa, mukyoka no akusesu o hanbai shimasu.)

「人間の労働が機械学習を可能にする方法」

「私たちは機械学習の進歩に必要不可欠な手作業や人間の労働について十分に話しません事実は、技術と人間の活動の間に作り出される区分は人為的なものです全てが生活の一部であり、人々の手によって進化しているのです...」

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、2行のコードでファウンデーションモデルを展開して微調整する」

「Amazon SageMaker JumpStart SDKのシンプル化されたバージョンの発表をお知らせすることを楽しみにしていますこのSDKを使用することで、基礎モデルの構築、トレーニング、デプロイが簡単に行えます予測のためのコードも簡略化されていますこの記事では、わずか数行のコードで基礎モデルの使用を開始するために、簡略化されたSageMaker JumpStart SDKの使用方法をご紹介します」

『インドで働くためのトップ10のAIスタートアップ』

AIでキャリアを飛躍させたいですか？革新的なイノベーションによって産業を再構築し、重要なプロジェクトに取り組む機会を提供しているトップ10のインドのスタートアップを見つけましょう

Career Advice

「50以上の最新の最先端人工知能（AI）ツール（2023年11月）」

AIツールは急速に開発が進んでおり、定期的に新しいツールが導入されています。以下にいくつかのAIツールを紹介します。これらは日常のルーティンを強化することができます。 AdCreative.ai AdCreative.aiは、究極の人工知能ソリューションであることから、広告とソーシャルメディアの活動を強化することができます。 Hostinger AIウェブサイトビルダー Hostinger AIウェブサイトビルダーは、直感的なインターフェースと高度なAI機能を組み合わせ、どんな目的にも対応できるウェブサイトの作成をサポートします。 Motion Motionは、会議、タスク、プロジェクトを考慮した毎日のスケジュールを作成するためにAIを使用する賢いツールです。 Otter AI 人工知能を活用したOtter.AIは、共有可能で検索可能でアクセスしやすく安全な会議のメモのリアルタイムトランスクリプションを提供します。 Sanebox Saneboxは、AI駆動のメール最適化ツールです。SaneBoxのA.I.は重要なメールを特定し、残りを自動的に整理して集中力を高めるお手伝いをします。 Notion AI Notion AIは、Notionのワークスペース内で直接執筆、ブレインストーミング、編集、要約を手助けする執筆アシスタントです。 Pecan AI Pecan AIは、予測アナリティクスを自動化して、今日のビジネスの課題である予算縮小、コスト上昇、データサイエンスとAIリソースの限られた資源を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのをサポートします。 Aragon Aragonを使用すると、最新のAI技術を活用して、迅速に自分自身の高品質のプロフェッショナルなヘッドショットを作成することができます。写真スタジオの予約やドレッシングアップの手間を省くことができます。…

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