「IT」カテゴリーアーカイブ

IT

人工ニューラルネットワーク (artificial neural network)

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ニューラルネットワークを勉強していくうえで、まず知っておくべき重要なキーワードは、ANN、EBP、RBFの3つ。

[ANN]
ニューラルネットワークは、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、神経科学の知見の改定などにより次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク(人工神経回路網、英: artificial neural network, ANN)とも呼ばれる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF

一般的によく用いられるANNに階層型ニューラルネットワークが存在する。
階層型ニューラルネットワークは、入力層、中間層(隠れ層)、出力層の3層から構成される。
この中間層が複数になったものは、ディープラーニングとなるが、ここでは対象外とし、中間層が1つのもののみを対象とする。

[EBP, RBF]
後日執筆。

Communication, IT

Delaunay triangulation and Voronoi tessellation

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ドロネー図とボロノイ図を使って、ノードのリンク構成を生成する、という論文がある。ステップとしては2つに分かれている。

1. ノードの場所に基づき、ボロノイ図を作成。これは、2つのノードの垂直二等分線を引いて作成するようなイメージで、各ノードが管理する領域の境界線を引いていくものである。そして、その完成図がボロノイ図。

2. 隣接ボロノイ領域であるかどうかを判定し、隣接している際にはそれぞれの母点(=ノード)を結ぶ。この結果できる図がドロネー図。これにより、ノードが隣接しているノードと接続されるリンク構成図が作成できた。

Wikipediaを読むとわかりやすい。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%89%E3%83%AD%E3%83%8D%E3%83%BC%E5%9B%B3

Communication, IT

Fog computing

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IoTとCloudを直接通信させるのではなく、IoT機器の側にFogという概念を持ち出し、FogとCloudを通信させるという考え方。処理を、FogとCloudで協調して実施することにより、処理の効率化ができるというもの。
元々、CISCOが提唱したもの。

Data model, Standardization

CBOR diagnostic utilities

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CBORの記述の診断の正確性を確認するツールが存在する。
https://github.com/cabo/cbor-diag

私自身はCBORのユーザではまだないのであるが、本ツールを使うと、JSON schemaのチェックに利用することもできる。
本ツールの機能として、JSON schemaをCBORに変換する、もしくはその逆返還をすることができるため、その際のエラーの有無によりJSON schemaの修正を実施することができる。

https://github.com/cabo/cbor-diag

Security

KasperskyがAndroid向けのMalware “Gugi”の発展版を発見

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KasperskyがAndroid向けのMalwareを発見したとのこと。半年ちょっと前に登場したGugiという名前のトロイの木馬型マルウェアの発展版で、6月に発見していたという。このマルウェアはAndroidのBanking Appに侵入し、クレジットカードなどの情報を搾取するとのこと。
Text messageを通じて感染するのが主な感染経路のようだ。

元記事はThe Wall Street Journal : http://www.wsj.com/articles/new-malware-targets-android-banking-apps-cybersecurity-group-says-1473198676

Legislation, Security

Cybersecurityの研究開発ロードマップ”CAMINO”

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CAMINOは、FP7にて実施されたプロジェクトの一つであり、サイバーセキュリティに関する研究開発ロードマップを策定したプロジェクトである。
THOR、すなわち、Technical、Human、Organizational、Regulatoryという4つの次元にて分析をしているところに特徴がある。

結果として、次の課題が抽出されている。

Technical dimension
1. Strengthening emerging tools: big data analysis and cloud security/forensics
2. Security assurance – establishing metrics and framework for cyber security testing
3. Improving preparedness – security engineering and testing capabilities
4. Countering cybercrime – botnets, APTs and cybercrimes affecting mobile devices and social networks

Human dimension
1. Development of training tools and raising cyber security awareness
2. Promoting use of privacy enhancing technologies
3. Appropriate use and reuse of data

Organizational dimension
1. Adapting organizations to the cross-border nature of the Internet and cybercrime
2. Introducing cyber security as a society culture need
3. Promoting EU institutional support to generic challenges and obstacles at the SME level
4. Promoting EU cyber insurance market development

Regulatory dimension
1. Investigatory powers in intra-jurisdictional and trans-border cares
2. Civil and criminal courts forensics, admissibility and evidential standards
3. Electronic identity and trust services for data protection across borders

詳細は、下記のリンクを参照のこと。
http://www.fp7-camino.eu/

Security, Strategy

Cybersecurityの研究roadmapを策定する3つのプロジェクト

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EUでは、FP7にて研究roadmapを策定するためのプロジェクトを3本実施した。
その3本のプロジェクトは下記の通りである。

  1. CyberROAD (Development of the CYBER crime and CYBER terrorism reseach ROADmap)
  2. CAMINO (Comprehensive Approach to cyber roadMap coordINation and develOpment)
  3. COuRAGE (Cybercrime and cyberterrOrism (E)Uropean Research AGEnda)

この3つのプロジェクトは互いに独立しており、検討アプローチも異なるものの、今後検討すべき重要課題に対する認識に大きなズレは無い。
CyberROADとCAMINOについては、同ブログの別のエントリーを参照されたい。cAMINOについては、現時点では詳細情報を得ることができなかったため、本ブログでは保留。