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diginnos altair vh-ad3l m.2 スロット サイトの信頼性向上のために、運用の自動化や障害対応、パフォーマンス管理などに取り組む「Site Reliability Engineering」(SRE)を導入する企業が増えている。そんな中、SREがセキュリティに貢献する動きが広まりつつあるという。2020年1月に開催された「SRE NEXT 2020」で登壇したミクシィの清水勲氏の講演内容を要約してお伝えする。

「DevOps」と「SRE」の関係性ミクシィ 清水勲氏

 SREの基礎知識として、まず清水氏がよく見聞きするという「DevOpsとSREの違い」について「その説明はGoogleのWebサイトに掲載されている」と引用して解説した。それによると、「DevOpsをオブジェクト指向におけるインタフェースと捉えると、クラスSREはDevOpsの実装である」「SREには、DevOpsのインタフェースの部分に限らない追加のプラクティスと推奨事項が含まれる」「より良いソフトウェアをより早く提供するために組織の障壁を打破するように設計された親密なものである」という(参考)。

 「つまり、SREとDevOpsは、ソフトウェアの開発と運用で競合する別々の物ではない。DevOpsが全てを含んでいるというよりは、DevOpsという概念をベースにSREが新しいプラクティスを追加しているといえる」(清水氏)

SREがセキュリティに取り組む背景

 では、なぜSREがセキュリティに貢献しているのか。その背景にあるのが信頼性とセキュリティの共通点だ。

 SREは取り組みの中で、レイテンシやスループット、可用性などのSLI(Service Level Indicator:サービスレベルインジケーター)を利用してSLO(Service Level Objective:サービスレベル目標)という数値を設定する。

 例えば、SLOとして99.95%の可用性を設定したサービスの場合、30日間で許容される停止時間は21.9分になる。この時間はエラーバジェット(Error Budget:エラー予算)という指標として管理され、サービス停止に応じて「エラーバジェットをどれくらい消費したか」を判断する。

 このエラーバジェットによって、SREが取り組む内容は変化する。エラーバジェットを使い切っていなければ、サービスに新たな機能を実装したり、堅牢(けんろう)なサービス作りに時間を割り当てたりする。一方で、エラーバジェットを超えるような場合、システムの可用性を阻害する原因を特定し、改善させていく必要がある。

 可用性を下げる原因は、劣化によるハードウェア故障、オペレーションエラー、情報伝達のミス、バグの混入、外部からの攻撃などさまざま考えられる。ハードウェアであれソフトウェアであれセキュリティであれ、サービスの可用性を下げる原因に応じた知識が必要になる。

 つまり、SLOやエラーバジェットなどを用いてサービスの信頼性に取り組むSREが、それらの指標を用いてセキュリティにも取り組むことで、どれだけセキュリティにコストをかければいいのか、セキュリティ対策をどう進めればよいのかなどの道筋を立てやすいというわけだ。

 「世界中で開催されているSREに関するカンファレンス『SREcon』では、セキュリティをテーマにした講演が採択されている他、2020年に発売が予定されているGoogleのエンジニアが執筆した『Building Secure & Reliable Systems』は信頼性とセキュリティをテーマにプラクティスをまとめているなど、SREとセキュリティが関連するテーマとして取り上げられています」(清水氏)

『Building Secure & Reliable Systems』のダウンロードページ

 『Building Secure Reliable Systems』の早期リリース版は、セキュリティと信頼性の共通項について「信頼性とセキュリティはソフトウェアやシステムのライフサイクルに必要不可欠な存在」「信頼性やセキュリティを両立したシステムを後から実装することは難しく、設計段階で考慮できていることが望ましい。一方で信頼性もセキュリティも問題が起きていないとコストをかけない領域で、問題が起きてから始めて深刻になる」などを挙げている。

SREに求められる大前提、ミクシィでの取り組み

 ではそもそもSREには何が求められるのだろうか。清水氏はミクシィでの事例を基に、SREが企業内で果たすべき役割とその大前提を説明した。

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スロット 台 中古ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

 2021年5月、Colonial Pipelineはハッカーに440万ドルの身代金を支払って復号ツールを入手し、これによってシステムを復旧して石油パイプラインの操業を再開した。FBI(連邦捜査局)や国土安全保障省は、身代金を支払わないよう企業に勧告してきたが、これに反してのことだった。

 Colonial PipelineのCEO(最高経営責任者)は後に米国議会で、「ランサムウェア攻撃の影響で米国内の燃料供給に支障を来したことから、身代金の支払いに踏み切った」と証言した。ただし、この解決策は依然として物議を醸している。

 このインシデントは次の問題を提起している。「ランサムウェア攻撃を受けた場合、あなたの会社はどうするのか」「データを取り戻したり、システムを復旧したりするために、身代金を支払うのか、支払うべきなのか」

 「身代金を支払うかどうかは難しい判断だ。この判断は、セキュリティとリスク管理のリーダーではなく、取締役会レベルで慎重に行わなければならない」と、Gartnerのアナリストでシニアディレクターの、マーク・ハリス(Mark Harris)氏は語る。

 「身代金を支払うとどうなるのかを理解することが、この判断を下す上で重要だ」(ハリス氏)

身代金を支払うとどうなるのか

 理屈の上では、企業が身代金を支払えば攻撃者は復号ツールを提供し、「盗んだデータを公開する」と脅すのをやめるはずだ。だが、身代金を支払ったからといって、全てのデータが元に戻る保証はない。経営幹部は、ランサムウェア攻撃の次のような実態を慎重に考慮する必要がある。

復元できるデータの割合は平均65%にとどまる。全てのデータを取り戻せる企業は全体の8%にすぎない暗号化されたファイルは、復元できないことが多い。攻撃者から提供された復号ツールはクラッシュしたり、不具合が発生したりすることがある。攻撃者から提供されたツールからキーを抽出し、新たに復号ツールを開発しなければならない場合もあるデータの復元に数週間かかることもある。大量のデータが暗号化された場合は特にそうだハッカーは、盗んだデータを削除するとは限らない。盗んだデータに価値があれば、後で販売したり、公開したりするかもしれないランサムウェアの現実

 ランサムウェア攻撃は、サイバー犯罪者にとっては持続可能で収益性の高いビジネスモデルであり、テクノロジーを使う全ての企業にとって脅威だ。多くの場合、バックアップからデータやシステムを復元するよりも、身代金を支払う方が簡単で安上がりだ。だが、それは攻撃者のビジネスモデルを支えることであり、さらなるランサムウェア攻撃につながってしまう。

 法執行機関は、身代金を支払わないことを推奨している。身代金を支払うことは、犯罪の継続を助長するからだ。ときには、身代金の支払いが違法になる場合もあるかもしれない。犯罪に資金を提供することになるからだ。

 Gartnerは、攻撃者と交渉する前に、専門のインシデントレスポンスチームや法執行機関、規制当局に相談することを勧めている。

今から備える

 企業はランサムウェア攻撃を100%防ぐことはできない。企業にできる最良の対策は、ランサムウェア攻撃を受けることを前提に、迅速な対応を可能にする計画を策定、実行することだ。

 この計画には、攻撃を受けたときに起こる事態を想定した実施訓練の実施が含まれる。これにより、予想外の問題領域が明らかになるかもしれない。例えば、ある企業では、攻撃に関するプレスリリースの作成に予想よりもはるかに長い時間がかかることが分かった。このプレスリリースを、前もって作成しておく必要があることは明白だった。

 全ての主要業務でバックアップを強化し、復元をテストすることも重要だ。バックアップが適切に行われていれば、復元にかかるコストは、不確かな結果のために身代金を支払うより常に低く抑えられる。

 「残念ながら、ほとんどの企業は、ランサムウェア攻撃を受けて初めて復元をテストする」(ハリス氏)

 さらに、経営幹部がランサムウェア攻撃について十分な説明を受け、意思決定に関与している必要がある。経営幹部は、この攻撃のリスクへの理解を深めるほど、対処について意思決定をする準備や、追及を受けた場合に正当性を主張する準備を、より適切に行える。

 ランサムウェア攻撃は、ビジネス上の意思決定の対象として扱わなければならない。この問題が全社的に可視化されていれば、攻撃を受けても、想定外のことは少なくなる。そうなれば、対処するための全ての行動がスムーズに進む。その中には、身代金を支払うべきかどうかを判断することも含まれる。

出典:When it Comes to Ransomware, Should Your Company Pay?(Gartner)

筆者 Susan Moore

Director, Public Relations

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sd カード リーダー 8 スロット AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。前回は「行列計算」について学びました。今回のテーマは、「行列の計算分解」です。

 前回、データを分析する際には、基本的に1次元のベクトルデータではなく多次元のデータを用いることが多いので、行列計算が重要になると解説しました。行列の計算は、AIが行う計算でもよく使用されており、さまざまな分析に関わる教科書などは行列表記での説明がほとんどです。今回紹介する「行列分解」は、そんな行列計算の中で重要なテクニックの一つです。

 行列分解をする理由や行列分解後に得られる結果の意味などについて、数式の内容よりも意味の解釈に注力して解説するので、そこに注目して学習してください。

行列分解をする理由

 初めに「行列分解とは何か」を説明します。行列分解とは、ある行列を行列の積に分解することを意味します。中学生の時に学習する「因数分解」の行列版です。昔を思い出すと因数分解は足し算や引き算で表されている数式をカッコ付きの掛け算の形にすることでした。下記のようなものです。

 行列分解は、これを行列で行うものです。行列に対する行列分解の例は次のようになります。

 このように、行列分解はある行列を別の行列の積に分解することです。また上記の行列分解は一例であり、一般に行列分解は次数が同じ「行列の積」ではない場合でも分解できます。行列の積については、前回詳しく説明しているので、知りたい方は参照してください。

 例で用いた行列分解は特に意味のあるものではありませんが、業務で使う行列分解は、「ある特定の形に分解すること」を目的とします。行列を分解する目的は大きく分けて2つあります。

 1つ目は計算上の実用的な理由で、計算量(計算時間)を減らすためです。そもそも実はPCで計算する場合でも行列計算をするには多くの計算量を必要とします。そこで、この計算量が少なくなり、より効率的に計算できる形に行列分解してから行列計算することがあります。

 2つ目はAIがデータを要約してデータが持つ系統的な性質を取り出すためです。ただ眺めるだけでは分からなかった行列データを分解することで見えてくることが多々あります。このような行列分解は画像処理や推薦システムなど幅広い分野で用いられています。

計算量を減らす行列分解

 前回の解説で「行列は連立1次方程式を解きやすくするために行列が作られた」と説明しました。連立1次方程式を行列とベクトルの積で表し、行列の逆行列を求めてその積を計算することで連立1次方程式を解くことができます。行列をA、ベクトル「→x」「→b」とすると、連立1次方程式は下記のよう表せます。

 Aと→bが既知の場合、(1)式の→xは、Aの逆行列「A-1」を求めると下記のように式を変形して求めることができます。

 しかし、実は逆行列を直接Aから求めて連立1次方程式を解くやり方は推奨されていません。次数が大きい行列(行数、列数が大きい行列)の場合は必要とされる計算時間が膨大になるという実用面での問題が存在するからです。この計算量を減少させて連立1次方程式を解く数学のテクニックとして行列分解が用いられます。

行列演算の計算量

 次数が大きい行列では、どの程度の計算量になるのかを解説します。

 まずは、スカラーと行列の積を考えてみます。2行2列の行列の行列Aの場合で考えると、スカラー値「5」との積は次のようになります。

 2行2列の場合は行列の要素が4個存在するので、その計算回数は4回(つまり次数の2乗個)になります。よってN次の正方行列(N行N列の行列)ではN2回の乗算をする必要があります。単純な掛け算ですが、3次の正方行列では計算回数が9回、10次になると100回と次数が大きくなるにつれて計算量が飛躍的に上がっていきます。

 次に、行列同士の積での計算回数を確認します。2行2列のある行列A、Bの積を考えると次のようになります。

 この場合は、4要素(次数の2乗個)について計算されていますが、各要素を計算するためにAの行要素とBの列要素の内積が必要になるので、各要素で2回の乗算が行われています。この2回の乗算が要素数分の4個必要になるので、2×4の計8回の乗算をすることになります。さらに、行列の積では各要素内で和も計算しており、こちらは1回(次数-1)の和が要素数分必要なので、1×4の計4回存在します。これをN次の正方行列同士の積で考えると、乗算がN3回、加算がN2*(N-1)回必要になります。つまり、10次で1000回の乗算と900回の加算を計算することになり、行列同士の積はスカラーと行列の積よりもさらに計算量が増えています。

 Pythonのコードでもこの計算を確認してみましょう。前回では「Numpy」の「dot」関数で行列の積を計算していましたが、行列の積による計算量理解のために、行列の積をfor文で記述します。また、積を行う行列は簡単のため、単位行列にしてあります(当然、積の結果は単位行列になります)。

import numpy as np # 行列の次数を定義N = 10# N行N列の単位行列生成A = np.eye(N) B = np.eye(N)# 行列の積の結果を格納する行列定義C = np.zeros((N,N)) # 行列の積計算for i in range(N): for j in range(N): for k in range(N): C[i,j] += A[i,k]*B[k,j]

 このコードを見ると、for文を3回使用しているのが分かります。各for文でN回実行されるのが、独立して3つあるので、N3回の計算が必要になっています。Nを大きくしていくと計算時間が飛躍的に長くなるので試してみてください。

 また、一般的な「掃き出し法」を用いて逆行列を求めた場合、必要となる計算の回数は行列の積と同様に乗算がN3回に、減算がN2*(N-1)回必要になります。つまり、行列の積同様N3回に比例する計算量が必要です。よって、逆行列を求めてその逆行列の積を求める場合でも次数が大きい場合に計算量が膨大になります。

LU分解

 ここまでで、行列の積や逆行列の計算には計算量が膨大になり、実用面で難があることが分かったと思います。ここからは行列分解することで計算量がどう変化するかを解説します。計算量削減の行列分解方法は多々ありますが、その中でも基本的な「LU分解」について説明します。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau wallet 電子 マネー

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パチスロ ダーツ ライブ 動画 米国際貿易委員会(ITC)は10月17日(現地時間)、台湾のHTCが5月に米Appleを特許侵害で提訴した件で、AppleはHTCの特許を侵害していないという予備判決を下した。最終的な判決は2012年2月に予定されている。

 HTCは、3月にAppleから特許侵害で提訴されたのを受け、5月に反訴した。HTCはITCに対し、Appleの該当製品の米国への輸入禁止命令を下すよう求めている。

 HTCは8月と9月にも、別の特許の侵害でAppleを提訴している。9月の提訴では、米Googleから譲渡された特許が対象になっているという。HTCはGoogleのAndroid搭載スマートフォンメーカーの大手で、米スマートフォン市場でのシェアはAppleに次ぐ2位だ(米Nielsen調べ)。

 Appleは、Android搭載スマートフォンを販売する韓国のSamsung Electronicsとも各国で係争中だ。16日にはSamsungが日本とオーストラリアで、Apple製品の販売差し止めを申し立てた。

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