理系にゅーす

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ネットワーク

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1: 2016/09/04(日) 03:31:31.03 ID:CAP_USER9
スタンドアローンのPCから、LANやWi-Fiなしで、8mはなれたところからデータを盗める。

感染すればネットワークから隔離されたPCからでもデータを盗み出せる恐るべきマルウェア「USBee」
GIGAZINE 2016年08月31日 20時00分00秒
http://gigazine.net/news/20160831-usbee-malware/
http://arstechnica.com/security/2016/08/meet-usbee-the-malware-that-uses-usb-drives-to-covertly-jump-airgaps/


データを盗み出されるのはこのコンピューター。
インターネットやその他のネットワークにもつながっておらず、Wi-Fi・Bluetoothといった無線通信デバイスも非搭載。
さらにはスピーカーすら搭載していません。
http://i.gzn.jp/img/2016/08/31/usbee-malware/s01.jpg

ついているのはUSBケーブルのみ。
http://i.gzn.jp/img/2016/08/31/usbee-malware/s02.jpg

そして別の部屋にはUSBデバイスから送信される電磁気放射を受信するためのアンテナをつないだ状態のPC。
http://i.gzn.jp/img/2016/08/31/usbee-malware/s03.jpg

コンピューターがUSBeeに感染すると、
内部のデータを勝手に電磁気放射で転送されてしまうというわけ。
一般的にセキュリティ面が意識されるインターネットやWi-Fiなどとは異なる、USBデバイスからデータを盗み出されてしまうという、恐るべきマルウェアなのでした。 
http://i.gzn.jp/img/2016/08/31/usbee-malware/s04.jpg 

続きはソースで

ダウンロード (1)


引用元: 【IT】感染すればネットワークから隔離されたPCからでもデータを盗み出せる恐るべきマルウェア「USBee」©2ch.net

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1: 2016/08/30(火) 21:51:59.28 ID:CAP_USER
Googleがニューラルネットワークを使った画像圧縮技術を開発。イメージを分解し個別に最適な圧縮処理を実施 - Engadget Japanese
http://japanese.engadget.com/2016/08/24/google/


Googleが、ニューラルネットワークを使う新しい画像圧縮技術を開発しています。この技術はJPEGを凌ぐ圧縮率を実現するために無数の画像をニューラルネットワークで分析し、画像を細切れにして処理することで既存の方式に対して4~8%効率的な圧縮を実現できるとのこと。


Googleは実験で約600万枚のランダムな画像データをニューラルネットワークに読み込ませ、それらを32x32ピクセルに断片化、各画像から最も画質への影響が少ない100の断片をそれぞれ選び出しました。さらに、各断片の圧縮および展開プロセスをバイナリーコードレベルまで分析し、断片ごとの効果的な圧縮を学習させたとしています。

さらに画像を圧縮処理する際は断片ごとに最適な圧縮を施し、ブロック化しやすい継ぎ目の部分は人間の視覚認知特性に最適となるよう調整したうえで、1枚の画像に再構成して保存します。これにより高い圧縮効率と画質を保った画像ファイルになるとのこと。

とは言えこれは「非常に大雑把に言えば」という前置きつきの話で、実際には裏でかなり複雑な処理をしていることが論文からはうかがえます。

続きはソースで

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引用元: 【情報技術】Googleがニューラルネットワークを使った画像圧縮技術を開発。イメージを分解し個別に最適な圧縮処理を実施 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/08/22(月) 21:04:26.00 ID:CAP_USER
【プレスリリース】AES暗号処理にかかる消費エネルギーを半分以下に IoT機器向け高速・省電力暗号処理技術の開発に成功 - 日本の研究.com
https://research-er.jp/articles/view/49462
https://research-er.jp/img/article/20160822/20160822164141.png


【概要】

国立大学法人東北大学(総長:里見進)電気通信研究所の本間尚文教授、同大学院情報科学研究科の青木孝文教授、日本電気株式会社(代表取締役 執行役員社長 兼 CEO:新野隆)中央研究所の森岡澄夫博士らの研究グループは、ガロア体と呼ばれる数体系に基づく演算を圧縮する新手法を発見し、消費エネルギーをこれまでより 50%以上削減した世界最高効率の AES 暗号処理回路の開発に成功しました。今回の成果により、エネルギーの制約が大きい情報通信機器への暗号技術の搭載が促進され、モノのインターネット(IoT: Internet of Things)と呼ばれる次世代ネットワークの安全性を大きく高めることが期待されます。

本成果は,平成 28 年 8 月 19 日に米国サンタバーバラにて開催された国際暗号学会の国際会議(暗号ハードウェアと組込みシステムに関する国際会議)で発表されました。

続きはソースで

ダウンロード (4)
 

引用元: 【情報科学】AES暗号処理にかかる消費エネルギーを半分以下に IoT機器向け高速・省電力暗号処理技術の開発に成功 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/07/03(日) 03:41:12.36 ID:CAP_USER
ロボットが参政権付与を要求し、民主主義のリスクに-。総務省情報通信政策研究所は20日、人工知能(AI)を用いたネットワークシステムの社会・経済への影響、課題などを検討する会議の報告書をまとめた。

AIで動くロボットに起こり得るリスクについて、ハッキングや制御不能のほか、ロボットがAIにより自らの意志を持って動き出し、人間との関係が変わっていく可能性にも言及。リスクを管理するため、「人間に反乱するおそれのある人工知能の開発の事前の制限」の必要性も指摘した。

同研究所のAIネットワーク化検討会議(座長・須藤修東大大学院教授)の報告書は、想定できる複数のシナリオを検討することで迅速な対処が可能になるとして、20項目の具体的なリスクを列挙。

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【産経ニュース】=http://www.sankei.com/smp/economy/news/160620/ecn1606200012-s1.html


引用元: 【AI】徒党を組む〝野良ロボット〟が参政権要求、振り込め詐欺、人間に反乱…AIのリスク総務省研究所が報告 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/06/24(金) 12:18:30.44 ID:CAP_USER
「太陽系インターネット」構築へ NASAが新ネットワーク「DTN」導入 (sorae.jp) - Yahoo!ニュース
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20160624-00010001-sorae_jp-sctch
http://amd.c.yimg.jp/amd/20160624-00010001-sorae_jp-000-1-view.jpg


最近は飛行機によっては機内インターネットが導入されていますが、近い将来にはインターネットが宇宙へと広がるのかもしれません。NASAは6月21日、ISS(国際宇宙ステーション)に新たな通信システム「Delay/Disruption Tolerant Networking(DTN)」を導入したと発表しました。これは将来的に、太陽系インターネットにも応用可能な技術となっています。
 
このDTNではノード(端末や衛星)がデータの一部を自動で「保存・転送」することにより、より高速で信頼度の高いネットワークを構築します。そう聞くと、なんだかP2Pネットワークのようにも聞こえますね。
 
これまでのISSの通信システムは、それぞれのノードが同時にアクティブである必要がありました。しかし通信相手が衛星だった場合、場所によっては通信が不可能なことがありあまり効率的な方法とはいえません。しかしDTNならそれぞれのノードが通信可能になれば分断化されたデータを送るので、より通信が効率化できるのです。動画URL:https://www.youtube.com/watch?v=0gCMIiJdYPQ



上の動画はわかりやすいDTNのシステムです。こうしてみると、確かにDTNの方がずっと効率的なネットワークを構築できていることがわかります。
 
このDTNはISSの「Telescience Resource Kit」に組み込まれました。そして今後は、NASAとパートナーによるAES(Advanced Exploration Systems)により、将来の宇宙探査プログラム、例えば火星探査などを目標として開発が行なわれます。
 
さらにこのDTNは宇宙空間だけでなく、地上の災害現場など通信の安定しない場所への応用が考えられています。今や地上でインターネットが繋がらない場所は少なくなりつつありますが、そのうち宇宙でもどこでもネットワークが使える日がくるのかもしれませんね。

ダウンロード (5)
 

引用元: 【情報技術/宇宙開発】「太陽系インターネット」構築へ NASAが新ネットワーク「DTN」導入 [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/04/29(金) 17:44:44.92 ID:CAP_USER
ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による白黒写真の自動色付け
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/ja/


概要:

本研究では,ディープネットワークを用いて白黒画像をカラー画像に自動変換する手法を提案する.提案手法では,画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで,画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる.提案モデルにおいて,大域特徴は画像全体から抽出され,局所特徴はより小さな画像領域から計算される.これらの特徴は“結合レイヤ”によって一つに統合され,色付けネットワークに入力される.

このモデル構造は入力画像のサイズが固定されず,どんなサイズの画像でも入力として用いることができる.また,モデルの学習のために既存の大規模な画像分類のデータセットを利用し,それぞれの画像の色とラベルを同時に学習に用いることで,効果的に大域特徴を学習できるようにしている.提案手法により,100年前の白黒写真など,様々な画像において自然な色付けを実現できる.色付けの結果はユーザテストによって評価し,約90%の色付け結果が自然であるという回答が得られた.

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引用元: 【情報技術】ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による白黒写真の自動色付け [無断転載禁止]©2ch.net

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