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もちろん、問題の一部は、投資対象となるサイバーセキュリティの有資格者が不足していることです。サイバーセキュリティの人材格差は、全体的に明らかになっています。労働分析会社Emsiの最近の調査によると、米国では、増え続ける需要を満たすために必要なサイバーセキュリティの候補者が半分以下であることがわかりました。 National Initiative for Cybersecurity Education (NICE)が資金提供しているプロジェクト、CyberSeekによる需要と供給のヒートマップによると、2020年12月に入ってから米国で採用された人材は約94万人にとどまっています。戦略国際問題研究センター(Center for Strategic and International Studies)の最近の報告書によると、米国での雇用者数は約94万人となっています。 戦略国際問題研究センター(Center for Strategic and International Studies)の最近の調査によると、ITの意思決定者の82%が自分の組織がサイバーセキュリティのスキル不足に苦しんでいると答え、71%がこの不足が自分の組織に直接的かつ測定可能なダメージを与えていると答えています。 従来のウイルス対策ソフトウェア、ファイアウォール、自動検出システム、脆弱性スキャナーなどのテクノロジーツールは、ネットワークとデータを保護する上で重要な役割を果たしています。しかし、これらのツールには限界があり、十分な訓練を受けたチームが適切に管理しなければ、投資は実現しません。 新しい高度な攻撃技術を利用するためには、刻々と変化する脅威の状況と限られた予算の現実に直面しなければなりません。 並んで見ると、スタッフと比較せずに技術に投資することの怠慢さが明らかになります。サイバー犯罪者はテクノロジーに手を出していますが、ポネモン・インスティテュートやIBMの最新の年次報告書が指摘しているように、データ侵害のコストが上昇しているのも、攻撃者のスキルと巧妙さが増しているからです。悪質な行為者」が攻撃対象となる領域を攻略できるようになってきている一方で、スキルの格差は拡大し続けており、企業を危険にさらしています。 このような巧妙な「悪質な行為者」の増殖に対抗するためには、企業は「善良な行為者」の大規模で熟練したチームを編成し、変化する攻撃の媒介や手法に適応して対応できる熟練したサイバーセキュリティ要員を確保する必要があります。 最新のテクノロジーを購入するのではなく、サイバーの専門家に投資することで、企業はセキュリティチームの能力が向上するにつれて、サイバー防御の範囲を長期的に拡大することができ、同時に運用効率を達成するための柔軟性を得ることができます。対照的に、テクノロジーには人的優位性がなく、継続的な新規投資と柔軟性のないアップグレードが必要であり、時間の経過とともに組織のニーズを満たすことができなくなる可能性があります。
2016年7月、国連はインターネットへのアクセスを人権として宣言しました。コロナウイルス流行の間、インターネットおよびデジタル技術へのアクセスが、世界中の多くの人々の命を救うことができることが、さらに明らかになりました。健康関連情報は、ウイルスの拡散を制限することによって命を救うことができ、多くのオンラインサービスは、私たちの移動性が制限されているとき、私たちが通常の生活を送るのを助けることができます。政府、電気通信及びインターネットサービスプロバイダ(ISP)は、人々が国際規格に完全に準拠してインターネットにアクセスできるようにするために、自らができるすべてのことを行わなければなりません。 インターネットやデジタル技術へのアクセスは、私たちのほとんどの人々にとって、私たちの日常生活の不可欠な部分になってきました。技術は、私たちが重要なサービスを仕事、買い物、コミュニケーション、そしてアクセスすることを可能にします。技術は、多くの人権、特に表現や情報の自由に対する権利を行使し、享受するためのますます重要な道具となってきています。 公衆衛生上の緊急事態の際には、インターネットへのアクセスは、私たちの健康だけでなく、私たちの日々の動きが制限されている時代に、私たちの社会的、経済的権利を含む様々な人権を保護するための不可欠なツールとして、さらに重要になります。インターネットへのアクセスの不足は、この間の人々の生活に重大な影響を及ぼします。インターネットは、人々が、パンデミックおよび取られている措置に関する重要な情報を受け取り、共有することを可能にします。それはまた、政府の行動を理解し、精査するのに役立たちます。また、世界の人口の約20%が社会的に離れて生活しているか、検疫条件下で生活していることから、技術は私たちが働き、買い物をし、コミュニケーションをとるのに役立ちます。多くの日常活動は、保健サービスの提供からホームスコーリングを可能にする教育プログラムへと、オンラインで移行してきた。 十分なインフラと接続性がないことは、通常、最も貧しいコミュニティを後に残し、デジタル・ディバイドは、あらゆる側面に対する差別的な影響の強さを示しています。 この文脈において、国家、電気通信事業者及びISPは、人々が機能的な接続性及びインターネットへのアクセスを有することを保証するために様々な措置をとることが不可欠です。 いくつかの政府や企業はすでにこの方向に進んでいます。例えば、米国では、多くのISPが、自宅で働き、勉強する人々の新たなニーズを満たすために、データキャップを放棄しています。ウルグアイでは、ANTEL(国営電気通信会社)が3月24日、4月に12万戸の住宅が無料50Gbの恩恵を受け、自宅から航行し、勤務することを発表した。これは、この作業プログラムを優先順位付けするという政府の指令に従います。エル・サルバドルでは、大統領令がインターネットと電気に関する支払いの停止を3か月間命じたが、この給付を受けるための基準は不明であり、支払いを続けることのできる人々がそうすべきであるという曖昧な命令がありました。コロンビアでは、政府は、電気通信サービスを不可欠なものとして認識し、その提供を支払不足のために停止することはできないと定める法律を発出しました。ペルーの電気通信当局であるOSIPTELも、緊急事態が持続する限り、同様の規定を発行しています。南アフリカの通信規制当局は、コロナウイルス緊急事態の際に、携帯電話事業者や有料テレビ放送事業者にサービスを無料にするよう求めています。国際電気通信連合は、政府及び民間セクターがネットワークの強靭性を維持し、全ての政府及び民間セクターが電気通信サービスへのアクセスを確保することを支援するための新たなプラットフォームの創設を発表しました。 コロナウイルスのパンデミックは、経済的、政治的、社会的、地理的な状況にかかわらず、インターネットやデジタル技術への必須のアクセスがすべてのコミュニティにとってどれほど重要であるかを強調しています。今日、差別なしに提供されるインターネットインフラストラクチャ及びサービスの広範な利用可能性は、強靭で強靭な社会にとって根本的なものであることは、今日まで以上に明らかです。
ブロックチェーンは、金融だけでなく、あらゆる種類の取引に関するデータを信頼性の高い方法で保管することができます。すでにブロックチェーンを導入している企業には、ウォルマート、ファイザー、AIG、シーメンス、ユニリーバなどの大手企業も活用しています -食品の追跡 食品業界では、大腸菌、サルモネラ菌、リステリア菌、さらには食品に誤って混入した毒素など、数え切れないほどのアウトブレイクが発生しています。過去には、これらのアウトブレイクの原因や、人々が食べていたものから病気の原因を見つけるのに数週間かかっていました。 ブロックチェーンを使用することで、食品の発生源から、各段階を経て、最終的に配送までの経路を追跡することができます。もし食品が汚染されていることが判明した場合は、その食品が汚染されていないことが判明した時点までの経路を追跡することができます。食品が接触した可能性のあるすべてのものを見ることができるようになるので、問題の特定がより早く行われ、アウトブレイクを早めに止める事ができるようになります。 -銀行と金融 銀行ほどブロックチェーンを業務に統合することで恩恵を受ける業界はないでしょう。金融機関は週5日の営業時間内にしか業務を行っていません。しかし、ブロックチェーンでは不眠不休で営業する事ができます。 ブロックチェーンを銀行に統合することで、消費者は休日や時間帯に関係なく、最短10分で取引が処理されているのを見ることができます。また、ブロックチェーンを利用することで、銀行はより迅速かつ安全に機関間で資金のやり取りを行うことができるようになります。 -通貨ー ブロックチェーンは、ビットコインなどの暗号通貨の基礎を形成しています。 ユーザーの銀行がハッキングされると、クライアントの個人情報が危険にさらされます。クライアントの銀行が破綻したり、クライアントが不安定な政府のある国に住んでいたりすると、クライアントの通貨の価値が危険にさらされる可能性があります。 ブロックチェーンでは、ビットコインをはじめとする暗号通貨の運用をコンピュータのネットワークに分散させることで、中央機関を必要とせずに運用することがでるので、リスクが軽減されるだけでなく、処理手数料や取引手数料の多くが不要になります。 -ヘルスケア 医療提供者は、ブロックチェーンを利用して患者のカルテを安全に保管することができます。医療記録が生成され、署名されると、それをブロックチェーンに書き込むことができ、患者に記録が改ざんされないという証拠と信頼を与えることができます。これらの個人の医療記録は、秘密鍵を使ってブロックチェーン上に暗号化して保存することができ、特定の個人のみがアクセスできるようにすることで、プライバシーを保証することができます。 -不動産登記 不動産の所有権を記録するプロセスは複雑で非効率的です。物理的な証書は、地元の記録官事務所に届けなければならず、そこで中央データベースと公開インデックスに手動で入力されています。 このプロセスはコストと時間がかかるだけでなく、ヒューマンエラーに悩まされます。 ブロックチェーンで、文書をスキャンし、保存すれば、記録事務所での物理的なファイルを追跡したりする必要性をなくす事ができます。 -スマートコントラクト スマートコントラクトとは、ブロックチェーンに組み込むことで、契約上の合意を容易にしたり、検証したり、交渉したりすることができるプログラムのことです。スマートコントラクトでは、ユーザーが同意する一連の条件に基づいて動作します。これらの条件が満たされると、契約の条件は自動的に実行されます。 -投票 ブロックチェーンは現代の投票システムを容易にするために使用することができます。ブロックチェーンを使用することで、投票の改ざんはほぼ不可能になります。また、ブロックチェーンプロトコルは、選挙プロセスの透明性を維持し、選挙を実施するために必要な人手を減らし、役人にはほぼ即時に結果を提供することができます。再集計の必要性や、不正行為が選挙を脅かすのではないかという懸念がなくなります。 これらはブロックチェーンの主な使用例の一部に過ぎませんが、他にもたくさんの使用例があります。 今後の新しいユースケースに期待しています。
世界中で美意識の高い方々は年々多くなり、若々しい肌を維持するアンチエイジングは常に人気があります。毎年、小じわを目立たなくしたり、褐色のシミを薄くしたり、肌のハリ、質感、弾力性を向上させる商品にスキンケア業界は何十億ものお金が使われています。市場では利用可能な製品の品質と数の多さと各メーカーのうたい文句でどれを選べば良いのかわからなくなり、フラストレーションをためている人は少なくありません そんな中、AIが美容の捉え方や消費のあり方を変え、スキンケアの汎用性を高めています。世界中の美容・化粧品ブランドの見た目の改善を目指して、AIからAR(拡張現実)までの最新技術を取り入れ、より “超パーソナライズ “されたオーダーメイドのアプローチで、美容と肌の健康を向上させることに取り組んでいます。 肌の不完全性をスキャンしてARモデルを作成し、パーソナライズされた製品を提案することで、デジタル世代のための効果的なバーチャルコンサルテーションを実現させようとしています。 ハイパーパーソナライゼーションでは、徐々に解読し、スキンケアと年齢を重ねていき、ライフスタイル、環境、遺伝学を念頭に置きながら、オンライン査定とAIベースのコンサルテーションループの助けを借りて、個々の処方をカスタマイズする最新のプロセスは、肌の悩みに適切な未来をマッピングします。 AI、 機械学習、時間をかけた予測分析は、全体的な治癒プロセスを強化しながら、さらに微調整するのに役立ちます。 美容アプリが洞察力に富んだデータを生成することで、化粧品会社に大きな価値をもたらします。企業は、顧客の関心事や企業が何を求めているのかをより明確に把握することができ、大小を問わず、美容ブランドは、アプリを統合した独自のハイテクデバイスを導入し、リアルタイムのアップデートや主要な製品のパフォーマンス指標を提供しています。 AIはこれらのハイパーパーソナルな体験を作り出すだけでなく、肌の健康を徐々に最高の状態にもっていき、最終的にはブランドと消費者が一緒になって、より若返りのアンチエイジング効果につながることでしょう。
今話題の人工知能の中心技術!おおまかにはニューラルネットワークのことです。ニューラルネットワークには多くの応用があります。例として、スマートフォンのカメラで顔を認識するなどが挙げられます。 ニューラルネットワークは、分類や認識をする為のの予備知識が必要です。そのためには、ニューラルネットワークを訓練するためにビッグデータを使用する必要があります。膨大な量のデータを使って訓練することで、物事を認識したり、分類したり、予測したりすることができるようになります。 自動運転ではプログラムに、道路上にあるすべての物体の数百万枚の画像やビデオを見て、それぞれの物体が何であるかを教える必要があります。何百万もの横断歩道を様々な角度や照明条件から見て初めて、自動運転車は実際に運転しているときにそれらを認識することができます。 より複雑なニューラルネットワークは、実際には自分で学習することができます。 ニューラルネットワークでは、いくつかの基本的な指示を与えられた後、タスクを実行する方法を自分で考え、教えることができるようになります。 人間は1秒間に約30フレームまたは画像を知覚するが、これは1分間に1800枚以上の画像を知覚することを意味し、毎年6億枚の画像を知覚することになります。したがって、ニューラルネットワークにも同様に、訓練のためには大規模なデータを持つ機会を与えなければなりません。 ニューラルネットワークでは、人間の脳をシミュレートしようとしているので、脳内のニューロンに似た「ニューロン」層をたくさん持っています。ニューロンの最初の層は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの入力を受け取ります。この入力データは、ある層の出力が次の層に供給されると、すべての層を通過するようになります。 これらのネットワークは非常に複雑で、受信した入力を分類して認識するための何百万ものパラメータで構成されています。 ニューラルネットワークが発明されたのはずっと前で、1943年ウォーレン・マッカロクとウォルター・ピッツがアルゴリズムに基づいてニューラルネットワークの計算モデルを作成しました。ニューラルネットワークを構築するために必要な膨大な計算資源がまだ存在していなかったため、このアイデアは長い間日の目を浴びることはありませんでした。 最近になって、グラフィカル・プロセッシング・ユニット(GPU)のような高度な計算処理のおかげで、このアイデアは大きく復活しました。GPUはビデオゲームのグラフィック処理に使われてきたチップですが、ニューラルネットワークの実行に必要なデータの処理にも優れています。そのため、ここにきてニューラルネットワークが急増しているのです。