機械学習

カスペルスキー インターネット セキュリティ for Androidでは、何年も前から機械学習を使用しています。なぜ機械学習？機械学習の使用で達成できたことは？

オントロジーは、サイバー脅威からの保護をどう向上させるのか。

スパムを検知するようにモデルに学習させる当社の手法では、効率性を損なわずにプライバシーを確保できます。

ディープフェイクが広がりを見せ、いっそう本物らしく見えるようになっています。これに対し、企業はどのような防御策を取ることができるのでしょうか？

感情認識テクノロジーの仕組み、有用性、プライバシー上の懸念について考察します。

今年のKaspersky NEXTで話題の中心となったのは、AI、ジェンダーの平等、ソーシャルロボット工学でした。

機械学習アルゴリズムで増強されたソーシャルエンジニアリングは、企業のトップをも欺くことができます。

脆弱性があるソフトウェア機能をブロックしておけば、攻撃対象領域を狭めることができます。しかし、業務プロセスに影響が出ない程度にソフトウェアの機能をブロックするには、どうすればいいのでしょうか。

裁判官、警官、医師の仕事を助ける人工知能。その意思決定はどのように行われるのでしょうか？

機械学習とは？人間は機械を欺けるか？最終的にはスカイネットと機械の台頭がやって来るのか？機械学習を巡る疑問について見てみましょう。

どんなマルウェアも、正体がわかっていれば検知できます。たとえばトレーニング可能なふるまいモデルを利用すれば、それが可能になるのです。

2018年にサイバーセキュリティ業界を最も悩ませる問題とは？

産業施設を効果的に保護するには、情報システムと運用プロセスの両方を永続的に監視する必要があります。当社はそのために機械学習を活用した技術を開発しました。

Googleの新技術E-Screen Protectorは、スマートフォンののぞき見を防げるとされています。はたして効果はあるのでしょうか？セキュリティ面の問題は？

CortanaやAlexaなどのAIアシスタントには、いつの間にかいろいろとやってもらうようになりましたが、まだまだ完璧な仕事はできません。今回はAIの失敗談を紹介します。

カスペルスキー製品は「HuMachineインテリジェンス」という概念に基づいて開発されています。この概念を構成する3つの要素、すなわちビッグデータ、機械学習、アナリストの専門知識について説明します。

最近のテクノロジー企業は機械学習に夢中です。機械学習とは？どんな意味があるのか？わかりやすく解説します。