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How to Protect Your  Machine Learning Models
タレス
AIセキュリティ: 機械学習モデルを保護する方法

コンピュータ技術において、人工知能(AI)と機械学習(ML)ほど注目を集めている領域はほとんどありません。コンピュータサイエンスとデータ分析の交差点に位置するこの分野は、モバイルアプリケーション、音声アシスタント、不正取引の検知、画像認識、自動運転、さらには医療診断に至るまで、不可欠な存在となっています。…

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Defense Strategies for Banks
アマール・ファヒーム
Deepfake Fraud: Protection Strategies for Banks and Financial Institutions

生成AIの時代において、銀行や金融機関はディープフェイクを含む高度な詐欺手法、特になりすまし(Identity Spoofing)の脅威に直面しています。これは、融資機関がお金を「貸す」立場であることを踏まえると、特に懸念すべき問題です。ここ数年で発生した数々のデータ侵害により、ほぼすべての人が脆弱な状態に置かれています。詐欺師は漏えいした「本物」…

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Luna HSMs FIPS 140-3 Validation
John Ray
Luna HSM が FIPS 140-3 の認証を取得

少し前に、 Thales Luna HSM が、暗号化モジュールを認定するための最新のセキュリティ標準である連邦情報処理標準 (FIPS) 140-3 レベル 3 への移行プロセスを開始しようとしていることを…

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PCI DSS 4.0 準拠までの時間が刻々と迫っている
エミリー・リチュソ
PCI DSS 4.0 準拠までの時間が刻々と迫っている

ペイメントカード情報を保存、処理、送信するあらゆるビジネスにとって、ペイメントカード業界データセキュリティ基準 (PCI DSS) に準拠することは不可欠です。消費者の支払いデータは、IT セキュリティ防御を回避し続ける犯罪者にとって魅力的な標的です。事実、主要な金融機関、小売業者、および多くの決済処理業者がデータ侵害の被害に遭い、…

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エンタープライズ向けシークレット管理とは: ベストプラクティス、課題、ツールの選択
クリシュナ・クシーラブディ
エンタープライズ向けシークレット管理とは: ベストプラクティス、課題、ツールの選択

クラウドでホストされているかオンプレミスでホストされているかにかかわらず、最新のアプリケーションと統合により、シークレットの必要性が加速しています。これらのシークレットは、アプリケーション間で転送されるデータアクセスを制御します。Web ページからの情報の送信、API への安全なリクエストの実行、クラウドデータベースへのアクセス、…

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メロディ・ウッド
ポスト量子暗号 (PQC): 準備するための 3 つの簡単な方法

悪名高い Y2K の「災害」は、人々が注意を払い、事前に十分な準備をしたため、成功裏に回避されました。同様に、多くのポスト量子コンピューティング(PQC)に関するセキュリティ上の懸念は、適切な計画を立てることで事前に対処することができます。デデータのセキュリティと保護に頼る組織は、すぐに準備を始め、戦略を練り上げる必要があります。…

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