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7年の2021つのデータセキュリティのベストプラクティス

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7年の2021つのデータセキュリティのベストプラクティス

今年採用するXNUMXつのデータセキュリティのベストプラクティスは次のとおりです。


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PexelsのPixabayによる写真

 

サイバー犯罪が繁栄し続ける中、データセキュリティはどの企業にとってもますます懸念されています。 データサイエンティストの仕事全体は潜在的に機密性の高いデータを中心に展開しているため、データサイエンティストは他のほとんどのデータよりも大きなプレッシャーに直面しています。 データ漏えいに見舞われた場合、潜在的な経済的および評判の損失に加えて、仕事を遂行できなくなる可能性があります。

IBMは、データ侵害を推定しています 3.86万ドルの費用 平均して。 インシデントの重大度によっては、評判や仕事さえも犠牲にする可能性があります。 これを念頭に置いて、今年採用するXNUMXつのデータセキュリティのベストプラクティスを次に示します。

1.必要なものだけを使用する

 
データを保護するための最良の方法のXNUMXつは、保存するものを最小限に抑えることです。 特に機械学習モデルをトレーニングする場合は、できるだけ多くのデータを収集したくなりますが、これにより脆弱性が高まります。 あなたはあなたが持っているものだけを失うことができるので、あなたのデータベースを調べて、必要のないものをすべて取り除いてください。

この原則の一部は、手元にあるデータの更新された記録を保持することです。 情報が不要になった場合は、データベースから削除してください。 レガシーデータを保持することはあなたを助けません、そしてあなたがもっと失うものがあることを意味するだけです。

2.機密データをマスクする

 
「必要なものだけを使用する」という原則は、保存するデータの種類にも当てはまります。 多くのデータサイエンス操作ではユーザー固有の情報は必要ないため、必要がない場合は保存しないでください。 個人識別子などの機密データを使用する必要がある場合は、マスクする必要があります。

機密データをマスクする最も一般的な方法のXNUMXつは、換字式暗号を使用することです。 トークン化、これ 実数値をダミーデータに置き換えますは別のオプションであり、暗号化された値を別のデータベースに配置するため、一般的に安全です。 どの方法を使用する場合でも、最初に必要のないすべての機密情報のデータをスクラブするようにしてください。

3.慎重に協力する

 
データサイエンスは多くの場合、共同プロセスであり、共同作業者とのコミュニケーション方法について考える必要があります。 メールは便利かもしれませんが、 デフォルトでは暗号化されていませんそのため、データベースにアクセスするためのデータやクレデンシャルの共有には適していません。 機密性の高いファイル共有のために特別に作成された利用可能なサービスが多数あるため、これらはより適切なオプションです。

また、誰と仕事をしていても、信頼を最小限に抑える必要があります。 人々は自分の仕事にとって重要なものにのみアクセスできるべきです。 可能であれば、潜在的な侵害の影響を軽減するために、情報を共有する前に情報を難読化することを検討することもできます。

4.可能な限り暗号化する

 
データを共有する場合は、暗号化する必要があります。 また、データがデータベースにあるときにデータを暗号化する必要があります。 暗号化はすべてのセキュリティ上の懸念を解決するものではありませんが、保護の別の層を追加するための低コストの方法です。

多くの 最高のデータ暗号化ツール 今日でも、プロセスがそれほど遅くなることはありません。 オプションを調べて、すべてのシナリオで保存中および移動中のデータを暗号化できるものを見つけてください。 これは必ずしも違反の発生を阻止するわけではありませんが、コストを軽減します。

5.データベース以上のセキュリティを確保する

 
セキュリティは、データを保存する場所以外にも適用されることに注意してください。 あなたのデータベースはあなたが最も注意を払う領域であるべきです、しかしそれらはあなたの唯一の関心事であるべきではありません。 バックアップ、接続されたアプリケーション、分析サーバーはすべてデータのバックドアとして機能するため、保護も必要です。

データにアクセスするプログラム、ドライブ、またはファイルはすべて安全である必要があります。 これに取り組むとき、データの接続数が少ないほど簡単です。 データベースにアクセスできるものを最小限に抑えると、作業が簡単になり、保護が強化されます。

6.サードパーティのクラウドベンダーに注意する

 
AWSのようなサードパーティのクラウドを使用する場合は、セキュリティに満足しないように注意してください。 残念ながら、最近の調査で明らかになったように、多くのユーザーがそうしています 82%の企業 これらのベンダーに高度な特権アクセスを提供します。 サードパーティのクラウドは本質的に危険ではありませんが、セキュリティを自分の手に委ねる必要があります。

権限をチェックして、ベンダーや他のアプリケーションに最小限の特権を付与していることを確認してください。 多要素認証を含む強力な資格情報を使用し、これらを定期的にローテーションします。 あなたが何をすべきかわからない場合、これらのベンダーの多くは セキュリティのベストプラクティスを提供する 参照できます。

7.明確なガバナンスポリシーを確立する

 
最後に、チーム全体に対して明確で具体的なガバナンスポリシーを確立する必要があります。 人々がすべきこととすべきでないことを書面で文書化しておくと、ユーザーの安全な行動を確保するのに役立ちます。 誰かがセキュリティを危険にさらすような間違いを犯した場合は、ポリシーを参照して何が悪かったのかを確認できます。

ガバナンスポリシーでは、セキュリティにおける全員の役割を定義する必要があります。 着信データと発信データを誰が監視および文書化するかについて、ローテーションスケジュールがある場合があります。 全員に静的な役割を与えることができます。 何をするにしても、それを具体的かつ明確にし、誰もがそれを理解できるようにします。

データサイエンスのセキュリティを改善する必要がある

 
データサイエンスは、今日のビジネスにおいてますます中心的な役割を果たしています。 この傾向が続くにつれて、あなたの仕事はサイバー犯罪者にとってより価値のある標的になります。 データサイエンスチームは、これらの高まる脅威に照らしてセキュリティを採用する必要があります。
これらのベストプラクティスから始めて、セキュリティを強化できる他の小さな領域を探します。 データが安全であれば、自信を持って作業し、潜在的なクライアントに印象を与えることができます。

 
略歴:Devin Partida ビッグデータとテクノロジーのライターであり、編集長 ReHack.com.

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出典:https://www.kdnuggets.com/2021/06/7-data-security-best-practices-2021.html

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WHT:知っておくべき高速フーリエ変換(FFT)のより単純なバージョン

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WHT:知っておくべき高速フーリエ変換(FFT)のより単純なバージョン

高速ウォルシュアダマール変換は、1960年代から1970年代初頭に普及した、機械学習のためのシンプルで便利なアルゴリズムです。 この有用なアプローチは、その効率性のために、より広く認識され、適用されるべきです。


By ショーン・オコナー、科学技術の著者および調査員.

高速ウォルシュアダマール変換(WHT)は、高速フーリエ変換(FFT)の簡略版です。

シーケンスa、bの2ポイントWHTは、2つの値の合計と差です。

WHT(a、b)= a + b、ab。 

これは自己逆であり、固定定数が可能です。

WHT(a + b、ab)= 2a、2b 

(a + b)+(ab)= 2aおよび(a + b)–(ab)= 2bのため。

定数は、√2のスケーリング係数を使用してXNUMXつのウォルシュアダマール変換間で分割され、正規化されたWHTNが得られます。

WHTN(a、b)=(a + b)/√2、(ab)/√2WHTN((a + b)/√2、(ab)/√2)= a、b 

その特定の定数により、a、bのベクトル長は変換後も変更されません。2+b2 =((a + b)/√2)2+((ab)/√2)2 あなたが簡単に計算できるように。

2点変換は、それらに含まれる+記号と–記号のパターンで同様に、類似した用語のペアを順次加算および減算することにより、より長いシーケンスに拡張できます。

4点シーケンスa、b、c、dを変換するには、最初に2つのXNUMX点変換を実行します。

WHT(a、b)= a + b、ab WHT(c、d)= c + d、cd 

次に、同様の項a + bとc + dを加算および減算します。

WHT(a + b、c + d)= a + b + c + d、a + bcd 

および同様の用語abおよびcd:

WHT(ab、cd)= a-b + cd、ab-c + d 

a、b、c、dの4点変換は次のようになります。

WHT(a、b、c、d)= a + b + c + d、a + bcd、a-b + cd、ab-c + d 

加算および減算する類似の用語がなくなった場合、それは完了を示します(ログ後2(n)ステージ。この場合、nは4です。)アルゴリズムの計算コストは​​nlogです。2(n)加算/減算演算。ここで、変換のサイズであるnは、一般的な場合、2の正の整数乗に制限されます。

行列演算を使用して変換が行われた場合、コストははるかに高くなります(n2 積和演算を融合しました。)

図1.行列形式で計算された4点ウォルシュアダマール変換。

図1の+ 1、-1エントリは、WHTを計算するための実際のアルゴリズムのほとんどが結果として生じる特定の自然な順序で表示されます。これは、行列が対称、直交、および自己逆であるため、幸いです。

WHTの+ 1、-1パターンを波形として表示することもできます。

図2.自然な順序で表示された8ポイントWHTの波形。

一連の数値のWHTを計算するときは、実際には、各波形のどれだけが元のシーケンスに埋め込まれているかを判断しているだけです。 そして、それはあなたがその変換からどんなシーケンスでも完全に再構築することができる完全で完全な情報です。

WHTの波形は通常、画像などの自然データに見られるパターンと強く相関しているため、変換をデータ圧縮に使用できます。

図3.WHTを使用して65536ポイントに圧縮された5000ピクセルの画像。

図3では、65536ピクセルの画像がWHTで変換され、5000の最大振幅の埋め込みが保持されてから、逆変換が適用されました(単に別のWHT)。

中心極限定理(CLT)は、大量の乱数を追加すると、その特徴的なベル曲線を持つ正規分布になることを示しています。 CLTは、大量の乱数の合計と差に等しく適用されます。 その結果、CM Raderは(1969年に)WHTを使用して、従来の一様分布の乱数から正規分布の乱数を迅速に生成することを提案しました。 単純に、たとえば–1から1の間の均一な乱数のシーケンスを生成し、WHTを使用してそれらを変換します。

同様に、ランダムに選択された固定のサインフリップのパターンを選択して、変換への入力に適用することにより、WHTの整然とした波形パターンを混乱させることができます。 これは、WHT行列Hに、ランダムに選択された+ 1、-1エントリの対角行列Dを乗算してHDを与えることと同じです。 その場合、HDで中断された波形パターンは、自然データで見られるパターンのいずれとも相関しません。 その結果、HDの出力は正規分布になり、実際には自然データの高速ランダム投影になります。 ランダムプロジェクションには、局所性鋭敏型ハッシュ、圧縮センシング、ランダムプロジェクションツリー、ニューラルネットワークの前処理と後処理など、機械学習に多数のアプリケーションがあります。

リファレンス

ウォルシュ(アダマール)変換:

正規分布:

ランダムプロジェクション:

その他のアプリケーション:

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PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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ソース:https://www.kdnuggets.com/2021/07/wht-simpler-fast-fourier-transform-fft.html

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NLPに飛び込む前に、Pythonでのテキスト操作を知っておく必要があります。

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出典:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/07/must-know-text-operations-in-python-before-you-dive-into-nlp/

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カナダのロジャーズコミュニケーションズは四半期の収益見積もりを上回っています

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(ロイター)-カナダのロジャーズコミュニケーションズは水曜日に、広告販売の回復に助けられ、ケーブル事業がパンデミック主導のリモートワークとエンターテインメントへのシフトの恩恵を受けたため、アナリストの予想を上回る第XNUMX四半期の収益を報告した。

リモート作業を実行するための高速ブロードバンドネットワークの要件は、通信事業者がワイヤレスビジネスからのゆっくりとした回復を打ち消すのに役立ちました。

スポーツの生放送の復活も、トロントを拠点とする通信事業者の収益を押し上げる上で前向きな役割を果たしました。

RefinitivのIBESデータによると、3.58月2.82日に終了した四半期の同社の総収益は30億3.56万カナダドル(XNUMX億ドル)に増加しました。これに対して、アナリストの平均見積もりはXNUMX億XNUMX万カナダドルです。

Rogersは、20月初めに、Shaw Communications Incを約16.02億カナダドル(5億XNUMX万ドル)で買収し、XNUMXGを全国に展開する取り組みを倍増させることを目指していると述べました。

インターネット、電話、 クラウドベースのサービスは、四半期中に5%増加しました

四半期純利益は、前年の302億60万カナダドル(279カナダセント)から54億XNUMX万カナダドル(XNUMX株あたりXNUMXカナダセント)に上昇しました。

($ 1 = 1.2686カナダドル)

(バンガロールのTiyashi Dattaによる報告、Shailesh Kuberによる編集)

画像著作権:ロイター

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出典:https://datafloq.com/read/canadas-rogers-communications-beats-quarterly-revenue-estimates/16522

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気候にやさしい冷却技術会社がゴールドマンサックスから50万ドルを獲得

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ジェーン・ランヒ・リー

(ロイター)–空調、冷凍庫、冷蔵に使用される化学物質は、オゾン層を破壊し、水源を汚染することで長い間環境に悪影響を及ぼしてきましたが、技術は私たちの冷房方法を変え始めています。

ノースカロライナ州ダーラムを拠点とするスタートアップで、テルル化ビスマスと呼ばれる材料を使用していわゆる冷却チップを製造しているPhononicは、水曜日にゴールドマンサックスアセットマネジメントから50万ドルを調達したと語った。

Phononicの共同創設者兼CEOであるTonyAtti氏は、電気がチップを流れると電流が熱を帯び、チップの片側が冷えてもう片方が熱くなると述べています。

チップは、必要な冷却剤の量に応じて、指の爪のほんの一部から拳までの大きさにすることができ、ワクチン輸送やサークルKなどのコンビニエンスストアでのアイスクリーム用のコンパクトな冷凍庫の作成に使用されてきました。 。 最近の急速に成長している用途は、LIDAR、自動運転車のレーザーベースのセンサー、5Gデータ伝送用の光トランシーバーの過熱を防ぐことです。

「蒸気圧縮システムに使用されてきた歴史的な冷媒は、有毒であり、地球温暖化の原因でもあります」とAtti氏は述べています。 地球温暖化の影響は軽減されましたが、冷媒には依然として毒性と可燃性の問題がありました。

アティ氏によると、テルル化ビスマス粉末自体は有毒ですが、半導体ウェーハに加工してチップにした場合、「良性」であり、チップのすべての安全性と廃棄基準を満たしているため、リサイクルまたは廃棄できます。

冷却チップはダーラムにあるフォノニックの自社工場で製造されており、大量生産のために同社はタイを拠点とするファブリネットと協力しています。 ワクチンとアイスクリーム用の冷凍庫は、委託製造業者によって中国で製造され、フォノニックの顧客のブランドを持っているか、場合によっては共同ブランドであると彼は言った。

資金は大量生産を構築するために使用されます 製造業 フォノニックの市場と製品ラインを拡大します。

アティはフォノニックの最新の評価を共有することを拒否したが、それは「XNUMX億ドルの北」であると述べた。 以前の投資家には、テマセクホールディングス、プライベートエクイティおよびベンチャーキャピタル会社のオークインベストメントパートナーズが含まれます。 

(Jane Lanhee Leeによる報告、Richard Pullinによる編集)

画像著作権:ロイター

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出典:https://datafloq.com/read/climate-friendly-cooling-tech-firm-gets-50-million-goldman-sachs/16521

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