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「フィルタリング」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

Earendilは、最小限の機能を備え、拡張性の高く堅牢とするエージェントハーネス「Pi 1.0」を提供開始した。併せて、長時間稼働するエージェント型アプリケーションを構築するための新たな実験的パッケージ「Pi Durable」も公開した。

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Microsoftは、クラウドホスト型Webアプリやサーバレスプラットフォームを狙うサイバー攻撃の戦術や手法を、「MITRE ATT&CK」フレームワークに基づいて整理した「Threat Matrix for Cloud Web Applications」(クラウドWebアプリ脅威マトリックス)を発表した。

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生成AIで設計案作成が容易になった一方、人間の本質的役割は要件の定量化や前提条件の言語化を通じた意志決定にある。本稿ではSQSとKafkaの比較を基に、曖昧な要件を数値化するStep1と、3パターンから評価軸を導き重みづけを行うStep2の実務手法を解説する。

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製品の高性能化/高機能化に伴い、CAEで扱うシミュレーションは大規模化、複雑化している。こうした中、三菱電機はQunaSysと共同で、CAEへの量子コンピュータ活用に向けた2つの基盤アルゴリズムを開発した。量子CAEは現在どこまで進んでいるのか。従来のCAEとはどのように使い分けられ、将来の設計/解析環境をどう変える可能性があるのか。三菱電機の研究者に話を聞いた。

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「モノづくりに携わる人」だからこそ、もはや無関心ではいられない情報セキュリティ対策。今回は、個人で利用する生成AIサービスへの顧客情報の誤アップロード事例を基に、業務で生成AIを利用する際の情報漏えいリスクと、組織に求められる対策について考えます。

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企業がクラウドAIの利用を禁止・制限する背景には、「中で何が起きているか分からない」という不信があるのではないか――。IPAはこの仮説を確かめるために、AIインフラを構築して検証した。どのように進めたのか。

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省庁ごとに環境を分ければセキュリティは上がるが、運用の手間はテナントの数だけ膨らむ――。約18万人の職員が利用する生成AI基盤「源内」で、デジタル庁はこの二律背反をどう乗り越えたのか。インフラ担当者1〜2人体制で「高いセキュリティ」と運用の効率化を両立させる設計とは。

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企業において、従業員や開発者が未承認のAIツールを利用する「シャドーAI」が重大なサイバーセキュリティリスクとして浮上している。これに対処するため、企業はあらゆるアプリをAIアプリとして扱い、厳格なエンドポイント制御、AIリテラシーの改善、継続的なガバナンスと組み合わせた包括的な対策を講じることが急務となっている。

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AIの活用領域はクラウドからエッジへと急速に広がり、バッテリー駆動IoTへの実装も本格化している。Nordic Semiconductor(以下、Nordic)は、超低消費電力無線で培った技術を強みに、専用NPU搭載SoCからAIモデル、開発環境、クラウドまでをそろえ、エッジAI事業を強化している。Nordicはこの市場の成長をどう見据え、どのような戦略で競合との差別化を図るのか。同社のコーポレート戦略担当エグゼクティブバイスプレジデント兼PMIC事業部門責任者を務めるKjetil Holstad氏に詳細を聞いた。

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蓄電池事業において、系統連系の条件として要件化される「JC-STAR」★1(レベル1)取得製品の採用。蓄電池事業のデジタル化に欠かせない産業用ネットワーク関連機器においては★1取得製品の選択肢が少ない中で、今大きく注目されているのがMoxaの製品群だ。

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Microsoftは2026年8月11日(米国時間)、Windows 11向けの月例更新プログラム「KB5121003」の提供を開始した。今月は約400件の脆弱性が修正されており、その中には既に悪用が確認されている「AFD.sys」の権限昇格の脆弱性が含まれる。また、ファイルサイズ表示の改善やタッチパッドのジェスチャー設定など、2026年7月のプレビュー更新で先行提供された新機能も正式に展開される。本更新プログラムの内容と注意点を解説する。

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VeriSiliconの「CPP2000 Camera Post-Processing IP」は、ロボティクスやドローン、その他のモバイルビジョン用途において、信頼性の高いビジョン性能を実現するために画質を向上させるIPだ。SoCへの統合が容易な設計で、ISPから出力されるYUV画像に対し、さまざまな画像補正技術を適用して処理を行う。

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Googleは、スマートホーム製品群「Google Home」の最新アップデートをまとめたリリースノートを公開した。「Gemini for Home」の会話性能や応答速度、話し声のフィルタリングが改善されるほか、カメラのAI機能では顔が見えない場合の服装認識や、犬の鳴き声や足音などの音声検知機能が強化されている。

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AIOpsの成否を分けるのは、AIに与えるデータの質である。VM主体の従来型インフラでは可視性に限界があり、AIの能力を十分に引き出せない。本記事では、コンテナ基盤がなぜAIOpsにとって理想的な基盤となるのか、その構造的優位性と「コンテナスプロール」などの落とし穴、導入を成功させる戦略的アプローチを詳説する。

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