グローバルサイバーセキュリティの脅威動向:世界が直面する5大脅威とその影響
グローバルなサイバーセキュリティの脅威情勢とは?
シマンテック(Symantec)が発表した「グローバル脅威動向レポート」では、過去12か月間に観測された最も深刻なサイバー脅威と、それらがもたらす広範な影響について分析しています。同レポートは、ランサムウェアがどのように拡散していったのか、そしてリモートワークの普及がセキュリティ上の脆弱性をどのように変化させたのかを詳しく解説しています。
サイバーセキュリティにおける5大脅威とは?
現在、企業や組織が直面する主要な脅威として、以下の5つが挙げられます。
- ソーシャルエンジニアリング:人の心理的な隙を突いて情報を不正に取得する手法
- ランサムウェアの蔓延:データを暗号化し身代金を要求する攻撃の急増
- DDoS攻撃:大量のアクセスでシステムを過負荷に陥らせるサービス妨害攻撃
- サードパーティ製ソフトウェア:外部提供のソフトウェアに潜むセキュリティリスク
- クラウドコンピューティングの脆弱性:クラウド環境特有のセキュリティ上の弱点
サイバーセキュリティは世界的な脅威なのか?
世界経済フォーラム(WEF)の「グローバルリスク報告書」が指摘するように、サイバーセキュリティは世界中の企業が直面する最大の脅威の一つとされています。国や業界を問わず、あらゆる組織が対策を迫られる時代に突入しているのです。
サイバーセキュリティは世界にどのような影響を与えるのか?
サイバー攻撃の脅威には、大規模な停電や軍事装備の故障などが含まれます。さらに、国家安全保障に対する深刻な脅威にもなり得ます。攻撃によって医療記録などの機密性の高い個人情報が盗まれる可能性もあります。また、コンピュータや電話回線が妨害されれば、システムが停止し、重要なデータが失われることもあります。
サイバーセキュリティはどのレベルの脅威に分類されるのか?
こうした深刻な影響を踏まえ、サイバーセキュリティは2010年の国家安全保障戦略において、テロ、戦争、自然災害と並ぶ「ティア1(最優先)脅威」に分類されました。これは、サイバー攻撃が国家の存立に関わる重大なリスクであると公的に認められたことを意味します。
-
TensorFlowとPythonで予測結果をデコードする方法をわかりやすく解説
TensorFlowでは、画像をNumPy配列に変換することで、モデルが出力した予測結果をデコード(人間が読める形式への変換)できます。本記事では、TensorFlow Hubの事前学習済みモデルを使った画像分類の予測結果をデコードする手順を解説します。前提知識:TensorFlow・Keras・CNNとは少なくとも1つの畳み込み層(Convolutional Layer)を含むニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と呼ばれます。CNNを活用することで、画像認識タスクに適した学習モデルを構築できます。また、KerasはTensorFlowと組み合わせることで、直感的
-
TensorFlowとPythonを使ってモデルをトレーニングする方法
TensorFlowでは、fitメソッドを使ってモデルをトレーニングできます。このメソッドには、エポック数(データセット全体を何回繰り返して学習させるかを示す数値)とトレーニング用データを指定します。実行環境について本記事のコードはGoogle Colaboratory(Google Colab)で実行しています。Google Colabはブラウザ上でPythonコードを実行できるサービスで、面倒な環境構築が不要なうえ、GPU(グラフィックス処理ユニット)を無料で利用できるのが大きな特徴です。ColaboratoryはJupyter Notebookをベースに構築されています。モデルのトレーニ