2019/11/17 Tiger Index and Security-JAWS CTF Hands on #01 LT
[ How I Learned to Consulting Service of F-Secure and Love the index from "A Certain Magical Index" ]
2019/11/17 Tiger Index and Security-JAWS CTF Hands on #01 LT
[ How I Learned to Consulting Service of F-Secure and Love the index from "A Certain Magical Index" ]
2020.06.11 Koan Keiso Webinar #01 Online Session
Work from Home and SaaS based security software, F-Secure PSB
テレワークに最適な クラウド管理型セキュリティと F-Secure PSBご利用例について
2020.06.11 Koan Keiso Webinar #01 Online Session
Work from Home and SaaS based security software, F-Secure PSB
テレワークに最適な クラウド管理型セキュリティと F-Secure PSBご利用例について
S08_Microsoft 365 E5 Compliance による内部不正対策の実践 [Microsoft Japan Digital Days]日本マイクロソフト株式会社
日本マイクロソフト株式会社
クラウド&ソリューション事業本部 サイバー セキュリティ&コンプライアンス統括本部 コンプライアンス技術営業本部
小野寺 真司
リモートワークが普及し、他者の目を意識する機会が減った結果、意図的・偶発的な内部不正事案が増加しています。
本セッションでは Microsoft 365 E5 Compliance による内部不正対策についてご紹介いたします。
【Microsoft Japan Digital Daysについて】
Microsoft Japan Digital Days は、お客様が競争力を高め、市場の変化に迅速に対応し、より多くのことを達成することを目的とした、日本マイクロソフトがお届けする最大級のデジタル イベントです。4 日間にわたる本イベントでは、一人一人の生産性や想像力を高め、クラウド時代の組織をデザインするモダンワークの最新事例や、変化の波をうまく乗り切り、企業の持続的な発展に必要なビジネスレジリエンス経営を支えるテクノロジの最新機能および、企業の競争優位性に欠かせないクラウド戦略のビジョンなどデジタル時代に必要な情報をお届けいたしました。(2021年10月11日~14日開催)
Fighting advanced malware using machine learning (Japanese)FFRI, Inc.
n this paper, behavioral-based detection powered by machine learning is introduced. As the result, detection ratio is dramatically improved by comparison with traditional detection.
Needless to say that malware detection is getting harder today. Everybody knows signature-based detection reaches its limit, so that most anti-virus vendors use heuristic, behavioral and reputation-based detections altogether. About targeted attack, basically attackers use undetectable malware, so that reputation-based detection doesn't work well because it needs other victims beforehand. And it is a fact that detection ratio is not enough though we use heuristic and behavioral-based detections. In our research using the Metascan, average detection ratio of newest malware by most anti-virus scanner is about 30 %( the best is about 60 %).
By the way, heuristic and behavioral-based detections are developed by knowledge and experience of malware analyst. For example, most analysts know that following features are indicator that those programs are malicious.
- A file imports VirtualAlloc, VirtualProtect and LoadLibrary only and has a strange section name
- An entry point that does not fall within declared text or code section
- Creating remote threads into a legitimate process like explore.exe
- After unpacking, calling OpenMutex and CreateMutex to avoid multiple infections
- Register itself to auto start extension points like services and registry
- Creating a .bat file and try to delete own itself through executing the file with cmd.exe
- Setting global hook to capture keystroke using SetWindowsHookEx
Heuristic and behavioral-based detections are developed based on those pre-determined features like above. Analysts are finding those features day by day. But, this kind of work is not appropriate for human. Therefore we classified programs as malware or benign by machine learning through dynamic analysis results. Thereby, detection ratio is dramatically improved and we could recognize that which features are strongly related to malware by numeric score. And then, we could find the features which we’ve never found by this method. Finally, the outlook and challenges of this method will be tackled.
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
2. 70,000イベント/週
平均的なセキュリティイベント1
395時間/週
フォルスポジティブ調査にか
ける時間2
1.3億円
フォルスポジティブ調査に費
やす費用2
調査に費やす膨大な時間とコスト
$
1. 2014 State of Infections Report. Damballa. May 2014. https://www.damballa.com/downloads/r_pubs/Damballa_Q114_State_of_Infections_Report.pdf
2. The Cost of Malware Containment. Ponemon Institute. January 2015. http://www.ponemon.org/local/upload/file/Damballa%20Malware%20Containment%20FINAL%203.pdf
*Derived from Ponemon Institute Cost of Cyber Crime Study 2015