著者
クリス・フォードによる記事
合成データを使用して ML モデルのトレーニングを加速し、データ不足を克服し、プライバシーを強化し、コストを削減し、エッジ ケースをテストして、堅牢で安全な AI モデルを確保します。
F5 では、AI を簡単かつ安全に消費および使用できるようにするための革新に取り組んでいます。
Linux カーネルで発生する脆弱性である Dirty Pipe により、任意の読み取り専用ファイルのデータが上書きされ、ルート プロセスにコードが挿入されて権限が昇格される可能性があります。 つまり、Dirty Pipe はインフラストラクチャ レベルに重点を置くことができますが、環境全体を包括的に把握することで、このような脆弱性が出現したときに適切に管理できます。