SciTech 게시판 2.8

과학과 기술의 모든 격주에 대한 특별“Week of the Web”에디션 : 2 권 2 호

컴퓨터 — 끝없는 가능성을 가진 기계. 출처 : 다음 웹

이번 SciTech Bulletin 판에서는 10 월 29 일에 개최 된 국제 인터넷의 날에 Pragyan 's Web of Week of Web의 시작을 알리는 컴퓨터 과학 및 통신 기술 분야의 최신 발명과 발견을 강조하고자합니다. .

공식 포털에서 Pragyan의 웹 주간에 대해 자세히 알아보십시오.

Shelley : 무시 무시한 이야기를 해설하는 봇

셸리 : 공포 이야기를 쓸 수있는 챗봇 출처 : 셸리

MIT의 한 연구팀은“Frankenstein”의 저자 인 Mary Shelley의 이름을 따서 명명 된 Shelley라는 챗봇을 발표했습니다.

Shelley는 학습 알고리즘과 피드백을 통해 학습 할 수있는 반복 신경망을 결합한 딥 러닝 기반 AI 시스템입니다. 아마추어 공포 소설 작가가 제공 한 140,000 개 이상의 이야기로 구성된 거대한 데이터 세트로 훈련 된이 봇은 머신 러닝의 한계를 테스트하는 엉뚱하고 예측할 수없는 이야기를 내도록 잘 훈련되어 있습니다.

봇은 현재 트위터에서 @shelley_ai로 활성화되어 있으며, 스토리의 일부를 끝에 #yourturn으로 트윗합니다. 휴먼 트위터 사용자는 셸리가 응답 할 연속을 트윗하여 협업 할 수 있습니다. 인간과 기계 사이의 이러한 협력은 창의성과 지능이 함께 작용하는 것을 목격 할 것입니다.

MIT 뉴스 기사 및 AI에 대한 phys.org 기사에서 Shelley에 대해 자세히 알아보십시오. 셸리의 이야기를 여기서 읽으십시오.

안전한 WiFi : 과거의 일?

크랙 공격. 출처 : Android Police

WPA2 (WiFi Protected Access) 프로토콜은 현재 약 13 년 동안 네트워크 보안의 업계 표준이었습니다. 이 암호화 방법은 높은 보안 기능과 광범위한 하드웨어의 호환성으로 인해 널리 채택되었습니다. 그러나 최근 몇 명의 연구원이 암호화에 취약성을 발견하여이를 해독 할 수있었습니다. 이 공격 방법의 제목은“KRACK”이며 키 재설치 공격의 약자입니다.

대부분의 경우 클라이언트 및 액세스 지점의 자격 증명은 특수한 '핸드 셰이크'메시지를 사용하여 확인됩니다. KRACK은이 '핸드 셰이크'프로세스에서 취약점을 노출하고 해당 메시지를 조작하고 재생할 수 있습니다. 이로 인해 장치가 안전하지 않은 연결을 설정하여 사용자 데이터가 위험 해집니다.

이 취약점은 프로토콜 자체의 본질적인 결함이며 장치 / 구현에 국한되지 않습니다. 간단히 말해서 문제의 장치가 WiFi를 지원하는 경우 보안이 침해되었다고 가정하는 것이 안전합니다.

전용 Krack 포털에서 Krack 공격에 대해 자세히 읽고 Forbes로 장치를 보호하는 방법에 대한 팁을 얻으십시오.

랜섬웨어 위반으로 유럽의 혼란

랜섬웨어 나쁜 토끼. 출처 : PC Labs

Bad Rabbit이라는 Ransomware는 사용자에게 시스템 액세스 권한을 부여하기 위해 비트 코인 결제를 요구함으로써 유럽 전역에 혼란을 야기했습니다. 러시아, 우크라이나 및 터키에서 주로 확산 된이 악성 코드는 올해 초에 발생한 유사한 발생을 담당하는 WannaCry 및 Petya 악성 코드 라인에 뿌리를두고 있습니다. 초기 보고서는 또한 불량 토끼를 Petyaware 제품군에서 변형으로 분류했습니다.

200 개가 넘는 주요 회사가 영향을받은 Bad Rabbit은 주로 285 $ 또는 Rs.18,480에 달하는 0.05 비트 코인을 몸값으로 처리합니다. 우크라이나에서는 키예프 메트로, 오데사 국제 공항 및 우크라이나 인프라 부 (Ministry of Infrastructure)도 공격의 대상이되었다.

위협을 분석 한 카스퍼 스키 랩은 랜섬웨어가 가짜 Adobe Flash 플레이어 업데이트로 다운로드되어 피해자가 자신도 모르게 악성 코드를 설치하도록 유도했다고보고했습니다.

CERT-In 인도 컴퓨터 비상 대응 팀은 신속하게 위협을 식별하고 Bad Rabbit Ransomware에 대해 중간 정도의 위협 경고를 표시했습니다. 사이버 보호 및 안전에 관한 일반적인 진술도 발표되었습니다.

자세한 내용은 해커 뉴스에서 나쁜 토끼에 대한 자세한 기사를 읽으십시오.

AI를 사용하여 마음을 해독

신경망 모델 훈련에 사용되는 fMRI 스캔. 출처 : 퍼듀 대학교

Purdue University의 연구자들은 인간의 마음의 복잡성을 풀기 위해 인공 지능 기술을 사용하여 인간의 두뇌가 보는 것을 해독했습니다. 컨볼 루션 신경망 (convolutional neural network)이라는 알고리즘을 사용하는이 프로세스는 다른 비디오를 보는 사람들의 fMRI (기능적 자기 공명 영상) 스캔을 해석하여 일종의 마음 읽기 기술을 시뮬레이션합니다.

연구원들은 비디오 클립을보고있는 피험자로부터 fMRI 데이터를 수집 한 후 뇌의 시각 피질에서의 활동을 예측하기 위해 컨볼 루션 신경망 모델을 훈련시키는 데 사용되었습니다. 이 모델은 비디오를 재구성하기 위해 대상으로부터 fMRI 데이터를 디코딩하는데 사용되었다. 데이터를 특정 이미지 카테고리로 정확하게 디코딩하고 비디오를 보면서 뇌가 본 것을 정확하게 해석 할 수있었습니다.

이 기술은 신경 과학 분야의 응용 프로그램과는 별도로 AI 연구 개선 노력을 강화합니다. 이 두 필드는 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 두뇌에서 영감을 얻은 개념을 사용하여 AI를 발전시키려는 노력이 진행됨에 따라 AI를 사용하여 인간 두뇌의 기능에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

ScienceDaily의 릴리스에서이 기술에 대해 자세히 알아보십시오.