SHE-Blogpicks

Datenkanal gegen Insider-Risiken

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Persönliche Daten auf Arbeitsgeräten ablegen oder von dort holen, das geschieht üblicherweise auf angriffsgefährdeten Wegen, etwa per E-Mail, mit beweglichen Datenträgern oder via Cloud-Speicher. Ein Team am Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University hat nun eine neue, angeblich sichere Lösung entwickelt: sogenannte Personal Data Channels. Robert M. Ditmore (Bild: SEI) beschreibt sie detailliert im Insider Threat Blog des Instituts und benennt die wesentlichen Vorteile, darunter: Unternehmen haben Einblick in die Daten, die die Grenzen ihrer Netzwerke in beiden Richtungen überschreiten.

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Wenn Roboter danebengreifen

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Roboter können noch längst nicht alles – was manche eine gute, andere eine enttäuschende Nachricht finden. Gelegentlich zumindest komisch ist die mitunter Slapstick-hafte Art des Scheiterns künstlich-intelligenter beziehungsweise programmierter Funktionsträger. Greg Nichols von ZDNet hat elf Berichte über Fehlleistungen aus dem Bereich KI und Robotik aus dem Jahr 2017 gesammelt, teils tragische – der Uber-Unfall mit dem selbstfahrenden Auto –, teils spektakuläre, teils absurde. In letztere Kategorie kann man getrost den Apparat einsortieren, der, anstatt wie programmiert löffelweise Suppe an einen Menschen zu verfüttern, diesem gleich den ganzen Teller mit Schwung über den Leib schüttete (Bild: Screenshot Youtube-Video).

 

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Wie agiles Arbeiten Nutzen bringt

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Agile Methodik in Projektmanagement und Softwareentwicklung sind Mainstream. Probleme gibt es trotzdem: Unternehmenslenker beschweren sich, dass ihre Erwartungen nicht erfüllt worden seien, schreiben Diana Larsen (li.) und James Shore. Ein  „Fluency Model“, das sie als Gastautoren des Blogs von Martin Fowler präsentieren, soll Abhilfe schaffen. Das Modell sortiert die Verläufe agiler Projekte in vier Zonen ein: Fokussieren und Lernen, wo Projekte ihren geschäftlichen Wert haben. Liefern von nachhaltig funktionssicherer Software. Optimieren der Teamarbeit mit der Fähigkeit zur schnellen Reaktion auf sich ändernde Anforderungen des Marktes. Und schließlich die Köngisklasse: das Stärken agiler Strukturen durch die Zusammenarbeit mehrere agiler Teams.

 

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KI-Maschinen lernen Sexismus

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Sprache reflektiert kulturelle Stereotypen und Prägungen, darunter auch solche sexistischer (Symbolbild) oder rassistischer Natur. Textanalysen von Zeitungsartikeln und Büchern belegen das. Wie The Register berichtet, würden solche Prägungen auch beim Training neuronaler Netze (Machine Learning) mit Texten aus der Literatur  übernommen, ohne dass die Entwickler das beabsichtigten; die Autoren beziehen sich dabei auf eine Veröffentlichung der US National Academy of Sciences. Die Prägungen kommen demnach über Word Embedding zustande: ein Verfahren, bei dem einzelnen Wörtern Bedeutungen in Abhängigkeit von ihrem Kontext zugewiesen werden und das beim maschinellen Lernen üblicherweise angewendet wird.

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Was ist das Gute an Docker?

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Die Open-Source-Software Docker zur automatisierten Anwendungsverteilung und zur Isolierung von Anwendungen in Containern auf einer und derselben Hardware hat in den vergangenen vier Jahren stark an Popularität zugenommen: Einer Umfrage von Rightscale zufolge nutzen gegenwärtig 49 Prozent aller Unternehmen Docker (2017: 35 Prozent). Welche Möglichkeiten die Technologie bietet und welche Einschränkungen Unternehmen, die sie nutzen, hinnehmen müssen, ist jedoch nicht allen Entscheidern an der Schnittstelle von IT und Business klar. Fachautor Steven J. Vaughan-Nichols will dem mit einem ausführlichen Text bei ZDNet abhelfen.

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