Телеком

Развитие Интернета вещей вызвало лавинообразный рост данных на периферии, что привело к значительному усложнению всей экосистемы и вызвало появление «умной периферии» — размещение вычислительных мощностей и систем аналитики с искусственным интеллектом ближе к источникам данных.

На сайтах наподобие GitHub доступно огромное количество проектов Open Source, и выбрать подходящие может быть трудно. Однако задача упрощается, если оценить код кандидата и изучить процесс его создания.

Новый проект Microsoft с открытым кодом ускорит работу фреймворка машинного обучения PyTorch без необходимости переписывания большого количества программного кода.

Google купила компанию Cornerstone Technology, чьи технологии призваны упростить миграцию унаследованных приложений мейнфреймов в облачную среду.

Участники Fast IDentity Online ставят своей целью стандартизацию средств двухфакторной аутентификации.

Применение методов исследования данных в процессах разработки ПО позволяет выиграть в конкурентной борьбе. Например, в программной инженерии получила распространение методика измерения характеристик программного обеспечения, однако без средств автоматизации невозможно разобраться в огромных массивах получаемых с помощью этой методики данных и учесть все их взаимозависимости.

В предварительном варианте очередной версии Android разработчики смогут оценить новые функции обеспечения безопасности и конфиденциальности, а также расширения 5G.

Планы Apple в отношении Swift 6 предусматривают появление новых эффективных и удобных API, а также использование накопленного опыта разработки.

В последние годы компания стремится расширить область применения своих процессорных архитектур, включая Интернет вещей и задачи искусственного интеллекта.

Технологии машинного обучения открывают новые перспективы для развития Интернета вещей, однако несут с собой и новые угрозы: создание индивидуальных образцов вредоносного ПО, формирование фейковых событий, появление цифровых двойников реальных законопослушных пользователей и пр. Интернет вещей стал лакомой добычей хакеров и источником новых угроз. Как в таких условиях минимизировать риски потери надежности систем Интернета вещей и какие использовать стандарты обеспечения безопасности?