Què és un atac de temps?
Un atac de temps és un tipus d'atac de canal lateral en l'àmbit de la ciberseguretat que aprofita les variacions en el temps necessari per executar algorismes criptogràfics. Mitjançant l'anàlisi d'aquestes diferències de temps, els atacants poden inferir informació sensible sobre les claus criptogràfiques que s'utilitzen. Aquesta forma d'atac pot comprometre la seguretat dels sistemes que depenen
Quins són alguns exemples actuals de servidors d'emmagatzematge no fiables?
Els servidors d'emmagatzematge no fiables representen una amenaça important en l'àmbit de la ciberseguretat, ja que poden comprometre la confidencialitat, la integritat i la disponibilitat de les dades emmagatzemades en ells. Aquests servidors es caracteritzen normalment per la manca de mesures de seguretat adequades, cosa que els fa vulnerables a diversos tipus d'atacs i accés no autoritzat. És crucial per a les organitzacions i
Quines són les funcions d'una signatura i d'una clau pública en la seguretat de les comunicacions?
En seguretat de missatgeria, els conceptes de signatura i clau pública tenen un paper fonamental per garantir la integritat, l'autenticitat i la confidencialitat dels missatges intercanviats entre entitats. Aquests components criptogràfics són fonamentals per assegurar els protocols de comunicació i s'utilitzen àmpliament en diversos mecanismes de seguretat com ara signatures digitals, xifratge i protocols d'intercanvi de claus. Una signatura al missatge
- Publicat a Seguretat cibernètica, EITC/IS/ACSS Seguretat de sistemes informàtics avançats, Messaging, Seguretat de missatgeria
Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
En l'àmbit de la Intel·ligència Artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic, la selecció d'un algorisme adequat és crucial per a l'èxit de qualsevol projecte. Quan l'algoritme escollit no és adequat per a una tasca en particular, pot provocar resultats subòptims, augment dels costos computacionals i un ús ineficient dels recursos. Per tant, és imprescindible tenir
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
Per utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per visualitzar representacions de paraules com a vectors, hem d'aprofundir en els conceptes fonamentals de les incrustacions de paraules i la seva aplicació a les xarxes neuronals. Les incrustacions de paraules són representacions vectorials denses de paraules en un espai vectorial continu que capturen relacions semàntiques entre paraules. Aquestes incrustacions són
Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
La agrupació màxima és una operació crítica a les xarxes neuronals convolucionals (CNN) que té un paper important en l'extracció de característiques i la reducció de la dimensionalitat. En el context de les tasques de classificació d'imatges, l'agrupació màxima s'aplica després de les capes convolucionals per rebaixar els mapes de característiques, cosa que ajuda a retenir les característiques importants alhora que redueix la complexitat computacional. El propòsit principal
Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
L'extracció de característiques és un pas crucial en el procés de la xarxa neuronal convolucional (CNN) aplicat a les tasques de reconeixement d'imatges. A les CNN, el procés d'extracció de característiques implica l'extracció de característiques significatives de les imatges d'entrada per facilitar una classificació precisa. Aquest procés és essencial, ja que els valors de píxels en brut de les imatges no són directament adequats per a les tasques de classificació. Per
És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
En l'àmbit dels models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js, la utilització de funcions d'aprenentatge asíncrones no és una necessitat absoluta, però pot millorar significativament el rendiment i l'eficiència dels models. Les funcions d'aprenentatge asíncron tenen un paper crucial en l'optimització del procés d'entrenament dels models d'aprenentatge automàtic, ja que permeten realitzar càlculs.
Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer permet una tokenització eficient de dades de text, un pas crucial en les tasques de processament del llenguatge natural (NLP). Quan es configura una instància de Tokenizer a TensorFlow Keras, un dels paràmetres que es poden establir és el paràmetre `num_words`, que especifica el nombre màxim de paraules que s'han de mantenir en funció de la freqüència.
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Processament del llenguatge natural amb TensorFlow, Tokenització
Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
De fet, l'API TensorFlow Keras Tokenizer es pot utilitzar per trobar les paraules més freqüents dins d'un corpus de text. La tokenització és un pas fonamental en el processament del llenguatge natural (PNL) que consisteix a dividir el text en unitats més petites, normalment paraules o subparaules, per facilitar el processament posterior. L'API Tokenizer a TensorFlow permet una tokenització eficient
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Processament del llenguatge natural amb TensorFlow, Tokenització