BEZBEDNA osnova
Smartfoni možda prestavljaju plodno tlo za inovacije u oblasti veštačke inteligencije, ali vizija interneta stvari kog obezbeđuje mašinsko učenje zahteva omogućavanje učenja i na najmanjim urežajima koji se nalaze na najdaljim marginama mreže.
Dizajneri uređaja za internet stvari moraju da ustanove nivo inteligencije poteban za njihove uređaje: uvek bi prvo trebalo odraditi analizu vektora opasnosti i uticaja koji oni imaju na biznis. Svaka pristupna tačka zahteva drugačije nivoe percepcije pretnje, zasnovane na balansu snage uređaja za obradu podataka, broja uređaja koji će postojati i vrednosti toga što treba zaštititi.
OPREMANJE ALATIMA
Nezasita potražnja za boljim performansama i nižom latencijom stvara potrebu za boljim hardverom, alatima, softverskim bibliotekama i okvirima neuronskih mreža kao što su TensorFlow, Caffe i AndroidNN.
Izmeštanje snage mašinskog učenja sa clouda na ivicu smanjuje protok, troškove i latenciju, dok u isto vreme poboljšava privatnostza korisnike mobilnih telefona koji možda ne žele da se njihovi podaci konstantno otpremaju i analiziraju na cloudu.
Čak i najjednostavniji uređaji moraju imati inteligenciju koja im je potrebna da razumeju i reaguju kada su one, tj sistem pod napadom.
Tek tada ćemo moći da počnemo da sprovodimo viziju bezbednog interneta stvari.
Odličan tekst
zanimljiva objava