翻訳とは何か : 職業としての翻訳- 漫画・無料試し読みなら、電子書籍ストア ブックライブ

RSAは、XDR (eXtended Detection and Response) をサイバーセキュリティのアプローチとして定義しています。XDRは、ユーザー端末からネットワークを経てクラウドまでを、脅威の検出とレスポンスの対象とし、データやアプリケーションが存在する場所を問わず、セキュリティ運用チームに脅威の可視性を提供します。XDR製品は、ネットワーク検出とレスポンス(NDR:Network Detection and Response)、エンドポイント検出とレスポンス(EDR:Endpoint Detection and Response)、行動分析、セキュリティオーケストレーション、自動化とレスポンス(SOAR:Security Orchestration, Automation and Response)それぞれの機能を、ひとつのインシデント検出および対応プラットフォームに併せ持ち、高度な脅威への対応行動におけるセキュリティチームの負荷を緩和します。XDRの市場はまだ黎明期にあり、XDRの定義には多様な見方があります。 XDRが それほど注目されている のはなぜですか? XDRは、次のような高度な脅威を迅速に検出しようとするセキュリティ運用チームに立ちはだかる、多くの障壁を乗り越えるための支援を目的としています。 ・ネットワーク、エンドポイント、クラウドベースのインフラと、アプリケーション全体の可視性が不完全 ・一貫性のないセキュリティデータと、サイロ化されたセキュリティ製品の増加がもたらす莫大なアラート ・ アラートの関連付けと優先順位付けに役立つツールの欠如 XDR製品は、これまでポイントセキュリティ ソリューション(またはEDR、NDR、UEBA、SOARなど、ひとつの目的のみのソリューション)を、単一のプラットフォームにまとめることで、セキュリティチームにとって非常に複雑な存在だったサイロの解消に役立ちます。また、高度な脅威を迅速かつ積極的に検出し、調査やレスポンス行動が容易になります。XDR製品は、異種システムからのセキュリティデータを一元化および正規化することにより、検出と応答をスピードアップします(たとえば、類似のメトリックを組み合わせ、重複データを洗い出し、すべてをひとつのメタデータストアに結合します)。このデータと他のセキュリティアラートをインシデントに自動的に関連付けし、一元化された(そしてより自動化された)インシデント対応機能を提供します。 XDRと進化した SIEM の違いは何ですか?

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得意の語学を生かした仕事をしたい。 翻訳者になりたいけどどうしたら? 翻訳講座はどんな講座がいいのだろうか? 実際に翻訳で稼いでいけるの? 翻訳という職業に一度でも興味をもった方であれば、上記のような疑問が沸くのではないのでしょうか?

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進化したSIEMプラットフォームとXDRプラットフォームは、脅威の検出とレスポンスのスピードを早め、セキュリティアナリストを楽にするなど、同じ目標を共有しています。 相違点 : XDRは、純粋に高度な脅威の検出とレスポンスにフォーカスしていますが、 RSA NetWitness Platform のような進化したSIEMは、XDR機能とログ管理、保持、コンプライアンス機能を合わせ持っています。 進化したSIEMはログを収集しますが、XDRプラットフォームはそうではありません。 XDRプラットフォームでログが考慮されていない場合、それは完全な可視性が得られていないことを意味しますか? ネットワークパケットとエンドポイントデータを取得している場合、これらのデータソースは概ね、脅威を検出して調査するために必要な情報の大部分を提供するはずです。 とはいえ、一部の組織は依然として脅威検出の取り組みにログを含めたいと考えています。 では、どちらを選択すべきでしょうか:進化したSIEMまたはXDR? 組織がコンプライアンス目的でログ管理ツールをすでに導入している場合は、脅威の検出と対応のために進化したSIEMソリューションは必要なく、XDRで十分な場合があります。 XDRソリューションにどのような機能を求めるべきですか?

訳書の紹介とハイライト 私の訳書『機械翻訳:歴史・技術・産業』において特徴的なのは、産業における機械翻訳の歩みが語られていること。 産業的な歴史で振り返るとき、多言語世界を見ないと背景は見えてこない。たとえば、カナダの天気予報の翻訳システムは1970年代に構築されている。EUの翻訳予算は2013年でも3億3千万ユーロで、93%が人力翻訳であった。欧州では言語の壁は無条件に取っ払いたいものとされていたということだ。 一方、2000年代まで日本語は特殊という扱いで、欧米クライアントの予算も高かったが、今や「グローバルな翻訳市場」の一角でしかなく、アジアの中心もシンガポールや上海に移った。 2. 機械翻訳に対する翻訳者の思い 翻訳者の機械翻訳に対する思いやスタンスは人により異なる。機械翻訳の動向とは無縁に自分の翻訳を続けるという人(文芸は例外)。逆に機械翻訳、AIを積極的に導入したいという人。大多数はその間で揺れているが、今の立脚点で不動の人もいる。 なぜ翻訳をしているかという動機も様々で、好きだからという人、生活の手段として仕事にしているという人。その両端に振り切れる人は少ないであろうが、基本スタンスによって機械翻訳をどう考えるかが違ってくる。 そもそも翻訳とは何か。人間の翻訳者は、何通りもの訳出パターンを頭に思い浮かべ、文種、文体、文脈、読者などの条件に合わせて絞り込んでいく。もし機械翻訳に慣れたら何通りも翻訳案を考えることはできなくなると思う。 情報としての翻訳は、翻訳支援ツール・TM期を経てMTに移行していき、中間にポストエディットが存在する。コンテンツとしての翻訳には少なくとも当面人間の翻訳が必要だ。 3. 【感想・ネタバレ】翻訳とは何か : 職業としての翻訳のレビュー - 漫画・無料試し読みなら、電子書籍ストア ブックライブ. 個人翻訳者のこれから これからは淘汰と変化が必ず起こる。翻訳者として自分の道は自分が考えるしかない。多くの人がやっている「裾野」の翻訳の仕事はなくなる可能性がある。ポストエディットの達人になる、MTやAIを使いこなす、上を目指し続ける、文芸や字幕など違う世界を目指すなど、道はいろいろ。これは、上下や貴賤ではないと思う。進んだ先で見える世界はまったく違うものになる。各人がどんな形で翻訳に関わりたいかによって決まるはず。両立は難しいが、方向転換は可能かもしれない。 4. 機械翻訳の扱われ方 今大きな問題点となっているのは、機械翻訳の検証を経ない安易な使い方、売り方である。災害警報の誤訳などは情報としての翻訳としてすら十全に機能していない。これには、社会全体の取り組みが必要であると思う。 第2部「機械翻訳の現状と課題、可能性」 ― 中澤 敏明 先生(東京大学大学院情報理工学系研究科 客員研究員) 1.