Amazon S3にマルウェアを発見したらアクセスをブロック「Malware Protection for Amazon S3」提供開始 Amazon Web Services（AWS）は、Amazon S3に保存されているオブジェクトをAmazon GuardDutyでスキャンし、マルウェアを発見した場合にはそのオブジェクトへのアクセスをブロックできる新サービス「Malware Protection for Amazon S3 Amazon GuardDuty」の提供開始を発表しました。 AWSには以前から継続的に環境内をモニタリングしてマルウェアを検出するサービスであるGuardDutyが提供されています。 Malware Protection for Amazon S3 Amazon GuardDutyでは、このGuardDutyによってAmazon S3のオブジェクトをスキャンし、

■ 話すないよう オブジェクト指向という考え方がプログラミング言語Simula（Simula I：1962、 Simula67：1967）の影響のもとでAlan Kayによって1970年前後に生まれてから半世紀以上が過ぎた今、その歴史的な功罪を素直な目で振り返り（reflection）たい。そのうえで改めて「オブジェクト指向」という言葉・概念・思いの意味を、プログラミングや設計を踏まえたソフトウェア工学だけでなく、言語・哲学・文化といった観点からも広く見直してみたい。 そうすることで新たな気持ちを込めて、「Objectオブジェクト」「Orientation指向」に生成AI・大規模言語モデル時代である現在において意味のある概念としてしっかりと向き直りたい（リ・オリエンテーション）と思う。それは新しい時代のオブジェクト指向の入門（オリエンテーション）にもなっていることを望んでいる。 #オ

Ruby on Railsの作者のデイヴィッド・ハイネマイヤー ハンソン(通称、DHH)氏が、Ubuntuのウェブ開発環境をコマンド一発で構築できる「Omakub」をリリースしました。Omakubは「An Omakase Developer Setup for Ubuntu」の略称だそうです。 Omakub — An Omakase Developer Setup for Ubuntu 24.04 by DHH https://omakub.org/ Omakubでウェブ開発環境を整えるには、以下のコマンドを実行するだけでOK。コマンドを実行するとウェブ開発に有用な厳選ソフトウェアがインストールされると同時に、オススメ設定や外観テーマも適用されます。 wget -qO- https://omakub.org/install | bash Omakubではターミナルに「Alacritty」を

高度なAIのトレーニングには高品質な学習データが欠かせませんが、そのようなデータは急速に枯渇しつつあることが問題となっています。NVIDIA2024年6月14日に、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングに使用する合成データの生成を念頭に開発され、商用アプリケーションにも使えるオープンソースのAIモデル「Nemotron-4 340B」を発表しました。 NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-4-synthetic-data-generation-llm-training/ Nvidia's 'Nemotron-4 340B' model red

Synergy 〜その先の、道へ。 出会いと変化を紡ぐ場所〜 CloudNative Days Summer 2024 About この夏、CloudNative Daysは札幌という新天地で次の旅路をはじめます。 初めての地で、さまざまな背景や経験を持つ参加者が集まり、新たな学び、繋がりを築きます。 参加者の中には、あなた自身と、あるいは所属組織と 同じ悩みや境遇を抱える方がいるかもしれません。 また、新たな一歩を踏み出せずにいる人もいることでしょう。 共感し合える仲間と出会い、時間を分かち合うことで新たなアイデアを創造したり、 先駆者の知見に触れることで次の道を探るための場がここにはあります。 出会いと変化を紡ぎ、未来への一歩を踏み出す1日にしましょう。 さぁ、その先の、道へ。

CloudNative Days Summer 2024 の登壇資料 https://event.cloudnativedays.jp/cnds2024/talks/2274 --- 近年、トランクベース開発やAB テスト、カナリアリリースへの利用などでフィーチャーフラグを活用するケースが増えてきました。また、フィーチャーフラグAPIの標準化を目指す OpenFeature から先日ついに Web SDK v1 がリリースされるなど、徐々にその熱の高まりを感じます。しかしながら、OpenFeature を採用した開発事例はまだ少なく、活用方法などの知見が不足していると感じています。 本セッションではフィーチャーフラグの種類分けや OpenFeature の概要から、具体的な実装にいたるまでを詳しく解説します。さらに今回、自動生成を活用することによってアプリケーションコードとリモート間でのフ

今日は重要なセキュリティ警告をお伝えするためこの記事を書いています🚨 最近（24年6月11日ごろ）ComfyUI用の悪意のあるカスタムノード「ComfyUI_LLMVISION」が発見されました。 このノードは、パスワードやクレジットカード情報、ブラウジング履歴などの機密データを盗むために設計されており、Redditのユーザー「u/AppleBotzz」によってアップロードされていました。盗まれたデータは、Discordサーバーに送信される仕組みになっています。 詳しくはGigazineさんの記事をお読みいただけたら概要がわかると思います。 まず、「ComfyUI_LLMVISION」を使っていた人は至急対策を！上記、Gigazineさんの記事にもありますが、もし使用されていたなどあれば確認とクリーンアップが必要です。 一時ディレクトリに「pre_XXXX_suf」という形式のディレクト

この記事は リクルート ICT統括室 Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは、ICT統括室の別府(@tky_bpp)です。この記事は、社内の情報流通を社内プロダクト起点で改善しようとしている取り組みの紹介です。 具体的には「社内・社外に分散している情報」を集約することで「各従業員がこれまでどのような仕事をしてきたのか」を可視化しようとしている取り組みです。その中でも、主にプロセス、工夫した点について書いています。そのため、特定の技術スタック、ツールの紹介といった技術的な内容にはあまり触れません。 同じような課題に取り組んでいる方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 はじめに 私は現在、リクルートの社内で利用されている従業員検索システムのプロダクトマネージャーをしています。 このシステムには、従業員毎の個人ページがあり、連絡先や所属部署、使用しているパ

NotebookLMは、複雑な資料を理解・精査して、情報から新たに類似性を見つけ、下書きなどをすばやく作成するのに役立つツールとして開発されており、ドキュメントなど参照文献（ソース）をアップロードすると、NotebookLMがそれらを理解して、必要なサポートを提供してくれる。また、今回提供が開始された更新版では、これまで英語で提供してきた機能を他の言語でも提供するとともに、いくつかの新機能が追加された。 おもな新機能としては、これまでサポートしてきたGoogleドキュメント、PDF、テキストファイルに加えて、GoogleスライドとWeb URLがソースとしてサポートされるようになっている。また、インラインでの引用によってソース内の参照箇所に直接移動できるようになり、回答のファクトチェックがより容易になったほか、参照元の文言や文脈を詳しく調べられるようになった。さらに、Notebookガイド

{.md_tr}株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社:東京都中央区、代表取締役社長:夏野剛）は、2024年6月8日付けのニコニコインフォで公表したとおり、6月8日早朝から当社が運営する「ニコニコ」のサービス全般を利用できない状態が続いております。本障害は、ランサムウェアを含む大規模なサイバー攻撃によるものであることが確認され、現在サービスの利用を一時的に停止し、被害状況の全容把握と復旧に向け、調査と対応を進めております。 当社は、サイバー攻撃を確認後、直ちに関連するサーバーをシャットダウンするなど緊急措置を実施するとともに、対策本部を立ち上げ、被害の全容解明、原因究明およびシステムの復旧対応に総力を上げて取り組んでおります。現時点までの調査で判明した内容および今後の対応について、以下の通りご報告いたします。 ユーザーの皆様、関係者の皆様に、多大なるご迷惑とご心配をおかけしておりますこと

【6/14 追記】 当社サービスへのサイバー攻撃に関するご報告とお詫び ＜ドワンゴプレスリリース ： ６月１４日（金）１５時配信＞ 株式会社ドワンゴ（本社:東京都中央区、代表取締役社長:夏野剛）は、2024年6月8日付けのニコニコインフォで公表したとおり、6月8日早朝から当社が運営する「ニコニコ」のサービス全般を利用できない状態が続いております。本障害は、ランサムウェアを含む大規模なサイバー攻撃によるものであることが確認され、現在サービスの利用を一時的に停止し、被害状況の全容把握と復旧に向け、調査と対応を進めております。 当社は、サイバー攻撃を確認後、直ちに関連するサーバーをシャットダウンするなど緊急措置を実施するとともに、対策本部を立ち上げ、被害の全容解明、原因究明およびシステムの復旧対応に総力を上げて取り組んでおります。現時点までの調査で判明した内容および今後の対応について、以下の通り

❗❗問題発生❗❗ 作った機能のバグの発見報告が上がってきました。 この時点で何となく 「ヤバさ」 と 「あたり」 を自分の中でつけます 売上に響くやばい？ 条件がある？全員？ ボタンが押せないならクライアントだし、API飛んで成功してないならサーバ？届いてないならネットワークもあるか。 モバイル、Webどっち？両方？ そもそもどこの環境？開発中のもの？ 購入ボタンってどこのこと？特定のアイテム？それとも全部？ 購入できてないってどういうこと？DBはどうなってる？ まずは 👀 をつける これは 「見ていますよ」 という表現です。 もしくはリプライで 「見ます！」 と宣言するのも良いですね。 これにより投稿者は 「対応してくれるな」 と安心できます。 必要な情報をもらう 発生している環境 発生時間 アカウント名＋ログイン情報 スクリーンショット・録画 この時点で試せることは色々試してもらいま

chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳

20240522 Findy主催「アーキテクチャを突き詰める」登壇資料 イベントストーミング、ドメインモデリング、CQRS+Event Sourcing

OpenAIからChatGPT-4oが発表されましたが、皆さんガンガンつかっていますでしょうか？ さて、このChatGPT-4oですが、テキスト以外のデータも使用できるようになっているという特徴があります。 普通にテキストでのやり取りをしつつも画像データを扱えるということで、「実はこれいい感じのOCRとして使えるんじゃね？」って思っちゃったわけです。 ということで、今回はChatGPT-4oを使ってOCRを使うとどんなもんなのかやってみたいと思います。 やりたいこと やってみる とりあえずやってみる 請求書 名刺 参考文献 感想 やりたいこと 今回やりたいことはOCRです。早い話が画像ファイルを突っ込んでテキストを読み取りたいって感じです。 ただ、当たり前のようにOCRって言葉を使用していますがOCRって結構奥が深いです。 mediadrive.jp 単純に画像から文字を見つけて対応するテ

急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた！ 数年前の私です（笑） さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して　半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用

こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 いつの間にかこの会社に勤めて10年が経っていました。10年前はニューラルネットワークやディープラーニングが少しずつ浸透してきたころで、従来の機械学習とは何が違うのか、といったことを調べていた気がします。あれから10年、ディープラーニングの分野ではTransformerが生まれ、いつの間にか人の思考を代理でこなしてくれるようなAIまで誕生し、技術の進化のスピードにびっくりします。次の10年はどうなるんだろうと色々と考えてしまいます。 さて、今年に入ってからずっと楽しみにしていたのですが、ついにMicrosoftのAzure AI Studioが一般公開(generally available)になりました！ 今年一番最初に見た動画がAzure AI Studioのデモ動画で、それがとても面白い内容でずっと気になっていました

調査会社のIDCは、2026年までに世界中の組織の90％以上がITスキル不足の危機で痛手を感じ、製品の遅延、競争力の低下などのビジネスの損失が約5兆5000億ドル（1ドル150円換算で825兆円）にのぼるだろうと予測しています。 同社が北米のITリーダーを対象に実施した最近の調査では、3分の2近くがITスキル不足によって収益拡大目標の未達、品質問題、顧客満足度の低下を引き起こしていると回答。IDCは、この状況は今後も改善する見込みはないとして、上記の予測を導いています。 不足しているITスキルは「AI」「ITオペレーション」など 調査によると、多くの企業で最も必要とされているスキルが人工知能（AI）のスキルで、2位には僅差でITオペレーションとなっています。 続いてアーキテクチャ、データ管理、ストレージ、ソフトウェア開発などが上位に上がっているとのこと。 さらにこうしたITスキルの不足は、

LLM-as-a-Judgeとは LLMをアプリケーションに組み込んでいると、LLMの出力を評価する必要が出てきます。 LLMの「出力は確率的である（毎回異なる）」ためです。 また、LLMの出力はハルシネーションを含む可能性がありますし、間違いではないにしてもサービス提供者の意図とは違った出力をエンドユーザーに提示してしまうかもしれません。 LLMの出力を評価して、出力が適切でないことを判定できれば、ユーザーには表示しない、出力を再度行わせる（出力をLLMに修正させるのもよいでしょう）というようなことができるようになります。 ただし、LLMのすべての出力を人が評価していたのでは、手が回りません。 そこで、注目されているのが、LLM-as-a-Judgeと呼ばれるLLMにLLMの出力を評価させる手法（以後、単に評価と呼ぶ）です。 評価にLLMを使えば、出力をすぐに評価し、評価結果をアプリケー