ゼロトラストネットワーク
ゼロトラストネットワークとは、ファイアウォールやVPNに代表される従来型のセキュリティ（境界防御モデル）が通用しなくなった現状を踏まえ、すべてのトラフィックを信頼しないことを前提とし、検証することで脅威を防ぐというアプローチです。近年、クラウドサービスやモバイルの普及により、セキュリティで守るべき内外の境界があいまいになってきたことにより、強く注目を集めています。本書は、ゼロトラストネットワークの概念と実装するために必要な知識が学べる解説書です。基本的な概念の説明に始まり、デバイス、ユーザー、アプリケーション、トラフィックの信頼を実際にどのように確立していくかについて、詳しく紐解いていきます。また、Googleのゼロトラストモデル「BeyondCorp」を含む2つの詳細なケーススタディも収録しており、実装に役立つ知識を深めることができます。 はじめに 1章 ゼロトラストの基礎 1.1 ゼロ
Citrixへの不正アクセスについてまとめてみた - piyolog
Citirixは、自社内のネットワークが不正アクセスを受け、社内資料がダウンロードされた可能性があると発表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 公式発表 www.citrix.com www.citrix.com カリフォルニア州検事総長宛レター www.documentcloud.org カリフォルニアでは州法で州住民500人以上に影響が及んだ場合に当局への報告義務がある。 インシデントタイムライン 日時 出来事 2018年10月13日 Citrixが確認した不正アクセスの開始日 2018年10月15日 ResecurityはCitrixへの不正アクセス発生（一部）と推定。※ 2018年12月28日 ResecurityがCitrixに対してセキュリティ侵害に関して情報提供。※ 2019年3月6日 FBIがCitrixに対しセキュリティ侵害の情報提供。 2019年3月8日 Cit
チケット購入アクセス「9割がbot」→“殲滅”へ イープラスの激闘を振り返る (1/3) - ITmedia NEWS
連載：迷惑bot事件簿 さまざまなタスクを自動化でき、しかも人間より早く処理できるbot。企業にとって良性のbotが活躍する一方、チケットを買い占めるbot、アカウントを不正に乗っ取るbot、アンケートフォームを“荒らす”botなど悪性のbotの被害も相次いでいる。社会や企業、利用者にさまざまな影響を及ぼすbotによる、決して笑い事では済まない迷惑行為の実態を、業界別の事例と対策で解説する。著者は、セキュリティベンダーの“中の人”として、日々、国内外のbotの動向を追っているアカマイ・テクノロジーズの中西一博氏。 今年8月、大手プレイガイド、イープラスのチケット購入サイト「e＋」への一般先着チケット購入アクセスの9割がbotによるものだった、というニュースがさまざまなメディアで報じられた。あれから4カ月、イープラスのbot対策はさらに進み、目に見える効果をあげている。 そこで「迷惑bot事
敵対的生成ネットワーク_GAN (Vol.19)
クーポン取得者をX、ピザ購入者をZとしましょう（XとZは確率変数）。XとZが相互に与える影響を無視して、それぞれ独立の確率分布（周辺確率）を求めると、クーポンを取得した人の周辺確率p(X)は0.45、ピザを購入した人の周辺確率p(Z)は0.35となります。 お互いに影響を及ぼすことも考慮した場合（同時確率分布）は、2つの確率変数を使ってp(X,Z)と表します。2つの変数が両方動くと計算しにくいので、1つを固定してもう1つの変化で見ていきます（条件付き確率分布）。 確率の加法定理と乗法定理 統計はどうしても数式っぽいのが出てきてしまうので、ここで用語と記号をおさらいします。 XやZ：確率変数 周辺確率：p(X) 同時確率分布：p(X,Z) 条件付き確率分布：p(Z|X)…Xが起こる条件下でのZの確率 ついでに次の2つの定理も覚えておきましょうか。 確率の加法定理：p(X)=ΣZp(X,Z)
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