「オープンソース開発に重大危機」--GitHubがEUの著作権法改正に反対する理由
欧州連合（EU）がインターネットを使ってコンテンツ（著作物）を配布するすべてのプラットフォームに、コンテンツフィルタリングの導入を義務付けようとしている。世界最大のオープンソースレポジトリであるGitHub（同社に対してはMicrosoftが先ごろ買収計画を発表している）は、新たな法案が欧州議会を通過した場合、オープンソースソフトウェアの配布、維持に使われている仕組みが事実上崩壊すると警鐘を鳴らしている。 GitHubで政策担当責任者を務めるMike Linksvayer氏は米国時間6月20日、米ZDNetにあてたメモの中で「アップロードされるソースコードを自動的にフィルタリングするには、まったく新しい技術が必要になる」と述べる。「そして、（そうした自動フィルタリングの仕組みが導入された場合）結果的に膨大な数のフォールス・ポジティブ（誤検出）によってソフトウェア開発がはるかに不安定なものと
OSSと脆弱性の“現実”--認識を変えた2014年の事件
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 本連載「企業セキュリティの歩き方」では、セキュリティ業界を取り巻く現状や課題、問題点をひもときながら、サイバーセキュリティを向上させていくための視点やヒントを提示する。 最も利用されているシステムとなったOSS 今回からセキュリティ分野のニュースなどで取り沙汰されることの多いオープンソースソフトウェア（OSS）の脆弱性について述べたい。ここ数年、Apache StrutsやBINDなどの脆弱性が原因となるさまざまなサイバー攻撃の被害がニュースなどで散見される。「OSSのような脆弱なソフトウェアはセキュリティの観点から利用しない方がよい」という意見を持っている人も少なからずいる。OSSが本当に脆弱なシステムなのかという観点で考察する。 私
アマゾンのドル箱となったAWSがこれほど破壊的である理由
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます AmazonをEコマースの会社だと思っているなら、認識を改めた方がいいかもしれない。Eコマースは、インフラを構築し、クラウドサービスとして販売することを正当化する口実のようなものだ。一番おいしい収益を上げているのは、「Amazon Web Services」なのだ。 Amazonの第3四半期の業績がそれを物語っている。実際にAmazonの業績報告を見てみれば分かる。Amazonの総売上高のうち、Amazon Web Servicesは8％だが、営業利益で見ると同事業は52％を占めているのだ。これは、Amazon Web ServicesがAmazonの北米のEコマース事業と同じ額の利益を上げていることを意味する。 これがどういうことか、
「Google Chrome」拡張機能が不正改変、開発者アカウント情報盗難--研究者報告
Liam Tung （ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 吉武稔夫 （ガリレオ） 2017-08-17 13:13 「Google Chrome」の拡張機能を改変する手段として開発者にフィッシング攻撃を仕掛ける攻撃者の存在が確認されている。改変された拡張機能は、被害者を脅してPCの修理代を払わせるアフィリエイト広告を広めるために使われる。 Proofpointの研究者「Kafeine」は、フィッシング攻撃によって開発者のGoogleアカウントの認証情報が盗まれたのち、6つのChrome用拡張機能が最近改変されていることを確認した。 「Web Developer 0.4.9」「Chrometana 1.1.3」「Infinity New Tab 3.12.3」「CopyFish 2.8.5」「Web Paint 1.2.1」「Social Fixer 20.1.1」が、7月下旬～8
落とし穴を回避する―データの読み方、考え方
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 第1回と第2回では目的を持って分析を実施することの重要性を解説しました。では、実際にデータを分析する際に扱うデータはどのようなものがあるのでしょうか。データはあくまで記号の羅列です。それぞれに意味があり、適切なコンテキスト（背景や意味）を読み取れなければ、正しいデータ分析はできません。そこで、今回はデータの基本的な尺度や統計量などを説明したいと思います。 データの4つの尺度について データには主に4つの尺度があります。尺度とは物事の判断における基準のことです。基本的な集計においても、多変量解析や機械学習においても、この尺度が非常に重要です。なぜなら、適切な手法に対して、適切な尺度のデータを選択しなければ正しい分析を実施できないからです。
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