話題のGoogle製OSS - Tsunamiを試してみた - Qiita
はじめに 先日発表された話題のGoogle製OSS - Tsunamiを触ってみたので，実行方法と概要を残したいと思います． TL;DR サクッとコマンド叩くと脆弱性をjson形式で返してくれるので便利 ただ，XSSやSQLインジェクションといった内部のセキュリティーホールは見てくれない（これから対応するかもしれないが） どちらかと言うと，システムたくさん持ってる企業向け しかし，実行まで３分もかからないので，試してみる価値はあると思います． Tsunamiとは Tsunamiは，システムの脆弱性を高い信頼性のもと最小の誤検知率でRCE（遠隔からのコード実行）のような深刻度の高い脆弱性の検出を行います． 特徴としては，システム内部から実行することなく，外部から高速に実行でき，かつ，システムの規模に合わせて簡単にスケールすることができます． 作られた背景 昨今，攻撃者は自動化に力を入れている
GitHub - google/OpenSK: OpenSK is an open-source implementation for security keys written in Rust that supports both FIDO U2F and FIDO2 standards.
This repository contains a Rust implementation of a FIDO2 security key. Security keys are external devices that can be used for signing in on websites. You can see OpenSK in action in this video on YouTube! We intend to bring a full open source experience to security keys, from application to operating system. You can even 3D print your own open source enclosure! You can run OpenSK as a Tock OS ap
Google、“ローカルAI”構築用ワンボードコンピュータやカメラを「Coral」ブランドで発売
米Googleは3月6日（現地時間）、“ローカルAI”でIoT端末を構築するためのプラットフォーム「Coral」（β）を発表した。カメラモジュールや開発ボードなど、5種類のハードウェアも披露した。 ローカルAIあるいは「オンデバイスAI」とは、クラウドではなくエッジあるいはローカルあるいはデバイス上でAI処理を行うこと。Coralは「完全なローカルAIツールキットを提供する」という。ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアツール、ローカルでニューラルネットワークを構築するために必要なコンテンツで構成される。 いずれも同日公式版になったフレームワーク「TensorFlow Lite」をサポートする。 「Coral Dev Board」は、SoM（システムオンモジュール）として設計されたシングルボードコンピュータ。同社が昨年10月に発表したエッジデバイス向けASIC「Edge TPU」、NXP
Flutter - Build apps for any screen
Flutter transforms the development process. Build, test, and deploy beautiful mobile, web, desktop, and embedded experiences from a single codebase. Get started Flutter is an open source framework by Google for building beautiful, natively compiled, multi-platform applications from a single codebase. Fast Productive Flexible Fast Flutter code compiles to ARM or Intel machine code as well as JavaSc
Gmail アドオン フレームワークをすべてのデベロッパーに解放
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
Brotli を用いた静的コンテンツ配信最適化と Accept-Encoding: br について | blog.jxck.io
Intro High Sierra に乗る Safari 11 で Brotli 対応がされるということで、メジャーブラウザの Brotli 対応が概ね揃うことになる。 そこで、本サイトも Brotli による静的コンテンツ配信に対応した。 brotli brotli は Google が開発した新しい圧縮形式である。 Brotli Compressed Data Format LZ77 とハフマン符号化を合わせたものであり、元々は WOFF2 の仕様の一部として作られたものが、汎用化されたものである。 過去に公開されている zopfli と比べても、さらに圧縮率が 20-26% 向上しており、解答速度は zlib 相当とされている。 この効果に寄与する特徴的な要因として、仕様に含まれる辞書が挙げられる。 Static Dictionary 圧縮アルゴリズムは、簡単に言えば頻出する一致部分
大半のウェブサービス/アプリは，Firebaseなら簡単で安いですよ
Speaker notes 1. 普通は高いと言われるのに良くOK出たなぁ 8. 基本これで，必要に応じ他のを 10. 自分なりにわかりやすく分類したので紹介します．費用は一般に最もかかるものをピックアップ 12. dbとしては高め．あとでくわしく 15. セキュリティ上任せられないような処理を 24. Stackdriver Traceは計測方法を実装しないと 26. 仮想1ドル，実機5ドル 27. A/Bテスト 33. と思ったあなたは正しい 34. 中央：サーバ，右：データベース．サーバ増強も要るよね 35. FaaSは結局サーバサイドのコード要るけどね 36. ざっくり．左からビュー，コントローラ，モデル，データベース 37. もちろん何も考えずにやるとだめ．多少の語弊もあるが… 39. 見た目を先に作るのがポイント．サーバサイドやったことない人のほうが入りやすいかも 54. 部分
BGP leak causing Internet outages in Japan and beyond. | BGPmon
BGP leak causing Internet outages in Japan and beyond. Posted by Andree Toonk - August 26, 2017 - BGP instability - No Comments Yesterday some Internet users would have seen issues with their Internet connectivity, experiencing slowness or parts of the Internet as unreachable. This incident hit users in Japan particularly hard and it caused the Internal Affairs and Communications Ministry of Japan
Google、「Chrome Enterprise」発表。企業向けにChromebookでActive Directory、シングルサインオン、VMware Workspace ONE対応など
Google、「Chrome Enterprise」発表。企業向けにChromebookでActive Directory、シングルサインオン、VMware Workspace ONE対応など Chrome OSはGoogleがLinuxをベースに開発したOSです。WebブラウザおよびWebアプリケーションの実行に最適化されているため、シンプルかつセキュアな構造で、高速に起動することなどを特長としています。 また、暗号化のためのTPMチップやセキュリティが保たれていることを確認できるベリファイドブート機能、脅威を封じ込めるためのサンドボックス機能、データ保護のためのディスク全体の暗号化など、企業での利用においても有効なセキュリティ機能が多数含まれています。 Googleは2011年に、このChrome OSを搭載したマシン「Chromebook」を発表しました。2014年にはChromeb
Googleが数千台もある10年前のLinuxディストリをライブアップグレードした話 - ゆううきブログ
Googleが、太古のディストリビューションであるRed Hat 7.1から、10年新しいDebianベースのディストリビューションへ、ライブアップグレードした話を紹介する。 そのあと、自分の身の回りの環境と比較し、参考にすべきポイントを考察する。 原文は USENIX LISA の投稿論文だ。しかし、中身は論文体というよりは、事例の紹介といった適切かもしれない。 MERLIN, M. Live Upgrading Thousands of Servers from an Ancient Red Hat Distribution to 10 Year Newer Debian Based One. In Proceedings of the 27th conference on Large Installation System Administration (LISA) (2013),
Google Chrome、「Windows XP」や「OS X Mountain Lion」などのサポートを2016年3月末に終了へ
Google Chrome、「Windows XP」や「OS X Mountain Lion」などのサポートを2016年3月末に終了へ 米Googleは11月10日（現地時間）、Chromeブラウザでのサポートを終了するOSを発表した。米Microsoftの「Windows XP」「Windows Vista」および米Appleの「Mac OS X 10.6（Snow Leopard）」「同10.7（Lion）」「同10.8（Mountain Lion）」のサポートは、2016年3月末に終了する。 4月からはこれらのOSへのセキュリティパッチを含むアップデートを提供しない。 Windows XPについては、同社は当初（2013年10月）に2015年4月にサポートを終了するとしていたが、Microsoftがサポートを終了した後も2015年内はサポートを続けると発表している。今回さらに4カ月延
J2ObjC 1.0 Release
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. We are pleased to announce the 1.0 release of J2ObjC, a Google-authored open-source compiler that lets iPhone/iPad applications use Java code. J2ObjC's goal is to support the sharing of an application's non-UI code (such as data access, or application logic) by writing it once in Java, then
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Home — TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - google/zoekt: Fast trigram based code search
https://stadia.dev/
Java 8 ランタイム以降のサンドボックスと gVisor
TechCrunch | Startup and Technology News
2016年半ば現在のGoogle App Engine - write.kogu
