GitHub Actionsの脅威検知ツール tracee-action を触ってみる
はじめに こんにちは、セキュリティエンジニアのJJ (yuasa)です。今回はGitHub Actionsのワークフローにおける脅威検知ツールであるtracee-actionを触り、検知ルールの書き方について見ていきます。なお、tracee-actionは2024年7月時点で本番環境での利用は想定されていない点にご注意ください。 This project is not production ready. We are experimenting with it to test and demostrate Tracee capabilities. tracee-action tracee-actionはTraceeを用いてGitHub Actionsのワークフローにおける脅威を検知します。TraceeはeBPFを用いてLinuxランタイム上でのシステムコールを検出することができるツールです
【Go】公式ツール "eg" を使って効率的にGoのコードをリファクタリングする - Qiita
はじめに こんにちは、ken です。お仕事では Go をよく書きます。 最近、Go の公式パッケージであるgolang.org/x/toolsを眺めていたら、なにやら有用そうなパッケージを見つけたので今回はそれについて書こうと思います。 それはegというリファクタリングツールです。 eg とは eg は、例ベースで Go コードをリファクタリングするためのツールです。このツールを使用することで、特定のコードパターンを別のコードに置き換えることができ、効率的にリファクタリングが行えます。 先ほど貼った公式ドキュメントに詳しい説明があるかと思いきや The eg command performs example-based refactoring. For documentation, run the command, or see Help in golang.org/x/tools/ref
Wiresharkで観察して理解するHTTPS（HTTP over TLS）の仕組み - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに HTTPS(HTTP Over TLS)とは SSL/TLS HTTPSの流れ 実際に通信を観察 自己署名証明書の用意 サーバーの作成 WireSharkの準備 リクエストを送信して観察 まとめ はじめに エンジニア２年目のTKDSです！ 普段何気なく使ってるほとんどのWebサイトが対応しているHTTPS通信の仕組みについて調べてみました。 本記事では、Wiresharkを用いてHTTPSの内部動作を解析し、どのようにしてデータが保護されているのかを具体的に解説します。 記事の後半では、Wiresharkを使って実際の通信データを観察し、暗号化プロセスの詳細を確認してみます。 HTTPS(HTTP Over TLS)とは HTTPS(HTTP Over TLS)は、HTTPの暗号化版で、ウェブサイトとブラウザ間の安全な通信を実現するプロトコルです。 TLSを使用して、HTTP通信
GCP、AWS、Azure 別に見るクラウド VM への攻撃経路まとめ
概要 本稿は、クラウド内の仮想マシン (VM) サービスに対する潜在的な攻撃ベクトルを特定・緩和するための戦略について解説します。組織はこの情報を使って、VM サービスに関連する潜在的リスクを理解し、防御メカニズムを強化できます。この調査では、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) という 3 つの主要クラウド サービス プロバイダー (CSP) が提供する VM サービスを中心に取り上げます。 VM はあらゆるクラウド環境で最も利用数の多いリソースの 1 つで、その多さがゆえに、攻撃者らの主要な標的にされています。私たちの研究からは、インターネットに公開されているクラウドホストの 11% には、深刻度が「緊急 (Critical)」または「重要 (High)」と評価される脆弱性があることがわかっています。 V
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
【Github Actions】リリースノートとタグを自動生成する 【2024】
実現したいこと 😙 mainブランチにマージ後に自動でタグとリリースノートが生成されること 😙 リリースに含まれるPRの一覧が表示されること 😙 ラベルに応じてカテゴライズ出来ること 😙 リリースノートにSummary的な内容が追加出来ること 🫨 release-drafterなどでリリースノートのDraftを生成する 基本的に人の手を使わない方針 🫨 手動でタグを切る 成果物 生成サンプル 1.タグとリリースノートの自動生成 リリースノートとタグを自動生成する(workflow/release.yml) mainへPRがマージされる マージされずにcloseされた時はスキップ 前回のリリースタグを取得する タグを生成する「{YYYY.MM.DD}-{count}」 同日の場合 → count + 1 mainへのPRのbodyを取得する bodyがない場合は空文字を返す リリ
Server-Sent Events を複数パターンで実装して理解を試みる
Server-Sent Events (SSE) 目新しい技術というわけではありませんが、最近 Server-Sent Events (SSE) について言及する記事をよく見かけます。 何番煎じかはわかりませんが、個人的に興味があることと、正直触ってみたことがなかったので、コードを書きつつ調べてみました。 ※本記事で登場するサンプルコードは次のリポジトリで公開しています。 SSE とは SSE 自体を解説する記事は無数に存在するため詳細な説明は割愛しますが、簡単に言うと、サーバーからクライアントへ一方向の Push 通信を行うための仕組みです。 MDN にもページが存在するため、参考になります。 独自プロトコルを必要とせず、HTTP/1.1 でも動作するのも特徴です。 SSE の歴史 wikipedia に SSE に関するページが存在し、次のような記述があります。 SSE メカニズムは、
これからはじめる Azure の基礎知識 | 外道父の匠
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその１つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例）AWS サービスと
CyberAgent AI事業本部新卒研修「MLOps」の資料を公開します | CyberAgent Developers Blog
はじめに 近年、様々な分野で機械学習の利用が進む中、モデルの品質を担保し、継続的な学習を行うための施策が重要視されています。そのため、機械学習のためのDevOpsであるMLOpsの必要性が高まっており、AI事業本部でも研修内容に取り入れています。 より良いMLOpsを構築するためには、アプリケーションやインフラの知識も必要です。そのため、今年は昨年までと異なり、MLエンジニアだけでなくソフトウェアエンジニアも講義に参加しました。また、新たに実践編が加わり、より業務を意識した講義が追加されました。 Container編 基礎編 応用編 実践編 そこで、今回は研修で行われた各講義の資料を公開したいと思います。 Container編 Container編では、コンテナにまつわる技術に対しインデックスを張ることと、イメージ作成や運用時のTipsを学び実業務に役立てることを目的としています。 そのた
アーカイブ ディスクと標準ディスクのスナップショットについて | Compute Engine Documentation | Google Cloud
スナップショットに加えて、Compute Engine には他のデータ バックアップ オプションが用意されています。データ バックアップ オプションについて説明しているチャートをご覧ください。 このドキュメントの情報は、標準スナップショットに適用されます。即時スナップショットの詳細をご覧ください。 アーカイブ スナップショット 標準スナップショットとアーカイブ スナップショットは、主にストレージ ロケーションと費用が異なります。 アーカイブ スナップショットには、増分チェーン、圧縮、暗号化など、標準スナップショットと同じ利点があります。 しかし、アーカイブ スナップショットは低コストであり、コンプライアンス、監査、長期のコールド ストレージに関連するユースケースに適しています。数か月または数年にわたってスナップショットを保持する必要があり、スナップショットにアクセスする必要がほとんどない場
最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング｜alexweberk
今回は、最新の Google Gemma モデルを Apple Silicon に最適化されたライブラリ MLX を使ってローカルで実行したり、ファインチューニングしてみましたのでその手順を紹介します。 MLX 関連の情報はドキュメンテーションが分かりづらいものも多かったので色々試した経緯も共有しながら少しでも何かの参考になれば幸いです。 実際に使った Jupyter Notebook を Gist にアップロードしていますので、そちらも参考にしてください。 →Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング 事前準備必要なライブラリをインストールします。 また Apple Silicon 搭載の Mac が必要です。今回は M3 Max 128GB 搭載の MacBook Pro で実行しました。 !pip install -U mlx mlx_lm t
Google広告のUACとは？仕組みやメリット・デメリット、運用のポイントも解説｜CX PICKS｜SB C&Sのお客様限定 特典サイト Customer's Plaza | マーケティングバンク
毎日のように新しいアプリがリリースされるのがアプリ業界の現状です。数あるアプリのなかから、自分の開発したアプリがユーザーに選ばれるには、さまざまな施策が必要です。 Google広告のUAC（ユニバーサルアプリキャンペーン）は、AIを活用してアプリの販売戦略やプロモーションを行います。集客の知識がなくても利用できるため、メリットが大きいといえるでしょう。 この記事では、企業のデジタル広告を担当される方に向けて、UACの活用で期待できる効果や運営のポイントなど、Web広告の担当者として知っておくべきことを詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。 UAC（ユニバーサルアプリキャンペーン）とは、Web集客を目的として広告メニューの1つです。Googleの機械学習システムによりアプリの販売戦略やプロモーションを行うため、利用に際して集客の知識は不要です。また、広告のクリエイティブ作成や入札単価の運
AIエージェントは何から取り組む？社内取り組み紹介 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは！AIソリューショングループの太田です。 このコラムでは生成AIエージェントは知っているが、何から始めるべきか分からない方向けに、生成AIエージェントを使った問い合わせ対応の取り組みを紹介します。 さらに、私たちの生成AIエージェント開発の失敗談や工夫点も紹介しています。 みなさんの今後の開発や検証の参考になれば幸いです。 生成AIエージェントとは？ 生成AIエージェントは何ができますか？ 最初におすすめの検証 電通総研の取り組み紹介 問題設定：ヘルプデスクの一次回答 挑戦的なポイント 開発に利用したもの 活動１）エージェントのワークフローを準備 活動２）評価データセットでの精度検証と課題の洗い出し 活動３）ナレッジのドキュメント化 活動４）各LLMの観測範囲のチューニング 活動５）計画のプロンプトエンジニアリング 活動６）ツール呼び出しのチューニング 活動７）振り返りのプロンプ
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
Domain Event
目次 概要 この記事の内容 対象読者 注意事項 前提知識 定義 用途 モデリング 不変性 独立性 汎用情報 個別の情報 Versioning 実装 前提 フレームワーク Domain Eventの処理 型定義 interface DomainEventEnvelope Enum Domain Eventの内部通知 staticなEvent Publisherを用意してAggregateがPublisherを呼び出す 実装例 AggregateのCommandの返り値としてDomain Eventを返す 実装例 Aggregateで保持してGetterで取り出す 実装例 永続化と外部通知 要件 永続化 外部通知 まとめ 参考文献 概要 この記事の内容 Domain Eventは非常にシンプルな概念かつ強力なモデリングパターンです。 モデリングにおいては直感的に扱うことが可能ですが、実装をする
Terraform x GitOps | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは！TIG コアテクの川口です。 こちらは、 Terraform 連載 の6日目の記事になります！ 今回は Terraform x GitOps について調査しました。 Terraform x GitOps?そもそも Terraform x GitOps とはなんぞやということからですが。 まず GitOps という概念は、 Weaveworks 社によってはじめに提唱されたもの です。 主に Kubernetes リソースを管理する文脈で登場した概念で、4つの主要な原則として以下のように定義しています。 #1. Declarative: The entire system has to be described declaratively ~ システム全体を宣言的に記述する。~ #2. Versioned and immutable: The canonical desi
Cloud Run Integrations で Memorystore for Redis にかんたんに接続する + α
2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした一人アドベントカレンダーを一人で開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や、Cloud Run でよく使う構成などを実際の使い方と一緒にご紹介しています。 15日目は Cloud Run と Memorystore for Redis のインテグレーションについてご紹介します。 Cloud Run の概要は技術評論社さまのブログ「gihyo.jp」に寄稿した記事で解説していますのでこちらもぜひご覧ください。 Memorystore とは Memorystore はインメモリ サービスのマネージド サービスです。キャッシュ エンジンを提供するスタンダードな OSS である Redis クラスタ、Redis、Memcached と 100% 互換性のあるインメモリ サービスを構築でき、アプリケーションのキャッシュ レイヤ
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