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2023年5月30日のブックマーク (4件)

  • エンジニアのための刑事事件対策まとめ - Qiita

    こんにちは。モロと申します。 実は数年前警察のお世話になり、数年裁判等をやって、昨年晴れて無罪放免となったのですが、そういえばその後どこにも情報をまとめていなかったことに気が付きました。 正直にいうとまったく気の進まない作業ですし、数年間これにかかりきりだったこともあり「わざわざまとめなくても誰でも知ってることでは……?」みたいな気持ちもあります。 とはいえ冷静に考えると大抵の人は一生関わり合いになることのない知識で、お世話になった界隈に対して何も残さないのも不義理という感じがしたため遅ればせながら筆を執らせていただきます。 はじめに 当記事は、実際に警察のお世話になり、数年間弁護士の方にご指導いただきはしたものの、あくまで法律の専門家でも何でもない一エンジニア(というか多少エンジニアリングをかじったデザイナー)によるもので、第三者による監修等もなされていません。 実体験に基づいて少しでも

    エンジニアのための刑事事件対策まとめ - Qiita
    field_combat
    field_combat 2023/05/30
    Coinhiveの人。とにかく弁護士呼べとのこと
  • 他人のTカードを乗っ取れる脆弱性が隠蔽されている話

    3行でまとめるとモバイルTカードアプリには「Tカードを探す」から、公知な情報をもとにアカウントを復元できる機能がある 記入した電話番号から発信者番号通知しつつ「着信認証」という株式会社オスティアリーズのSaaS (曰く3億人以上に使われているらしい)に電話をかけることで認証される ところが、「着信認証」には発信者認証を迂回できる脆弱性があり、株式会社オスティアリーズは認識していながら顧客企業(CCC含む)に隠蔽していた。CCC以外にも使われている株式会社オスティアリーズの「着信認証」が脆弱性を以前から認識していながら隠しているのが悪いと思うが、CCCからは一切回答をいただけなかったため、このタイトルにした 証拠動画080-1234-5677というありえない電話番号をもつアカウントを同様の手法で用意して、それをのっとるデモ動画 https://streamable.com/z99sw0 (動

    他人のTカードを乗っ取れる脆弱性が隠蔽されている話
  • 文字と行間の大きさは何が良い?読みやすさとKPI両立への挑戦

    ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、デザイナーの鈴木です。CTO室でユーザインタフェースの研究開発を行っています。 みなさんはスマートフォン向けのアプリケーションやWebページを作成する際、文字と行間の大きさをどうしたらよいか迷ったことはないでしょうか? 私たちはこの疑問を明らかにするためにクラウドソーシングを用いた大規模な実験を実施し、どんな大きさの組み合わせが適切であるか定量的・定性的な分析を行いました。記事ではこの実験と分析の結果について述べ、さらにこの知見をヤフーニュースに適用した結果どのような貢献が見られたかお話しします。 予備実験 読みやすさに影響を与えうるフォントプロパティはさまざまなものが考えられます。私たちはその中から文字と行間の大き

    文字と行間の大きさは何が良い?読みやすさとKPI両立への挑戦
    field_combat
    field_combat 2023/05/30
    17px × 1.6
  • 【VRChat】テクスチャのインポート設定によるVRAM最適化 - Qiita

    Developer Updateによると、アバターのパフォーマンスランクにVRAM容量が追加されるようです。これはTwitterで雑につぶやいていた話について備忘録ついでにまとめたほうが良いなということでまとめました。この記事はアバターでの話を中心に書いていますが、ワールドについても当てはまる部分が多いです。長々と書いているので要点だけ知りたい場合はまとめだけご覧ください。 テクスチャのインポート設定 解像度を下げる 当たり前ですがここで挙げているテクニックの中で効果が最も大きいです。解像度が1段階上がるだけで容量が約4倍になるのでできる限り小さくしておきたいです。以下は解像度のギリギリを攻めるときの私なりの考え方です。 解像度は基的に2048以下にする など目立たない部分は更に攻めて512などにする マスクテクスチャは128のようなかなり低い解像度まで下げても気にならない場合も多い

    【VRChat】テクスチャのインポート設定によるVRAM最適化 - Qiita