脅威分析の手法によりウェブサーバーにウイルス対策ソフトが必要かを検証する
ウェブサーバーにウイルス対策ソフトを導入していますか? ウェブサーバーにウイルス対策ソフトは必要なのか否か、脅威分析の手法により分析した例を示します。 この動画でお伝えしたいこと ・ウェブサーバーにウイルス対策ソフトは必要か ・脅威分析の手法により、ウェブサイトとウイルス対策ソフトの関係を分析します ・ウェブサイトにウイルス対策ソフトを導入すべきケース 単にウイルス対策ソフトが必要かどうかにとどまらず、脅威分析についての入門的かつ実践的な説明にもなっていると思います。 スライド https://www.slideshare.net/ockeghem/anti-virus-on-web-server ------------ ■EG セキュアソリューションズ株式会社 https://www.eg-secure.co.jp/ ■お仕事の依頼はこちらから https://www.eg
MSC03-J. センシティブな情報をハードコードしない
パスワードやIPアドレス、暗号化鍵等センシティブな情報をハードコードすると、それらの情報を攻撃者に晒してしまう可能性がある。クラスファイルにアクセスできる者であれば誰でも、クラスファイルを逆コンパイルし、センシティブな情報を取り出すことができる。したがって、プログラムにセンシティブな情報をハードコードしてはならない。 また、センシティブな情報をハードコードしてしまうと、その変更に応じてコードを管理する必要が増す。たとえば、実運用中のプログラムにハードコードしたパスワードを変更するには、パッチを配布が必要となる[Chess 2007]。 違反コード 以下の違反コード例では、String クラスのオブジェクトにサーバのIPアドレスをハードコードしている。 class IPaddress { String ipAddress = new String("172.16.254.1"); publi
The Twelve-Factor App （日本語訳）
はじめに 現代では、ソフトウェアは一般にサービスとして提供され、Webアプリケーション や Software as a Service と呼ばれる。Twelve-Factor Appは、次のようなSoftware as a Serviceを作り上げるための方法論である。 セットアップ自動化のために 宣言的な フォーマットを使い、プロジェクトに新しく加わった開発者が要する時間とコストを最小化する。 下層のOSへの 依存関係を明確化 し、実行環境間での 移植性を最大化 する。 モダンな クラウドプラットフォーム 上への デプロイ に適しており、サーバー管理やシステム管理を不要なものにする。 開発環境と本番環境の 差異を最小限 にし、アジリティを最大化する 継続的デプロイ を可能にする。 ツール、アーキテクチャ、開発プラクティスを大幅に変更することなく スケールアップ できる。 Twelve-F
「WebAPIにアクセスするためのパスワード」は、一般的にどのような形でどこに保存すべきですか？
環境 Python 3.6 requestsモジュール 現状 自分のローカルマシンからWebAPI Xにアクセスして、情報を取得したいです。 WebAPI Xには仕様は以下の通りです。 認証が必要。 認証するには、Login用のAPIを実行する。 Login用APIには、LoginIDとPasswordを渡す。 WebApiへのアクセスには、Pythonのrequestsモジュールを使っています。 WebAPIにアクセスするツール（Pythonスクリプト）は、今のところ自分しか使っていませんが、いずれは他の社員にも使ってもらえるようにしたいです。 問題だと感じていること パスワードは、以下のような設定ファイルconfig.iniに記述しています。 [login] id=xxx password=yyy config.iniは、Gitリポジトリにコミットしないようにしています（.gitign
Linux 作業手順書からべた書きパスワードをなくすシンプルなアイディア - Qiita
※ 2018/07/21 追記。 お読みいただきましてありがとうございます！ すみません、実はタイトルの割には「現在回しているイケてない運用をちょっとした工夫でサクッと改善する」ことを主眼としており、セキュリティのベストプラクティスではありません。。。 本稿の例で挙げているコマンドのリスクにつきましては、 注意 の項を追加しましたのでご参照ください。 公開当初は「10いいねくらいもらえたら嬉しいなー」と思っていた程度だったのですが、まさかここまでたくさんの方に読んでいただけるとは。。。 もっと内容を精査しておくべきだったと反省しております。。。 いいねやコメント等反応頂けるのはとても励みになります。ありがとうございます！ TL;DR 怖いですよね、セキュリティインシデント。 インフラ系でお仕事をしていると、 Linux にログインして操作する手順書を作る事が多くなります。手順書の中には認証
Bash-5.1 release available
Introduction ============ The first public release of bash-5.1 is now available with the URLs ftp://ftp.cwru.edu/pub/bash/bash-5.1.tar.gz ftp://ftp.gnu.org/pub/gnu/bash/bash-5.1.tar.gz and from the master branch of the bash git repository (http://git.savannah.gnu.org/cgit/bash.git/log/) and the usual GNU mirror sites. Bash is the GNU Project's Bourne Again SHell, a complete implementation of the P
開発で使ってる便利ツール - 書いたもの
この記事は CAMPHOR- Advent Calendar 2020 の23日目の記事です。22日目は れおまる さんの「ニキシー管の魅力 」でした。ニッチ！！！！(賞賛) CAMPHOR- Advent Calendar には初回の2014年から参加していて7度目の参加になります。 今回は普段の開発で便利に使っている周辺ツールを紹介します。他人の開発風景を見ていると色んな発見があって面白いので、自分の環境もコンテンツになるかもと思って書きました。他の人の記事も見てみたいのでよかったらみんな書いて。 ※macOS を普段使いしているので macOS 用のアプリケーションも多く含みます。 Alfred ウィンドウのサイズと位置をコントロールするやつ アクティブなアプリケーションを切り替えるやつ 絵文字を入力するやつ スニペットを素早く入力するやつ Slack のステータスに今やってることを
その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層
Deep Learningの各種タスクにおけるベンチデータセットとデータ数をまとめた - Qiita
ABEJAアドベントカレンダー2020の19日目の記事です。 この記事は何？ 結局AIって何個データ必要なの？ってよく聞かれると思います。 そんなん知るか この記事では、ある程度精度が出ている既存のタスクにおいて、どんなデータを、どのくらいの量与えているかを調べた結果です。ちなみに、僕自身、すべてのタスクを扱ったことがあるわけでは無いので、ほぼ一部適当な部分もあるかと思いますが、ご容赦ください。あと、このデータが入ってないよ！ってツッコミも歓迎です。 あと、技術は常に進んでいるので、ちゃんと最新技術を追っておけば、より少ないデータで良い結果を出すことが出来ないこともない。が、最新技術とはいえ銀の弾丸ではないのが通常で、例えlightweightGANがでたからと言って、100枚で学習できます！とか勝手に広がると困っちゃう。色んなタスクにおいて、まぁ大体どんなタスクも一般的にはこんなもんよっ
新卒１年目が荒れ果てた開発環境に１年間でCIを導入し単体テストを布教した話 - Qiita
この記事は 「Develop fun!」を体現する Works Human Intelligence Advent Calendar 2020 21日目の記事です。 昨日の記事は@sparklingbabyさんのStream API がもっとわかる記事でした。 あらすじ 私は2019年にWorks Human Intelligence（正確には分社前の会社）に新卒入社し、 19年10月からプロダクト開発部門に配属され、SETエンジニアとしてとある製品のJava開発環境の改善に取り組んでいます。 ざっくりとプロダクト開発を紹介するとこんな感じです。 3万クラス程度ある大規模Java Webアプリケーション 開発環境はEclipseを使用 開発者のOSはWindowsのみ Before 私が開発チームに参加した時点では 部門として新規開発に注力しており、足下の環境改善をやる担当者がおらず、 い
2021年版Pythonの型ヒントの書き方 (for Python 3.9) | フューチャー技術ブログ
Pythonに型ヒントが入ってからしばらく経ちます。型ヒントの立ち位置も、なんでもできるアノテーションとして導入されましたが、型ヒント以外の用途はあまり育たず、型ヒントが中心になり、PEPや仕様もそれに合わせて変化したり、より書きやすいように機能が追加されてきました。 本エントリーでは、Python 3.9時点での最新情報を元に、現在サポート中のPythonバージョン（3.6以上）との互換性の情報も織り交ぜながら、最新の型ヒントの書き方を紹介します。 本エントリーの執筆には、Pythonの型の有識者の@moriyoshi、@aodag、@tk0miya にアドバイスをもらいました。ありがとうございます。 環境構築Visual Studio CodeVisual Studio Codeの場合は、事前にどのインタプリタを利用するかを設定しておきます。その環境にインストールします。venvを使う
Rust なのか Go なのか | 民主主義に乾杯
# Rust なのか Go なのか ひとりごと。色々、漁ってると、こんな雰囲気。 並列処理で もっと高速に書きたい → Go Go で大事なのは → goroutine ガシガシ書き込んで もっと高速に書きたい → Rust Rust で大事なのは → 所有権 # 1. 概観 Go と Rsut は全く用途が違うそうです。なので、 自分の用途に合わせて選ぶことになるかなと思いますが... Indeed! — Go (@golang) July 25, 2019 Go は文法がとてもシンプルです。 誰が書いても同じようなコードになるようなことを意識しているのかなと思われます。 それが元でよく Go を貶す記事が見受けられます。 Rust はコードが複雑になっても、ガシガシ書き込むような感じらしいです。その分だけ Go よりも高速に動作します。 Rustと競合？ - Goへの誤解について (o
Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち！？ (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
MuZero: Mastering Go, chess, shogi and Atari without rules
Research MuZero: Mastering Go, chess, shogi and Atari without rules Published 23 December 2020 Authors Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Thomas Hubert, Karen Simonyan, Laurent Sifre, Simon Schmitt, Arthur Guez, Edward Lockhart, Demis Hassabis, Thore Graepel, Timothy Lillicrap, David Silver In 2016, we introduced AlphaGo, the first artificial intelligence (AI) program to defeat humans at th
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GitHub - wulkano/Kap: An open-source screen recorder built with web technology
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Azure Blob Storage vs File Storage | Serverless360
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