昨今、ITシステムのセキュリティ対策は重要な課題だ。セキュリティを適切に確保しておかなければ、業務に支障がでるだけでなく、クラッカーに踏み台として利用されてしまい、知らないうちに加害者になってしまう危険性もある。ほとんどのITシステムは、ネットワーク化されているため、ネットワークのセキュリティ対策は特に重要になる。ネットワークのセキュリティ技術にはさまざまなものがある。内部ネットワークへの不正侵入を防止するための技術として、有効なセキュリティ技術がIEEE802.1Xによる認証だ。 本稿では、2回構成でIEEE802.1Xの目的やその仕組みと、NETGEAR社のスイッチを利用したIEEE802.1Xの設定を解説する。 内部ネットワークのセキュリティ対策の重要性 ネットワークのセキュリティ対策というと、インターネットとの境界部分に注目が行きがちだ。インターネットには、悪意を持つユーザも存在し

いまや企業に不可欠なインフラとなった無線LAN。ケーブルに縛られず快適なデータ通信を実現してくれる無線LANだが、その認証設定を間違えると取り返しのつかない事態に陥る。前回はプリシェアードキー(PSK)のリスクと、MACアドレス認証が無線LANにおいては用をなさないことを説明した。今回は、企業無線LANの標準であるエンタープライズ認証について理解を深めていきたい。 企業無線LANには「WPA2エンタープライズ」を 無線LANには、家庭向けとして広く利用される「WPA/WPA2パーソナル」と、企業向けで利用が推奨されている「WPA/WPA2エンタープライズ」がある。なお、WPAとWPA2の違いは暗号化にTKIPを用いるかAESを用いるかの違いだ。本稿ではAESによるWPA2の利用を前提とする。 WPA2パーソナルは、接続先となるアクセスポイント名を示す「SSID」と、「PSK(Pre-Sha

スマートフォン、タブレットといったスマートデバイスは、当たり前のものとなった。個人利用が先行してきたこれらのデバイスは、今、企業においても急速に導入が進んでいる。スマートデバイスの企業利用を考える時、情報システムへのアクセスの主役は、無線LANになるだろう。 機密情報が日常的にやり取りされる企業業務において、無線LANにはしっかりとしたセキュリティレベルが求められる。そこで、本稿では無線LANのセキュリティのポイントについて改めて解説していきたい。 主な無線LANのセキュリティリスク 無線LANに対する主なセキュリティ上のリスクとしては、以下が挙げられる。 データの盗聴 不正侵入 無線LANのセキュリティリスクとして、まず、思い浮かべるのはデータの盗聴だろう。無線LANの電波は空気中に拡散する。その電波を傍受することで無線LAN上を流れている情報を記録しておくことができる。有線LANに比べ

あるポートへの通信をSSHで暗号化し、他のサーバーのポートへと転送する技術が「SSHポート転送」です。SSHポート転送は「ポートからポートへトンネルを通るようにデータが転送される」ことから、「SSHトンネル」とも呼ばれます。便利な技術ではありますが、「どっちのポートを転送するんだっけ……？」と、SSHトンネルを確立する方向に混乱してしまうこともしばしば。エンジニアのLinmiao Xu氏が、そんなSSHトンネルのイメージ図をコマンドとともにまとめています。 Visual guide to SSH tunnels https://robotmoon.com/ssh-tunnels/ ◆ポート転送の種類 SSHトンネルは、内部ネットワークにのみ公開されているサービスに外部からアクセスしたり、通信を暗号化したりする手段として知られています。一般的には、青色のローカルサーバーから、SSHサーバーを

Google、API管理プラットフォームの「Apigee X」発表。Cloud CDNで性能向上、機械学習でインテリジェントにデータ保護など Google Cloudは、これまで提供してきたAPI管理プラットフォーム「Apigee」の次期版となる新サービス「Apigee X」を発表しました。 10 capabilities to love for Apigee's 10th birthday: Real-time monitoring Tracking Measuring Analyzing Leader in the MQ for API Management Developer Portal Security $tization Microservices management Apigee X https://t.co/ilT4Ac4auQ — Google Cloud (@goog

ワークライフバランスという考え方の浸透や働き方改革、昨今ではリモートワークの急速な普及などの影響により、我が国の従業員の雇用形態は多様化が進行しています。 さまざまな人材が流動している状況に置かれることで、企業では契約書の締結などの機会も増えていることが現状です。このような状況で、注目されているのが『クラウドサイン』です。 クラウドサインとは、昨今提供されている電子契約サービスのうちのひとつで、電子契約サービス業界の中では高いシェアを誇っています。クラウドサインを利用すれば、手間のかかる契約書類の作成と印鑑の押印作業をクラウド上で行うことが可能になります。 クラウドサインにはさまざまな特徴がありますが、そのひとつに“印紙代がかからない”という大きなメリットあがります。 今回は、そんなクラウドサインの特徴やメリット、運用時の課題や解決法について、順を追って解説していきます。 クラウドサインの

ひとまずマウスを作ることにしました。 USB HIDとは そもそも HID とは Human Interface Device のことであり、人間がホストに対して情報を入力するためのデバイスを指します。身近な例だと キーボード マウス ジョイスティック がメジャーです。HID クラスを実装するには独自の HID Class Descriptor をコンフィギュレーションディスクリプタの一部として送る必要があります。 実際にコンフィギュレーション等が完了して、デバイスとして動くためには Report Descriptor を言うのを送ります。ここには押したボタンの情報や、マウスカーソルの移動情報が含まれるようです。 なお、HID の規格に関しては、USB.org の規格書を参考にしました。 USB CDC に比べてゴチャゴチャしていないので、全体像がつかみやすく、モヤモヤせずにデバイス開発が

藤井聡太新棋聖が誕生し、世間は大きく湧いている。 けれど、ここでは、番勝負で敗れた渡辺明二冠の話をさせてください。 羽生と藤井の間　渡辺明は、昨年このような発言をしたことがある。 「今の棋士は自分も含めて、歴史的には羽生と藤井の間、という位置づけになるんじゃないですかね」 （2019年2月27日付「日本経済新聞」夕刊） いつものようにニヒルな笑いを浮かべて、彼はあっけらかんとこのようなことを言った。 しかし、この発言は私にとっては結構な衝撃であった。渡辺明は、羽生の次は藤井の時代だ、自分は時代を作る棋士ではない、そう言ったのである。 この言葉の意味は、とてつもなく重い。 渡辺明は、紛れもない「天才」である。 中学生で棋士になり、20歳で将棋界の最高タイトル、竜王を獲得する。 玉を堅く囲い、針の穴に糸を通すような細い攻めを見事に通す。理路整然としたその将棋は、美しく、絶品である。 2008年

藤井聡太棋聖が瞬く間に二冠、そして八段となり、世間は大きく湧いている。 けれど、ここでは、番勝負で敗れた木村一基九段の話をさせてください。 悲願は実る将棋ファンをやっていて一番辛かった瞬間は、と問われれば、2016年の第57期王位戦七番勝負第7局を挙げる。このシリーズ、通算6回目のタイトル戦挑戦となった木村一基八段（当時）が、羽生善治王位を相手に3勝2敗と先行し、悲願の初タイトルに王手をかけていた。しかし、第6局、第7局と木村は連敗する。またしても、悲願の初タイトル獲得はならなかった。これで木村は、あと1つでタイトル、というところで8連敗を喫した。あと一つは、どこまでも遠い。 いつもは負けた後も気丈に振る舞う木村だが、この日は様子が違った。記者の質問に言葉が詰まる。言葉が、出ない。結局、言葉を発さないまま、木村は右手を小さく振って質問をさえぎった。8度目の正直。期するものはどれだけだったか

About the event: ML@Loft は AWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー/データサイエンティストのための、コミュニティイベントです。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、お悩み相談会形式で毎回活発な議論が行われています。 第1回は、プロダクションで "機械学習の運用" を考える際に出てくる悩みについて相談できる場を用意しました。はじめにファシリテーターから 10分ずつの自己紹介 LT と機械学習運用における課題を問題提起頂いた後、テーブルに分かれて、参加者全員参加型で、問題解決のディスカッション、ナレッジシェアを行います。 Who should attend 手を動かすことが好きな機械学習エンジニア、スタートアップ等で機械学習ワークロードを決定する立場にある方、AWS上で機械学習ワークフローを運用しているデベロッパー、データサイエンティス

機械学習の勉強とモチベーション 機械学習の扉を開いてみた・・のですが、いきなり数学が現れたりPythonが現れたりしてなかなか障壁が高そうな雰囲気です。でも、機械学習のさわりの部分すら知らないでいきなり数学から始めると、モチベーションがどんどん下がってきます。でも数学をわからないと先に進めない・・。 ということで、いやいや、とりあえず機械学習の超基本的なところをその道の達人から教えてもらう。また、こんなのは向いてないからねというアンチパターンも学ぶ。その上で、もし手を動かせるところまで来たらこんなことができるよ！という記事を集めてみました。 基本的な考え方を頭に入れるための資料 とりあえずこの2つの資料は繰り返し読んでおくと、次のステップでつまづきません。読みやすい記事なのでお勧めです。 一から始める機械学習 qiita.com 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目

世界初となる点字画面を搭載した視聴覚障がい者向け Android タブレット「BLITAB」開発中、価格500ドル（約56,000円） Braille Android Tablet BLITAB オーストリアのベンチャー企業 BLITAB、世界初となる点字画面とタッチパネルディスプレイを搭載した Android タブレット「BLITAB」開発。2014年より開発が進められていた製品で、2017年内に発売予定。価格500ドル（約56,000円）程度。 ■ スペック OS: Android (バージョン不明) ディスプレイ: 点字画面 + マルチタッチ TFT 液晶 センサー: Gセンサー, NFC 外部端子: microSD, USB, microUSB, 3.5mmオーデオジャック バッテリー: 容量不明 (1日8時間使用で5日間駆動) その他: パーキンス式点字キーボード機能搭載 ※ 開

１．AutoKeras:GoogleのAutoMLの対抗馬のまとめ ・AutoMLのベータ版は$20/hの料金でこれは他のクラウドービスよりかなり高い ・AutoKerasはNASを改良したENASを使い同等の性能をフリーソフトウェアで実現できる ・Keras以外でもENASを使ったフリーソフトウェアは存在するので代替案を知っておく事は大事 ２．AutoKerasとは？ 以下、towardsdatascience.comより「AutoKeras: The Killer of Google’s AutoML」の意訳です。 Google AIは、AutoMLのベータ版をついにリリースしました。AutoMLは、一部の人がディープラーニングの使い方を完全に変えると言っているサービスです。 GoogleのAutoMLは、一連のクラウドソフトウェアから構成される新しい機械学習ツールです。これはNAS(

Googleは米国時間4月10日、「Google Cloud Next」カンファレンスで、多くの人工知能（AI）ツールやスマートアナリティクスツールについて発表した。文書に基づくデータ構築や在庫予測といった一般的なビジネス上の課題にAIを応用することにフォーカスしたものだ。 Googleはまず、ベータ版の「AI Platform」を発表した。これは、エンドツーエンドの開発プラットフォームで、機械学習プロジェクトでチームのコラボレーションを支援する。開発者やデータサイエンティスト、データエンジニアが、「Cloud Console」内の共通のダッシュボードからモデルの共有や訓練、ワークロードのスケーリングを実行できるようにする。 さらにGoogleは、2018年に発表した機械学習モデルの構築を自動化するソフトウェア「Cloud AutoML」のアップデートを発表した。 今回Googleは、構造

はじめに AutoMLのライブラリ H20.ai Auto-Keras AutoSklearn hyperas AutoMLとは 機械学習で生ずる作業 AutoMLの役割 ハイパーパラメータ探索 モデルの選定 特徴選択 AutoMLとは 追記 はじめに AutoMLなんてものがこんなにも世の中に出てきているなんて、本当に最近知りました。個人的に商用でAutoMLの存在を把握していたのは「DataRobot」と「Google Cloud AutoML」くらいだったのですが、今はオープンソースソフトウェアとしてもいくつか出ているみたいで、先日「autokeras」なんていうものがあると知りました。 今更ですが、autokeras なんてあるんですね。 これはきっと、Kerasの高レベル感をめいいっぱい活かしたAutoMLの実装に違いない。と思ってリポジトリ行ったら import torch っ

2018年9月にサンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next ’18において、「Cloud AutoML Vision」のBETAリリースが発表されました。 Cloud AutoML Visionは、機械学習に関する高度な知識を持たずとも独自の画像認識モデルを作れるサービスとなっており、AIの民主化を掲げるGoogle Cloudを象徴するサービスとして注目が高まっています。 本当に高度な機械学習知識を持たずとも画像認識モデルが作れるのか、全くプログラミングができない私が実際にCloud AutoML Visionを使ってモデルを作ってみました。 1.AutoML Visionは簡単に独自の画像認識モデルが作れるサービス Google Cloudの画像認識サービスとして「Vision API」というサービスが既に提供をされています。Vision APIは簡単に画像認識技術

この記事を開いたあなたは、2話題となったサービスについて知りたいと思っているのではないでしょうか。 知らないうちに画期的なサービスが開発され、ベンチャー界隈で注目を集めたサービスが多くあります。 ここでは、密かに話題となったサービスを1日かけて調査した結果をご紹介します。 以下9つのジャンル別に50個ご紹介します 仕事効率化 デザインサポート 〇〇代行 シェアリングエコノミー マッチング 動画配信 ライフスタイル 旅行 その他 最後まで読めば、2018年にリリースされたヒットサービス全て網羅することができ、時代の流れを掴めるでしょう。 ぜひ、参考にしてみてください。 仕事を効率化するサービス9選 1.Sunsama Sunsamaとは、カレンダー上で仕事のタスク管理ができるオンラインサービスです。 Sunsamaでは、スケジュール管理をするだけではなく仕事内容のタスク管理まで、看板式のUI