When Lightning Strikes Thrice: Breaking Thunderbolt 3 Security By Björn Ruytenberg Thunderspy targets devices with a Thunderbolt port. If your computer has such a port, an attacker who gets brief physical access to it can read and copy all your data, even if your drive is encrypted and your computer is locked or set to sleep. Thunderspy is stealth, meaning that you cannot find any traces of the at
持ち込まれた検体をPCR検査で調べる検査員ら=東京都新宿区の東京都健康安全研究センターで2020年4月16日、長谷川直亮撮影 新型コロナウイルスに感染後、いったん陰性が確認されながら再び陽性となった人が少なくとも17道府県で計37人(11日現在)いることが毎日新聞の調査で分かった。再陽性は世界各地で起きているが、ウイルスの特性について未知の部分が多く、原因は分かっていない。厚生労働省は、陰性が確認された後も4週間程度は健康観察を続けるよう求めている。 複数の専門家によると、再陽性は①体内に残るウイルスが微少なため陰性結果が出たが、その後ウイルスが再び活性化した(再発)②ウイルスにまた新たに感染した(再感染)③誤判定(偽陰性や偽陽性)――などが考えられる。
The author selected the COVID-19 Relief Fund to receive a donation as part of the Write for DOnations program. Introduction A buffer is a space in memory (typically RAM) that stores binary data. In Node.js, we can access these spaces of memory with the built-in Buffer class. Buffers store a sequence of integers, similar to an array in JavaScript. Unlike arrays, you cannot change the size of a buff
一般社団法人コード・フォー・ジャパン(以下「Code for Japan」)において、この度、有志のエンジニアらによる開発を取りまとめてまいりました接触確認アプリ(呼称「まもりあいJAPAN」)に関する解説と、併せて、今後これとは別途、日本国内において公的な導入が予定されている接触確認アプリにおいて備えられるべき仕様等に関する提言を行う場を設けさせていただきますことを、ご案内いたします。 去る本年5月8日、厚生労働省からの発表にもありました通り、新型コロナウイルス陽性判定者との濃厚接触ほか各種関連情報を迅速に通知するスマートフォンアプリ(以下「本アプリ」)が、日本におきましても公的に導入されることが正式に決定されました。 Code for Japan といたしましては、上述の経緯を受け、弊団体としての一定の役割を果たしたものと認識しつつ、引き続き、これまで各専門家や関係各機関からのヒアリン
【追記 :5月11日21時50分】 「500万件のツイートは、そのほとんどがスパムツイートにより水増しされたもので、実際のツイート数ははるかに少ないという疑惑がある」旨の指摘を受け、再調査した結果について追記します。 調査に使用したSNS分析ツール(BuzzSpreader Powered by クチコミ@係長)のスパムフィルタをオンにして、該当ハッシュタグのツイート数の増減を比較したところ、フィルタオフ時には「51万3155件」(10%サンプリングのため、実数はその約10倍ある)だったのに対し、フィルタオン時のツイート数は「48万8175件」(同10%サンプリング)でした。結果、スパムと判定されたのは「約4.87%」でした。 同ツールのスパムフィルタでは、アフィリエイトやアプリによる自動投稿や、ツイート内容のほとんどがURLや同じ様な内容の繰り返しであるツイートをスパムと判定して排除しま
たった1人で始めたTwiterデモ「#検察庁法改正案に抗議します」が900万ツイート越えのトレンドになり、芸能人や著名人の方まで参加する史上最大規模のオンラインデモに。なぜ私がこの投稿をするに至ったのか、その経緯とハッシュタグに込められた思いなどを記しておきたいと思います。 自己紹介私は30代の会社員で、広告制作の仕事をしています。ずっと仕事一筋で政治に無関心な人生を送ってきました。2年前くらいから日本で女性として生きるしんどさを感じてフェミニズムに興味を持つようになり、Twitterで発信を始めました。現実世界にフェミニストの友達もいないので、Twitterはフェミニストさん達とつながる貴重な場でした。普段から女性の権利や社会問題について話しているので、政治の話をしても全く空気が壊れないコミュニティです。 コロナで初めてちゃんと国会を見た 国会を真面目に見始めたのは最近のことです。マスク
このところ急に注目を集めているマイナンバーカード。10万円の特別定額給付金のオンライン申請にはマイナンバーカードが必須となるためだ。 早々にオンライン申請を済ませた人をSNSで見かけるたび、なぜ取得していなかったのかと思うこともあったが、これまで特に必要になるシーンがなかったのが正直なところ。 マイナンバーカードの取得率は約15%程度だという。今回のことで急速に取得率が上がっていると思うが、実はまだ持っている人のほうが少ないものだったのだ。 そうした中、追い打ちをかけるかのように住民にマイナンバー(個人番号)を知らせるための紙製のカードである「通知カード」が、5月下旬に廃止されるとの発表があった。ただし、当面の間は、通知カードに記載された氏名、生年月日、住所などに変更がない限り、引き続き通知カードをマイナンバーを証明する書類として使えるという。 マイナンバーカード、4つの申請方法 マイナン
How to Read a Paper Version of February 17, 2016 S. Keshav David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo Waterloo, ON, Canada keshav@uwaterloo.ca ABSTRACT Researchers spend a great deal of time reading research pa- pers. However, this skill is rarely taught, leading to much wasted effort. This article outlines a practical and efficient three-pass method for reading research
その結果、この男性が長時間滞在した梨泰院のナイトクラブ「キング(King)」を中心にコロナ感染者が続出し、5月11日現在で計79人の感染者が発生したのだ。 「ブラック睡眠部屋」とは? さらに今回のクラスターへの対策を複雑にしているのは、その20代男性が歩き回ったクラブのうち、「キング」など3カ所が、いわゆる「ゲイ・クラブ」だったことだ。 このため、クラブの利用者がアウティング(本人の望まないカミングアウト)を恐れ、防疫当局の調査に応じないケースが続出している。防疫当局によると、約5500人のクラブ利用者のうち2000人ほどが虚偽の連絡先を残し、連絡が取れていない状態だという。防疫当局は、携帯電話会社とカード会社にデータの提出を要請し、警察からも協力を得てクラブ利用者全員を捜し出して検査を受けさせる方針だが、現状は厳しい。 「感染した男性が訪れた当日のクラブ内部映像」とされて流布された動画(
漫画やアニメだとどうしても「ヒロインになりやすいヒロイン像」というのがあるけど、 エロゲはそれぞれに個性の違う複数のヒロインを主役にしたオムニバス的な構造だから、 新しいヒロイン像、新しい物語類型が、エロゲの中で生まれていったんだよ。 それまではサブヒロインに甘んじていたようなキャラ設定でもフィーチャーされるようになった。 90年代はいまのオタク向けの物語類型が出始めた頃だけど、それがエロゲによって大量生産されて、 これまでに見たことがないような物語が一気に生まれてきたイメージだな。 あと、文章+絵+音楽で数十時間の完結した物語を一気に読ませるっていうのも特徴だよな。 深夜に何時間もひたすらエロゲやってると妙な没入感があってな。 切れ目がないから鬱展開とかもやりやすいし、タイムループみたいな回りくどい構成にも向いてる。 大長編だからこそ出来る新しいストーリーってのはあったと思うよ。 あと、
5月8日から,突然 #検察庁法改正案に抗議します というタグがトレンド入りしました. どのくらいの量ツイートされたのかを見てみると,5月8日20時から5月11日15時までの間に,リツイートを含めて4,732,473件,リツイートを除くと,564,797ツイート,拡散に関わったユーザは588,065アカウントでした. 1時間ごとのツイート数を見るとこんな感じ. なんでこんな爆発的に広まったんでしょうか.これだけ広まると,逆にボットとかスパムの影響じゃないの?と考えてしまうのがソーシャルメディア研究者の基本です. というわけで,調べてみましょう. 早速データを収集します.今回は周辺データも見ようということで,「#検察庁法改正案に抗議します」だけじゃなくて,「検察庁」「定年延長」「三権分立」でデータを収集しました. ツイートしたのはボットだったのか?まず最初に疑われるのが,ボットが大量にRTした
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