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データに関するnegima1976のブックマーク (9)

  • Twitterから流出したとみられる約2億件のデータについてまとめてみた - piyolog

    2023年1月5日以降、2億件を超えるTwitterアカウントのデータを公開したと主張する投稿がハッカーフォーラムで行われていたことを複数の報道機関が報じました。*1ここでは関連する情報をまとめます。 自分が影響を受けたのかを確認するには 約2億件のデータに自分のメールアドレスが含まれているか(影響対象か)はHave I been pwnedを使って確認することが可能。 メールアドレス入力後に「pwned?」をクリックし、「Twitter (200M)」と表示された場合は、今回のデータに含まれている。(それ以外のリークに含まれていた場合は別のリーク情報も表示される。) メールアドレスがリークデータに含まれていた場合にTwitter (200M)が表示。 Twitter APIの脆弱性より流出したデータと主張 Twitter APIに第三者が他人のアカウント情報を取得できる脆弱性が2021年

    Twitterから流出したとみられる約2億件のデータについてまとめてみた - piyolog
  • レジャー白書2022が個人的に衝撃的だった

    たまたま見かけたレジャー白書(7,700円税込)を読んだんだけど、かなり衝撃的だった。 ■何が衝撃的だったか? 余暇の人口が激減している。 それも特定の分野に限らず、ほぼ全てで。 ■例えば何が激減してるの? ※2012年→2021年 ※単位:すべて「万人」 ・屋内の趣味 囲碁:400→150 ビリヤード:460→210 写真:2150→1070 陶芸:250→110 お茶:300→150 ・スポーツ ジョギング:2450→1820 卓球:830→540 サッカー:570→360 バスケ:390→290 他にもたくさん書かれているんだけど、ほぼ全てで人口が減っている。 ■なぜ減少しているのか? 詳しく書かれていないけど、推測としてスマホだろうと。 スマホに関してはなぜかほぼ書かれていない。 唯一「動画鑑賞:3420→3690」がおそらくスマホだろう。 これは人口が増えている数少ない趣味。 ■

    レジャー白書2022が個人的に衝撃的だった
  • 結果報告:Publickey読者調査2021。読者の中心は40代のITエンジニア。JavaScriptやLinuxやAWSに仕事で関わり、RustやPotgreSQLに興味

    結果報告:Publickey読者調査2021。読者の中心は40代ITエンジニアJavaScriptLinuxAWS仕事で関わり、RustやPotgreSQLに興味 Publickeyでは読者調査を2021年8月31日から9月11日までの約2週間行い、892名の読者から回答をいただきました。ご協力いただいた皆様にお礼申し上げます。ありがとうございました。 ここでは、その読者調査の結果概要を報告します。 40歳前後のIT企業に勤めるプログラマやプロジェクトリーダーが読者の中心 読者の年齢層は40代前半が最も多く、30代後半がそれに続いてます。社会や組織の中心となって働いている世代にたくさん読んでいただいているようです。 読者の主たる業務について。51%はプログラマやSE、製品開発など、ITの現場で働く方々。次に多いのが、プロジェクトリーダーや情報部門長などの技術管理職でした。読者の中

    結果報告:Publickey読者調査2021。読者の中心は40代のITエンジニア。JavaScriptやLinuxやAWSに仕事で関わり、RustやPotgreSQLに興味
  • マッチングアプリ「Omiai」会員情報管理サーバーへの不正アクセスについてまとめてみた - piyolog

    2021年5月21日、ネットマーケティングは同社が運営するマッチングアプリ「Omiai」の会員情報の一部が不正アクセスにより、流出した可能性が高いと発表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 171万件の年齢確認書類画像が流出 www.net-marketing.co.jp 不正アクセスを受けたのはOmiaiの会員情報を管理するサーバー。意図しない挙動がサーバー上で確認され、その後内部点検から不正アクセスの痕跡を発見。 流出した情報は法令で確認が義務づけられた年齢確認書類の画像データ。通信ログ分析から数回にわたり画像データが外部へ流出したと判明。流出した画像データの約6割は運転免許証で、画像データの暗号化も行っていなかった。*1 当初流出の可能性と公表していたが、8月11日の第三報では流出が確認されたことを公表した。 流出アカウント件数 171万1756件 (会員累計数は20年9月末

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  • クラウドは、データを完全削除したくてもハードディスクを物理破壊してくれない。どうする? AWSが説明

    神奈川県庁が富士通リースから借りていたサーバのハードディスクが不正に転売された結果、膨大な個人情報などが漏洩した事件が起きました。これをきっかけに、ハードディスクなどのストレージをいかに安全に破棄すべきか、という点に世間の関心が高まっています。 オンプレミスで使われていたストレージであれば、ハードディスクやSSDなどの媒体を取り出して物理的に破壊することで、データを第三者が読み出し不可能な状態になったと確認できます。 クラウドではどうでしょうか? クラウドのストレージに保存したデータを削除した後、これが第三者によって完全に読み出しできない状態にしようと、クラウドに対して「ストレージを物理的に破壊してほしい」といったリクエストは、(特殊な契約でも結ばない限り)できません。 クラウドでは基的に、自分が使わなくなったストレージはリソースプールに戻り、別のユーザーに割り当てられ、再び使われること

    クラウドは、データを完全削除したくてもハードディスクを物理破壊してくれない。どうする? AWSが説明
  • 「世界最悪級の流出」と報じられた廃棄ハードディスク転売事案についてまとめてみた - piyolog

    2019年12月6日、インターネットオークションで落札したハードディスクから行政文書とみられるデータが復元されたと報じられました。その後の調査でこのハードディスクはリース会社が委託した処理業者の従業員が転売して事実が明らかになりました。第一報を報じた朝日新聞は今回の流出事案を「世界最悪級の流出」と表現しています。ここでは関連する情報をまとめます。 発端は落札者のデータ復元 IT会社の男性が仕事で使うためにネットオークションで中古のHDDを落札。 使用しようとしたところ、エラーメッセージが表示されたため過去の経験からHDDのデータを確認。 復元ソフトを用いてデータサルベージを実施し、神奈川県の公文書情報とみられるデータを発見。 同じ出品者から同じ製造元のHDDが他にも出品されていたことからその後も落札した。 朝日新聞を通じて神奈川県へ情報提供し事案が発覚した。 以下は関連する出来事を整理した

    「世界最悪級の流出」と報じられた廃棄ハードディスク転売事案についてまとめてみた - piyolog
  • NTTデータ子会社のクラウドが壊滅、ストレージのバグで戸籍や税務などのデータ全消失 : 痛いニュース(ノ∀`)

    NTTデータ子会社のクラウドが壊滅、ストレージのバグで戸籍や税務などのデータ全消失 1 名前:ベスタ(茸) [US]:2019/12/05(木) 17:18:57.47 ID:yztuQHN80 日電子計算株式会社(通称:JIP)とは、NTTデータの子会社、いわゆる「デー子」である。 概要 1962年に日証券金融株式会社の電算室が独立し「日電子計算」として分社化するかたちで設立された。 2012年にNTTデータにより公開買付(TOB)が行われ約100億円で買収された。 この買収は「NTTデータは銀行業には強いが証券業には弱い」というのを補うためだとしている。 2019年12月4日午前11時ごろ、同社が運営するクラウドサービスが吹っ飛び、その上で動く全国の自治体システムも吹っ飛び、全国約50の自治体で戸籍管理や税務処理、医療保険、図書館などのデータが消失した。 2019年12月4日午後

    NTTデータ子会社のクラウドが壊滅、ストレージのバグで戸籍や税務などのデータ全消失 : 痛いニュース(ノ∀`)
  • 市場バグを引き起こした優秀なデータたち - ボドゲを愛するテスト屋さん

    ※この記事は「ソフトウェアテストの小ネタ Advent Calendar 2017 - Qiita」用の記事です。 ソフトウェアテストの小ネタ 2日目担当のオムそばです。 実はちゃんとした(?)記事を書くのはこれが初めてなので、生暖かい目で見ていただければ。 そんなわけで早速表題の件、市場バグを引き起こした優秀なデータたちをご紹介します。 今回は、よくある「半角記号」、「空白やスペース」などは割愛させていただきます。 (2017/12/26追記)"市場バグ"という言葉に違和感や疑問を持たれた方は、こちらの記事をどうぞ。文言について整理してみました。 ■日時に関するデータ ・1969/12/31、2038/1/20:UNIX系のシステムに有効なデータ。UNIXのシステム時刻は1970/1/1 開始なので、それ以前のデータを打ち込むと予期せぬエラーが発生する可能性がある。また、同様に2038/

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  • 主要データベースの増え続けるdisk容量の対応事例 | メルカリエンジニアリング

    こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか? 何をしたか? メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提:データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能

    主要データベースの増え続けるdisk容量の対応事例 | メルカリエンジニアリング
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