Log4jで話題になったWAFの回避/難読化とは何か
はじめに 2021年12月に発見されたLog4jのCVE-2021-44228は、稀に見るレベル、まさに超弩級の脆弱性となっています。今回、私はTwitterを主な足がかりとして情報収集を行いましたが、(英語・日本語どちらにおいても)かなりWAFそのものが話題になっていることに驚きました。ある人は「WAFが早速対応してくれたから安心だ！」と叫び、別の人は「WAFを回避できる難読化の方法が見つかった。WAFは役に立たない！」と主張する。さらにはGitHubに「WAFを回避できるペイロード(攻撃文字列)一覧」がアップロードされ、それについて「Scutumではこのパターンも止まりますか？」と問い合わせが来るなど、かなりWAFでの防御とその回避方法について注目が集まりました。 実はWAFにおいては、「回避(EvasionあるいはBypass)」との戦いは永遠のテーマです。これは今回Log4jの件で
ネットワーク越しリトライ考 - その手の平は尻もつかめるさ
ここ最近では何らかのインターネットサービスを構築・運用するにあたって、ネットワーク越しのリトライを考えることは避けられなくなりつつあります。 micro services のようなアーキテクチャを採用している場合はサービス間のメッセージのやり取りはまず失敗する前提 (つまりリトライをする前提) で組む必要がありますし、たくさんのクライアントがいてそのクライアントが定期的に何かを処理してセントラルにデータを送ってくる IoT のようなシステムを構築する時もその処理のリトライをよく考える必要があります。 というわけで「ネットワーク越しのリトライ」についてここ最近考えていることをざっくりと書き留めるものであります。 前提 リトライをする側をクライアント、リトライを試みられる側をサーバと呼称します リトライにおいて、サーバおよびネットワークはクライアントよりも弱者です クライアントはリトライをコン
様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
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