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「パスワードは複雑さより長さが大切」 FBIが指南
パスワードは複雑にする必要はない。ただ長くすればいい――。米連邦捜査局（FBI）のそんな勧告が話題になっている。根拠としているのは、米国立標準技術研究所（NIST）がまとめた最新版のガイドライン。破られにくく、かつ覚えやすい文字列を作り出すため、パスワードではなく「パスフレーズ」の使用を勧めている。 これまでパスワードといえば、アルファベットの大文字と小文字、数字や記号を使ってできるだけ複雑にするのが望ましいとされてきた。ところがNISTの勧告では、パスワードの複雑さよりも、長さの方が、ずっと大切だと説く。 そこで、長くてしかも覚えやすい文字列をつくりだす手段として提言しているのが、複数の単語を組み合わせたり文章をつなげたりするパスフレーズ。FBIは強いパスフレーズの一例として、「VoicesProtected2020WeAre」「DirectorMonthLearnTruck」などを挙げ
「パスワードは複雑さより長さが大切」 FBIが指南（ITmedia NEWS） - Yahoo!ニュース
パスワードは複雑にする必要はない。ただ長くすればいい――。米連邦捜査局（FBI）のそんな勧告が話題になっている。根拠としているのは、米国立標準技術研究所（NIST）がまとめた最新版のガイドライン。破られにくく、かつ覚えやすい文字列を作り出すため、パスワードではなく「パスフレーズ」の使用を勧めている。 Choosing and Protecting Passwords これまでパスワードといえば、アルファベットの大文字と小文字、数字や記号を使ってできるだけ複雑にするのが望ましいとされてきた。ところがNISTの勧告では、パスワードの複雑さよりも、長さの方が、ずっと大切だと説く。 そこで、長くてしかも覚えやすい文字列をつくりだす手段として提言しているのが、複数の単語を組み合わせたり文章をつなげたりするパスフレーズ。FBIは強いパスフレーズの一例として、「VoicesProtected2020We
初めてZoomを使う相手に送りたい！Zoomカンタン設定マニュアル（ダウンロードあり）｜Daisuke Shirakami
インサイドセールスとはインサイドセールスとは簡単に言いますと従来のお客さまのもとへ訪問する営業に対して、電話やメール、オンラインによる商談といった手段を用いる訪問をしない営業のことです。 RECEPTIONISTのインサイドセールスも、マーケター、フィールドセールスと連携し、サービスに興味を持ってくださったお客さまに対してコンタクトを取らせて頂き、オンライン商談や訪問商談の設定といった営業活動を行なっています。 この1ヶ月ほどは、新型コロナウイルスの予防に関連し、在宅勤務や対面による打ち合わせを控えるお客さまもいらっしゃるため、Web会議を設定させて頂くことが多い状況です。 Web会議の接続トラブル弊社ではWeb会議にZoomを活用していますが、Web会議が初めてのお客さまもいらっしゃるため、お打ち合わせ開始時間に接続のトラブルが発生することも少なくありません。せっかくサービスに興味を持っ
Webサイト配色のお悩み解決！制作で便利なHTML/CSSカラースニペット21個まとめ
配色はデザインにおいて欠かせない重要な要素です。しかし、配色がなかなか決まらずに悩んでしまったという経験は、誰しも一度はあるのではないでしょうか。 今回は、Webデザイン制作で便利な配色カラーパレットに関するHTML/CSSスニペットをまとめてご紹介します。 美しいグラデーションやクリックするだけで配色をコピーできたり、配色が苦手なひとでもボタンひとつで作成できる自動生成ツールなど、色に困ったときに使いたい便利なHTMLスニペットが揃います。 よ手軽な配色ツールをお探しのひとは、以下の記事も参考にしてみてはいかがでしょう。2020年の最新ツールも追加アップデートしています。 【2021年版】もう配色デザインには迷わない！すごい無料カラーパレットツール83個まとめ Webデザイン配色は怖くない！制作で便利なHTML/CSSカラースニペットまとめ Gradients Collection Pr
「Box」vs.「Dropbox」――独立系クラウドストレージの覇権争いはどうなる？ 機能の進化から戦略を読み解く
「Box」vs.「Dropbox」――独立系クラウドストレージの覇権争いはどうなる？ 機能の進化から戦略を読み解く（1/3 ページ） クラウドストレージの「Box」を採用する企業が国内外で増えている。グローバルの顧客企業数は9万5000社を超え、米国の企業番付「Fortune 500」の69％がBoxを導入している。日本での顧客数は6000を超えており、株式市場の代表的な指標である「日経225」に含まれる企業の50％がBoxの顧客企業だ。さらに、東京証券取引所に上場している企業の中からITを積極活用している会社を選んだ「攻めのIT経営銘柄2019」の65％がBoxを使っている。 大手企業からアプローチするBox、コンシューマーから企業へ攻めるDropbox 提供元の米Boxは当初から、エンタープライズ用途の大手企業をターゲットとしてきた。個人のBoxユーザーがいないわけではないが、ビジネス
中国の最新論文の方式で日本のコロナウィルスの感染者数を予測してみた - Qiita
r 成長率 成長率は、一人の人がほかの人に感染させる割合です。 これは論文中の中国での数値をベースにして以下のように設定しました。 r = 0.3 l 隔離率 隔離率は、感染者が隔離される割合です。 これは論文中の中国での数値をベースにして以下のように設定しました。 l = 0.1(2020/2/28まで) l = 0.5(2020/2/29から) 発症率 f2(t) 感染から発症への推移確率 これは論文には記載されていませんでした。 感染しても発症しない人が7-8割はいるというニュースを聞いています。 また発症するまでに長くても14日ということから、以下のように設定しました。 f2(t) = 0.2/14 × t (t < 14) f2(t) = 0.2 (t >= 14) 入院率 f4(t) 感染から入院への推移確率 感染して入院した割合は、まったく分かりません。 そのため発症した人の
機械学習を用いた因果推論のための最新 Python パッケージ "CausalML" の紹介 - YuRAN-HIKO
はじめに CausalML とは 現在 CausalML で提供されているもの CausalMLがどういう分野で適用可能か Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization おわりに 統計的因果推論の関連記事 はじめに 本記事は H. Chen et al. (2020), "CausalML: Python Package for Causal Machine Learning" の紹介記事です。 上記 Chen et al.(2020) は目下研究分野としてもアツい、機械学習を用いた因果推論手法を提供する CausalML という最新の Python パッケージの紹介になっています。この CausalML は Uber Technology のメンバーが開発したパッケージで、著者らは同社のメンバーです。Uplif
687億以上のメロディーをアルゴリズムで作り、著作権登録した弁護士
音楽は単に数学的な組み合わせであり、椅子取りゲームである。 未使用のメロディーはいつか誰かが作曲してしまい、他のミュージシャンたちが自由に作曲する機会が日に日に奪われてしまう。という危機を回避するべく、多才な弁護士が将来の音楽家達が盗用で訴えられないよう、作曲されていない全メロディーをアルゴリズムで作曲し、それらを公開してパブリックドメインにしました。 それらを参照すれば、今後は｢俺の曲パクっただろ！｣と訴えられることが（もしかすると）激減するようになります。 訴訟が起これば莫大な額がフっ飛ぶ毎日のように新しい音楽が生まれていますが、作曲家が美しいと感じるメロディーには限りがあるようで、リズムや歌詞が違うだけで実は過去のミュージシャンが書いた曲とソックリだった！ と訴訟で法外な金額を請求される現代社会。聴いたこともない曲なのに、似ているからという理由で著作権を請求され、共同作曲者として記載
新型コロナウイルス感染者数を数理モデルで推定 - 四谷ラボ公式ブログ
お詫びと訂正 本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。 このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。 私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。 申し訳ございません。 感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム（github）を訂正致しました。 また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。 さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。 お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ
ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活
MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問
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新しい「Microsoft Edge」の自動配信は4月17日以降に延期 ～確定申告の期限延長をうけ／新「Edge」に更新すると“e-Tax”の一部機能に問題
