何故パスワードをハッシュ化して保存するだけでは駄目なのか？ - NRIネットコムBlog
不正アクセスによるIDとパスワードの漏洩を受けて、MD5によるハッシュ化について話題になっていました。システムを作る上で、パスワードの管理や認証はどう設計すべきかを考えるために、少し整理をしてみます。もし事実誤認があれば、どしどしご指摘ください。 == 2023/8/21追記 == この記事は、ハッシュの保存の仕方一つとっても、沢山の対策方法が必要であるということをお伝えするために記載しています。そして、これから紹介する手法を取れば安全とお勧めしている訳ではないので、その点をご留意いただければと思います。攻撃手法に応じての対応策の変遷を知っていただくことで、セキュリティ対策は一度行えば安全というものではないことを知って頂くキッカケになれば幸いです。 == 追記終わり == パスワードのハッシュ化 まず最初にパスワードの保存方法です。何も加工しないで平文で保存するのは駄目というのは、だいぶ認
ソルト付きハッシュのソルトはどこに保存するのが一般的か - Qiita
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
【Unity】ソートアルゴリズム12種を可視化してみた - Qiita
はじめに ソートアルゴリズムの学習として、12種のソートアルゴリズムを実装して可視化してみました。 Unityにはあまり関係がなさそうな話題ですが、Unity上で作ったのでUnityタグをつけます。 バブルソート バブルソートのアルゴリズムは以下のような感じです。 配列の要素を最初から最後まで見ていき、順序が逆の要素があれば入れ替える 全ての要素の順序が正しくなるまで 1.を繰り返す. void BubbleSort(int[] a) { bool isEnd = false; int finAdjust = 1; // 最終添え字の調整値 while (!isEnd) { bool loopSwap = false; for (int i = 0; i < a.Length - finAdjust; i++) { if (a[i] < a[i + 1]) { Swap(ref a[i],
レコメンドエンジン導入までの取り組みとアーキテクチャについて - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！MLエンジニアのたかぱい（@takapy）です。 今回は、ママリのアプリ内にレコメンドエンジンを導入したので、導入までの取り組みやアーキテクチャについてご紹介できればと思います。 目次 ママリ内での課題 アーキテクチャ概要 EDAとアルゴリズムについて オフライン検証の失敗と学び A/Bテストについて レコメンドアルゴリズムについて 強調フィルタリング（アイテムベース） Matrix Factorization 最後に ママリ内での課題 ママリはサービスとして6年目を迎え、サービスの成長とともにアプリ内の記事数も増えており、それに伴いユーザーが本来欲しい情報にたどり着くことも難しくなってきました。 加えて「子育て層のユーザー」という切り口1つとっても、0才児のママと1才児のママでは悩みや欲しい情報がまったく異なります。 このような背景から、これまで人的に行っていたルールベースで
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
リレーショナルデータベースの仕組み (1/3) | POSTD
リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを
第３の波 — AI、機械学習、データサイエンスの民主化 - Qiita
こちらシリコンバレーではあいかわらず毎日誰もがAIの話をしたがっています。スタートアップもAIの文字を投資家に対するプレゼンテーションに入れておかないと投資が取れないって言われたりしています。最近日本の方たちともよく話す機会があるのですが、どうやら日本も同じようです。AIじゃなくてもAIって言わないとプロジェクトの予算が取れないって話を聞いたりするくらいです。 ということで、なんだか急にAI革命ともいうべきものが始まったかのようですが、歴史を紐解くと実は何もAIというのは最近始まったものではないんですね。実は、第二次世界大戦中にイギリスのアラン・チューリングという人がドイツのエニグマというマシーンの暗号を解読するために取り入れたコンセプトがAIの始まりだったりします。（この辺は、映画の”イミテーション・ゲーム/エニグマと天才数学者の秘密”に詳しく描かれていたりするので、もしまだの人はエンタ
JavaScript開発に役立つ重要なランダムの数式まとめ - ICS MEDIA
プログラムで使うことの多い「乱数」。ゲーム開発やビジュアルアート、ウェブサイトのアニメーションにおいて乱数は非常に重要で、さまざまな用途で利用されています。プログラムで一般に乱数と聞くと、すべての数値が同じ頻度（分布）で出現する「一様乱数」と呼ばれる乱数をイメージする方が多いと思います。 多くの場合はこの「一様乱数」で取得した乱数を用いれば十分でしょう。しかし、場合によっては「一様乱数」ではなく、偏りのある乱数を用いることでコンテンツの見た目や現象の「自然さ」を演出することが可能です。 実は「一様乱数」に一手間加えることで、乱数の分布の偏りを制御できます。今回は乱数を使用して好みの分布を得るためのパターンをいくつか紹介します。 乱数分布のシミュレーションデモ （HTML5製） 次のデモはリアルタイムで乱数の出現頻度を計算し、グラフに可視化するコンテンツです。画面下のプルダウンで乱数の種類を
分散システムについて語るときに我々の語ること ― 分散システムにまつわる重要な概念について | POSTD
分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped
Workflow Engine をつくろう！ Part 1（Task の依存関係の解決） - Qiita
Part 1 Task の依存関係の解決 Part 2 Workflow の冪等性 Part 3 Task 間でのデータのやり取り Part 4 Task の並列実行 Workflow Engine って何？ Workflow Engine と言っても多機能なものから、シンプルなものまで様々なものがあります。そこで、主旨がぶれないように、この記事での Workflow Engine は、以下の要件を満たすソフトウェアとします。 Workflow Engine とは、依存関係のある複数の Task を、意図した順番通りに実行するもの この記事では、この要件を満たす Workflow Engine を Ruby でつくる方法について解説します。 依存関係を記述する 依存関係を解決するコードを書く前に、依存関係を記述する方法をまず決めましょう。 依存関係を記述するには、luigi のように Ta
とても長い配列の上位M件だけをクイックソートより高速に取り出す - Qiita
というわけで、10倍の差がでた。 当然、配列の長さやソートする長さ、また実装の方法によって性能差は変わってくるが 今回の方法は有効であるということは確認できた。 既存の記事(2015/11/09 20:22 追記) コメント欄でUnordered partial sorting にそれらしきことが書いてあると教えていただいた。 そちらでは、「上位k個を取り出す（ソートは不要）」という問題を考えている。 同様に分割統治法を用いてソートしていきながら、上位k個以内の小区間になったらその区間はソートせずに全て選択して良いとしている。 早い話が、QuickSelectによりk+1番目の要素を探してそれより上位の要素をごそっと抜き出している。 分割統治法で大雑把にソートしていきながら、不要なソートを行わないようにする という同様のアプローチである。 C++のSTLの場合(2015/11/09 22:
強くなるためのプログラミング -様々なプログラミングコンテストとそのはじめ方- - ぴよぴよ.py
みなさんは何のためにプログラミングをしていますか？ 仕事のため、何かをつくるため。 それも良いけれど、「強くなる」ためにプログラミングしてみませんか。 様々なジャンルのプログラミングコンテストとまだ見ぬライバルたちがあなたを待っています。 今回はアルゴリズム/AI/機械学習/セキュリティ等の様々なジャンルのコンテストとその始め方について紹介したいと思います。 ※これはPyConJPでの発表を文字におこしたものです。が、Pythonの話は殆どないです。 プログラミングコンテストとは？ すべてのコンテストに共通する、「コンテストに参加する利点」 1. 自分と同じ問題を解いた、他の人の解法を知ることができる 2. 同じコンテストに出ていた、たくさんのライバルと知り合える アルゴリズムのコンテスト 問題1 問題2 TopCoder Single Round Match CodeForces AtC
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
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Amazon.co.jp: 問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (ＫＳ情報科学専門書): 大槻兼資 (著), 秋葉拓哉 (読み手): Digital Ebook Purchas
Pythonでアルゴリズムに入門する！ 押さえておきたい二分探索とバブルソートとは？
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問│ アイヒデドットネット株式会社アイヒデコーポレーション
BCrypt(Blowfish暗号)について調べたので文書化してみました
強くなるためのプログラミング -プログラミングに関する様々なコンテストとそのはじめ方-#pyconjp
