ネットに接続していないPCをハッキング 超音波で機密データを盗む攻撃 イスラエルの研究者が発表
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 イスラエルにあるBen-Gurion University of the Negevの研究者が発表した「GAIROSCOPE: Injecting Data from Air-Gapped Computers to Nearby Gyroscopes」は、インターネットに接続されていない「エアギャップ・ネットワーク」内のコンピュータから機密データを盗む攻撃を説明した研究報告だ。 エアギャップされたコンピュータ上で動作するマルウェア（あらかじめマルウェアを仕込んでおく必要がある）が、超音波の周波数を介して数メートル先のスマートフォン（ターゲットのコンピュータを操作する従業員などのスマートフォ
ハイフンに似ている横棒を全て統一するᅳㅡ˗𐆑–᭸‒-─−▬𐄐—━‐‑ー﹣―ｰ﹘－⁃➖⁻！ - Qiita
はじめに これらの横棒、コンピュータにとっては全て違うのですが 見分けがつくでしょうか？ -˗ᅳ᭸‐‑‒–—―⁃⁻−▬─━➖ーㅡ﹘﹣－ｰ𐄐𐆑 郵便番号、住所、電話番号など、横棒が使われているデータを扱うとき、 人が入力したデータや購入したデータであると、同じ記号が使われていないことはよくあることです。 090-1234-5678 090᭸1234᭸5678 090‑1234‑5678 090−1234−5678 これらの電話番号の文字列も phone_no_list = ['090-1234-5678', '090᭸1234᭸5678', '090‑1234‑5678', '090−1234−5678'] # 文字をUnicodeコードポイントに変換 for n in phone_no_list: # 文字列の４番目の横棒の文字コードを見てみる print(n[3], ord(n[3]
コンピューターはどうやって乱数を生み出しているのか？
テレビゲームやギャンブル、暗号は一見すると全く関係ないように思えますが、実はすべて「乱数」を利用しており、現代人の生活は乱数なくして成立しません。そんな乱数をコンピューターでどうやって生成させているのかを、プログラミング関連のブログ・BetterProgrammingが解説しています。 Generating Random Numbers Is a Lot Harder Than You Think | by Sunny Beatteay | Sep, 2021 | Better Programming https://betterprogramming.pub/generating-random-numbers-is-a-lot-harder-than-you-think-b121c3e75d08 プログラミングで乱数を使いたい場合、例えばRubyの場合は「rand」、Pythonの場合は
千葉の高専生、ハッカソンで最優秀賞 「量子コンピューターでお手軽機械学習」とは：朝日新聞GLOBE＋
越智優真さん。最近ギターを始め、軽音楽部にも入った。機械学習の勉強は「一日2時間ぐらい」という＝木更津高専で、藤田明人撮影 木更津工業高等専門学校（千葉県木更津市）情報工学科に今春入学した越智優真さんは、４月、「Fixstars Amplifyハッカソン」（株式会社フィックスターズ主催）で、応募71作品の中で最優秀賞に輝いた。応募したのは中学3年のとき。他の応募者は、東大、東工大、早稲田大、慶応大、東北大などで専門領域を学ぶ大学生や大学院生が多く、越智さんの活躍は注目を集めた。 越智さんが応募したプログラムとアイデアの題名は、「浅（くて広い）層学習 少データでお手軽機械学習」だ。 機械学習は、人工知能（AI）が自分で物事を学ぶための技術だ。その一つとして「深層学習（ディープラーニング）」があり、画像認識、音声認識、文章の要約、翻訳など幅広い分野への応用が期待されている。 深層学習は一般に、
過去20年間のテクノロジーの進歩を分析して得られた8つの教訓とは？
調査会社のガートナーは、注目すべきテクノロジーの期待値や開発状況を簡単に表したハイプ・サイクルを毎年公開しています。このハイプ・サイクルの過去20年分のデータを分析して得られた「8つの教訓」について、VMwareやNetscapeのマーケティングを担当してきたマイケル・マルニー氏が解説しています。 8 Lessons from 20 Years of Hype Cycles https://www.linkedin.com/pulse/8-lessons-from-20-years-hype-cycles-michael-mullany ガートナーによると、ハイプ・サイクルは注目すべきテクノロジーのライフサイクルを「黎明期」「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」の5つに分類し、各テクノロジーへの投資判断を手助けするものとのこと。例えば2020年に公開された「日本
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
なぜトヨタ車は1万種類以上のデータを複雑処理できるのか？ トヨタのエンジニアたちの“泥臭い”工夫
TOYOTA Developers Nightは、トヨタ自動車が開催するエンジニア向けのオンラインイベントです。第4回目のイベントでは、今回は少し視点を変えて、なかなか社外で話されることのない、トヨタのクルマ開発の "今" について、長尾洋平氏と飯山真一氏がお話ししました。前半は普段ソフトウェアエンジニアがトヨタでどのような仕事をしているかについて。全3回。 トヨタのクルマ開発の「今」を語る 飯山真一氏（以下、飯山）：第1回から第3回はCASE、UX/UI、コネクティッドを中心とした先端技術活用事例についてお話をしてきました。本日は少し視点を変えて、それらを支えているクルマそのものの開発に注目したお話をしたいと思っています。「ソフトウェアエンジニアが革新するクルマ開発の伝統」というタイトルで、技術的な側面も織り交ぜてお話しできればと考えております。なかなか社外で話されることのないトヨタのク
半導体業界における「IP」とは何なのかを説明したい - FPGA開発日記
「RISC-V」という言葉が徐々にエンジニア界隈に普及し始め、技術界隈のニュースサイトだけでなく、一般的なニュースを扱うような新聞社の記事でも見かけるようになってきました。例えば以下のような記事です。 www.nikkei.com 半導体エンジニアではない人がこのような記事を書く場合、「設計IP」について正しい知識を持っておかないと、少しおかしなことになってしまいます。しかしこれは記事を書いている記者だけを責めることは出来ません。半導体設計業界はソフトウェア開発業界に比べて小さな業界で、プレーヤの数も少なく、ネット上にあまり情報も出てきません。時事ネタを速攻で記事に起こさないといけない新聞記者が「IPってなんだっけ？」「リスクファイブってなんぞや？」ということをいちいち厳密に調べてられない、ということも理解できます。 そこで、非エンジニア（というか非半導体産業の方）でも理解できるように、R
やっぱりカッコいい!! うちのパソコンに「紙テープ装置」がやってきた！
コンピューターのプログラムやデータの記録メディアとして「紙テープ」（情報交換用紙テープ）が、かつて使われていたのをご存じだろうか？ 1980年頃までは、割と普通に見かけたので「知ってる！」という人も少なくないはず。幅1インチ（約2.5センチ）のテープに1列8個のパンチ穴を連続して記録するものだった。 これを、紙テープ装置にかけてやるとビーーッと読み込んだり、ガジガジガジとパンチ出力できるのが、なんとも端切れよく気持ちよかった。直径2ミリほどの穴1個が1ビット、1列8個の穴で1バイトという目に見えて、音や手応えもあるのもうれしい。デジタルの語源である「指を折って数える」に近いデータの形ですからね。 しかも、そのパンチ穴のパターンというのが、暗号のようでもマガマガしい生き物の文様のようでもある感じだ（冒頭の写真ではいちばん上の2本だけがちゃんとしたデータの出力でそれ以下は後述する花文字）。それ
圧縮ファイルの展開速度を最大1万倍超高速化するデータ構造を広島大が考案
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
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ドキュメントを改善するためのはじめの一歩
TechCrunch
マイクロソフトの量子コンピューター計画が後退？ 明らかになった「技術的なエラー」の深刻度