ロードバランサー機器に対する不正アクセスにおける新たに認知した事象について
2022年5月16日にお知らせいたしましたFJcloud-Vおよびニフクラ（以下、当該サービス）の一部のロードバランサー機器（以下、当該ロードバランサ―）の脆弱性を悪用した不正アクセスについて、これまで調査・分析を進めて参りました過程において、既にご報告させていただいた内容の他に、情報の窃取が可能となる復号化された通信パケットが当該ロードバランサーを通過していたことを新たに認知いたしました。 新たに認知した事象の対象となるシステムは、メール配信サービス、お客様からのお問合せやお申込みの各種受付システム、契約管理システム（※）になり、データの内容には、メール本文・メールアドレス・会社名・ご担当者名等の情報が含まれる場合があります（クレジットカード情報は保有していないため、対象情報に含まれません）。なお、現時点では情報を窃取された事実は確認されておりません。また、対象となるお客様には既にご報告
カオスエンジニアリング
ソフトウェアをはじめとするあらゆるシステムは、発展するにつれて必然的に複雑性が増していきます。 本書は、カオスエンジニアリングの基本となる理論と原則を説明し、組織が複雑性を受け入れながら、システムにおける弱点を発見するとともに、自信を持って障害に対処する力をつけるための実践方法を解説します。 ソフトウェアがビジネスの根幹を担う企業であるSlack、Google、Microsoft、LinkedIn、Capital Oneでの事例を紹介し、ゲームデーを中心としたカオスエンジニアリングプログラムの実践、実験の選択や自動化にあたっての課題、継続的ベリフィケーションの設計と実施、さらにはデータベースやセキュリティ分野への応用例などについて説明します。 Netflixでカオスエンジニアリングチームを立ち上げた先駆者である著者に加え、さまざまな組織のリーダーたちがカオスエンジニアリングについて多角的に
システム運用アンチパターン
上層部がDevOpsに理解のない組織で働き、組織構造を変える権限を持っていない開発者であっても、チームにDevOpsを導入するための現実的な方法を紹介します。 重厚な承認プロセス、可視化されていない運用、プロセスの最後でのみ行われるソフトウェアテスト、ノイズだらけのアラート、インシデントから学習しない習慣、時間外のデプロイ、情報のため込みなどを取り上げ、ソフトウェアシステムの開発運用が滞るチームや組織に共通してみられる陥りがちな状況や犯しがちな間違いをアンチパターンとして紹介します。そして管理職やマネージャでなく、エンジニアが実行し、繰り返すことで改善できる具体的な行動を解説します。 組織で必要とされる変化を、エンジニアが行動することで実現する本書は、ソフトウェアシステムをよりよく開発運用したいエンジニア必携の一冊です。 目 次 序文 本書について 1章 DevOpsを構成するもの 1.1
4月新刊情報『システム運用アンチパターン』
『システム運用アンチパターン ―エンジニアがDevOpsで解決する組織・自動化・コミュニケーション』 Jeffery D. Smith 著、田中 裕一 訳 2022年4月12日発売予定 352ページ ISBN978-4-87311-984-7 定価3,520円（税込） 上層部がDevOpsに理解のない組織で働き、組織構造を変える権限を持っていない開発者であっても、チームにDevOpsを導入するための現実的な方法を紹介します。 重厚な承認プロセス、可視化されていない運用、プロセスの最後でのみ行われるソフトウェアテスト、ノイズだらけのアラート、インシデントから学習しない習慣、時間外のデプロイ、情報のため込みなどを取り上げ、ソフトウェアシステムの開発運用が滞るチームや組織に共通してみられる陥りがちな状況や犯しがちな間違いをアンチパターンとして紹介します。そして管理職やマネージャでなく、エンジニア
実践 自然言語処理
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）の本格的な実践書。過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 自然言語処理入門 1.1 実世界での自然言語処理 1.1.1 NLPのタスク 1.2 言語とは何か 1.2.1 言語の構成要素 1.2.2 自然言語処理の難しさ 1.3 機械学習、ディープラーニング、そして自然言語処理の概要 1
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