JAWS-UG Meguro #0 のハッシュタグを追いかけていると @yoshidashingo さんがこんなツイートをされていました。 インスタンスディスクのSSD、インスタンスファミリーによって性能差あったんだ... #jawsmeguro — 真吾 (@yoshidashingo) May 22, 2015 インスタンスストアの SSD はどれも一緒だと漠然と思っていたので驚きました。ドキュメントを読んでみると SSD の TRIM 機能をサポートしたことにより書き込み性能が向上しているとのこと。 TRIM については、このページに詳しい説明がありました。 Trim 命令の功罪 | Logitec データ復旧技術センター 気になったことは手を動かして調べてみることを心がけているので、さっそくベンチマークを取ってみました。 ベンチマークの諸条件 OS: Amazon Linux AM

わからない場合はec2-user/ディストリビューション名/root/adminあたりを試してみるといけるかもしれません。 SSHクライアント 実際に手元で作業するアプリケーションです。以下のようなアプリケーションをインストールしておきます。 Windows PC からの場合：Tera Term や PuTTY Mac からの場合：ターミナル や iTerm ログインしてみる Windows Tera Termを使った例です。 Tera Termを起動すると以下のような画面になります。 ホスト：EC2のパブリックIPまたはパブリックDNSを入力 TCPポートが22 サービス：SSHにチェック 上記を確認してOKを選択します。 認証情報を確認されますので、初期ユーザ名を入力します。パスフレーズは空欄で、"RSA/DSA/ECDSA/ED25519鍵を使う"にチェックを入れて"秘密鍵"をクリッ

書いてる人 プログラミング学習サービスやら、ペットサロン予約サービス、風俗検索サービスなど色々とやっている「かずきち」です。 ■運営サービス一部 http://crazy-wp.com/ http://webukatu.com/ 新宿のホストから不動産・保険の営業を経て、HTMLって何？という状態から３ヶ月独学でプログラミングやデザインを学び、IT業界で１年間実務経験を積んで年収は１本超え。現在は起業家としてサービス運営やら不動産運営をしています。 Qiita内にそれ系の記事も書いてます。 エンジニアで稼ぐために大切な１３のコト WEBサービスで起業したい人に読んで欲しい１８のコト Mac OS X の場合、標準で ssh クライアントソフトがついている。 1.「Terminal」 を開く UNIX 系のシステムではおなじみの、tcsh シェルが起動する。 2.次のように入力することで s

はじめに 自動化、という言葉に憧れます。 私がコンピューターにして欲しいことの第一位が「自動で仕事をしてもらうこと」というくらい憧れております。朝起きてパソコンを開いたら、今日やることが全部終わっていたら最高ではないですか。 というより、小さい頃はコンピューター（ロボット）と言えば、ドラえもんにせよ鉄腕アトムにせよ、「自動で動く」が基本でしたので、当然大人になる頃にはそういうコンピューターが登場しているものだとばかり思っていました。 それから幾月が流れたのでしょう。私の代わりに自動で仕事をしてくれるコンピューターは何処に……？ 今回は、そんな「自動化」ということに焦点を絞って作られたツール「make」をご紹介します。現代のコンピューターはどこまでドラえもんに近づけているのか、インターネット越しにチェコ共和国まで見に行ってみましょう。 make 公式サイト URL：https://www.m

はじめに 自動化、という言葉に憧れます。 私がコンピューターにして欲しいことの第一位が「自動で仕事をしてもらうこと」というくらい憧れております。朝起きてパソコンを開いたら、今日やることが全部終わっていたら最高ではないですか。 というより、小さい頃はコンピューター（ロボット）と言えば、ドラえもんにせよ鉄腕アトムにせよ、「自動で動く」が基本でしたので、当然大人になる頃にはそういうコンピューターが登場しているものだとばかり思っていました。 それから幾月が流れたのでしょう。私の代わりに自動で仕事をしてくれるコンピューターは何処に……？ 今回は、そんな「自動化」ということに焦点を絞って作られたツール「make」をご紹介します。現代のコンピューターはどこまでドラえもんに近づけているのか、インターネット越しにチェコ共和国まで見に行ってみましょう。 make 公式サイト URL：https://www.m

はじめに 先日、授業でMATLABを使って簡単な信号処理を行う演習があったのですが、公式以外で参考になる記事があまり見当たらなかったので備忘録がてらまとめておこうと思います。この記事では、ローパスフィルタのMATLAB実装のコードを載せています。 開発環境 Windows 10（64bit） MATLAB R2015b（64bit） ローパスフィルタ ローパスフィルタとは、特定の周波数以上の信号の成分を低減させるためのフィルタです。詳細はWikipediaを見てください。 このフィルタは一定以上の周波数成分をカットすることができるのです。逆に言うと、どの周波数以上をカットするのかこちら側で決める必要があります。 どうやって決めるかですが、私の知る方法では（他にも良い方法があるかもしれません）信号をフーリエ変換してパワースペクトルのプロットから決定することが多いように思います。他には、信号の

REACH M2 RTK GNSS module for UAV mapping Positioning with centimeter accuracy in RTK and PPK. For precise UAV mapping with less GCPs. Multi-band. Baseline up to 100 km in PPK. Why camera synchronization is so important? Usually autopilot triggers the camera and records the coordinate it has at that moment. When the drone is flying at 20 m/s and GPS works at 5 Hz, that means your autopilot will hav

この記事は BrainPad AdventCalendar 2017 1日目の記事です。 本記事では、音声合成や声質変換でよく使われているWORLDというツールの紹介をしようと思います。 音声合成と声質変換 ついにGoogle Home や Amazon Echo が日本に上陸しました。 スマートスピーカが日本国内でどの程度普及するかは定かでありませんが、今後音声インターフェイスがますます重要になってくるのは間違いないと思います。 音声インターフェイスで重要となってくる技術の一つに音声合成(speech synthesis, text to speech)があります。Macであれば簡単に試すことができて、 で「おはよう」としゃべってくれます。ただ、say コマンドでは、少し長い文章を入れるとわかるように、機械特有のあじけない喋り方になってしまいます。如何に人間っぽく発話をさせるかという研究

こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari

はじめに SDAccelとは、XilinxのFPGA向けOpenCLプラットフォームのことです。先日のFPGAエクストリームコンピューティング#9でお話させていただいたとき、質問に自信ある回答ができなかった件があったのですが、実際に試して確認してみました。 FPGAの開発の際に、合成(コンパイル)のプロセスには長い時間がかかります。これまでFPGA Developer AMIを試す際には30GiBのメモリが要件ということで、まよわず推薦環境の一つc4.4xlargeを使っていました。インスタンスサイズを変えると、この時間が短縮可能なのかどうか、ということがご質問の趣旨でした。 サンプル helloworld_ocl を、ハードウェア向け環境(!=エミュレーション)にビルドするプロセスには、2時間以上の時間を要します(HelloWorldに2時間超とは、にわかには信じがたいくらいの長時間です

この記事はOpenCV Advent Calendar 2016の4日目の記事です． はじめに この記事ではOpenCVのcudaモジュールで提供されているcuda::Streamとその使い方を紹介します． 今回紹介するcuda::Streamですが，もしかしたらOpenCVドキュメントで見たことある方いらっしゃるかもしれませんね． 以降は基本的にOpenCV 3.x系を前提に説明します（最後の方で2.4系についても軽く触れます）． cuda::Streamクラスとは CUDAのStreamはGPU上の処理を管理するキューのことでカーネル実行やメモリ転送の並列性，実行順序を制御するために用いられます．CUDAのStreamに関しては以下の記事を参照ください． ストリームを用いたコンカレントカーネルプログラミングと最適化 How to Overlap Data Transfers in CU

Hyper-Qとは CPUからGPUにはグリッドという単位で実行を依頼しますが、CUDAにはストリームという概念があります。 GPUがグリッド内のブロックをどのSMXに割り当て、それぞれのブロックをどのようにWarpに分割するかを担当するのがワークディストリビュータ(Work Distributor)というブロックです。ワークディストリビュータは実行を依頼されたグリッドに含まれるブロックの数や各SMXの負荷状態を考えて割り当てを決めます。 Fermi世代ではワークディストリビュータの入り口のキューが１つしかなかったため、処理性能のネックになりえましたが、Kepler世代では入り口が32本に拡張されることにより、並列実行できる可能性が高めることができるとされています。 出典:GTC2012でのNVIDIAのプレゼンテーション資料 より 試してみたこと NVIDIA社提供のHyper-Qのサン

はじめに この記事はTech-Circle Hands on Advent Calendar 2016の19日目の記事です。 Tech-Circleさんは機械学習やAI技術などにフォーカスしておられるということで、私から何か有用な情報を提供できないかと思い、今回は「対話システムに使える(かも知れない)音声情報処理」について書こうと思います。 対話システムと音声情報処理 対話システム(SiriやCortanan、Watsonなど)と音声情報との関係は多くの方が密接であると直感的に想像できると思います。 しかし一般的に実装される対話システムのほとんどはテキストベースであり、テキストフォームに発話を入力し、対話システムが応答をテキストとして返す。もしくは音声認識はするが結局処理の対象は言語情報であるなどの形が多いと思われます。 世の中にはメラビアンの法則と言うものが存在し、人との感情的なコミュニ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは，@hogefugabarです． この記事はDeepLearning Advent Calendar 2016の21日目の記事です． 専門では無いですが，声質変換について書きます． 本記事執筆に当たって，@asteer23に助言を頂きました．感謝します． 指摘等歓迎です． (随時コードも上げていきたいが修論があるので確約はできないです) はじめに 声質変換とは，「ある話者の音声」(入力)を「ターゲットとなる話者(出力話者)が同じ内容を話したかのような音声」(出力)に変換することである．イメージはコナンくんの蝶ネクタイなのである

OUT OF STOCK - Please note, all orders placed after October 28, 2020 will be fulfilled as soon as we are restocked. Our sincere apologies for the inconvenience! - Xipiter Team Notify me when this product is back in stock! The Shikra is a device that allows the user to interface (via USB) to a number of different low-level data interfaces such as: <meta charset="utf-8" /> JTAG SPI I2C UART GPIO The

Attify Badge is a hardware security assessment tool created by Attify used to communicate between a PC and an embedded device over various hardware communication protocols. We initially built the device to help us with our IoT device pentests, but soon realized the immense potential of it. The Attify Badge uses an FTDI chip allowing it to speak a wide variety of communication protocols and standar

IoTの発展により様々なデバイスがネットに接続され、多くの情報がやり取りされつつあります。 そこで今月のMonthly Researchでは今後更に活用が期待されるセキュリティ技術の1つであるTPM（Trusted Platform Module）についてご紹介します。 ●はじめに TPMは、安全な暗号処理を実現するためのハードウェア耐タンパー性を持つセキュリティチップの仕様を指します。 その最新版であるTPM2.0は2014年10月にリリースされ、前身であるTPM1.2に比べて利用可能な暗号アルゴリズムが増えるなどの強化が行われています。 ●TPMの基本構成 以下の図のようにTPMは大きく分けて「I/O」「暗号処理」「不揮発性ストレージ」「汎用メモリ」の4つに分類できます。 ●TPM2.0の概要 TPM2.0では以下の様な点が強化されています。 追加の暗号化アルゴリズムのサポート アプリ

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Awesome bit of gearWorks exactly as described, put it in a shielded box and set LO to 125MHz and away you go. I found i still needed to calibrate PPM a lot with the cheaper R820T RTL-SDR I'm using as the weather warms up here, but that's the receiver I'm using which is why i just ordered another one from nooelec with a temperature compensated crystal (I can't wait to get it, it looks really good).

【全ての出版社は多分潰れる】は、この世で最初のマッハ新書。 正確には「紙の書籍のみを取り扱う出版社」は立ち行かなくなるであろう、という内容です。 @GOROman 氏が紙の書籍を出版した際の体験がきっかけで執筆されたもので、明快な論拠と高すぎるテンションによって、デジタル時代の出版のあり方を提案しています。 【加速都市深圳】は、この世で3人目のマッハ新書執筆者「伊藤亜聖」氏[*3]の電子書籍。 ツイートするが如くポンと生み出されるマッハ新書の有り様に共感し、マッハ新書をムーブメントとすべく執筆された、アツアツの一冊です。 いま技術者の間で注目されている中国の都市「深圳」に起こっている急激な変化を、 現地で活躍する立場から生々しくレポートされています。 マッハ新書はアップデートを前提とした書籍です。 このアップデートは、しばしば本人の手によるものではなく、その応援者たちによって行われます。

こんにちは、丸暗記ダメ太郎です こんにちは。丸暗記がとにかくダメな人です。６つの工程をスピード感よくこなすアルバイトに就いたときは、主任に「おまえは知的障害だ」と言われました。そんなわけで、勉強でも仕事でも「最初の一歩」がとにかくキツい、という悩みをお持ちの方は多いと思います。今日はそんなお話です。 たとえばコロッケを作るとしましょう。 あなたはコロッケ作りという工程をどんな形で理解しているでしょうか。 １．玉ねぎとひき肉を炒める ２．茹でたジャガイモをマッシュして１．と混ぜる ３．丸く成型して、パン粉の衣をつける ４．油でサクっと揚げる ５．キャベツはどうした こんな感じの流れですよね。料理の素養がある人なら、「コロッケってどんな感じだったかな」と思い出すことで、この流れを再現することができると思います。コロ助が出てきた人はキテレツ大百科を見てた人で、同世代かちょっと上ですね。 しかし、

while (1) { /* MAIN Loop */ UNLOCK_TCPIP_CORE(); LWIP_TCPIP_THREAD_ALIVE(); /* wait for a message, timeouts are processed while waiting */ sys_timeouts_mbox_fetch(&mbox, (void **)&msg); LOCK_TCPIP_CORE(); switch (msg->type) { #if LWIP_NETCONN case TCPIP_MSG_API: LWIP_DEBUGF(TCPIP_DEBUG, ("tcpip_thread: API message %p\n", (void *)msg)); msg->msg.apimsg->function(&(msg->msg.apimsg->msg)); break; #en

イーソル株式会社（本社：東京都中野区、代表取締役社長：長谷川 勝敏、以下イーソル）は、任天堂株式会社が開発したゲーム機「Nintendo Switch™」に、イーソルのμITRON4.0仕様準拠リアルタイムOSおよびexFATファイルシステムが採用されたことを発表します。μITRON4.0仕様準拠リアルタイムOS は、Nintendo Switchのコントローラ「Joy-Con™」内において、NFC（Near Field Communication：近距離無線通信）などの制御用途で利用されています。exFATファイルシステムは、Nintendo Switch本体に挿入されるmicroSDやmicroSDHC、大容量のmicroSDXCメモリカードに対し、データの読み書きを高速で行うファイル操作機能を提供しています。 イーソルのμITRON4.0仕様準拠リアルタイムOSは、μITRON4.0

情報通信の世界では、あらゆるモノをインターネットにつなげようという「ＩｏＴ」の技術が、製品開発や産業応用の中心となりつつある。そのＩｏＴ分野で６割以上の市場占有率を誇るのが、日本で生まれたコンピューター用基本ソフトウェア（ＯＳ＝オペレーティングシステム）「トロン」だ。このトロンが、米国電気電子学会の標準規格として認定される手続きが進んでいる。順調に進めば、国産のＯＳが、「世界標準」になる。 ＩｏＴ時代がやってきた ＩｏＴという言葉を最近よく目にしたり、聞いたりするという人は多いだろう。インターネット・オブ・シングスの略で、「モノのインターネット」と訳されることが多い。生活空間のあらゆるモノ、あらゆる場所に小さなコンピューターやセンサーを組み込み、ネットワークにつないで便利な情報化社会を目指そうという技術である。ひと昔前まで「ユビキタス・コンピューティング（ユビキタスはラテン語であまねく存在

もしも、あなたの家の中に「簡単に使える小型のロボットアーム」があったら、何をしてもらいたいでしょうか？ 「料理をしてもらいたい」「掃除をしてもらいたい」「洗濯を手伝って欲しい」…などなど、代わりにやってもらいたいことが色々とあると思います。 まさにそんな「小型のロボットアーム」の活用方法を考えるハッカソンが、9月9日（土）、10日（日）の2日間に渡って開催されました。主催は、世界屈指の自動車部品メーカーの株式会社デンソー。同社とグループ会社であるデンソーウェーブが共同開発したロボットアーム「COBOTTA（コボッタ）」を用いて、行われたのが「COBOTTAハッカソン」です。初日にアイデアソン、二日目に試作機を用いたハッカソンという日程で行われました。 技術者・営業職・経営者など、ロボットに関わる様々な職種の方々が集まりました。

Liイオンバッテリを使った蓄電システムは産業機器から自動車まで幅広い用途で利用されるようになった。その性能を最大化するひとつの手段がセルバランシング制御である。先進的なアナログ半導体で知られるリニアテクノロジーは、残量の多いセルのエネルギーをセルスタック全体に再配分してセル間のエネルギーバランスを維持する、マルチセル・バッテリ・バランサIC「LTC3300-1」を開発した。セル間でばらついたエネルギーを92％もの高効率で再配分し、バッテリの実効容量を最大限に高めてくれる。 Liイオン電池の応用範囲が広がるにつれて、複数のセルを直列に接続したいわゆるマルチセル構成のバッテリスタック（ストリングやモジュールとも呼ばれる）を使ったアプリケーションが増えてきた。 一般にLiイオン電池の性能を最大限に引き出すには、充電状態（State of Charge：SOC）を正確に把握しながら、過放電や過充電

年末だというのに（年末だからか？）コーデックベンチをやっていました。 計測条件は以下の通り CPU Core i7-2600K (Sandy Bridge, 3.4GHz, 4C8T) と Core i7-4770 (Haswell, 3.4GHz, 4C8T) 映像 crowd_run, 1920×1080, 500f （Xiph.org の Derf’s Test Media Collection にある 4K YUV420 のものを各フォーマットの 2K に変換したもの） 計測ツール vctest 2.1.0 x64 計測対象コーデックは以下の通り。シェアウェアであるものはライセンスを購入し、機能制限（ロゴが入る）がかからない状態になっています。 Ut Video Codec Suite 17.2.0 と 17.1.0 （旧版である 17.1.0 も計測しているのは、 17.2.0

Opus（オーパス）とは、IETF によって開発され、主にインターネット上でのインタラクティブな用途に合わせて作られた非可逆音声圧縮フォーマット[3]。RFC 6716 によって標準化されたオープンフォーマットとして、リファレンス実装は3条項BSDライセンスの下で提供されている。Opusをカバーするすべての既知のソフトウェア特許は、ロイヤリティフリーの条項の下でライセンスされている[4]。 Opusは、スピーチ向きのSILK（英語版）と低レイテンシで音楽用途にも使えるCELT の2つのコーデックの技術を組み込んでいる[3]。Opusは、ビットレートの高低を継ぎ目なく調節でき、内部的には、低いビットレートでは線形予測コーデック、高ビットレートでは変換コーデックを使い、途中で切り替えることも可能である（短時間はハイブリッドでオーバーラップさせられる）。Opusは会話、ネットワーク上の音楽公演や

AOMedia Video 1 (AV1)はインターネット上での動画配信を目的として設計されたオープンかつロイヤリティフリーな動画圧縮コーデックである。このコーデックはGoogleのVP9、そしてMPEGのHEVC/H.265の置き換えを目指している。 2018年3月28日に、AV1仕様がFreezeしました。 Freezeとはいっても、ドキュメントは更新され続けていますし、リファレンス実装もデバグ・最適化が続けられている状態です。 大きな仕様変更や追加はもうないよ、程度に考えているとよさそうです。 AV1仕様書はgithubで公開されています。 https://github.com/AOMediaCodec/av1-spec http://av1-spec.argondesign.com/av1-spec/av1-spec.html 自分自身がAV1仕様を理解するために、日本語訳を作って

質問 2015年1月28日水曜日 4:29 ネットワークカメラは　Panasonic　の　DG-SW316L　です。　CGI　コマンド対応しています。 アプリがカメラから画像を取得し、そして画像を解析し、表示することをしています。　アプリ言語はC#、開発環境はVS2013です。 今は、１Shot画像の入力ができています。下記は画像入力のソースです。 VGAサイズの画像を取得できます。 WebRequest wr; WebResponse res; Bitmap Bmp; wr = System.Net.WebRequest.Create(”http://192.168.100.10:80/cgi-bin/camera?resolution=640”); wr.Timeout = 1000; res = wr.GetResponse(); Bmp = new Bitmap(res.GetRe

C#にてネットワークカメラの画像を取得する方法には、色々ありますが、 ここでは簡単に出来るMJPEG Decoderを使用して画像取得する方法を説明します。 MJPEG Decoderインストール Visual Stadioの[ツール]-[NuGetパッケージマネージャー]-[ソリューションのNuGetパッケージの管理]を開きMJPEG Decoderを検索してインストール出来ます。 MJPEG Decoderによるネットワークカメラ画像取得 サンプルとして、Form上にボタンとピクチャーボックスを配置してください。 MjpegProcessor.MjpegDecoder _mjpeg; private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { _mjpeg = new MjpegProcessor.MjpegDecoder(); _mjp

最近の防犯カメラなどは従来の同軸ケーブルを使った、アナログタイプからIPパケットを使ったIPカメラに少しずつ変わってきています。 で、そのIPカメラから送信されている動画をストリームと言います。 そのストリームから静止画を取得するコードを書いてみます。 ライブラリはAForge.NET*1を使用します。NuGetで取得してもいいですし、公式サイトからZIPを引っ張ってきてもOKです*2。 private static void Main() { VideoStream.Source = "URL_HERE"; VideoStream.Login = "USERNAME_HERE"; VideoStream.Password = "PASSWORD_HERE"; VideoStream.NewFrame += (sender,e) =>{ Bitmap frameData = new Bit

半値全幅 (FWHM) Q値（英: quality factor）または品質係数Qは主に振動の状態を表す無次元量である。弾性波の伝播においては、媒質の吸収によるエネルギーの減少に関係する値である。振動においては、系に蓄えられるエネルギーを、一周期の間に系から散逸するエネルギーで割ったもので、この値が大きいほど振動が安定であることを意味する。また、Q値は振幅増大係数とされる場合もある。これは、共振周波数近傍での強制振動における最大振幅が静的強制力による変位のQ倍となることから解釈される。振動子や電気回路の場合には一般にQ値が高いほうが望ましいが、逆にQ値が高いほど応答性が悪くなり、起動時間が長くなるという面もある。 振動する物理量の実際の振動状態は、周波数軸に展開した振動振幅(英: Amplitude)や位相(英: Phase)のスペクトラムにより理解される。振動スペクトラムの共振ピーク近傍

共振回路のQ値共振回路の性質を表す「Q値」について学びます。直列と並列のLC共振回路で構成されるインダクタとコンデンサを使って理想的なパーツと現実のパーツを理解し、動画で実際のQ値を確認していきましょう。 理想的なパーツと現実的なパーツQの説明の前に、コンデンサとインダクタの理想と現実を理解しましょう。回路計算や回路理論を学ぶ際、どうしても理想的なパーツとして扱うことが多いです。それを、実際の回路で試すとどうしても一致しないことがあります。ここでは、実際にどのように考えていけばいいかを解説します。 インダクタ図1に理想的なインダクタと現実のインダクタを示しています。理想的なインダクタは、純粋にインダクタとしての機能を示しますが、現実はインダクタを構成しているリード線とインダクタ部そのものに抵抗成分が含まれています。

Tweet ※本投稿に記載の内容を自身の管理下にないネットワーク・コンピュータに行った場合は、攻撃行為と判断され、最悪の場合、法的措置を取られる可能性もあります。同内容の調査を行われる場合には、必ず自身の管理下にあるネットワークやサーバーに対してのみ実施してください。 【検証概要】 SSHログインパスワードのクラックツールとして有名な下記４ツールについて、クラッキング速度の比較検証をしました。 Metasploit(ssh_loginモジュール) hydra medusa ncrack 【検証環境】 １台の物理PCに、攻撃用サーバ(KaliLinux)および被攻撃用サーバ(CentOS7)を仮想マシンとして構築し、同サーバ間で検証を行いました。 攻撃は１つのユーザに対し、多数のパスワードを試行する手法を採用しました。試行するパスワードには1000個のユニークなパスワードが記載されたファイル