ハッシュアルゴリズムの次世代標準候補の中にセキュリティ関係のコーディングの不備
ミスをしない人間などいない。ハッシュアルゴリズムの次世代標準の候補となっているアルゴリズムのうち2つが，バッファオーバーフローの問題を抱えていることが明らかになった。 標準暗号アルゴリズムを指定する責任を負う政府組織である，米国の国立標準技術研究所（NIST）は，次世代の標準ハッシュ関数を選択する提案競争を実施している。その資料となるリファレンス実装をFortifyのコード分析ツールで検証したところ，提出された実装のうち2つがバッファオーバーフローの問題を抱えていることが明らかになった。 これらの問題は，そのアルゴリズムの暗号学的な正しさに影響を与えるものではなく，アルゴリズムの大きさが比較的小さいため，これらの問題は選定プロセスが進むに従って速やかに発見された可能性が高い。ともあれ，この事例は，セキュリティ専門家でさえセキュリティ上のミスを犯すことがあることを証明する事例として機能するだ
お知らせ » 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ - チームラボ株式会社
2009/02/05: 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ 『機械はどれだけ人間に近づけるのか』 ～第2回 チームラボアルゴリズムコンテスト～ 情報があふれてる。 人間の手で一つ一つ情報を見て取捨選択することは不可能だ。 もし人間の手に代わるロボットがいたら世の中がちょっと変わるかもしれない。 人間が持つ見えないルールや思考をプログラムで実現してみたいと思わないだろうか。 それはきっと使う者を感動させ、未来をわくわくさせるだろう。 我々チームラボも常にそこに挑戦し続けたいと思っている。 そこで純粋なこの思いを満たせる場をコンテストという形で提供し、プログラマーの皆さんを応援したいと思う。 このアルゴリズムコンテストは、機械はどれだけ人間に近づけるのかというお題を通して、皆さんが日ごろ持っているアイデアを、様々な要素技術（例えば、自然言語処理
TSUBAME のTesla を用いた GPGPU (CUDA) CUDAの基礎 丸山直也 2009/6/11
松岡研究室は並列分散コンピューティング、特に高性能計算(HPC)に関するソフトウェア基盤技術の研究を行なっています。HPCとはコンピュータシミュレーションなどのより大規模な問題をより高速に計算するための技術です。昨今の科学技術の発展にはHPCにより支えられた非常に高度なコンピュータシミュレーションの重要性がますます高まってきており、松岡研究室では様々な応用分野の方々とも協力しつつより先進的なHPC基盤技術の研究開発に取り組んでおります。 また、近年では機械学習や深層学習（Deep Learning）技術の総称である人工知能（AI）技術が急激な勢いで実用化されつつありますが、この技術の発展には膨大なデータを極めて高速に処理する基盤技術が必要不可欠です。松岡研究室では、特に近年発展しているこのAI技術とHPC技術の融合を一つのテーマとして掲げており、各種アクセラレータ・スーパーコンピュータを用
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
まつもとゆきひろ氏が語る「ビューティフルコード」セミナーに行って来た - LukeSilvia’s diary
まつもとゆきひろが語る「ビューティフルコード」×「プログラマ35歳定年説」に行ってきました〜。今年初めて行ったイベントなのですが、とてもいいお話を聞くことができました。美しいコードとはどのようなものか、またそのようなコードを書けるようになるためにはどうすればいいのかというお話でした。 以下、まとめになります。僕のメモを元にしたので、まつもとさんが話された内容と多少ズレがあるかもしれません。 そもそもコードとは何か 「コードの美しさとは」という前に、そもそも「コード」とは何か。 ソフトウェアの作成はものづくりではない コードは工業製品ではない。コードは、車とかと同じ工業製品だと思われることが多く、例えば次のような勘違いがある。 日本は「ものづくり」が得意だ。だからソフトウェアも「ものづくり」として取り組めばいい 車のように、ソフトウェアも部品をどんどんコピーして組み合わせばできる 違うよ！全
計算量を具体的に見てみる 2009-01-06 - きしだのはてな
アルゴリズムの話では、計算量の解析がかかせません。 計算量はオーダー記法で表されますが、これは、データの入力量に対してどのくらい時間がかかるかをあらわしたものです。 こういった話はどのアルゴリズムの本にも載ってるはずですが、具体的にどのようなプログラムを書くとそのオーダーになるかという記述はあまりありません。 ということで、やってみました。 計算時間表示のための共通処理を行うクラスは、一番最後に書いてます。 O(1) 計算時間がO(1)のアルゴリズムは、処理が入力の量によらない場合です。 配列の要素のアクセスや、ハッシュテーブルによるデータ検索、連結リストへの追加削除などがこれにあたります。 コードには入力量でのループが含まれません。 public class O1 extends ViewCompFrame{ @Override void compute(int n) { proc();
高速かつ省メモリで文字列を扱うデータ構造「wavelet tree」
はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するのは2003年に提案されたデータ構造、wavelet tree（以下「WT」と表記）です。WTは圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。WTは文字列T[0...n-1]が与えられた時、次の2つの操作を定数時間でサポートします。 rank(p, c)――T[0...p]中のcの出現回数を返す select(i, c)――(i+1)番目のcの位置を返す WTの作業領域量は、文字列をそのまま保存した時の約2倍程度です。 対象読者 C++の
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
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