ウィリアムのいたずらの開発日記

ウィリアムのいたずらが、コンピューター関係について、思ったことを好き勝手に書いているブログです。

ネット接続された「食器洗い機」に致命的な脆弱性

2017-04-10 20:14:49 | ネットワーク
第三者に皿を洗われる危険性!!

ネット接続された「食器洗い機」に致命的な脆弱性!第三者に皿を洗われる危険性
http://www.gurum.biz/archives/68636818.html

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「WiFi 1000人つないだ!」をイジメル人たちの技術レベルは、2013年以前の昔の頭?

2017-04-10 09:17:07 | ネットワーク
2010年の時代遅れのガイドの話をしているのではないのだよ。。。
そんなもん、2013年に覆されている。どんだけ、古い情報読んでるんだよ・・・

あるついーとがいじめにあっているようだ・・・


藤原和博‏ @kazu_fujihara
スマホを学校で使うのにWiFiを設備すればすぐ繋がると思っていたのが大失敗!どんな苦労をしたか、裏話を書きました。市教委だけじゃなく、学校によく出入りしている内田洋行も富士通も気づかなかったこと。これ、全国の自治体の参考になりますよ
http://www.nikkei.co.jp/rim/glweb/kiji/313kiji.pdf …


この記事が

http://www.nikkei.co.jp/rim/glweb/kiji/313kiji.pdf


これに対して、

高等教育機関向け高密度無線 LAN デザイン ガイド
http://www.cisco.com/c/ja_jp/products/collateral/wireless/aironet-1250-series/design_guide_c07-693245.html

を上回れるのか?とか、すごんで(いるつもりになっている)んだそうだ。

さらに、

「学校の授業でスマホ活用」のはずが、初歩的な技術運用ミスで失敗し業界の笑いものになるまで
https://news.yahoo.co.jp/byline/yamamotoichiro/20170408-00069688/

でも、この文書を上げ、さらに悪意があるのかわかんないけど、
「100人」ぐらいではこんなガイドラインがあって、2010年には解決しているといって、
上記ツイートと関連記事をディスっている。




おいおいおい、そのガイド、読んだ?意味わかって読んだ?

そのガイドで、1000人動画常時アクセスは実質「できない」って書いてあるだろう!

ところが、この記事では、「できた」と書いている。
それだけで、このツイートや記事は価値があるんだよ!

そして、その技術は2013年ごろから出てきているのかな・・・?
従来のコンセプトとは違うWifi技術で、それを
富士通の人や内田洋行の人は「しらない」といっているのだよ!

っていっても、わかんないかもしれないので、順に説明しよう・・・





■WiFiの接続は、従来人数が増えれば、帯域は減った。

WiFiは2.4GHzと5GHzがある。
2.4GHzは、同時3チャンネル以上を利用すると、混信する。
(詳しくはhttp://musenlan.biz/blog/522/)


そこで、3人以上つなぎたいときは、どうするか?

同一チャンネルを使う。この場合、WiFiは、同一チャンネルを利用したい
2人がジャムらないように空き時間を見計らって、うまい具合に2人
を通信できるようにさせる・・・とはいえ、結局2人でシェアするのだから
帯域は2分の1にへる。

学校などで利用する場合は、狭い場所(さらに屋内&見通し距離)なので、
5GHz帯と併用する。5Ghzはもっとチャンネル数が
取れる。なので、100人くらいであれば、2.4/5G Wifi併用で結構うまくいく。

この技術に基づいて作られているのが
「高等教育機関向け高密度無線 LAN デザイン ガイド」
で、そこの
「表 4 チャネル数、接続数、および集約帯域幅(Mbps 単位)のリファレンス ガイド」
にあるように、この方式では、600接続に対して、0.70MBpsしか出ない。
ところが、
「表 1 アプリケーション別の帯域幅要件」
にあるように、Webの講義・オンデマンドビデオなどでは1MBpsほしい。
つまり、600人はだめなのだ。この手法では。
とうてい1000人はできない。

上記非難をしている人は、このガイドをあげているけど
このガイドしか読んでいないなら、1000人動画はつながらない
(つながるだけならできるかもしれないけど、フォーム入力とか?)
と思うのが普通なのだ・・・




■そこに「スタジアムWi-Fiソリューション」

ところが、これとはまったく違ったコンセプトが現れた。
具体的には、

エヌ・ティ・ティ・ブロードバンドプラットフォーム株式会社、西武ドームにおける「スタジアム Wi-Fi ソリューション」導入
http://www.cisco.com/c/ja_jp/solutions/service-provider/mobility/case-studies/0907-wifi-nttbp-cs.html

上記の説明は、「図2」今までのソリューションにあたる。
それと違うコンセプトが「スタジアムWi-Fiソリューション」

具体的に言うと、一時(池田氏で)話題になった、「ホワイトエリア」のWifi版
指向性の高いWiFiアンテナをつなぐことで、対象エリアを絞り込む。
こうすれば、ちょっと(距離を)離しただけで、同一のチャンネルで別々のネットワーク
として使える。たとえば、アンテナの指向性を使って、
同じエリアを5つの混信しない小さなネットワークに切り分けられれば、
全体は1000人でも、各ネットワークエリアには、1000÷5エリア=200人
となる。このスループット(接続数200、チャネル数21)はさっきの表4によると、
2.10Mbps!目標クリアするのだ・・・

このほかにも、バーチャルセルだったかな?とか、方法があるらしいけど、
とにかく最近、従来のように単純に接続するのではない方法で、
電波干渉を回避しながらアクセスポイントの高密度配置が可能
になってきたのだ。

この記事2013年に出てるけど、たぶん、そのくらいからじゃないかなあ・・
この手法?





■この手法でもできない問題と回避策が、その記事に書いてある。

これで帯域は確保できるんだけど、実はこれだけでは、アクセス集中は回避できない。
そこで、
 サーバーを増強し、
 いっせいにアクセスを開始するログイン(認証)のアクセス回数を減らし、
 さらにほかのサイト(Lineなど)への通信も遮断し
スループットをあげているというのが、記事の内容。

 帯域は意識するんだけど、アクセスの集中もね!というのが、この記事にかいてある
ことで、このアクセス集中の話については、さっきのガイドラインに書いていない。
(アプリ側の話でネットワーク設計者には関係ない・・・ので書いてないのは当たり前)
 なので、そこについて触れている点で、意味があるのだ。

 それが読み取れないというのは、たぶん読み手の技術力の低さで、このツイートした
人が責めを負うべき話ではない。

 むしろ、こういうツイートとか情報をじゃんじゃん流してほしい。

 わかるやつにはわかると思う。


■おまけ

これも見ておくといいかも!

あなたの学校に「使える無線LAN」を導入する3つのポイント/シスコシステムズ
http://ict-enews.net/zoomin/cisco/



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「先生にSNSを見られるのがイヤ」

2017-04-08 20:09:46 | ネットワーク
なら、大事な話は会って直接話そう!
・・・正論!

「先生にSNSを見られるのがイヤ」という中学生に、マツコが持論を展開
http://grapee.jp/317493

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「デジタルトランスフォーメーション」の意味知ってた?

2017-04-07 11:15:32 | ネットワーク
ちなみに、「デジタルトランスフォーメーション」とは、
もともとはITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる
という意味だけど、IDC的にいうと、
第三のプラットフォームにより競争優位にたつこと
らしい。で、「第三のプラットフォーム」とは
「クラウド」「ビッグデータ/アナリティクス」「ソーシャル技術」「モビリティ」
で、ちなみに、第一が汎用、第二がクライアントサーバーらしい

・・・あれ、AIでてきてないじゃん(^^;)

っていうわけなんだけど、IDCの講演もあった、
4月6日の
インテル AI Day
のつづき




■AIテクノロジーと将来への展望:詳細のご紹介
・ハードウェアの話
・インテルAIプロダクトグループ:CEO直結

トピック
 ・AIの分類
 ・インテルNervanaプラットフォームポートフォリオ
 ・将来への展望

AIの展望
 昔は、エキスパートシステム
 今、ディープラーニング

マシンラーニングのタイプ
 教師あり学習
 教師なし学習:統計レベルで理解
 強化学習:エージェント あるふぁーごー
→オーバーラップすることも、一緒に使うことも

従来のマシンラーニング
 N X N
  K値 フィーチャー
  分類木にかける:SVM,ランダムフォレスト

ディープラーニング
 複数の抽象化レベルで特徴を抽出する方法
 特徴はデータから検出
 データが多いほどパフォーマンスが工場
 高度なデータ表現

エンドツーエンドのディープラーニング
 ながしてあげればいい
 →定義する必要がない
 ただし、従来型の手法を利用可能

以前は「人間の仕事」だったタスクを自動化
 ImageNet→エラー率下がる
 発話のエラーレート

ディープラーニングの課題
(1)学習処理に必要な大規模なコンピューティング要件
  コンピューティング/データ
(2)パフォーマンスがデータ量に応じて変化
  ビデオ:Googleが提供 発話も
  スケーリングはI/Oバウンド
    学習速度・プロセッサー数

インテル Nervanaプラットフォーム
・中心(それいがいもあるけど)
 中核はXEON,XEON PHI、クレスト
 クレストはFPGAとあわせても

・まずXEON
 最も広く導入されているマシンラーニングプラットフォーム
 広く採用

・XEON PHI
 HPCから派生マルチスレッド、

・半導体
 演算用のモデルと基盤
 脳からマシンラーニングにマッピング;

・クレストファミリー
 GPU
 おんチップ型メモリー
 スケーラビリティ

・ディープラーニング ワークロード向けに設計
 
・LAKE CRESTのディープラーニングアーキテクチャ
 アーキテクチャのスナップショット
  テンソルベースのアーキテクチャ
  階層構造
  HPCと異なり、メッシュがた:なーばなの特徴

・ナーバナこんぴゅーととぽろじー
 ふぁぶりっくのなかでかんけつ


・プラットフォーム
  クレストファミリー
  FPGA
  XEON PHI
  XEON

・ソフトウェア:ハードウェアと組み合わせて使える
 いろいろなレベルの抽象化

・主要なAI研究
 学習処理の高速化に向けたアルゴリズムの進化
 学習モデルのスパース化とぷるーにんぐ
 精度を微細化した演算
 ディープラーニングにおける学習処理のスケーリングの向上

・AI時代におけるインテリジェンスの実現


■インテルFPGAでのマシンラーニング
・コンピューティング、データセット、証明がある
 →戻ってきた

・インテルのAIエコシステムではFPGAも使用可能
 4つの
  柔軟性、低レンテンシー、高スループット、低電力
 →すいろんによい
  生産性、使いやすさ

・FPGAに適したMLの例
 クラウド
  FPGAは書き換え可能
 自動運転車
 軍事・防衛

・どこに展開:どこにでも
 デバイス、ゲートウェイ、フォグ、クラウド

・マシンラーニングにFPGAを使用する理由
 フィールドプログラマぶる
 ゲートアレイ:ロジックゲートで構成 
 高いスループット、移動短縮、高い電力効率
 DSP→任意の精度

 AI 2ヶ月ごとに新しい

・AIエコシステムにFPGAが提供すること
 CNN:使いやすさDLA
 汎用性の高い、ソリューションをパラメータ化
 OpenCL SDKでカスタマイズ

・マシンラーニングにおける多様なFPGA使用モデル
 FPGA
 インラインデータフロー処理
 ストレージアクセラレーション
 コンピューティングのアクセラレーション・オフロード

・インテルFPGAがもたらす価値
 インテルArria10FPGAのパフォーマンス

・インテルのAIエコシステムではFPGAも使用可能
 SDK,フレームワークから出発:最適化している
・$intelAIで今すぐはじめよう!

■デジタルトランスフォーメーションによる
 コグニティブ/AIシステム活用の進化 ゲスト講演 IDCジャパン

 市場よりの話
 コンテキスト2つ
  AIはブームで終わるか?
  エコシステムに乗り遅れないために、だれと

・背景
 ステイクホルダーは変化している
 デジタルトランスフォーメーション

 第三のプラットフォームの新たな成長ビジネスプラットフォームへの展開
   50%ぐらい(3.7%の成長率→むかしのプラットフォームを食っていく)

 応用系:イノベーションアクセラレーター
  コグニティブ。AI

 AI
  Pepper?
  アメリカ情報処理:人間に近いもの→意識?

 dxエコノミーの萌芽:2017年、DXは経済化
 デジタルトランスフォーメーション(DX)
  第三のプラットフォームを利用
  →考えないと成り立たない

 測定する手段
  マチュリティスケープ
   ステージ1.すきものがやっている
   ステージ2.だいたい使われている
   ステージ3.標準化
   ステージ4.だいたいつかっているけど、なりたたないほどではない
   ステージ5.なりたたない
 →去年1・2
  今年2・3 1個シフト
 世の中:もっとはやい方向にトランスフォーム

 イノベーションアクセラレーター
 2016 167億 2020 2734億円

 国内コグニティブ/AIシステム市場予測 2015年~2020年

 コグニティブAIシステムとは
  人間の意思決定を早く性格に、えびでんすスベース、補助

 2016年までに注目されたユースケース
  顧客サービス自動化エージェント
  品質管理
   :
  どちらかというとPOC
 2017年
  お金になるビジネス
   フリート管理(運行管理・タクシー管理)
   安全
   サイバーセキュリティ
   詐欺・犯罪・テロ検知

 IoTの85%にAI
 ソフトウェアの50%にAIが入っていないと競争力はない

 いわなくなったとき;自然に使っているかも?

・AI;しってます。→つかっているのは6~7%→マーケットにチャンス

 4つ課題
  システムアーキテクチャ
  システム/ソフトウェア開発手法とその容易さ
  ノウハウ
  運用

・IDCの提言
 コグニティブ・AIシステムが作るエコシステムに乗り遅れない
 あらゆる用途業種・業務での利用を考える
 提言
  コグニティブシステムのパートナーを適切に選択する
   戦略領域はどこか
   エンジニアリング人材の獲得・育成
   開発が容易なプラットフォーム

  

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さらばUstream

2017-04-06 12:23:02 | ネットワーク
さらばUstream、10年で消滅。IBM Cloud Videoへ完全移行
https://news.yahoo.co.jp/byline/mikamiyoh/20170405-00069546/

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電通「鬼十則」の何が悪いのか

2017-04-05 02:08:30 | ネットワーク
生産性

> 1. 仕事は自ら創るべきで、与えられるべきでない。

 いや、与えられた仕事は、やってほしい(やらないと止まってしまう)仕事だから、
 まずは与えられた仕事を片っ端から迅速にやらないと、生産性は落ちる

> 2. 仕事とは、先手先手と働き掛けていくことで、受け身でやるものではない。

 いや、生産性をあげたいなら、空気嫁。
 空気読む=受身。

> 3. 大きな仕事と取り組め、小さな仕事はおのれを小さくする。

 いや、小さい仕事を手っ取り早くかたずけてくれ。
 まずは小さな成功をつみあげ、PDCAをすばやくまわそう!

> 4. 難しい仕事を狙え、そしてこれを成し遂げるところに進歩がある。

 簡単な仕事を片っ端から片付けろ。
 小さな成功の積み重ねが、大きな難しい問題の成功へとつながる
 大きな成功を狙って、なにもしないのが一番悪い(生産性も)

> 5. 取り組んだら放すな、殺されても放すな、目的完遂までは……。

 生産性の観点から考えたら、はじめにあきらめるラインを決めておいて、
 それ以上はかまうな、でないと、できないことにはまってしまい、
 ほかの簡単にできる仕事も終わらなくなり、生産性が落ちる

> 6. 周囲を引きずり回せ、引きずるのと引きずられるのとでは、永い間に天地のひらきができる。

 周囲を引きずり回すな。少数先鋭にして、なるべくかかわる人数を少なくしたほうが、
 コミュニケーションが深められ、生産性はあがる。

> 7. 計画を持て、長期の計画を持っていれば、忍耐と工夫と、そして正しい努力と希望が生まれる。

 計画は必要だが、長期ではなく、かならず短期の計画をもって振り返ること。
 長期計画だけでは、夢で終わってしまう。
 短期の計画で締め切りを明確にすることで、生産性があがる。
 締め切りには力がある。

> 8. 自信を持て、自信がないから君の仕事には、迫力も粘りも、そして厚味すらがない。

 べつに仕事に迫力も粘りも厚みも自信もいらない。とっととやれ!

> 9. 頭は常に全回転、八方に気を配って、一分の隙もあってはならぬ、サービスとはそのようなものだ。

 いや、適当に休め。そのほうが、効率的だ。
 八分以下程度で合格点がとれるようにする。

> 10. 摩擦を怖れるな、摩擦は進歩の母、積極の肥料だ、でないと君は卑屈未練になる。

 摩擦を恐れず討論しても、仕事は進んでいないことに、早く気づけ。
 議論討論をやめて、あんたが作業しないかぎり、物事は先に進まない
 そもそも、仕事はかっこいいもいんじゃない。卑屈だろうが未練がましかろうが、
 とにかく、先に進めよう!

ね、「鬼十則」って、生産性低そうでしょう?
これじゃあ、社員は残業になっちゃうよねえ・・・

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ITのプロは日本で出世しない

2017-04-03 14:40:30 | ネットワーク
YES

 「日本の大規模または中規模の組織でIT/CSのプロが役員の地位に登ることは極めて珍しい。こう私は強く感じている。あなたは同意するか」

YES,YES・・・


「ITのプロが就ける最高位は外注管理者」

YES,Yes,Yes!!!

社長に文句があるなら、社長に言わず、社長になろう

ただし、ソフトハウスの場合、最高位の社長は、会社の規模が大きくなると、外注管理者

「ITのプロは日本で出世しない」と米国人から言われ、数日考え込んだ
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/200088/032700030/

(太字は上記サイトより引用)

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小学生が危ない! - 「有料スタンプあげます」というワナ

2017-04-02 22:10:50 | ネットワーク
小学生が危ない!LINEスタンプ詐欺の実態
http://toyokeizai.net/articles/-/122003

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Apple、Apple Payによる認知症者支援サービスへ

2017-04-01 17:13:25 | ネットワーク
AppleはApple WatchとApple Payによる認知症者支援サービスに乗り出す。

認知症患者が買い物や外食を行う場合、支払いを忘れたり、忘れるのではないかという
不安から、買い物や外食ができないなどの問題を抱えている。

Appleは、たとえ支払いを忘れても、店舗から出るときにApple Payで自動的に支払われ、
料金不足で支払えない場合でも、データが記録され、後日請求されるシステムを開発する。
このシステムにより、Apple Watchをつけていると加盟店舗では自動的に支払いが済まされ、
その後、認知症者が徘徊しても現在位置が介護者にわかるようになる。

認知症患者は2025年に700万人を突破。65歳以上の5人に1人が認知症になると思われ、
現状のまま認知症者が買い物、外食を避けるようになると、顧客が大幅に減少することが
予想されている。Appleは、本システムにより、日本人の10人に1人、およそ
1000万がApple WatchとApple payを利用するものと見込んでいる。


Apple、Apple Payによる認知症者支援サービスへ
https://support.apple.com/ja-jp/HT207150

(エイプリールフールのため、上記リンク先と記事とはあまり関係ありません)

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ブラック企業を返り討ちに!

2017-03-31 18:30:20 | ネットワーク
精神疾患で退職した従業員を訴えた会社が敗訴…逆に慰謝料支払う羽目に
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170330-00005913-bengocom-soci

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AIの分類

2017-03-30 01:00:58 | ネットワーク
人工知能はビジネスをどう変えるか?
https://www.nri.com/jp/journal/2017/03/170314_1/


では5つに分けているけど、書いていないAIもあり・・・
こんなかんじかなあ?



数年前だと、「ニューラルネット」のところは、「ソフトコンピューティング」と書いて
 GA,ニューラルネット、ファジー
とまとめてしまっていたが・・・

CNN,RNN,LSTMの違いは

やさしい深層学習の原理
http://gagbot.net/machine-learning/ml4


を参照。

また、応用というとき、利用価値を見つけて云々いうのは、「弱いAI」の考え方が多い
汎用人工知能(強いAI)を考える考え方もあり、こちらがシンギュラリティと結びつくんだけど、
図にはかけなかった。

それと、世間一般的には、サーバー・クラウドでのAIが中心だけど、
エンドポイントでのAIも考えられている

真のIoT実現に不可欠な技術 ―― ルネサスが提唱する「e-AI」に迫る
http://eetimes.jp/ee/articles/1703/21/news002.html

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Struts2脆弱性への攻撃、どうすれば防げたか

2017-03-28 16:49:23 | ネットワーク
「迅速にパッチを適用できる体制や仕組みと、速やかにサービス停止を判断できる経営判断が今のユーザー企業には欠かせなくなった」
「脆弱性の多いソフトウエアやフレームワークの使用を避けるというリスク対策も必要」


猛威振るうStruts2脆弱性への攻撃、どうすれば防げたか
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/032100893/

(太字は上記サイトの2ページ目から引用)

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Twitterアカウントが乗っ取られた時の対処方法

2017-03-28 00:21:58 | ネットワーク
これは永久保存したい! Twitterアカウントが乗っ取られた時の対処方法を5ステップで解説した画像が話題に
大変なことになる前に。
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1703/26/news028.html

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D-CASEワークショップに行ってきた!

2017-03-27 18:50:45 | ネットワーク
3月27日 D-Caseワークショップに行ってきた。内容をメモメモ




■D-Caseが期待される背景
・大規模リコール問題 Toyota
 NASAの調査:客観的に証明できなかった
 →客観的に証明できる D-Case

・第三者は製品の品質を知る術がない
 →D-Case

・基本的な書き方
 トップゴール

 説明で分解   前提:ここが合意されていることが大事

 ゴール

 証拠
 未定義 :説明できていない

・白抜きの→ コンテキスト
 黒抜きの→ それ以外

・前提は合意できている
 前提:構造、条件

・手順1:前提となる文書を整える
 保障対象の構造にしたがって、上位者の考える合格基準を明文化

■D-Caseステップ演習
・ティムケリー 6段階
 ゴール
 前提
 ストラテジー

・誰に対しても同じGSN

・これまでのGSN記述法と課題
 どの程度の粒度、規模で記述すればよいかわからない
 誰に対しても同じGSN
 記述したGSNをシステム開発で

目的
・モデルの情報量を制限する

・D-Caseステップ
 ステークホルダーの設定
 GSNの記述
 GSNの評価
 合意形成の実施

・ステークホルダーの明確化

・書き方
 参加者の興味関心・リポジトリの利用

・評価
 前提の妥当性
 中身の議論
 規模の妥当性 

・合意形成の実施

・演習:自動運転について

 
■演習:ライト点灯制御装置


■その他
D-Case Web Editor
http://mlab.ce.cst.nihon-u.ac.jp/project/d-case-web-editor/

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「今さら聞けない、動画広告用語」

2017-03-27 09:09:39 | ネットワーク
正直、よくわかってないので、メモメモ

「今さら聞けない、動画広告用語」を総まとめ。今年こそ動画広告を始めよう!
http://yahoojp-video.tumblr.com/post/155664048347/20170110

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