![Google（米Alphabet）とOpen Source Security Foundation（OpenSSF）は6月30日、オープンソースのセキュリティをスコアにする「Security Scorecards 2.0.0」を発表した。 Open Source Security Foundation（OpenSSF）はLinux Foundation傘下の団体で、Googleのほか、米IBM、米]()
オープンソースのセキュリティスコア「Scorecards 2.0」が公開 | OSDN Magazine
2021-07-12 08:08:49
![こんにちは、杉金です。 社内でLinux関連の改善に取り組んでいるのですが、その中でCISベンチマークについて連携してもらいました。 Amazon Linuxは以前下記ブログで紹介されていますので、今回はAmazon L …]()
セキュリティ監査状況を採点〜CISベンチマークを読んでみた(Amazon Linux2編) | DevelopersIO
2021-07-12 08:08:18
![Windows 10の登場から約6年――Windowsの新バージョン「Windows 11」が2021年秋に登場します。Windows 10が動く比較的新しいパソコンなら対応できますが、注意点もあります。パソコンの選びの参考に、注意点をチェックしてみましょう！]()
「Windows 11」が2021年秋に登場 どんなパソコンで動く？ パソコンは今買ってもいい？ - Fav-Log by ITmedia
2021-07-12 08:04:50
![コレクターアイテムなら...データ暗号化機能付きスマホを手がけるある企業が、FBIの捜査に関わっていたことが、先日わかりましたが、その捜査え囮捜査に使われたFBI御用達スマホがどうやら中古市場に出回っているとかなんとか。FBIの囮作戦で使われていたスマホ｢ANOM｣。暗号化チャットアプリがインストールされており、強固なセキュリティを求めて一部犯罪グループが使っていたのですが、じつはこれはぜんぶF]()
FBIのおとり捜査用データ筒抜けスマホ｢ANOM｣が中古市場に出回っとる… | ギズモード・ジャパン
2021-07-12 08:04:17
![ムービーから一部を切り取って他のムービーに重ねるクロマキー合成を行う際は、グリーンバックなどの単色の背景を用意する必要があり、準備が面倒です。ウェブアプリ「Runway」を使えば、通常の背景で撮影したムービーから数クリックで自動的に対象物を切り取って合成ムービーを作成できるとのことなので、実際に使ってみました。]()
たったの数クリックで対象物を切り抜いて合成ムービーを作成できるウェブアプリ「Runway」を使ってみた
2021-07-12 08:03:22
![アップルはiOS13.2のアップデートに伴って2019年、「世界絵文字デー」の7月17日に合わせ、60種類近い新しい絵文字を発表したことは記憶にあたらしい。絵文字キーボードには人種を越えたカップルやジェンダーフリーのものなどとともに、長く待]()
アップルの障害者絵文字に「知的障害者」がない理由 | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）
2021-07-12 08:02:51
![プログラミング言語のお作法から外れたコードやメンテ性が悪いコードを書くのはダメとよくいわれます。わたしは学生の頃、そういう意見を過剰に気にしていました。コードを書くことそのものに慣れていないのに綺麗に書こうとして手が動かず、動かないがゆえにコーディングの練習が進まない、という悪循環になっていました。そうすると何もアウトプットしないまま知識だけが増えていって、自分がこれくらいできそうというイメージと実際のプログラミング能力とのギャップで苦しみました。 この意識が薄れたのは、あるときものすごく手が早い人のコードを偶然見たときでした。たしかにちゃんと動くものができているんですが、そのコードの中身は当…]()
ヘタクソなコードを書いてもいい - 覚書
2021-07-12 08:01:58
![2021年7月2日、米フロリダ州のIT企業のKaseyaは同社のRMM（リモート監視・管理）製品である「Kaseya VSA」をオンプレミスで利用している顧客に対してサイバー攻撃が発生していると公表しました。同製品を運用する顧客の多くはMSP事業者で、MSPサービスを利用する多数の中小企業などに影響が及びました。ここでは関連する情報をまとめます。 1．最大1500組織にランサムウエアの影響か Kaseya VSAの未修正の脆弱性が悪用され、VSAのシステム管理対象の端末に対してランサムウエアに感染するPowerShellスクリプトが配られ実行された。 Kaseya VSAはマネージドサービスプ…]()
多数の組織がランサムウエアに感染したサプライチェーン攻撃についてまとめてみた - piyolog
2021-07-12 08:01:56
![ブクマ欄が「俺が怒ってやってるからお前がのほほんと暮らせているんだぞ」という異常者の集まりになってしまったhttp://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatel…]()
ブクマ欄が「俺が怒ってやってるからお前がのほほんと暮らせているんだぞ..
2021-07-12 08:01:55
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【画像】3Dプリンターで合計22時間かけて作ってる超大作が間もなく完成を迎える | 不思議.net
2021-07-12 08:01:23
![GitHub Actions のワークフローを静的にチェックする actionlint というコマンドラインツールを最近つくっていて，概ね欲しい機能が揃って実装も安定してきたので紹介します． github.com なぜワークフローファイルの lint をすべきなのか GitHub Actions が正式リリースされてからだいぶ経ち，GitHub 上での CI は GitHub Actions が第一候補となってきているように感じます．僕も新規にリポジトリを作成して CI をセットアップする場合はほぼ GitHub Actions を使っています． ですが，GitHub Actions には下記…]()
GitHub Actions のワークフローをチェックする actionlint をつくった - はやくプログラムになりたい
2021-07-12 08:00:35
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Vite + React + TS + vanilla-extract +α が動作するサンプルリポジトリを作った
2021-07-11 20:09:04
![2021年6月30日の文部科学省の大学入試に関する有識者会議 www.nikkei.com 文部科学省の大学入試に関する有識者会議が30日開かれ、2025年1月以降の大学入学共通テストでの記述式問題と英語民間試験の導入について「現時点での導入は困難」とする提言を取りまとめた。入試改革の「二大看板」だったが、採点の難しさや経済的格差などの問題を払拭する見通しが立たなかった。近く文科省に提言を提出し、同省が正式に断念を決める。 大学独自の入試改革に補助金 観測気球？www.yomiuri.co.jp 新制度で文科省は毎年、全大学の入試状況を調べ、積極的な取り組みが行われているか評価し、公表する。国…]()
メモ：大学独自の入試改革に補助金 - 発声練習
2021-07-11 20:08:42
![ちょっと昔話 かつて参画したプロジェクトの話。 そのプロジェクトでは他社から受注した受託開発として機械学習系のシステムを開発していた。 当時としては新しいフレームワークを使い、かなり頑張ってなんとか納期内で完成させた。 その中の1つの機能として A/B テストができるようにしていた。 パラメータチューニングによりパフォーマンスを改善することを想定していた。 しかし結局その機能は使われることがなかった。 なぜか。 A/B テストを実施するためのクライアントの追加の予算がつかなかったためである。 受託なのでなおさらなのだが、売上にならなければ工数をかけるこはできない。 工数を使ってパフォーマンス改善することはできなかった。 手はあるのに。 機械学習の精度は必ずしも利益に結びつかない この昔話で何が言いたいかというと、機械学習の精度改善は必ずしも利益に結びつかないということである。 そのことを示しているとても素晴らしい資料がこちら。 機械学習の精度と売上の関係 from Tokoroten Nakayama 前述の昔話の例はこの資料で言うところの③ロジスティック型 (=外注) となる。 いったん売上が立った後、追加予算がつかなかったので精度改善では売上は増えなかったのだ。 倫理感による精度改善 受託開発を主としている組織であれば工数にはシビアなので、売上の立たない工数をかけることはあまりないだろう。 (よっぽどの炎上鎮火とかでなければ) しかし自社で製品やサービスを作って提供しているような組織の場合、利益にならない精度改善をしているのを時折見かける。 なぜそのようなことが起こるかと言うと多くの場合はデータサイエンティスト／機械学習エンジニアとしての倫理感からなのではないだろうか。 「◯◯予測という機能なのでできるだけ良い予測精度を示すべきだ」 「ユーザには気づかれない部分だが精度が悪いので改善したい」 倫理感や興味が先行してしまっているのだ。 しかしその精度を上げた先に利益があるとは限らない。 機械学習で職を得ている人間は自分の仕事を機械学習の精度を上げるゲームだとみなす傾向があるように思う。 例えばインターネット広告の CTR 予測。 これは予測精度が高いほど利益は改善するし、広告主に価値も提供できる。 精度改善に倫理と利益が伴っている、とても機械学習がハマる例だと思う。 本来はこれらを兼ね備えているのが良い適用先であるはずだ。 イシューは行き渡っているのか 利益に結びつかない、または間接的にしか結びつかないような精度改善をやることが許されるというのは組織に余裕があるということで悪いことではないのかもしれない。 しかし単によいイシューの設定ができてないだけという可能性もある。 自社で製品やサービスを作って提供しているような組織において、単純なロジスティック回帰でコアなところのビジネスを大きく加速させることができた時期を過ぎると機械学習で解くのに適したよい問題を恒常的に見つけ出すのは実は難しいのではないだろうかと最近考えるようになった。 ビジネスの領域拡大よりも既存領域への機械学習の適用の方が速いということは十分ありうる。 もちろんチームの規模にもよる。 機械学習チームの人的リソースの規模に対して機械学習で解くべきよいイシューを見つけ出せているのか、ということだ。 少し前にちょっと話題になったこちらの件もイシューが大事だと言っている。 全ての機械学習の論文は新しいアルゴリズムを提案しているのですか？ - Quora キャリアの行く末 事業会社においてビジネスの領域拡大よりも既存領域への機械学習の適用の方が速く、よいイシューを提供しにくいということがよく起こるのであれば、機械学習チームのリソースは余剰気味になりやすいということになる。 これが続くと今後機械学習しかやらない人材の市場価値は下がっていくのかもしれない。 もしくは自社で製品やサービスを持っている組織ではなく、受託開発やコンサルが主戦場になっていくのかもしれない。 何にせよ特定のプロダクトに commit したいのであれば機械学習エンジニアは機械学習以外のスキルも磨いていく必要があるように思う。 おわりに 見える範囲にいる人が利益にならない精度改善をしているのを横目で見てこのようなことを考えていた。 難しいけどできるだけ金を生んでいきたい。]()
機械学習の精度と利益と倫理とイシューと - Froglog
2021-07-11 20:08:16
![]()
zeke | tcp-proxy
2021-07-11 20:01:46
