タグ別アーカイブ: アルゴリズム

ゲーム内チャットが諜報機関にとって悪夢である理由 – はてな匿名ダイアリー

② チーターとの戦いで洗練された暗号化

オンラインゲームの運営は常にチーターとの戦いだ。ゲーム運営者はゲーム機とサーバの間の通信が解読されないように暗号化を当然のように行っているし、鍵割れ対策として鍵交換も頻繁に行われている。また、暗号化アルゴリズム自体もカスタマイズしていることが多い。

平文でへろへろとメッセージが飛んで行くEmailとは根本的に設計・運用レベルが異なる。

引用元: ゲーム内チャットが諜報機関にとって悪夢である理由 – はてな匿名ダイアリー.

レインボー攻撃とは | 日立ソリューションズの情報セキュリティブログ

パスワード破りの一つで、ハッシュ値に変換されたパスワードを解析する攻撃手法のこと。

データの改ざん検知やデジタル署名などに使われているハッシュ関数は、一方向性関数とも呼ばれており、ハッシュ値から入力値を再現することはできず、また、同じハッシュ値を持つ異なるデータを作成することは極めて困難である。そのため、パスワードのハッシュ値のみをサーバー上で管理しておけば、パスワードそのものが漏えいすることがなく、安全にパスワード管理を行うことができるようになる。代表的なハッシュ関数のアルゴリズムには、MD5やSHA-1などがある。

レインボー攻撃は、あらかじめパスワードとなりうる適当な文字列のハッシュ値を計算してテーブル化しておくことで、ターゲットとなるパスワードのハッシュ値と比較し、本来のパスワードを推察するものだ。一つずつ検証するには時間がかかるため、事前に膨大な数のハッシュ値をテーブル化しておくことが必要になる。

レインボー攻撃への対策としては、総当たり攻撃(ブルートフォースアタック)や辞書攻撃といった他のパスワード解読攻撃への対策と同様、数字や記号を混ぜてパスワードを設定したり、定期的にパスワードを変更したりするなどの運用が大切だ。

引用元: レインボー攻撃とは | 日立ソリューションズの情報セキュリティブログ.

電話をかけようとすると、画面に当たる耳の形から所有者本人を判定する技術をYahooが開発 | TechCrunch Japan

研究員のChristian HolzとSenaka ButhpitiyaとMarius Knaustが作ったBodyprintは、体の各部を各状況にもっとも合ったバイオメトリクス(生体認証)の指標として利用する。電話をかけるという状況では耳を利用するが、そのほかの状況では手のひら、握った手の最初の関節、デバイスを握ったときのエッジまわりの手の形、などなども本人認証に利用できる。

それだけいろんなものを認識できるのなら、スクリーンから指紋を認識した方が早いではないか? しかし今のセンサやスマートフォンのタッチスクリーンの技術では、指紋を正確に識別するほどの精度が得られないのだ。Bodyprintでは、指紋よりももっと大きなものなら、その形を区別できる。

耳や手のひらなどは、自分と似ている人がいるから、このシステムはどこまで正確に見分けてくれるのか? 彼らが書いた研究論文によると、正確度は99.52%、つまり1000回のうち5回しか間違えない、ということだ。

問題は、このアルゴリズムが、ちょっとでも怪しいと拒絶するタイプなので、“偽りの拒絶率”が体の全部位で26.82%と高いこと。耳だけなら7.8%だ(13回に1回は本人が拒絶される)。もしも電話の拒絶が4回に1回もあれば、ちょっと商品化は無理だろう。なお、試験に参加した人数はわずか12名だそうだ。

今は、商用レベルの完成度云々ではなく、コンセプトの初期という段階だ。スマートフォンの指紋判読も長年ひどかったが、最近になってやっと、不満をおぼえない程度の技術に成長した。

引用元: 電話をかけようとすると、画面に当たる耳の形から所有者本人を判定する技術をYahooが開発 | TechCrunch Japan.

Google、「DQN」という人工知能を開発、ゼロからゲームをプレイして自力で攻略方法を見つける -INTERNET Watch

米Googleは、深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)アルゴリズムを用いた人工知能「DQN」を開発したと発表した。DQNは「deep Q-network」の略で、深層強化学習を通して、人間レベルの制御を可能にする。自力でコンピューターゲームをプレイし、攻略方法を見つけ出すことができるという。

Googleでは、DQNに横スクロールシューティングゲーム「River Raid」やボクシングゲーム「Boxing」、3Dカーレースゲーム「Enduro」といったAtari 2600のゲーム49種類をプレイさせた。同じネットワークアーキテクチャーとチューニングだったにもかかわらず、すべてゼロからプレイすることができたという。

ゲームのプレイ回数に応じてプレイスタイルも洗練され、ブロック崩し「breakout」では、プレイ回数が100~200回の時点ではボールを取りこぼすこともあったが、400回を超えるとうまく跳ね返すことができるようになった。600回を超えると、別の壁を使ってボールをバウンスさせることでブロックを崩す攻略方法を発見した。

プレイの結果、49ゲーム中43ゲームで、これまでの機械学習手法を上回ったほか、29のゲームではプロのゲームテスターと同等か、それを超えるパフォーマンスを見せたという。

引用元: Google、「DQN」という人工知能を開発、ゼロからゲームをプレイして自力で攻略方法を見つける -INTERNET Watch.

動画の中の人が何をしているか分かるアルゴリズム、開発される « WIRED.jp

マサチューセッツ工科大学(MIT)のポスドクであるハメド・ピルシアヴァシュ(Hamed Pirsiavash)と、同氏の論文指導者だったカリフォルニア大学アーバイン校のディーヴァ・レマナンは、動画から、お茶を淹れる、テニスをする、ウェイトリフティングをするといった特定の行動をコンピューターで検索する機能を向上させるために、自然言語処理の技法を取り入れた。

この行動認識アルゴリズムは、これまでのアルゴリズムより高速であるほか、完了していないアクションもうまく推測をすることが可能だ。そのため、ストリーミング動画も扱えるという利点がある。
この研究では、自然言語処理をコンピューターヴィジョンに応用している。あらゆるアクションのさまざまな構成要素を、文章をさまざまな要素に分解するのと同じやり方で分解しているのだ。要するに、ひとつのアクションを「サブアクションの連なり」に分ける、「人間の動きの文法」のようなものをふたりは提案したわけだ。
そのためには、さまざまなサブアクションの間の関係性を定義する必要があった。
この新しい文法によるアルゴリズムをつくるため、ふたりは機械学習を用いた。特定のアクションを描いた動画でシステムを訓練し、アルゴリズムがそこで探すべきサブアクションを明確にした。その際、そのサブアクションが何であるかや、サブアクション間の推移がどんなであるかに関する情報は一切与えなかった。
システムは、例を大量に蓄積していくことで、「映像内の特定のポイントで繰り返し行われる要素」を突き止める仕組みになっていた。こうすることで、サブアクションがあらかじめきちんと分類された訓練データなしで、アクションの文法を一から新しくつくることができる。
システムのテストは、ウェイトリフティング、ボーリング、ダイヴィング、ハンマー投げ、テニス、やり投げ、走り幅跳び、棒高跳びの8競技で行われた。たとえばやり投げの例では、「走る」、「放す」、「投げる」に大まかに相当する3つのサブアクションを、アルゴリズムが推測した。その結果、これまでのアルゴリズムと比べて優れていることが判明したという。

引用元: 動画の中の人が何をしているか分かるアルゴリズム、開発される « WIRED.jp.

アダルト検索エンジン「Boodigo」が公開 元Google社員ら立ち上げ::SEM R #SEMR

創業者の Colin Rowntree 氏は、従来の検索エンジン(※たとえば Google)でアダルト関連の用語で検索しても、それを説明する Wikipedia の解説ページや女性・男性のためのその行為を行うためのハウツーを説明した雑誌の記事ばかりが出てきてしまうが、それは検索意図に合致したものではないと指摘。Boodigo は「真のアダルトコンテンツを表示することを目指す」と述べた。Boodigo は、アダルト関連の検索語句で検索した時に、”それ”の行為を示す写真や映像を優先的に表示するし、Playboy, Penthouse、あるいは Vivid と検索すればそれらのスタジオや会社を表示できるように検索アルゴリズムを設計している。またアダルト女優の名前で検索したら、その対象者の違法コンテンツではなく、その女優の公式サイトや Facebook/Twitter のアカウントが検索上位に表示されるようになっている。

引用元: アダルト検索エンジン「Boodigo」が公開 元Google社員ら立ち上げ::SEM R #SEMR.

CPUに適度に間違わせることで節電する技術 – PC Watch

一般に、トランジスタはプロセスルールが縮小すると信頼性が下がる。電圧を上げると、信頼性は上がるが、同時に消費電力も上がってしまう。現在のプロセッサは、消費電力の壁に当たっており、いかにして効率を上げるかが求められている。 そういった事情の中、近年議論されているのが、“概算的演算”を行なうコンピュータシステムだ。例えば、映像や画像処理において、1ピクセル色が本来と違うといった、若干の出力エラーがあっても、おおよそ合っていれば、ユーザーはそれを許容できる場合がある。これを逆手に取り、CPUやメモリなどのチップの一部の電圧を下げ、その部分で明示的に演算をさせることで、演算の正確さや信頼性をある程度犠牲にしつつも、消費電力を減らすというのが、概算的なコンピュータシステムのコンセプトだ。 このシステムで問題になるのが、いかにして許容できる範囲での“非信頼性”を得るかという点だ。今回MITが考案した「Chisel」というシステムでは、コードのどの部分にエラーを許容させるかをプログラマーが指定すると、どの命令を信頼できないハードウェアに割り当てるかを自動的に決定できる。応用範囲は、画像処理、金融分析アルゴリズムなど限定的ではあるが、消費電力%9

引用元: CPUに適度に間違わせることで節電する技術 – PC Watch.

3Dプリンターで違法な物を出そうとすると作動停止させるプログラム開発 -INTERNET Watch

大日本印刷株式会社は28日、3Dプリンターの悪用を抑止するためのセキュリティプログラムを開発したと発表した。銃や、キャラクター製品の模倣品など、入力されたデータに違法性や著作権侵害の可能性がある場合に、その場で作動を止める。

入力されたSTLデータのポリゴンを独自アルゴリズムで簡素化し、ブラックリスト対象製品のSTLデータのポリゴンと高速照合する仕組み。インターネットからダウンロードしたデータに多少の装飾や改変、アングル変更などを施したデータや、造形物を3Dスキャナーで読み取って作成した3Dプリンター用データに対しても的確に照合できるという。

大日本印刷では、銃器の不法所持の防止や治安維持のほか、模造品フィギュアの流通による造形クリエイターの士気低下を抑止できるとしている。

なお、このプログラムを実装しても3Dプリンターの性能には影響なく、ユーザーの利便性を損なうことはないという。2017年までに実用化を目指す。

引用元: 3Dプリンターで違法な物を出そうとすると作動停止させるプログラム開発 -INTERNET Watch.

善悪を判断するロボット、米海軍が開発支援+(2/3ページ) – MSN産経ニュース

例えば、おそらくは近い将来に多数登場するであろう医療ロボットに対して、重傷を負った兵士を最寄りの野戦病院に移送するよう命令したとする。この医療ロボットは移送中に、脚を骨折した別の海兵隊員に出会った。医療ロボットは、立ち止まって手当を施すべきなのだろうか? それとも与えられた任務を遂行し続けるべきなのだろうか?

あるいは、命を救うためには、負傷者に非常な痛みを与える応急処置が必要だとする。ロボットは、命を救うために人間に苦痛を与えることを善だと考えるべきなのだろうか?

こうした仮定の質問に答えるためには、研究チームは、共感の本質に関するさらに多くの問いかけを行って、人間の倫理的能力を構成している本質的な要素を特定する必要がある。人の感情を生み出す根源がわかれば、人間のような倫理的判断が行える人工知能をモデル化する枠組みに取り組めるだろう。

「われわれは、既存の自律型ロボットの実証されたアーキテクチャーに、独自のアルゴリズムと計算メカニズムを統合するつもりだ。拡張されたアーキテクチャーは、ロボットが倫理的判断に基づいて、計画された行動をダイナミックに上書きできるような、柔軟なものになる」とシューツ氏は語る。

引用元: 善悪を判断するロボット、米海軍が開発支援+(2/3ページ) – MSN産経ニュース.

オンライン出会いサイトのZooskが1億ドルのIPOを申請。2013年の売上は1.78億ドル、損失260万ドル | TechCrunch Japan

オンライン出会いサイトのZooskがつい先ほどS-1申請書類を提出し、IPOで1億ドルの調達を計画していることを発表した。同社は、世界中のデート希望者が相手を探すためのウェブサイトおよびアプリを提供しており、2013年の売上は1.78億ドル、損失260万ドルだった。

Zooskはビッグデータおよびちょっとしたアルゴリズム推奨技術を用いて、ユーザーがパートナーを探す手伝いをしている。同社は「独自のBehavioral Matchmaking[行動に基づく仲介]エンジン」を使って、メンバーのクリック、メッセージング、その他の行動から、より良いマッチングを生みだす。データが多ければ多いほど良い相手が見つかる、という発想。

申請書類の中でZooskは、同社のグローバルビジネスの詳細を明らかにしており、2013年末時点の世界80ヵ国にわたるメンバー数は2600万人、有償利用者は65万人だった。1年前はメンバー数1800万人、有償利用者48万3000人だった。

サービスはウェブから始まったが、モバイルユーザーの取り込みにも成功し、現在Apple App Storeのデートアプリ売上ナンバー1で、全アプリの売上トップ25にも入っている。

これと併行して有料購読者数も増え、2012年から2013年にかけて、売上は1.091億ドルから1.782億ドルへと63%増加した。純損失も著しく減少し、同じ期間に2070万ドルから260万ドルへと減らした。

購読料は2013年売上のうち1.538億ドルを占めているが、バーチャール通貨ビジネスも急速に伸びており、2012年の540万ドルから、2430万ドルへと増えている。

引用元: オンライン出会いサイトのZooskが1億ドルのIPOを申請。2013年の売上は1.78億ドル、損失260万ドル | TechCrunch Japan.