タグ別アーカイブ: カスタマイズ

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.

健康的な水着写真かそうでないかを判別できるフィルタリングシステムの開発に成功 -INTERNET Watch

NTTコムウェア株式会社は9日、SNSなどで投稿される不適切な画像コンテンツを識別するフィルタリングシステムの開発に成功したと発表した。また、同日よりデータセクション株式会社と共同で商用化に向けたトライアルを開始した。

機械学習技術「Deep Learning」を活用し、対象の画像を「スコア」という数値で評価することで、これまで有人による目視監視が必要だった不適切なコンテンツをフィルタリングできる。Deep Learningでは通常、犬や猫といった1つの物体(クラス)を習得するのに100万枚ほどの画像が必要だが、NTTコムウェア独自の学習方法により、1万枚程度の画像を読み込ませるだけで精度の高いエンジンに仕上げることが可能だという。

コンテンツを「適切」「不適切」のどちらかに判定するのではなく、1つのクラスが適切に近いのか、不適切に近いのかを識別可能。例えば水着の写真を判定する場合、旅行のパンフレットに掲載されているような健康的な写真と、そうではない不適切な写真を識別できる。

このため、映画倫理委員会が管理する「映倫規定」で用いられる制限区分「G」「PG12」「R15+」「R18+」などの段階に応じてコンテンツの判定を分類することも可能。分類の基準値はサービス運営者が設定できるため、排除したいコンテンツのレベルを柔軟に変更できるとしている。

また、不適切コンテンツの自動フィルタリング以外の用途向けにシステムをカスタマイズすることもできる。

引用元: 健康的な水着写真かそうでないかを判別できるフィルタリングシステムの開発に成功 -INTERNET Watch.

Rauru Blog » Blog Archive » 大企業が GMail を使う言い訳

しかし発想を変えれば、これが新しいビジネスチャンスになるのかもしれない。「言い訳のネタ」を売るビジネスである。日本の大企業は GMail が嫌いなわけでは必ずしも無い。言い訳ができれさえすれば、最大の障害は取り除かれる。

「大企業をバッシングから救う言い訳として社会的に通用するためには何が必要か」という点をまず突き詰めて考えてみるべきだろう。GMail がSSLクライアント証明書をチェックすれば良いのか。ストレージを個別に用意すればいいのか(物理的には同一ドライブだが暗号化などで論理的に分けるという手もある)。各企業と個別に機密保持契約を結べばいいのか。何かあったときの損害賠償規定が必要となるのか。こうしたものを用意して SaaSパッケージとして提供すれば、日本の大企業の抵抗もかなり低くなるのではないか。

もちろん Google 本体がそういったものを相手に合わせて個別に用意するというのは、おそらく Google のポリシーに反する。とすれば、SIerという日本的な会社を間に挟んで、Google サービスを個別カスタマイズして売る、という形が現実的だろう。フリーの GMail と違って金はかかるが、言い訳を買えると見れば日本の大企業は喜んで金を出す。

引用元: Rauru Blog » Blog Archive » 大企業が GMail を使う言い訳.

韓国のCyworldのアバターはなぜ2頭身か? | IDEA*IDEA

韓国の友人に「なぜCyworldのアバターは2頭身か知っている?」の理由を教えてもらったときのお話。

cyworld.gif

↑ こんな感じですよね。Cyworld。

その答えは「アバターを小さくすると、アバター自身じゃなくて、部屋の方をカスタマイズしたくなります。で、部屋のアイテムの方が高額にしやすいからなんですよ。」とのこと。

引用元: 韓国のCyworldのアバターはなぜ2頭身か? | IDEA*IDEA.

OpenStack HeatがCloud-Init / cfntoolsと連携する様子を覗きこむ(その1) – めもめも

Heatとは?

HeatはAWSのCloudFormation的な仕組みをOpenStack上で実現するコンポーネントです。単一インスタンスの自動セットアップであれば、カスタマイズスクリプト(UserData)に任意のスクリプトを突っ込んで、そのスクリプトからPuppetなりChefなりを呼び出してやればOKです。次は、私がよく使うパターンで、GitHubからPuppetマニフェストをダウンロードして適用します。最小構成のOSだけが入ったインスタンス(JEOS)に下記のカスタマイズスクリプトを渡せば、勝手にPostgreSQLのサーバーが出来上がります。

引用元: OpenStack HeatがCloud-Init / cfntoolsと連携する様子を覗きこむ(その1) – めもめも.

空中投下でき、いかだにもなる万能シェルター「Life Box」 « WIRED.jp

救援物資入りの膨らまし式シェルター「Life Box」が開発された。ポリエチレン製で、被災地に飛行機から、独自のパラシュートを使用して空中投下できるキットだ。

レッド・ドット・デザイン賞を受賞したこのシェルターを開発したのは、トルコ人の工業デザイナー、アデム・オナラン。同氏がこれを開発したのは、母国トルコで緊急救援慈善活動と政府の活動に関連して現地調査を行い、既存製品に付きものの欠点を見つけたのがきっかけだった。

Life Boxは完全にカスタマイズ可能で、災害に応じて3つの種類がある。「land」は、車両に積み込むことができる。折り畳み可能な設計なので、スペースを占領しすぎない。よく使用されている、縦横120cmの輸送用パレットに8個積める。

「air」は、道路が寸断された被災地向けで、特別に変形させた外層をパラシュート代わりにして、容易に空中投下できる。

「water」は、洪水に見舞われて孤立した被災地用だ。landタイプに、膨らまし式の浮き輪2個を追加して筏に変身させることができる。外層は、パラシュートとシェルターの外面を兼ね、内側には二酸化炭素ボンベもあり、救命胴衣を膨らませるのに使用できる。

引用元: 空中投下でき、いかだにもなる万能シェルター「Life Box」 « WIRED.jp.

クラウドからログ管理を提供するLogglyが$10.5Mを調達, 第二世代製品ではデータの‘意味’の視覚化を充実 | TechCrunch Japan

Logglyは、同社のサービスの自称“第二世代、ジェネレーション2”をローンチした。ユーザインタフェイスを一新し、新たな分析ツールと大規模な分散アーキテクチャにより、より大きなワークロードに対応し、今後の顧客ベースの拡大に備える。ポイント&クリック方式のトレンドグラフや自動化イベントパーシングと検索などが、この第二世代の新しい機能だ。このほかに、フィルタリング機能や、スプレッドシートふうのグリッドビュー、アラート、カスタマイズできる新しいダッシュボードなども盛り込まれた。

Logglyはクラウド企業なので、顧客も基本的にはインターネット企業だ。各種のSaaSプロバイダやeコマース企業、ゲーム、モバイル、広告などなど多様な業態が、いずれも日々、大量のログデータを処理している。一社で一日に150億イベントを生成するところも、珍しくはない。

CEOのCharlie Oppenheimerによると、同社はここ数か月の努力によって、Splunkのようなログデータ検索サービスとの差別化を図ってきた。その必要性を悟ったのは、ある会議で顧客に、重要なのは検索ではなく、今何が起きているかを知ることだ、と言われたときだ。そこで第二世代製品ではデータの視覚化に力を入れ、異変への即時対応ができるようにした。

引用元: クラウドからログ管理を提供するLogglyが$10.5Mを調達, 第二世代製品ではデータの‘意味’の視覚化を充実 | TechCrunch Japan.

Appleが画期的イヤホン・テクノロジーの特許を取得―ユーザーの耳道形状に合わせて音質がカスタマイズされる | TechCrunch Japan

いささかSFっぽく聞こえる特許だが、概要としては、ユーザーの耳の電導や音の反響のスペクトルなどの情報をセンサーで収集し、それに基づいてイヤホンから出力される音のレベル、バランス、イコライザーの設定、ノイズ・キャンセルなどを最適化するのだという。

これによって小型のイヤホンが持つ不完全なシーリングという問題に効果的な対処ができるということだ。またこの特許にはイヤホンの装着状態が不適切な場合にユーザーに注意を喚起する機能が含まれている。つまりイヤホンを耳に入れなおすよう求めるのだろう。

引用元: Appleが画期的イヤホン・テクノロジーの特許を取得―ユーザーの耳道形状に合わせて音質がカスタマイズされる | TechCrunch Japan.

宇宙ロボット開発者がつくった、農場を解析するAIドローン « WIRED.jp

「宇宙ロボットに人工知能が必要な理由。それはほかの惑星でロボットを動かすために、人間がいちいち操作に入っていたら、遅延が起きてしまって大変だからだよ」と彼は言うが、機械の操作に人を介在させないというその考え方は、いま開発しているドローンの設計思想にも自然と受け継がれている。

ファーマーは朝食前に紙飛行機を飛ばす要領で、ドローンを自分の農場の上空をめがけて投げておくだけでいい。あとは自動的に農場の上空を飛行し、コーヒーを飲み終わったころにはもとの場所に戻ってきている。位置情報や風の当たり具合などをドローンが自らリアルタイムで計算しながら、事前にインプットされた飛行ルートを自動飛行するからだ。

戻ってきた機体には、高感度カメラ、マルチスペクトルカメラ、サーマルカメラなど用途に応じてカスタマイズされたセンサーによって、その日の農場の詳細なデータが蓄積される。それは自動的にPrecision Hawkのサーヴァーへと送られ、農家ごとに合わせて形式化された解析結果がファーマーへ送り届けられる。その一連の流れのなかにファーマーはほとんど介在しない。

「いまや農業にとっていちばん重要なのは情報なんです」とイーロンは言う。ドローンが集めた情報が価値をもたらすのは、ファーマーたちだけではない。「農作物を育てるために投入する資源のコストが削減できるので、食品の価格を抑えることができるようになります。また、気候の影響でこれまで栽培が難しかった地域でも育てることが可能になります。これまで農場全体に大量に散布していた農薬が、必要な場所だけに的確にまくことできるようになるので、例えば農地周辺の漁業への被害なども最小限にとどめることができます」。

引用元: 宇宙ロボット開発者がつくった、農場を解析するAIドローン « WIRED.jp.

予備校の「合格体験記」はSNS時代にはすごく危険

「合格体験記」は個人情報の塊

さっそく「合格体験記」でググってみると出てくる出てくる。

これが顔写真+本名+出身高校のオンパレード。

そこでフェイスブックで気になる女の子に友だち申請開始。

そして、以下のようなメッセージを送信(体験記の内容ごとに細部をカスタマイズ)。

「合格体験記を見て、感動したので思わず申請しました」

「計画性があって芯のある今どき珍しい子だなと思いました」

「よかったら友達になってください」

ここで注意したのは顔はもちろんだけど「出身校」に注目した。

これを見れば、都外から都内の大学に進学している女の子が一発でわかる。

つまり、上京したてで新生活におそらく不安であろう子がわかるってわけ。

申請がOKされたらその子のタイムラインをまめにチェックして、適度にコメント。

向こうもくだけた返信を送ってくるようになったな~、って思ったら次の段階。

少しでも愚痴っぽいことを書いていたら「大丈夫? 相談乗ろうか?」とメッセージ。

そんで学生が来れないようなちょっと高い店に連れていってあげるわけ。

去年はこの方法でG大の女の子をいただいちゃいました。今も月1で会う仲。

引用元: 予備校の「合格体験記」はSNS時代にはすごく危険.