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WiFi接続、ネットワーク層

無線LANと暗号化

無線LAN(通称 WiFi)は、IEEE 802.11 にて規格が定められている。無線LANは、使う通信周波数で、2.4GHz帯を使うものと、最近増えてきた5GHz帯のものに分けられる。

    • IEEE802.11a 5GHz帯を使う、最大54Mbps
    • IEEE802.11b 2.4GHz帯を使う、最大11Mbps
    • IEEE802.11g 2.4GHz帯を使う、最大54Mbps
    • IEEE802.11n 2.4GHz/5GHzを使う、最大600Mbps
    • IEEE802.11ac 5GHz帯を使う、最大6.9GBps – 11a/g/n/ac を組み合わせで現時点の主流
  • IEEE802.11ad 60GHz 最大6.8Gbps
  • IEEE802.11ax 2.4GHz/5GHz 最大 9.6Gbps (通称 WiFi 6)
  • IEEE802.11be 2.5GHz/5GHz/6GHz 最大 46Gbps (WiFi 7)

2.4GHz帯は、電子レンジで使う電波の周波数と重なるため、電波干渉を受けやすい。また、2.4GHzは様々な家電製品・電子機器で利用されているため、他の機器との干渉を受けやすく速度低下を起しやすいが、遠くまで電波が届きやすい。 5GHzは、この周波数帯を利用している機器が少ない為、干渉を受けにくく安定して通信できるが、あまり遠くには電波が届かず、通信が極端に不安定になる場合がある。

無線LANに接続する場合には、接続先(アクセスポイント)に付けられた名前(SSID)と、SSIDに割り振られたパスワードが必要となる。ただし無線は、電波で信号を飛ばすため、近くに行くだけで通信を傍受できる。このため、データの暗号化が必須となる。この暗号化は、そのアルゴリズムにより解読の困難さが変わる。

  • WEP 64bit / 128bit – すでに古い暗号化で専用ソフトを使うとすぐに解読される可能性が高い。使うべきではない。
  • WPA/WPA2 – 現時点の主流?
    • 暗号化方式 TKIP や 暗号化アルゴリズム AES
  • WPA3 – そろそろこちらが主流かな…
    • 192bit暗号化, 辞書攻撃に強い SAE を使用

無線LANでは、車でセキュリティの甘いアクセスポイント(暗号化無しやWEPを使うAP)を探し、その無線LANを使ってクラッキングなどをおこなう場合も多い。(ウォードライビング)

勝手に無線LANを使われないようにするために一般的には、(1)アクセスポイントに接続できる機器をMACアドレス(機器に割り当てられた48bitの固有値)で制限したり、(2)SSIDのステルス化(APが出す電波にSSIDを入れない方式)を行う場合も多い。ただし、これらの制限をかけても専用の機器を使えば通信は傍受可能。

移動通信システム

WiFiは屋内にアクセスポイントを設置し十数メートル範囲の通信を行うが、屋外の基地局と端末の間での数百メートルから数キロといった距離の通信を行う場合には「移動通信システム」が用いられる。

  • 第1世代移動通信システム – アナログ方式 1980年代
  • 第2世代移動通信システム – デジタル方式 1990年代 (GSM,CDMA,PDC)
  • 第3世代移動通信システム – モバイルインターネットの時代 2000年代 (数Mbps) W-CDMA, CDMA2000
    • 2024年現在 Docomo のみサービスを提供しているが、FOMA/iモードは2026/3/31に終了予定
  • 第4世代移動通信システム – 高速大容量 2010年代 (数十Mbps-数百Mbps) LTE
  • 第5世代移動通信システム – 超高速大容量 2020年代 (最大20Gbps) 通称 5G
    • ローカル5G – 通信事業者ではなく、企業や自治体などが自社の敷地や特定のエリア内に構築する専用の5Gネットワーク(国指定の無線局免許取得が必要)

移動体通信での 5G の話をすると、無線LANの話から、5G = 5GHz と勘違いするかもしれないが、5G = 第5世代移動通信システム(5th Generation) なので注意。

ネットワーク層

前回説明したMACアドレスによるデータリンク層では、1つのサブネットの中で指定した相手にデータを送ることはできる。しかし、データリンク層だけでは、他のサブネットにいる相手にデータを送ることができない。(相手の名前を知っていても、住所を知らなければ郵便は送れない。)

ネットワーク層とIPアドレス(IPv4)

サブネットに分割し、隣接するサブネット、さらには上流のインターネットと通信をするためには、IPアドレスを用いた通信が行われる。

ネットワークに接続する機器には、それぞれユニークな32bitの番号(IPv4アドレス)を割り振る。

コンピュータへのIPアドレスの設定には、(a)IPアドレス,(b)サブネットマスク,(c)ゲートウェイの情報が必要となる。

  • IPアドレス: 192.156.145.100 といった、0~255の8bitの値をピリオド区切りで4つ並べて表記するのが一般的。
  • サブネットマスク: 255.255.255.0 といった値で、IPアドレスを2進数で書き並べた32bitと、サブネットマスクの32bitで、2進数の論理積をとった値は、ネットワーク番号と呼ばれ、機器が存在する場所を表す。
    また、IPアドレスとサブネットマスクの否定と論理積をとった値は、ホスト番号と呼ばれる。
    サブネットマスクは、先行する1のbit数で書き表すことも多い。255.255.255.0は、”/24″のように書く。
  • ゲートウェイ: 自分自身のネットワーク番号と通信相手のネットワーク番号が異なる場合は、異なるサブネットにいるので、パケットを中継してもらう機器(ルータ,ゲートウェイ)にパケットを送る。

  • IPアドレスとクラス: IPアドレスは、先頭8bit をネットワーク番号とするクラスA,16bitのクラスB,24bitのクラスCに分類されている。以前は、IPアドレスを割り当てる企業規模に応じて、大規模な大学だからクラスA、中規模ならクラスB(福井大学は133.7.0.0/16 ←このような書き方はCIDR記法という)、小規模ならクラスCを割り当てていた。(福井高専はCクラスを5本192.156.145~149.0/24 : 福井高専のIPアドレスでは3つのCIDR記法で表現できる。 192.156.145.0/24, 192.156.146.0/23, 192.156.148.0/23)
    しかし、最近では IPv4 アドレスの不足から、大きな組織に割り振られた クラスA を再分配しているため、先頭が0~126で始まるアドレスでも大きなネットワーク組織とは限らない。

CTF問題とセキュリティの実験でWebサーバを使う場合

CTF問題とセキュリティ実験で、Webサーバを必要とする自作問題を作る時は、nitfcei.mydns.jp のサーバを使えます。

  • nitfcei.mydns.jp に guestXX のIDでログイン(情報メディア工学(前期)資料を参考)
  • public_html 配下のフォルダに xxxx.php などのファイルを作成
  • http://nitfcei.mydns.jp/~guestXX/xxxx.php にブラウザでアクセス
    • 最初に、Webの認証画面が出たら、別途アナウンスの ID, PW でログインしてください。
    • https は使えないので要注意
  • https://tsaitoh.net/~t-saitoh/ctf/ に設置してあるファイルと同じものが、
    nitfcei.mydns.jp の /home0/t-saitoh/public_html/ctf/ のフォルダに置いてあります。
    必要に応じてコピーや改造をしながら自作問題を作ってみてください。

かにロボコン車体の試走

ジュニアドクターの実験でつくった「かにロボコン」の車体。

最初の実験では、光センサーが低すぎて、ライン用の黒のガムテープに引っかかって動きが遅かった。

センサーを床に擦れない高さにあげ、左右の光センサーの間隔を狭くしてみた。

最初の配置だと、黒テープ幅とほぼ同じ幅に配置したため、白黒・黒白の状態が多発し、片側のモータが止まるタイミングが多いため、動きも遅かった。左右センサーの幅を、テープ幅より狭くしたら黒黒状態で直進の頻度がふえ、走る速度が上がってる。

ゴールに辿り着くまでは動くようになったので、ボール回収ゾーンにたどり着いた際の動きをさせるために、サーボモータの腕を追加。ボール回収ゾーンでの動きを取り込んで試走。

10 A = IN() & 6 : PRINT A      左右センサーの一括入力
20 IF A = 6 THEN OUT `100001   黒黒で直進
30 IF A = 4 THEN OUT `100000   黒白で左折
40 IF A = 2 THEN OUT `000001   白黒で右折
50 IF A = 0 THEN GOTO 100      白白でゴール到着
60 GOTO 10                     繰り返し
100 END                        ボール回収ゾーンでの処理

しかしながら、走っている途中でコースギリギリだと、光センサーがゴールにたどり着いた(白白状態)と途中で判断することが発生する。この辺は、白白状態が連続で発生するかなどを判断させるような改良が必要。

集約関数と副問い合わせ

特殊な条件演算子

WHERE 節の中で使える特殊な条件演算子を紹介する。

... AND ...
   WHERE S.業者番号 <= 100 AND S.業者番号 >= 200 ;
... OR ...
   WHERE S.業者番号 >= 100 OR S.業者番号 <= 200 ;
NOT ...
   WHERE NOT S.業者番号 >= 100 ;
... IN ...
   WHERE S.業者番号 IN ( 'S1' , 'S4' ) ;
... BETWEEN A AND B 
   WHERE S.優良度 BETWEEN 50 AND 100 ;
... LIKE ...
   WHERE S.業者名 LIKE 'A_C社' ;   _ は任意の1文字 ABC社 ADC社
   WHERE S.業者名 LIKE 'A%社' ;    % は任意の0~N文字 A社, AA社 ABC社
... IS NULL
   WHERE S.業者名 IS NULL
   WHERE S.業者名 IS NOT NULL

集約関数

集約関数は、SQL の SELECT の射影部分で使える関数で、出力対象となった項目に対して、COUNT(),SUM(),AVG()といった計算を行うもの。

COUNT() - 項目の数
SUM() -   項目の合計
AVG() -   項目の平均
MAX() -   項目の最大値
MIN() -   項目の最低値

SELECT COUNT(S.業者番号) FROM S WHERE S.優良度 > 20 ;

集合計算

複数の SQL の結果に対し、集合和, 集合積, 集合差などの処理を行う。

... UNION ...  集合和
... EXPECT ... 集合差
... INTERSECT ... 集合積

SELECT S.業者名 FROM S WHERE S.所在 = '福井'
UNION
SELECT S.業者名 FROM S WHERE S.所在 = '東京'

教科書 40p の union の解説

前半の select 文で、(ノート,青),(消しゴム,白),… の6つ、後半の select文で (筆箱,青),(バインダ,緑) が求まる。この結果で2つの集合和が行われるが、集合計算の時に重複している要素が取り除かれるので、(ノート,青),(消しゴム,白),(筆箱,青),(バインダ,緑)の4つが最終的な答えとなる。

-- 教科書40p の例題
select G.商品名, G.色                                       -- (ノート,青)
    from G, SG                                             -- (消しゴム,白)
    where (G.商品番号 = SG.商品番号) and (SG.在庫量 <= 200) ;  -- (筆箱,青)
                                                           -- (バインダ,緑)
                                                           -- (ノート,青)   - 重複
                                                           -- (ノート,青)   - 重複
union
select G.商品名, G.色                                       -- (筆箱,青)     - 重複
    from G                                                 -- (バインダ,緑) - 重複
    where G.価格 >= 200 ;

-- 結果 = { (ノート,青),(消しゴム,白),(筆箱,青),(バインダ,緑) }

SQLの副問い合せ

前節の結合処理は時として効率が悪い。このような場合は、副問い合わせを用いる場合も多い。

SELECT S.業者名, S.所在
  FROM S
  WHERE S.業者番号 IN
     ( SELECT SG.業者番号
         FROM SG
         WHERE SG.商品番号 = 'G2'
           AND SG.在庫量 >= 200 ) ;

まず、『◯ IN { … }』 の比較演算子は、◯が{…}の中に含まれていれば真となる。また、SQLの中の (…) の中が副問い合わせである。

この SQL では、副問い合わせの内部には、テーブル S に関係する要素が含まれない。この場合、副問い合わせ(商品番号がG2で在庫量が200以上)は先に実行される。

{ (S1,G2,200), (S2,G2,400), (S3,G2,200), (S4,G2,200) }が該当し、その業者番号の{ S1, S2, S3, S4 }が副問い合わせの結果となる。最終的に SELECT … FROM S WHERE S.業者番号 IN { ‘S1’, ‘S2’, ‘S3’, ‘S4’ } を実行する。

相関副問い合わせ

SELECT G.商品名, G.色, G.価格
  FROM G
  WHERE 'S4' IN 
     ( SELECT SG.業者番号
         FROM SG
         WHERE SG.商品番号 = G.商品番号 ) ;

この副問い合わせでは、内部に G.商品番号 が含まれており、単純に()内を先に実行することはできない。こういった副問い合わせは、相関副問い合わせと呼ばれる。

処理は、Gのそれぞれの要素毎に、副問い合わせを実行し、その結果を使って WHERE節の判定を行う。WHERE節の選択で残った結果について、射影で商品名,色,価格が抽出される。

// 概念の説明用に、C言語風とSQL風を混在して記載する
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( G ) ; i++ ) {
   SELECT SG.業者番号 FROM SG
    WHERE SG.商品番号 = G[i].商品番号 を実行
   if ( WHERE 'S4' IN 副query の結果が真なら ) {
      printf( ... ) ;
   }
}
// 全てのG 副queryの結果     WHERE 射影
// G1 ->  {S1,S2}
// G2 ->  {S1,S2,S3,S4} -> ◯ -> (ノート,青,170)
// G3 ->  {S1}
// G4 ->  {S1,S4}       -> ◯ -> (消しゴム,白,50)
// G5 ->  {S1,S4}       -> ◯ -> (筆箱,青,300)
// G6 ->  {S1}

演習課題

Paiza.io などを使って、自分で考えたSQLの命令を2つ実行すること。実行した命令とその意味を説明し、出力された結果と一致することを確認すること。

さらにこの実行と同じ結果が出力される様なC言語のプログラムを作成し、おなじく結果を確認すること。

考察として、SQLで書いたプログラムとCで書いたプログラムの違いや便利な点や、Cでのプログラムの速度を早めるにはどう書くと良いかを比較検討すること。

2分探索木

配列やリスト構造のデータの中から、目的となるデータを探す場合、配列であれば2分探索法が用いられる。これにより、配列の中からデータを探す処理は、O(log N)となる。(ただし事前にデータが昇順に並んでいる必要あり)

// 2分探索法
import java.util.*;

public class Main {
    public static int bin_search( int[] a , int key , int L , int R ) {
        // Lは探す範囲の左端
        // Rは探す範囲の右端+1(注意!!)
        while( R > L ) {
            int m = (L + R) / 2 ;
            if ( a[m] == key )
                return m ;
            else if ( a[m] > key )
                R = m ;
            else
                L = m + 1 ;
        }
        return -1 ;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int[] array = {
            11, 13, 27, 38, 42, 64, 72, 81
        } ;
        System.out.println( bin_search( array , 64 , 0 , array.length ) ) ;
        System.out.println( bin_search( array , 14 , 0 , array.length ) ) ;
    }
}
// 2分探索法
int array[ 8 ] = { 11, 13 , 27, 38, 42, 64, 72 , 81 } ;

int bin_search( int a[] , int key , int L , int R ) {
   // Lは、範囲の左端
   // Rは、範囲の右端+1 (注意!!)
   while( R > L ) {
      int m = (L + R) / 2 ;
      if ( a[m] == key )
         return m ;
      else if ( a[m] > key )
         R = m ;
      else
         L = m + 1 ;
   }
   return -1 ; // 見つからなかった
}

void main() {
   printf( "%d¥n" , bin_search( array , 0 , 8 ) ) ;
}

一方、リスト構造ではデータ列の真ん中のデータを取り出すには、先頭からアクセスするしかないのでO(N)の処理時間がかかり、極めて効率が悪い。リスト構造のようにデータの追加が簡単な特徴をもったまま、もっとデータを高速に探すことはできないものか?

2分探索木

ここで、データを探すための効率の良い方法として、2分探索木(2分木)がある。以下の木のデータでは、分離する部分に1つのデータと、左の枝(下図赤)と右の枝(下図青)がある。

この枝の特徴は何だろうか?この枝では、中央のデータ例えば42の左の枝には、42未満の数字の枝葉が繋がっている。同じように、右の枝には、42より大きな数字の枝葉が繋がっている。この構造であれば、64を探したいなら、42より大きい→右の枝、72より小さい→左の枝、64が見つかった…と、いう風にデータを探すことができる。

特徴としては、1回の比較毎にデータ件数は、(N-1)/2件に減っていく。よって、この方法であれば、O(log N)での検索が可能となる。これを2分探索木とよぶ。

このデータ構造をプログラムで書いてみよう。

import java.util.*;

class BTreeNode {
    int       data ;
    BTreeNode left ;
    BTreeNode right ;
    
    BTreeNode( int x , BTreeNode l , BTreeNode r ) {
        this.data  = x ;
        this.left  = l ;
        this.right = r ;
    }
}

public class Main {
    public static void print_tree( BTreeNode p ) {
        if ( p != null ) {
            print_tree( p.left ) ;
            System.out.print( p.data + " " ) ;
            print_tree( p.right ) ;
        }
    }
    public static int tree_search( BTreeNode p , int key ) {
        while( p != null ) {
            System.out.println( "p.data=" + p.data + " : key=" + key ) ;
            if ( p.data == key )
                return key ;
            else if ( p.data > key )
                p = p.left ;
            else
                p = p.right ;
        }
        return -1 ;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BTreeNode top =
            new BTreeNode( 42 ,
                           new BTreeNode( 27 ,
                                          new BTreeNode( 13 , null , null ) ,
                                          new BTreeNode( 38 , null , null ) ) ,
                           new BTreeNode( 72 ,
                                          new BTreeNode( 64 , null , null ) ,
                                          new BTreeNode( 81 , null , null ) ) ) ;
        print_tree( top ) ;
        System.out.println() ;
        if ( tree_search( top , 64 ) >= 0 )
            System.out.println( "Find." ) ;
    }
}
struct Tree {
   struct Tree* left ;
   int          data ;
   struct Tree* right ;
} ;

// 2分木を作る補助関数
struct Tree* tcons( struct Tree* L ,
                    int          d ,
                    struct Tree* R ) {
   struct Tree* n = (struct Tree*)malloc(
                       sizeof( struct Tree ) ) ;
   if ( n != NULL ) { /* (A) */
      n->left = L ;
      n->data = d ;
      n->right = R ;
   }
   return n ;
}

// 2分探索木よりデータを探す
int tree_search( struct List* p , int key ) {
   while( p != NULL ) {
      if ( p->data == key )
         return key ;
      else if ( p->data > key )
         p = p->left ;
      else
         p = p->right ;
   }
   return -1 ; // 見つからなかった
}
struct Tree* top = NULL ;

void main() {
   // 木構造をtcons()を使って直接生成 (B)
   top = tcons( tcons( tcons( NULL , 13 , NULL ) ,
                       27 ,
                       tcons( NULL , 38 , NULL ) ) ,
                42 ,
                tcons( tcons( NULL , 64 , NULL ) ,
                       72 ,
                       tcons( NULL , 81 , NULL ) ) ) ;
   printf( "%d¥n" , tree_search( top , 64 ) ) ;
}

この方式の注目すべき点は、struct Tree {…} で宣言しているデータ構造は、2つのポインタと1つのデータを持つという点では、双方向リストとまるっきり同じである。データ構造の特徴の使い方が違うだけである。

理解度確認

  • main() の (B) の部分 “top = tcons(…)” において、末端部に NULL を入れる理由を答えよ。

2分木に対する処理

2分探索木に対する簡単な処理を記述してみよう。

// (略)
public class Main {
    public static void print_tree( BTreeNode p ) {
        if ( p != null ) {
            print_tree( p.left ) ;
            System.out.print( p.data + " " ) ;
            print_tree( p.right ) ;
        }
    }
    public static int count( BTreeNode p ) { // データ件数を数える
        // 考えてみよう
    }
    public static int sum( BTreeNode p ) {   // 合計を求める
        // 考えてみよう
    }
    public static int max( BTreeNode p ) {   // 最大値を探す
         // 考えてみよう
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BTreeNode top = /*(略)*/ ;
        print_tree( top ) ;
        System.out.println() ;
        System.out.println( count( top ) ) ; // データ件数を数える
        System.out.println( sum( top ) ) ;   // 合計を求める
        System.out.println( max( top ) ) ;   // 最大値を探す
    }
}

下記のC言語のプログラムをヒントとしておく。

// データを探す
int search( struct Tree* p , int key ) {
   // 見つかったらその値、見つからないと-1
   while( p != NULL ) {
      if ( p->data == key )
         return key ;
      else if ( p->data > key )
         p = p->left ;
      else
         p = p->right ;
   }
   return -1 ;
}
// データを全表示
void print( struct Tree* p ) {
   if ( p != NULL ) {
      print( p->left ) ;
      printf( "%d¥n" , p->data ) ;
      print( p->right ) ;
   }
}
// データ件数を求める
int count( struct Tree* p ) {
   if ( p == NULL )
      return 0 ;
   else
      return 1
             + count( p->left )
             + count( p->right ) ;
}
// データの合計を求める
int sum( struct Tree* p ) {
   if ( p == NULL )
      return 0 ;
   else
      return p->data
             + count( p->left )
             + count( p->right ) ;
}
// データの最大値
int max( struct Tree* p ) {
   while( p->right != NULL )
      p = p->right ;
   return p->data ;
}

これらの関数では、木構造の全てに対する処理を実行する場合には、再帰呼び出しが必要となる。

第35回・高専プロコン奈良大会

10/19,20とプロコン奈良大会に来ました。自由部門、競技部門に2チームで本選に参加しました。
{CAPTION}

自由部門 (敢闘賞)

エモアンプ 4EI 片岡、岡本、高橋、大瀬、渡辺、指導:高久 資料

競技部門

演算クラブ 4EI 向井、保川、ブヤ、指導:小松 資料

EthernetとCSMA/CD方式

CSMA/CD方式

10BASE/5,2のような Ethernet では、1本の線を共有するバス型であり、複数の機器が同時に信号を出力すると、電圧の高低がおかしい状態となる(衝突,コリジョン)ため、同時に信号を出さない工夫が必要となる。ただし、他の人が信号線を使っていないことを確認してから、信号を出せばいいけど、確認から信号を出すまでの遅延により、衝突を避けるのは難しい。

また、1本の線を共有する機器の数が増えてくると、衝突の発生の可能性が高まってくる。

これらの問題を解決するためのルールが CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection)方式である。

  • 機器は、信号を出す場合、信号線が空いている状態を待ち、出力を行う。
  • もし、複数の機器が同時に信号を出した場合、電圧異常を検知したら衝突なので再送を試みる。
  • 再送を行う場合には、乱数時間待つ。(機器が多い場合は、これでも衝突が起こるかもしれない)
  • 乱数時間待っても信号線が空かない場合は、乱数時間の単位時間を倍にする。

どちらにしろ、バス共有する機器の台数が増えてくると、衝突の可能性は高まり、100台を越えるような状態は通信効率も悪くなる。

ただし、最近はスイッチングHUBで通信制御を行うことが一般的になり、CSMA/CD方式ではなくフロー制御が行われる。フロー制御では、通信相手に一時的にデータを送らないように要求を出すことでパケット送受信を制御する方式。HUBのフロー制御では、基本的に衝突は起らないが、複数のネットワークケーブルから同時にHUBにデータが送られてくると、処理ができない場合がある。この際には CSMA/CD 方式での JAM 信号を使うことで衝突が発生しているように扱う。

スイッチングHUB

*BASE-T のような、HUB による接続では、複数の機器が異なる機器どうしで通信をする場合、その通信路を時分割多重するのではなく、通信相手に応じて内部回路を直接つながるように接続するスイッチングHUB(以下SW-HUB)が普及している。

ストア&フォワード方式では、フレーム(パケット)を全部読み込んで、宛先情報を確認してからパケットを送り出す方式。しかし、パケットを全部読み込んだ後の転送による遅延が問題となる。カットスルー方式は、フレーム先頭にあるMACアドレス(6byte)を読み込んで宛先が分かったらすぐにフレームを流す方式で遅延が少ない。しかしフレームにエラーが発生していてもそのままフレームを流してしまう欠点がある。この両者の利点を合わせた方式であるフラグメントフリー方式では、衝突を検出するために必要なフレームの先頭64byteを読み込んだ時点でフレームを流す方式。

バス型通信では、1本の線を共有するため、同じネットワーク内の別機器間の通信は、傍受することができる(タッピング)。しかし、SW-HUB の場合、機器同士が直接つながるので、傍受するのが困難であり、セキュリティ的にも望ましい。

SW-HUBでは、ネットワークケーブルがループ状になると、データ転送が無限に繰り返されるようになる(ブロードキャストストーム)ため、ネットワーク全体がダウンする。ブロードキャストフレームとは、新しくネットワークに入った機器が自分のMACアドレスを周囲の機器に伝えるためのパケット。ループが発生するとブロードキャストフレームが無限に繰り返し流れてしまう。

データリンク層とMACアドレス

前述のように、1つのバス型接続のネットワーク内部には、同時に設置できる機器の数には限界がある。このため、小さなネットワークに分割したもの(サブネット)を、ブリッジやルータで接続し、隣接するサブネットにサブネット内の通信情報が出ないように分割することを行う。

Ethernetに接続する機器は、機器ごとにユニークな番号(MACアドレス)を持っている。このMACアドレスは、8bit✕6個の48bitの値で、メーカー毎に割振られた範囲の値を、機器ごとに異なる値がついている。

Windows であれば、コマンドプロンプト(cmd.exe)を開き、ipconfig /allを実行するとMACアドレスを確認できる。

しかし、公衆WiFiサービスを提供する企業が、個人のネットワーク機器のMACアドレス情報を使ってユーザに合わせた広告を出すなどの使い方を始めている。しかしこれが悪用されると、企業が個人の居場所を特定できるなどの問題が出てきた。このため最近はこういった問題を防ぐためにプライベートMACアドレス/ローカルアドレスが使われるようになっており、機器ごとに異なるプライベートMACアドレスを設定したり、接続する度にデタラメなプライベートMACアドレスを設定する方法がある。

通信は、一般的に1500byte程のパケットを単位として送受信が行われる。サブネット内の通信では、自分宛のパケットかどうかをMACアドレスを見て受け取る。これらのレイヤーは、データリンク層と呼ばれる。

旧式のHUB(Dumb HUB)は、電気的に信号を増幅するだけなので、物理層(レイヤー1)だけで通信を行う。
スイッチングHUBは、MACアドレスを見て通信相手を判断(データリンク層/レイヤー2)する。このため SW-HUB の内部には「土のポートの先にどんな MAC アドレスの機器が接続されているのか」を保存するアドレステーブルを持っている。最近の家庭用の SW-HUB であれば 2000 個ぐらいの情報を覚えることができる。また最近では、SW-HUBのコネクタ毎に、パケットにタグを付加することで、1本のネットワーク経路に仮想的な複数のネットワークを構築するタグV-LANといった方式を使う場合もある。このような機能を持つSW-HUBは特にレイヤ2スイッチとも呼ばれる。

L2スイッチとL3スイッチ

サブネットに分割し、それぞれに異なるネットワーク番号を割り振り、中継するルータで FireWall を機能させることで、セキュリティを高めることが行われる。しかし、性能の高いスイッチングHUBは高価でもあり、1つのHUBに異なるネットワークを接続する必要がでてくることもある。この場合、IPアドレスを異なるネットワークの番号を偽装されると、データが盗み見られるかもしれない。

こういった相互に分離すべきネットワークであっても、柔軟なネットワーク構成とするためには、VLAN機能を持った L2スイッチ(レイヤ2スイッチングHUB) が使われる。タグVLAN機能付きのL2スイッチでは、特定のポートにVLANのタグ番号を割り当て、ポートに入る時にパケットに VLAN のタグ情報を付加し、そのパケットは同じ VLAN のタグをもつポートからしかデータを取り出せない。

L2スイッチ(レイヤ2スイッチ)は、機器のMACアドレスやパケットに付けられたVLANのタグ番号の情報(レイヤ2=データリンク層)でパケットの流れを制御している(下記OSI参照モデルの表を参照)。最近では、許可されていない機器がネットワークに侵入する不正侵入を防ぐために、登録されていないMACアドレスのパケットを通さないといった機能がある。

OSI参照モデルとレイヤ
第7層 アプリケーション層 アプリケーションの種類の規定
第6層 プレゼンテーション層 データフォーマットの交換
第5層 セッション層 コネクションの確立や切断などの管理
第4層 トランスポート層 パケットの分割合成や再送といった管理(TCP)
第3層 ネットワーク層 隣接するネットワーク間の通信(IPアドレス)
第2層 データリンク層 直接接続された機器間の通信(MACアドレス)
第1層 物理層 物理的な接続方法(コネクタや電圧など)

スイッチングHUBの中には、レイヤ3(IPアドレス)の情報でパケットの流れを制御するものもある。こういったスイッチは、L3スイッチ(レイヤ3スイッチ)と呼ばれるが、機能的にはルータと同じである。

一般的には、LANとWANを接続するための機器はルータ、LAN内部のネットワークを分離するためのものはL3スイッチと呼ぶ。

無線LANと暗号化

無線LAN(通称 WiFi)は、IEEE 802.11 にて規格が定められている。無線LANは、使う通信周波数で、2.4GHz帯を使うものと、最近増えてきた5GHz帯のものに分けられる。

  • IEEE802.11a 5GHz帯を使う、最大54Mbps
  • IEEE802.11b 2.4GHz帯を使う、最大11Mbps
  • IEEE802.11g 2.4GHz帯を使う、最大54Mbps
  • IEEE802.11n 2.4GHz/5GHzを使う、最大600Mbps
  • IEEE802.11ac 5GHz帯を使う、最大6.9GBps
  • IEEE802.11ad 60GHz 最大6.8Gbps
  • IEEE802.11ax 2.4GHz/5GHz 最大 9.6Gbps

2.4GHz帯は、電子レンジで使う電波の周波数と重なるため、電波干渉を受けやすい。5GHz帯は、障害物の影響を受けやすい。
2.4GHzは様々な家電製品・電子機器で利用されているため、他の機器との干渉を受けやすく速度低下を起しやすいが、遠くまで電波が届きやすい。 5GHzは、この周波数帯を利用している機器が少ない為、干渉を受けにくく安定して通信できるが、あまり遠くには電波が届かず、通信が極端に不安定になる場合がある。

無線LANに接続する場合には、接続先(アクセスポイント)に付けられた名前(SSID)と、SSIDに割り振られたパスワードが必要となる。ただし無線は、電波で信号を飛ばすため、近くに行くだけで通信を傍受できる。このため、データの暗号化が必須となる。この暗号化は、そのアルゴリズムにより解読の困難さが変わる。

  • WEP 64bit / 128bit – すでに古い暗号化で専用ソフトを使うとすぐに解読される可能性が高い。使うべきではない。
  • WPA/WPA2 – 現時点の主流。
    • 暗号化方式 TKIP や 暗号化アルゴリズム AES

無線LANでは、車でセキュリティの甘いアクセスポイント(暗号化無しやWEPを使うAP)を探し、その無線LANを使ってクラッキングなどをおこなう場合も多い。(ウォードライビング)

勝手に無線LANを使われないようにするために一般的には、(1)アクセスポイントに接続できる機器をMACアドレス(機器に割り当てられた48bitの固有値)で制限したり、(2)SSIDのステルス化(APが出す電波にSSIDを入れない方式)を行う場合も多い。ただし、これらの制限をかけても専用の機器を使えば通信は傍受可能。

携帯電話を使っていると、最近では高速大容量通信、多数同時接続、低遅延を特徴とする 5G 回線という言葉が出てくる。ここまでの話から、5G = 5GHz と勘違いするかもしれない。また、5G = 5G bps といった勘違いもあるかもしれないけど、5G = 第5世代移動通信システム(5th Generation) なので注意。

SQLの基本

先週の、関係データベースの導入説明を終えて、実際のSQLの説明。

SQLの命令

SQL で使われる命令は、以下のものに分類される。((参考資料))

  • データ定義言語 – CREATE, DROP, ALTER 等
  • データ操作言語 – INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 等
  • データ制御言語 – GRANT, REVOKE 等 (その他トランザクション制御命令など)

データベースは元々商用データの処理に使われることが多かったため、商用計算向けプログラム言語 COBOL と似ている点が多い。COBOL では、計算命令を 英語の文章の様に記述するのが特徴。

一般的な言語  // COBOL
A_100         // A-100     変数名にハイフン(マイナス記号)が使える。Aから100を引くという意味ではない。
A = 100 ;     // MOVE 100 TO A .
A = A + B ;   // ADD A B TO A .

create user

データベースを扱う際の create user 文は、DDL(Data Definition Language)で行う。

CREATE USER ユーザ名
    IDENTIFIED BY "パスワード"

grant

テーブルに対する権限を与える命令。

GRANT システム権限 TO ユーザ名
   データベースシステム全体に関わる権限をユーザに与える。
   (例) GRANT execute ON admin.my_package TO saitoh
GRANT オブジェクト権限 ON オブジェクト名 TO ユーザ名
   作られたテーブルなどのオブジェクトに関する権限を与える。
   (例) GRANT select,update,delete,insert ON admin.my_table TO saitoh
REVOKE オブジェクト権限 ON オブジェクト名 TO ユーザ名
   オブジェクトへの権限を剥奪する。

ただし、後に示す実験環境では、データベースのシステムにSQLiteを用いている。SQLite はネットワーク対応型のデータベースではないため、データベースをアクセスするユーザや権限の概念が存在せず、これらの命令は実行できても無視される。

create table

実際にテーブルを宣言する命令。構造体の宣言みたいなものと捉えると分かりやすい。ただし、作られたテーブルはRDBシステムが永続的に保存しているので、最初に一度実行するだけでよい。逆に、運用が始まったら大量のデータが実際に保存される。この段階でデータベースの設計が悪くてテーブルの内容を変更するのであれば、既存の全データを一旦掃き出し、テーブルを定義しなおし吐き出しておいたデータを再読み込みといった面倒な作業が必要となる。

CREATE TABLE テーブル名
   ( 要素名1  型 , 要素名2 型 ... ) ;
   PRIMARY KEY 制約
   1つの属性でのキーの場合、型の後ろに"PRIMARY KEY"をつける、
   複数属性でキーとなる場合は、要素列の最後に PRIMARY KEY(要素名,...) をつける。
   これによりKEYに指定した物は、重複した値を格納できない。

型には、以下の様なものがある。(Oracle)
   CHAR( size)  : 固定長文字列 / NCHAR国際文字
   VARCHAR2( size ) : 可変長文字列 / NVARCHAR2...
   NUMBER(桁) :指定 桁数を扱える数
   BINARY_FLOAT / BINARY_DOUBLE : 浮動小数点(float / double)
   DATE : 日付(年月日時分秒)
   SQLiteでの型
   INTEGER : int型
   REAL : float/double型
   TEXT : 可変長文字列型
   BLOB : 大きいバイナリデータ

DROP TABLE テーブル名
   テーブルを削除する命令

insert,update,delete

指定したテーブルに新しいデータを登録,更新,削除する命令

INSERT INTO テーブル名 ( 要素名,... ) VALUES ( 値,... ) ;
   要素に対応する値をそれぞれ代入する。
UPDATE テーブル名 SET 要素名=値 WHERE 条件
   指定した条件の列の値を更新する。
DELETE FROM テーブル名 WHERE 条件
   指定した条件の列を削除する。

select

データ問い合わせは、select文を用いる、 select文は、(1)必要なカラムを指定する射影、(2)指定条件にあうレコードを指定する選択、 (3)複数のテーブルの直積を処理する結合から構成される。

SELECT 射影 FROM 結合 WHERE 選択
   (例) SELECT S.業者番号 FROM S WHERE S.優良度 > 30 ;

理解確認

  • キー・プライマリキー・外部キーについて説明せよ。
  • 上記説明中の、科目テーブルにふさわしい create table 文を示せ。
  • select文における、射影,結合,選択について説明せよ。

SQLの演習環境の使い方

SQL の演習は、Paiza.IO で動作確認をしてください。

SQLの基礎/select文と射影・結合・選択

ここまで述べたようにデータベースでは記録されているデータの読み書きは、SQL で行われ、射影・結合・選択を表す処理で構成されることを示した。SQL の機能を理解するために、同じ処理を C 言語で書いたらどうなるのかを示す。

((( 元のSQL )))
SELECT S.業者番号         -- 必要とされるデータを抽出する射影 --
  FROM S                 -- 複数のテーブルを組合せる結合 --
  WHERE S.優良度 >= 20 ;  -- 対象となるデータを選び出す選択 --

((( SQLをC言語で書いたら )))
// 配列の個数を求める #define 文
#define sizeofarray(ARY) (sizeof(ARY) / sizeof(ARY[0]))
// C言語なら... S のデータを構造体宣言で書いてみる。
struct Table_S {
   char 業者番号[ 6 ] ; // 当然、C言語では要素名を
   char 業者名[ 22 ] ;  // 漢字で宣言はできない。
   int  優良度 ;
   char 所在[ 16 ] ;
} S[] = {
   { "S1" , "ABC社" , 20 , "福井" } ,
   :
} ;

// SELECT...をC言語で書いた場合の命令のイメージ
// 結合
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
   // 選択
   if ( S[i].優良度 >= 20 )
      // 射影
      printf( "%d¥n" , S[i].業者番号 ) ;
}

Sは、テーブル名であり、文脈上対象テーブルが明らかな場合、フィールド名の前の テーブルは省略可能である。

SELECT 業者番号 FROM S WHERE 優良度 >= 20 ;

WHERE 節で記述できる条件式では、= , <>(not equal) , < , > , <= , >= の比較演算子が使える。
# これ以外の演算機能は、次週にて紹介予定。

直積と結合処理

ここで、SQLの最も便利な機能は、直積による結合処理。複数の表を組み合わせる処理。単純な表形式の関係データベースで、複雑なデータを表現できる基本機能となっている。

SELECT SG.商品番号 , S.所在
  FROM S , SG
  WHERE SG.業者番号 = S.業者番号

上記の様に FROM 節に複数のテーブルを書くと、それぞれのテーブルの直積(要素の全ての組み合わせ)を生成する処理が行われる。この機能が結合となる。しかし、これだけでは意味がないので、通常は外部キーが一致するレコードでのみ処理を行うように、WHERE SG.業者番号 = S.業者番号 のような選択を記載する。最後に、結果として欲しいデータを抽出する射影を記載する。

SELECTの結合処理と処理内容

selectでの選択,結合,射影の処理(select 射影 from 結合 where 選択)を理解するために、同じ処理をC言語で書いたらどうなるかを示す。

// C言語なら
struct Table_S {
   char 業者番号[ 6 ] ;
   char 業者名[ 22 ] ;
   int  優良度 ;
   char 所在[ 16 ] ;
} S[] = {
   { "S1" , "ABC社" , 20 , "福井" } ,
   :
} ;
struct Table_SG {
   char 業者番号[ 6 ] ;
   char 商品番号[ 6 ] ;
   int  在庫量 ;
} = SG[] {
   { "S1" , "G1" , 300 } ,
   :
} ;

// FROM S
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
   // FROM SG
   for( int j = 0 ; j < sizeofarray( SG ) ; j++ ) {
      // WHERE S.業者番号 = SG.業者番号
      if ( strcmp( S[i].業者番号 , SG[j].業者番号 ) == 0 ) {
         // SELECT SG.商品番号 , S.所在
         printf( "%s %s¥n" , SG[j].商品番号 , S[i].所在 ) ;
      }
   }
}

(1) i,jの2重forループが、FROM節の結合に相当し、(2) ループ内のif文がWHERE節の選択に相当し、(3) printfの表示内容が射影に相当している。

射影の処理では、データの一部分を抽出することから、1件の抽出レコードが同じになることもある。この際の重複したデータを1つにまとめる場合には、DISTINCT を指定する。

SELECT DISTINCT SG.商品番号, S.所在
   FROM S, SG
   WHERE SG.業者番号 = S.業者番号 ;

上記のプログラムでは、データの検索は単純 for ループで記載しているが、内部で HASH などが使われていると、昇順に処理が行われない場合も多い。出力されるデータの順序を指定したい場合には、ORDER BY … ASC (or DESC) を用いる

SELECT SG.商品番号, S.所在
   FROM S, SG
   WHERE SG.業者番号 = S.業者番号
   ORDER BY S.所在 ASC ;        -- ASC:昇順 , DESC:降順 --

表型のデータと串刺し

FROM に記載する直積のための結合では、2つ以上のテーブルを指定しても良い。

SELECT S.業者名, G.商品名, SG.在庫量
   FROM S, G, SG
   WHERE  S.業者番号 = SG.業者番号  -- 外部キー業者番号の対応付け --
     AND  SG.商品番号 = G.商品番号  -- 外部キー商品番号の対応付け --

// 上記の処理をC言語で書いたら

struct Table_G {
   char 商品番号[ 6 ] ;
   char 商品名[ 22 ] ;
   char 色[ 4 ] ;
   int  価格 ;
   char 所在[ 12 ] ;
} = G[] = {
   { "G1" , "赤鉛筆" , "青" , 120 , "福井" } ,
   :
} ;

// [結合] S,G,SGのすべての組み合わせ
// FROM S -- 結合
for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
   // FROM G -- 結合
   for( int j = 0 ; j < sizeofarray( G ) ; j++ ) {
      // FROM SG -- 結合
      for( int k = 0 ; k < sizeofarray( SG ) ; k++ ) {

         // [選択] 条件でレコードを選び出す
         //   WHERE S.業者番号 = SG.業者番号
         //     AND SG.商品番号 = G.商品番号
         if ( strcmp( S[i].業者番号 , SG[k].業者番号 ) == 0
           && strcmp( SG[k].商品番号 , G[j].商品番号 ) == 0 ) {
            // [射影] 使用するフィールドを出力
            printf( "%s %s %d\n" ,
                    S[i].業者名 , G[j].商品名 , SG[k].在庫量 ) ;
         }
      }
   }
}

ここで結合と選択で実行している内容は、外部キーである業者番号を S から探す、商品番号を G から探している。この、外部キー対応しているものを探すという視点で、上記 C 言語のプログラムを書き換えると、以下のように表せる。

// FROM SG
for( int k = 0 ; k < sizeofarray( SG ) ; k++ ) {
   // 外部キー SG.業者番号に対応するものを S から探す
   for( int i = 0 ; i < sizeofarray( S ) ; i++ ) {
      if ( strcmp( S[i].業者番号 , SG[k].業者番号 ) == 0 ) {
         // 外部キー SG.商品番号に対応するものを G から探す
         for( int j = 0 ; j < sizeofarray( G ) ; j++ ) {
            if ( strcmp(SG[k].商品番号,G[j].商品番号) == 0 ) {
               printf( "%s %s %d\n" ,
                       S[i].業者名,G[j].商品名,SG[k].在庫量 ) ;
            }
         }
      }
   }
}

このような、複数の表の実体と関係を対応付けた検索を、データベースの専門の人は「データを串刺しにする」という言い方をすることも多い。

また、SQL では、このようなイメージの繰り返し処理を、数行で分かりやすく記述できている。このC言語のプログラム例では、キーに対応するものを単純 for ループで説明しているが、SQL ではプライマリキーなら、B木やハッシュなどを用いた効率の良い検索が自動的に行われる。このため、SQLを扱う応用プログラマは、SQLの結合の処理方法は通常はあまり考えなくて良い。

CTF問題とセキュリティ(4年実験)

この実験では、セキュリティコンテストのCTF問題(Capture The Flag競技)について、インターネットの仕組みを理解し、その問題の解き方を考え、新しく自分自身でCTF問題を作ってもらいます。

日程

実験は、4週にわたり、以下の日程で行います。

内容
1 (前半)暗号・ファイル・Web
2
3 (後半) プログラム作成・インターネット・OS
4

前半・後半でそれぞれ、問題例(もしくは自分で見つけたCTF問題)の1つの説明と自作のCTF問題1つを新しく作り説明をしてください。最終的に4つの問題の説明のレポートを提出となります。

提出物

  • 実験の目的
  • 問題例(or 自分で見つけたCTF問題)を1つ選び
    • 前半・後半それぞれについて
    • その問題が情報セキュリティにどう関係しているのか
    • 問題の解き方のしくみと解説
  • 自作問題について
    • 前半・後半それぞれ
    • その問題が情報セキュリティにどう関係しているのか
    • 問題の解き方、問題の作り方
    • しくみと解説
  • 提出先はこちらのTeams共有フォルダに。
  • 自作問題の例
    • サブリミナル効果で隠されたGIF
    • 電子透かし
    • 学校からアクセスする時だけ、答えが見える。(REMOTE_HOST)
    • スマホでアクセスした時だけ、答えが見える。(HTTP_USER_AGENT)
    • Google 検索した後だけ、答えが見える。(HTTP_REFERER)

追記(2024/10/29)

Ethernet LANとWAN接続

前回の物理層のLANの話に引き続き、WANの話を説明。

前回の復習

10BASE5, 10BASE2 では、同軸ケーブルにPCが接続。

ITメディアより引用

10BASE5 トランシーバ

10BASE2 とT型分岐コネクタ

10BASE-T

Ethernet と通信速度

10BASE 5/2/-T といった 10BASE は、通信速度の上限が 10Mbps (bit per second) を意味する。100BASE-T といった 100BASE は、100Mbps を意味する。最近では、1000BASE-T は、1000 Mbps = 1Gbps の通信速度となる。最近では、10G BASE-T といった記載であれば、10Gbps を意味する。

バス接続(LAN)と転送速度

基本的な Ethernet の接続では、1本の通信路を共有するバス型接続のため、1本の信号線をパケット単位の通信の短い時間に区切って、送信を交代しながら行う時分割多重方式で行い通信を行う。パケット(イーサネットフレーム)とは、通信データを送る単位で最大1500byteとなっている。(MTU値:Maximum Transmission Unit)

例えば、10BASE のネットワークでつながった4台のパソコンで、A-B間、C-D間で同時に通信を行おうとすると、A-Bの通信中は、通信路が使用中のため、C-D間の通信はできない。このため、A-B間、C-D間の通信をパケットを送る毎に交代しながら通信路を利用する。これにより、見かけ上は A-B, C-D 間が同時に通信しているようにみえる。

    • 10BASE/5の PC-AとPC-Bの間で、音楽CD1枚のデータ(700MB)をを送る場合、通信時間はどの位かかるか?
      • →答え:

        700M[byte] = 5.6G[bit] なので、10M[bit/sec]で送ると、560[sec]

    • 同じく、A-B間、C-D間で同時に送る場合は、通信時間はどのくらいかかるか?
      • →答え:

        短時間的には同時に通信ができないので、通信路を切り替えながら送るため、倍の時間がかかる。よって、1120[sec]

10BASE/T, 100BASE-T, *BASE-T では、HUBの内部構造に注意が必要。基本的には、見かけ上は木構造のように分配しているように見えるけど、内部はバス型の通信路に変わりはない。10BASE/5/2と異なり、データの送信用,受信用の2つの信号のペアとなっている。10BASE/T を利用している頃は、HUBは高価であり単純なバス型接続のHUB(Dumb HUB)であれば、短時間的にみればC-D間通信中はE-F間通信ができない。(前述のようにパケットに小分けして通信するので見かけ上は並行して通信しているように見える)

しかしこれでは、通信速度が無駄になるので、最近はスイッチングHUBが利用される。このHUBは、通信相手に応じてHUB内部の通信路を切り分けるので、A-B間通信中でも、C-D間通信が可能となる。送り先を区別するためには通信機器ごとに固有値が割り振られているMACアドレスを使う。

理解確認

  • 前述の2つのカスケード接続されたDumb HUBで、A,B,C,D,E,Fのコンピュータが繋がっている時、A-C間、B-D間で音楽CD700MBのデータを送る場合、通信時間はどうなる?

電話線接続

同じ敷地内のネットワーク接続のLANどうしを、ネットワークで相互接続するWAN(Wide Area Network)では、昔は電話線を用いていた。電話は、本来音声を伝えるためのものであるため、0/1のデジタル信号を、音の信号に変換(変調)し、受信側は音をデジタル信号に(復調)する。これらを行う機器は、変復調装置(モデム)と呼ばれる。

変調の際には、0/1信号を、音の強弱(振幅変調/AM),音程の高低(周波数変調/FM),位相の前後(位相変調/PM)の組み合わせによって、送受信を行う。参考:ダイヤルアップ接続音(YouTube)

当初は、300bps程度であったが、最終的には64Kbps 程度の通信速度が得られた。(電話線は元々10kHzの音を送るために開発されていたため、64Kbpsが限界だった)

これらの通信速度の改善のため、電話線にデジタル信号で送る ISDN , 電話線の音の信号の高帯域を使った通信 ADSLなどが用いられた。(ADSLでは高周波帯を使うので、自宅から交換機までの距離が長い時は通信速度が速くできなかったりした)

最近では、光ファイバによる FTTH(Fiber To The Home) が広く普及し、1Gbps を越える通信が可能となっている。このほかには、ケーブルテレビ事業者による回線を利用した HFC(Hybrid Fiber-Coaxial) も普及している。HFCでは幹線部分を光ケーブルで接続し、地域の拠点から家庭までは同軸ケーブルで配線することで、テレビ放送とインターネット接続を実現している。

光ファイバ

光ファイバでは、内側(コア)に屈折率の高い透過材料と、外側に屈折率の低い透過材料でケーブルを使い、屈折率の違う断面で全反射することを利用して光を遠くまで運ぶ。中身がガラス繊維なので、中の繊維が折れない工夫や、コネクタで光が減衰しないような工夫が重要。

光ファイバで自宅までネットワーク回線が引かれている場合、光ファイバと自宅内インターネットの間には、ONU(Optical Network Unit/光回線終端装置)が設置されている。一般的にモデムが音の信号を電気的なデジタル信号に変換するのに対し、ONU は光信号をデジタル信号に変換する。音声電話を使う場合には、音声信号をデジタル化して、これをインターネットで通信する VoIP(Voice over IP network) 技術が使われる。

(引用元)

通信速度の理解と、古い時代の通信速度を体験してもらうため、試しに「2000ドット✕1500ドットのRGB画像(1ドット3byte)のデータ(無圧縮)を、9600bps で通信したら、どの程度の時間を要するか、いくらかかるのか?」を計算してみよう。ちなみに2000年頃は、携帯電話では、1Kbyteあたり10円の通信料がかかった。

→答え:

データ量 2000✕1500✕3✕8 [bit] = 72 M[bit]
通信速度 9600[bps] であれば、72 M / 9600 = 7500[sec] = 約2時間(1/5に圧縮されても24分)
通信費  72M[bit]/8/1000 = 9000[Kbyte]、
通信料金 9000[Kbyte]=9000[パケット]、1パケット(1KB)10円だから90,000円 😥
# 画像が320✕240✕RGB(16bit)で圧縮で1/5であれば、それでも100円超え

J-PHONE(J-SH04,200年発売)で始めてカメラ付き携帯が登場。(解像度の低い自撮り写真をスマホで1枚送れば100円かかった時代)

ネットワークトポロジ

ネットワークに機器を接続する形態をネットワークトポロジと言う。

1本の線を共有するバス型、機器どうしがリング型に接続するリング型、中央の機器を通して接続されるスター型が基本となる。

基本的に、Ethernet は 1本の線を機器で共有するバス型。ただし、10BASE-T,100BASE-TX などの HUB で繋がることから、HUB を中心に広がるスター型とも言える。それぞれれのネットワークは相互につながることから、木の枝状に見えるものはツリー型と呼ばれる。また、上流ネットワークでは、機器が故障した場合に一切の通信ができなくなるのは問題があるため、複数のネットワークで相互に接続される。この場合、網が絡むような構造になることから、ネットワーク型と呼ばれる。

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