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ノートPC用のキーボード台

2023年2月26日

今日の工作。ノートPCのキーボードの上にHHKBキーボードを置くためのプラ板を160mmにカットしただけ。

今まではサブディスプレイの前にHHKB置いて操作してたけど、TV会議だとノートPCの画面みずに操作することになり視線が横向きになるので、ノートPCのキーボードの上にHHKBを置いても誤操作しないようにするための板。

chatGPT、計算問題もこなすのかよ

2023年2月22日

今回、4EI 情報構造論の期末試験の1問目を chat GPT に解いてもらった。
福井高専の解説ではお得意の”知ったかぶり”を発揮しちゃったけど、処理時間のオーダー問題だと、具体的な数値を交えてちゃんと計算してらぁ。しかも、オーダー記法だからあくまで概算の予想値ということを踏まえ、1024msec だけでなく約 1 秒と答えている。

chatGPTに福井高専について聞いてみた。

2023年2月19日

福井工業高等専門学校について教えて

福井工業高等専門学校（ふくいこうぎょうこうとうせんもんがっこう）は、福井県鯖江市に所在する、工業系の高等専門学校です。以下に、福井工業高専の特徴や学生生活についていくつかの情報をまとめました。

学科・コース：福井工業高専には、電気電子工学科、機械工学科、材料工学科、情報工学科の4つの学科があります。また、各学科にはそれぞれコースが設置されており、専門分野をより深く学ぶことができます。
実践教育：福井工業高専では、実践教育に力を入れています。実験や実習が多く、現場に近い状況で学ぶことができます。また、学生たちは企業との連携プロジェクトに参加することができ、就職につながる実践的なスキルを身につけることができます。
学生生活：福井工業高専には、多数のサークル・同好会があり、学生たちは自主的に活動することができます。また、学生自治会や学生団体も盛んで、文化祭やスポーツ大会などのイベントが開催されます。学生寮やアパートもあり、学生生活を充実させることができます。

進路：福井工業高専を卒業した学生たちは、企業就職や大学進学、公務員採用試験合格など、様々な進路を選択することができます。また、福井工業高専は工業系の高等専門学校として、産業界からの需要が高く、高い就職率を誇っています。

福井工業高等専門学校は、実践的な教育に力を入れ、現場で即戦力として活躍できる人材を育成しています。福井県を中心に、産業界での需要が高く、就職に有利な学校として知られています。

Regenerate response

情報構造論-2022-講義録

2023年2月17日

2022年度・情報ネットワーク基礎・講義録

2023年2月1日

暗号化とセキュリティ対策

2023年2月1日

暗号化

有線LANで1本のケーブルを共有したり無線でデータをやりとりする場合、通信の盗聴が行われると危険である。
前回の授業で紹介したように、簡単な置換式暗号などでは暗号の解読ができてしまう。

暗号化アルゴリズム

1980年頃には DES(Data Encryption Standard) がアメリカでの標準的な暗号化として使われていたが、コンピュータの性能があがると共に解読される危険性が高まってきた。そこで2000年頃にはAES(Advanced Encryption Standard) が使われるようになった。どちらも共通鍵を用いてデータをブロック（固定長のデータ）単位で暗号化する共通鍵ブロック暗号方式であり、暗号の鍵の長いものは暗号解読が困難となっている。

1980年頃に開発された RSA 暗号(開発者の名前より) は、巨大な数字の素因数分解が困難なことを利用した、公開鍵暗号方式の１つである。

最近、量子コンピュータを用いた暗号解析が話題となっている。量子力学の原理を計算に応用したコンピュータで、スーパーコンピュータで1万年かかる暗号解読のような処理が200秒で終わってしまうかもしれないと言われている。

公開鍵暗号方式とは…

以前に使われていた暗号化の方式は、暗号化の鍵と復号化の鍵に同じものを用いる共通鍵方式であった。
しかし、この鍵をどうやって相手に渡すか…が問題となっていた。(鍵を相手に渡す瞬間のデータを盗聴されると危険)

このため、最近では公開鍵暗号方式が中心となっている。この方式は「暗号化するため専用の公開鍵」と、「暗号化を復号するための秘密鍵」をペアにして用いる。公開鍵は、暗号化するため専用なので、この鍵が他の人に見られても、暗号を復号することはできない。

公開鍵だけでは成り済ました別人と通信してしまう可能性[1]がある。そこで通信相手が本物かどうかを、認証局とよばれる第三者機関によって証明書で確認する。HTTPを暗号化したHTTPSでは、SSL証明書と呼ばれる。最近のブラウザでは、URLの左側の鍵マーク🔒からSSL証明書を確認することができる。

[1] DNSサーバの脆弱性を利用して、間違ったIPアドレスを教えさせる DNSポイズニング が行われると、利用者を間違ったサーバに接続させることが可能。

多要素認証

前に述べた暗号化の説明でも解説したように、パスワードはブルートフォース攻撃をうければ、いつかはパスワードが破られる危険性がある。こういった対策で最も重要な方法が、多要素認証(2段階認証)である。

この方式では、通常のパスワード入力の後に、以下の様な方式でワンタイムパスワードを入力することでログインが可能となる。

携帯電話にテキストメッセージ(SMS)でワンタイムパスワードを送る。
かかってきた電話の機械音声のワンタイムパスワードを伝える。
時間で変化するワンタイムパスワード生成アプリの数字を入力する。
メールで送られてきたワンタイムパスワードを含んだURLにアクセスする。
認証画面に表示されたQRコードのURLにアクセスする。

SMSやワンタイムパスワードアプリは、携帯電話などを常に持ち歩いていることが本人確認となっている。このような方式では、携帯電話などを失くすとシステムが使えなくなるので、バックアップコード(非常時用のパスワード)の保存や、login先とは別のメールアドレスを登録してあることが重要となる。

CAPTCHA

最近では、フリーで取得できるメールアドレスをプログラムで動くロボットで自動生成し、そのアカウントを使ってspamを送るなどの手口が問題となっている。このため、接続してきた相手が人間か判定することがある。判定には、読みづらく加工された英字を入力させたり、パズルを解かせるといった方法が使われる。

元々は、読みづらい文字はコンピュータでは画像解析しづらいことから、CAPTCHA が使われるが、最近では機械学習によって解析ができるようになってきた。

セキュリティキー

SMSやメールを使ったワンタイムパスワードによる多要素認証も、間にネットワークを挟むと多要素認証では問題となる。そこで、もっと複雑な暗号で多要素認証を行うために、セキュリティキーが使われる。

多要素認証が必要になると、パソコンにセキュリティキーを差し込むことで認証が行われる。現在では FIDO(Fast IDentity Online)や FIDO2 といった規格のものが普及している。

ハッカー

インターネットの用語でハッカー(Hacker)は、コンピュータを使って悪いことをする人という意味でよく使われている。しかし元々は「主にコンピュータや電気回路一般について常人より深く高度な技術的知識を持ち、その知識を利用して技術的な課題をクリアする人々のこと」(Wikipedia引用)という意味で使われていた。このため本来は「優秀なエンジニアへの最大級の誉め言葉」として使われており、ハッカー以上の技術者を ウィザード/wizard やグル/guru と呼称することもある。

しかしながら一部のハッカーの中で、その技術を悪用する人も出てきたことから、インターネットで悪いことをする人という意味で使われることも増えてきた。そこで、悪いことをする人は別な呼び方をしようということで、攻撃を加えるひとはクラッカーと呼ぶことが多い。最近では、正義のためのハッカー = ホワイト・ハッカー、悪いハッカー = ブラック・ハッカーという表現も使われるが、黒人差別主義につながる用語ということで、最近ではエシカル・ハッカー(高い倫理観と道徳心を兼ね備えている高い技術を持ったハッカー)という言葉を使う。

セキュリティ

バッファオーバーフロー

クラッカーがサーバを攻撃する場合、サーバ上のプログラムの脆弱性を利用する。
サーバプログラムの脆弱性を利用する最も典型的な攻撃方法には、バッファオーバーフローがある。

こういった問題が含まれるアプリケーションは危険であり、こういった脆弱性が見つかったらプログラムの更新が重要である。

マルウェア

ウィルスとは、パソコン利用者の上で動く、感染能力のある悪意のあるプログラム。機械語で書かれたものや、オフィスソフトのマクロ機能で動くものもある。パソコン内の情報を利用して、ウィルス付きメールを自動的に送ることが多い。(メールソフトを使うなど、人の操作が必要なもの)

ウィルスは元々、愉快犯によるものが一般的であったが、感染したパソコンのファイルを暗号化し、暗号化を復元するために、ネットバンキングへのお金の振り込みを要求(身代金=ransom)するようなランサムウェアが増えている。

ウォームとは、脆弱性のあるネットワークプログラムに、バッファオーバーフローを引き起こすようなデータを送りつけて、ウィルスを送りつけたり、そのコンピュータを踏み台にしてネットワークを利用した攻撃をさらに行うもの。(ネットワークを介して悪意のあるプログラムを起動させるもの)

通常、インターネットからの攻撃を防ぐために、各組織ではFireWall(後述)を設置している。一方、FireWallの内側では、防御されていることから内部のコンピュータからの攻撃に甘く、無防備であることが多い。そこで、FireWall の内側のコンピュータに、メールなどの添付ファイルでマルウェアを送付・感染させることで、FireWall内で被害が拡大することもある。

このような、FireWall 内部での感染・被害拡大を狙ったマルウェアは、トロイの木馬型と呼ばれる。

ネットワークを介した攻撃では、攻撃対象のコンピュータを乱数で得られたIPアドレスや、そのアドレスを1つづつ増やしながら攻撃を行うことが多い。こういった攻撃は絨毯攻撃と呼ぶ。

ボットとは、感染しても表面上は何もせず、クラッカーの動かすインターネットの掲示板などを監視し、そこに書かれた命令を見て spam 送信や、DoS攻撃を行うものがある。

DoS攻撃(Denial of Service attack) – サーバなどに大量のデータを送りつけたりすることで、サーバがその処理に手間取り、他の利用者のサービスに悪影響を引き起こさせる攻撃。

最近では、ウィルスやウォームの区別が難しいため、マルウェアと呼ぶ。

ファイアウォール

サーバで動かしているプログラムにバッファオーバーフローのような不備が残っていて、全世界のどこからでもこういった不備があるプログラムに簡単に接続できたとしたら、極めて危険である。

サーバで動くプログラムは、接続するためのポート番号が決まっているので、相手のコンピュータのIPアドレスが分かったら攻撃を仕掛けてくるかもしれない。

FireWall は、これらの接続をできなくするための方法で、例えば学内のWebサーバへの攻撃を防ぎたいのなら、ルータで「宛先ポート番号が80のパケットは廃棄」といった設定をすればよい。また、危険な攻撃を加えてくるコンピュータのIPアドレスがわかっている場合は、「送信元IPアドレスXX.XX.XX.XXのパケットは廃棄」という設定をすればよい。こういった、ポート番号やIPアドレスを見てパケットを遮断するルータは、FireWall(防火壁)と呼ばれる。

よくある設定であれば、ポート番号23(telnet),137,139(Windows ファイル共有),513(リモートデスクトップ)を禁止など(ブラックリスト型)、基本は全面禁止だけどポート番号22(ssh)は許可(ホワイトリスト型)など。

セキュリティ対策

OSの更新・インストールアプリケーションの更新
バッファオーバーフローのような脆弱性が無いようにソフトウェアを更新することが重要。
Windows で、インストールされているソフトの更新では、winget が便利!!
不審なメールは開かない
添付ファイルにマルウェアがしかけられている可能性。リンクや画像ファイルを開くと、実際に使われているメールアドレスとして迷惑メールが増える可能性がある。
危険なWebサイトをアクセスしない
OSやブラウザの脆弱性から、マルウェア被害の可能性。
パソコンで不要なサービスを動かさない
ファイル共有や、リモート接続のサーバを不用意に動かさない。
ウィルス対策ソフトをインストール＆更新
ウィルス対策ソフトは、新しく発生したマルウェアの命令などのパターンを保存しておき、同じパターンのものをマルウェアとして判定する。
- マルウェアは日々新しいものが作られるため、ウィルス対策ソフトのメーカーから、常に新しいマルウェアのパターンをダウンロード＆更新が重要。
- OSの脆弱性が見つかった場合、ウィルス対策ソフトのメーカーがマルウェアパターンを登録する前にマルウェアが届く場合がある。ゼロディ攻撃
- 特定の企業を攻撃する場合は、その企業専用のウィルスを作る場合もある。このためマルウェアパターンが無いため、ウィルス感染の可能性がある。標的型攻撃
- 最近では、ブラウザによるWebアクセスからの感染を防ぐために危険なURLへのアクセスを監視したり、危険なIPアドレス・ポート番号へのアクセスを監視する機能も含まれている。
このパソコンは重要な情報が入っていないから、ウィルスに感染しても放置するのは危険。他のコンピュータを攻撃する踏み台、DoS攻撃のボット、トロイの木馬となって危険の元となる。

一般的に、Apple社のiPhone iOS では、ウィルス対策ソフトは不要である。これは、App Store でアプリを公開するためには、プログラムのソースコードを提出した上での審査があり、デバイスも、App Store 以外からのアプリをインストールできないため、マルウェアのインストールがほぼ不可能なためである。一方、Google社のAndroidは、アプリの審査が甘く、Google Play アプリ以外からのソフトのインストールも可能であり、ウィルス対策ソフトが必要である。

理解度確認

Formsによる理解度確認テスト
標的型攻撃メールがウィルス対策ソフトでは防ぐことが難しい理由を述べよ。
ファイアウォールでは、どういった処理を行うのか説明せよ。

データベース2022-講義録

2023年1月30日

地盤データのハッカソン

2023年1月28日

地盤データのオープンデータハッカソンが jig.jp さんで開催されたので、学生さんを何人か誘って、おまけ参加。

github.com に福井県のボーリング情報があるけど、要望の中に緯度経度が間違ったデータがあるとの
お話だったので、XML データの緯度経度と、ボーリング箇所の町名データを比較するプログラムを書いてみた。

しかしながら、町名といっておきながら、先頭に川の名前がついていたり、複数の町をまたがっているから○○町〜○○町といった町名記載があって、ボーリングの住所から緯度経度がとれないことが多発。

ということで、ボーリングデータを登録する側で、住所の記載方法を統一化してほしいよねぇ〜という感想。

#!/usr/bin/env python3

import requests
import csv
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import geocoder
import math

url = "https://raw.githubusercontent.com/GeoFUKUI/jiban-opendata/main/filelist.csv"

res = requests.get( url )

if res.ok :
    for line in res.text.splitlines() :
	url , type , size = line.split(',')
	if re.match( '.*/DATA/BED\d\d\d\d\.XML$' , url ) :
             xml_url = "https://raw.githubusercontent.com/GeoFUKUI/jiban-opendata/mai\
n/data/" + url
             xml_res = requests.get( xml_url )
             if xml_res.ok :
                 soup = BeautifulSoup( xml_res.text , 'xml' )
                 # <経度緯度情報><{緯度|経度}_{度|分|秒}>
                 for lat_lng in soup.find_all( '経度緯度情報' ) :
                     # <調査位置><調査位置住所>
                     lat_deg = int( lat_lng.find( '緯度_度' ).string )
                     lat_min = int( lat_lng.find( '緯度_分' ).string )
                     lat_sec = float( lat_lng.find( '緯度_秒' ).string )
                     lng_deg = int( lat_lng.find( '経度_度' ).string )
                     lng_min = int( lat_lng.find( '経度_分' ).string )
                     lng_sec = float( lat_lng.find( '経度_秒' ).string )
                     lat = lat_deg + lat_min / 60 + lat_sec / 3600
                     lng = lng_deg + lng_min / 60 + lng_sec / 3600
                     # print( lat )

                 addr = soup.find( '調査位置住所' ).string
                 addr = re.sub( '地係$' , '' , addr )
                 addr = re.sub( '　' , '' , addr )
                 addr = re.sub( '(～|から).*$' , '' , addr )
                 addr = re.sub( '^.*福井県' , '' , addr )
                 addr = re.sub( '（.*）' , '' , addr )
                 addr = re.sub( '\(.*\)' , '' , addr )
                 addr = "福井県" + addr
                 #print( addr )

                 geo_addr = geocoder.osm( addr , timeout = 5.0 )
                 if geo_addr is None :
                     print( "None" )
                 elif isinstance( geo_addr.latlng , list ) :
                     geo_lat , geo_lng = geo_addr.latlng
                     err = math.sqrt( (lat - geo_lat)**2 + (lng - geo_lng)**2 )
                     if err > 0.001 :
                         print( "(%f,%f)-(%f,%f)-%s" % ( lat , lng , geo_lat , geo_ln\
g , addr ) )
                 else :
                     print( "(%f,%f) not [LAT LNG] -%s" % ( lat , lng , addr ) )

個人的なお遊びで、Webデータのスクレイピングは色々と体験あるけど、今までは Perl を使っていた。今回は、自分のチャレンジということで、Python を使ってスクレイピング。

電子情報工学科

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