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Joined November 2017
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【PHP脆弱性対応の「後」にむけて】 みなさん、昨晩からのPHP対応お疲れ様です。一晩中連絡鳴り止んでおらず、一部の個別メッセージに返せてなくて申し訳ないです。 一括して、今、世の中の CTOs/CISOs に届いてほしいことを4つ書き残しておきます↓ (まとまりない部分もあるのですが、投稿しないよりマシかなと、このまま投げちゃいます) Point 1: これからは、ソフトウェア業界全体で、高負荷の続くタイミングになります。意図してセキュリティに時間をあて、チームが「休息」が取れる体制を。 ・我々は脆弱性リサーチに数年間継続的に取り組んできてました。だからこそ感じますが、ここ一年(体感では GPT-5.6 Sol 以後)が、最も「本当に?」みたいな脆弱性が掘り出されていく一年になると思います。こんなのまだあったの?という驚きとともに。 ・特に複雑なメモリバグの類(memory safe でない言語製のものを中心に)、あるいは認可バグの類が中心になると思われます。 ・少なくともここから年末までは、このクラスの脆弱性がまだまだ出てくると考えておく必要があります。(僕が読み外しているかもしれませんが、恐らく高い確度でこうなります。直近のPHP脆弱性すら、いま世界中の研究者が Variant Analysis をしていて、多分まだ出てくるでしょう) ・このご時世では、新規機能の開発に割く時間を明確に落とすしかありません。あくまで経営者である CTO には取りにくい判断なのは重々承知です(僕もそうなので)。 ・「対応AIで」と思うかも知れません。これは技術的には正しいです。ただ、組織的には正しくないです。確実になんとかならず、組織は疲弊していきます。 ・なんせセキュリティ対応は大抵自分にタイミングが御せないからです。深夜の対応、急な対応、計画の変更、デグレへの不安、脆弱性情報過多(そもそも自社に影響があるかも分からないものが大半なのに)… と、ストレスの強度がぐんぐん高まっていきます。昨日〜今朝のPHP対応のようなものが、毎週あれば、チームは比較的簡単に壊れてしまうでしょう。 ・敢えてリーダーが、セキュリティへの、時間・お金(・トークン)にアロケしてください。これは経営者にしか取れない択で、かついま技術経営者に求められることです。 Point 2: 「必要なら予防的にサービス停止」の覚悟を決め、予めできる調整を重ねたい。止められない場合は、仮想パッチ・監視へのリソースアロケを。 ・前提、今回のPHPの件のような脆弱性の対応では、「顧客の保護のためならサービスを止めざるを得ない場面」が訪れます。今回も様々なビジネスがそれに直面しました。今後も訪れるでしょう。 ・今回の経験を旨に、本当に止めてはならないのか、止めらるのか、止めうる期待値調整がお客様と出来ているか、を徹底的に見直しておきましょう。 ・直近の流れをうけての、お客様への事前連絡(スタンス表明)も有効だと思います。(弊社 GMO Flatt Security 製品についても、これからそれをし、リリースノートとして掲示予定です。我々のサービスの侵害、特に Takumi Guard の侵害は、ソフトウェサプライチェーンの最悪な侵害につながるからです。) ・勿論、止めてはならないビジネスも様々存在します。ビジネスドメインに由来する規制/制約(特に金融・医療セグメント)もあれば、顧客とのSLAもあるでしょう。ただし、現代においては、それらに反するリスクと、セキュリティ被害にあうリスクを天秤にかける必要がでてきています。少し前まではサービス停止でのデメリットは容易に考えられても、セキュリティ侵害など考えにくい、という時代でしたが、今はそうではありません。この天秤を再考する必要があります。(なお、「もう何がなんでも止めてはならない」ビジネスは、相当に限定的だと思います。) ・どうしても止めてはならない(もう何がなんでも止めてはならないもの。限定的であれ存在。人命に関わるもの中心)という場合、厳しい戦いになりますが、WAFレイヤなどで緩和策を施しては祈り、監視する、という流れになります。必要なコンポーネント(WAFなど)と運用リソースがあるならば、苦しい時代ですが、休息うまく取りながらやっていきましょう。なければ、これもしんどいですが、整えましょう。 Point 3: もし平時があれば、システムのモダナイズ(Rebuild and Retire)を検討されたい。 ・もし自社での緊急対応が落ち着いているならば、レガシーコンポーネント(数年塩漬けのシステム)、誰がメンテできるのか分からないオーパーツ的存在から順に、作り直し(Rebuild)と旧システムの廃止(Retire)を試みてください。新規開発の代わりに、ここにリソースを充てることが CTO/CISO の仕事です。(他の誰もそれを決められないので。)これは追々自分たちを助けてくれる(ついでにAI-native 開発に移行できて改善しやすくなる)とも思料。 ・どのシステムからモダナイズしていくかですが:「XXXで書かれているとまずい」というのは燃えるし言いにくいものの、memory unsafe な言語、type safety があまり確保されていない言語の実装は、モダナイズを検討すべきでしょう。(僕はPHP好きですが、C/C++ で書かれた php-src は、やはりメモリバグ類に対して見通しに限界がありますね。好きなんですが…) ・また経験上、開発当時に DevOps プラクティスすら整っていなかった時代のソフトウェアも、モダナイズを検討したほうがよいです。「セキュリティ診断」をしても、取り返しのつかない量の脆弱性が出てきて、作り直したほうが早い、となる傾向にあります。(弊社でも診断/ペネトレしてますが、こうなると、どうしようもありません。) ・ただし Rebuild には、強いソフトウェア開発力が必要で、AI-native なスタイルに移行することは必須です。この意味で CTO の力がいります。かつ、どこからレガシーの追い出しをするか、どうレキュリティ的なレジリエンスを確保するかは、CISO 的な感性が求められます。既製品(とくに SaaS)を買って処理したほうがいいな、というような判断には CIO 的センスが求められます。総力戦だと思ってください。 Point 4: CTO/CISO の総力戦を。 ・Point 3でも述べた通り、直近のくだりには、CTO/CISO の総力戦が必要です。ボードがセキュリティに向かって一致団結する必要があります。 ・結構これらロールの間にサイロがあるケースがありますが、そんなことを言っている場合ではありません。 ・団結を!
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この大AI時代、SA-ISやBostan-Mori、noshi合成のような"実用"アルゴリズムってあんまり出てきてない気がする。もっと出てきてくれていいのに(それとも知らないだけ?)
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整数乗算o(nlogn)驚き勢、Θ(nlogn)の時点でとんでもないGalactic Algorithmだったということを知った上で驚いてるのかなと思ってしまう(性格が悪いので)
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openai/math、各専門分野の人に分野の背景や結果についてしゃべってもらうpodcastとか欲しい(と思ったが、それって結構喋る人にとって拷問かも)
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なんでこんなに競プロはうまいのに、業っぽいことをやらせると絶対に競技プログラマならしないような実装をしてくるんだ。重いワークロードのボトルネック箇所で使うデータが前計算できることに気が付かない、など…… やはりBenchmaxxingを感じる
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最近のTwitter、一生AI周りのDramaやっとる(パソコン領域に近いため、構築したエコーチェンバーをも突破してきている)。これが本来のTwitterの姿……
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これ探索で解けるの流石にびっくりという気持ち
修論の時やってたPCP[3,4]というパズルゲーム、2問だけ残ってたんですが、GPT-6-Astra が上手な探索を書いた結果解けました。驚き。 これにて3170インスタンス全部解決され、Isabelleでの証明も付与された。 github.com/Mojashi/pcp-3-4-p… 最小解はまだ不明
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JXL自体がチューリング完全であることに驚きはそこまでないが(Google CTFのRevで見た)、一方で自身のSHA256を出力できるプログラムがあるというのが意外に感じる。冷静になると普通にQuineと同じ要領でできるか
A JPEG-XL file that displays its own SHA-256 hash value This is something that I have been using to benchmark various AI models for the last several months In a future blog post, I will explain how it works github.com/JayGLXR/JXLaiBenc…
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それで言えば↓は純粋にすごいと思った
arxiv.org/abs/2609.01365 新作出ました! すべての入力文字列を部分文字列として含む最短の文字列を求める最短超文字列問題において、単純な貪欲法の解が最適解の2倍より長くなることはない、という約40年間未解決だった予想に対し、(AIの力を借り)初の反例を与えることで予想を解決しました。
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「文字列集合Sが与えられたときに、その文字列をすべて部分文字列に含む最短の文字列はなにか?」という問題はNP-Hard。一方、近似アルゴリズムは知られている。特に、雑な貪欲(一番重なっている部分が長い文字列同士をくっつける、を繰り返す)はそこそこ強く、最適解の3倍くらいの長さの解を出せることが知られている。一方、このアルゴリズムの最悪ケースは知られていなくて、最悪でも2倍なのでは?という予想が40年間されていた。 ↑はそれに反例を与えて反証し、最低2.25倍であることを示すもの。
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RSA-260素因数分解は現在の手法でも計算リソースぶち込めば解けはするので、革新的な発見があったとは即座に言えずまじで何ともだな
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驚いている方々をちょっと引いて見ちゃうが、他のでかい「解決」のニュースも自分が踊らされているだけ説はある(?)(そうではないものが多いと思うけど)
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750tok/s出るモデルにとってとても重いブラウザなどが高速化されていく未来、見たすぎる
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マジでおもしろパソコンコンテストに生かされてきた人間だったんだなと思っている おもしろパソコンコンテスト、お前が恋しいよ
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おもしろパソコンコンテストが、した〜い
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技術人間と話してもおもんないオタク話をあまりしなくなっていて、悲しいねえ
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こちらから提供できるオタク話も少ない おわりや
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ミレニアム問題の一つくらいが数年以内にLLMで解決されるという主張は流石にまだ滑稽に思えるが、一方で広範な分野の深い理解により複数分野の橋渡しで一問くらいあっさりと解けてしまってもおかしくないのではとも思える
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うっかりECDLPとか解けて全部むちゃくちゃにならないかな
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AI、RLしやすいそうな知能面においては圧倒的だけど、文章を書くという元来のタスクにおいてはまだ微妙なの悲しい
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Solの出してきた証明や説明はどう調教してもマジで分かりにくくて、現代においては文章噛み砕き意図把握業がまだ人間の仕事だなと思う(将来これを行うAIが出てきそうだな、とも思うが)
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