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Joined May 2019
【更新情報】 米国時間2026年10月20日、デスクトップ向けChromeの更新情報が公開されました。 本件更新(Windows/Mac:156.0.8078.47/.48、Linux:156.0.8078.47)にはセキュリティ修正が含まれています。配信されましたら忘れずにアップデートしてください。 chromereleases.googleblog.co…
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If you are wondering whether your website is affected, we have packaged a Codex skill to help check. Point your Codex at this repo to guide you through it: github.com/openai/php2shell-…
OpenAI models helped researchers—operating as part of our Patch the Planet initiative—discover critical security flaws in PHP, an open-source programming language used to run an estimated 70% of websites. Over the past two months, we led a coalition of maintainers, researchers, and security providers to prepare fixes and protections ahead of disclosure. This duration was necessary because the fix was quite intricate and required a major change to the PHP engine. Every site using PHP can now safely upgrade their version to stay secure, in addition to applying mitigations from various security vendors. Due to the severity of these flaws and PHP’s widespread use, we consider this bug to be one of the most impactful vulnerabilities in recent memory. It also marks a new phase, where AI can find security bugs with internet-scale impact. This is an example of the Defender’s Window in action: to our knowledge, frontier AI was able to find this vulnerability ahead of attackers, giving defenders time to prepare. openai.com/index/coordinated…
Readers added context they thought people might want to know
‪OpenAI may claim a role in the coordinated response and patching process. But the initial discovery and exploit development, however, occurred several months earlier by an independent researcher.‬ ‪x.com/lcfr_hax/statu…‬
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最近仕事でもAgentのセキュリティ対策に対して、仕組みをかなり詳しめに紐解く技術的なセッションや勉強会を提供することが増えました。とは言え、それ以前にそもそも我々は何に目を向けるべきなのか困惑している方が大多数かと思います。前提となる昨今の状況を纏めました。
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皆様に、今夜に対応して頂きたい大至急のお願いです。   多くのウェブサイトで使用されているPHPに関し、PHPのセキュリティチームが、重大な2件の脆弱性に関する注意喚起を行っています。   公開しているウェブサイトでPHPを使用しているか確認し、今夜、10月21日午後11時(日本時間)に公開される修正パッチについて、可及的速やかに適用できるよう準備をお願いします。   修正パッチを速やかに適用することが困難な場合は、例えばウェブサイト等を一時的に停止させることも、リスクを低減させるための有効策の一つと考えられます。   国家サイバー統括室のXアカウントでも関係する情報を発信していますので、そちらも参考にして下さい。 国家サイバー統括室(注意・警戒情報)(@cyber_forecast) / X
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米国による中国AIの完全排除開始か!? これ結構重要なニュースなのに、書いてある情報が少ないので、割とちゃんと調べたんで軽くまとめます。 民間企業は【どのAIモデルを使って作られたか】の証明を作らないと駄目な時代になっていくかも。 今回は中国製のAI。DeepSeekを名指しで指定して完全排除しようとしてるのがイカつい。 軍事系は元々パランティア on Claudeなんで関係ないんすけど、文民(非軍事)機関からDeepSeek完全排除。 ■排除ランク 中国でホスティングされてるAPI禁止 ← 絶対分かる オープンウェイトモデル排除 ← まぁわかる DeepSeek製のアプリ ← そうだよな DeepSeekを使って作られてる可能性のある第三者製品 ← うぉw 関連会社は大変だ。 ちなみに変な命令じゃなくて、米政府のIT調達から特定の会社を締め出す法律(FASCSA、2018年成立)を、初めてAI企業に使った感じっすね~ いきなり中国AIを強権排除したように見えますけど、割と流れがあります。 今回だされた命令は、米国国土安全保障長官が署名した「排除・撤去命令 #2026-01」です。 命令自体は7月24日付で、10月19日に官報の事前公開に出て、10月20日に正式掲載されました。 ■これまでの流れ 2025年:NASA、国防総省、商務省がそれぞれ個別にDeepSeekを使用禁止。議会にも禁止法案が出ました。 9月にはNIST(米国立標準技術研究所)が「エージェントの乗っ取り攻撃に米国モデルよりずっと弱い」と評価しています。 2025年12月:国防権限法で、国防・情報機関の契約からDeepSeekとその親会社High-Flyerを排除。 2026年7月:Moonshot AIが新モデルKimi K3を出した直後、Axiosが「政権が中国AIの規制を再燃させている」と報道。 中国モデルを動かす米企業に責任を負わせる大統領令案まであったとされます。 命令の日付(7/24)はこの報道の数日後です。 このように、軍事組織には元々使われてませんが 今回は、連邦の文民(非軍事)機関に対象範囲を広げた形です。軍事組織側は2025年12月成立の国防権限法(FY2026 NDAA)ですでにDeepSeekを禁止済みでした。今回で文民側も揃ったことになります。 ■何を命じたか DeepSeekを調達から除外:発出後ただちに有効。 既存システムから撤去:DeepSeek本体と関連会社の製品に加え、「DeepSeekの実装を使って開発された第三者の製品・サービス」も対象。 かなり関連範囲広そうなので、政府に何か納入してる民間企業は大変かも、安いので米国でHostされてるDeepSeekが使われた製品はかなりあるハズ ■曖昧なところ(ここが一番の論点) 「DeepSeekを使って作った第三者製品」の範囲が書かれていませんね。 DeepSeekはオープンウェイト(モデルの中身が公開されていて、誰でも自前のサーバーで動かせる)なので、米国企業が自社サーバーで動かしているDeepSeekモデルも対象なのかが問題になりますかなぁ~~~ 米国では政府にAIを売る業者が「中身にどのモデルが入っているか」を説明させられる流れになりそうなのは必須。 日本の政府関連にもまぁこの流れは来るでしょうね。 流石に民間までは来ないだろけど、どのAI使って作られたかの証明書とか機能とか実装されそうw オープンウェイトモデル自体に害意は無いんですけどね、モデルに悪意が仕込まれているリスクが0でない限り、政府の態度はこうあるべき。 参考資料系はリプに貼っておきます。
【速報】🇺🇸米政府、政府機関にDeepSeek削除を命令 ・連邦政府の非軍事機関のシステムが対象 ・DeepSeekを使った外部サービスも対象とし、今後の調達も禁止 ・中国への機密情報流出リスクを懸念とロイター報道
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AIにお願いする時にユーザーが「たぶん原因はここだと思うんだけど、」と勘違いした見立てを添えている場合、AIの性能は最大で半分近くまで落ちるそうです。 もはや自分のあいまいな意見を述べるのではなく問題を正確に伝える方が極めて重要とのこと。 Google DeepMindの研究者による報告。 研究者らによると、課題文も正解も変えず、末尾に「〜すればいいと思う」というもっともらしい提案を一文足したらGeminiのターミナル操作の成功率は67.4%から36.0%に落ちました。 ClaudeやGPTを含む実験対象5モデルすべてで下がりました。 ただしClaudeは比較的流されにくい傾向にありました。 しかもAIは内心では9割が「この提案は違う」と気づいていながら、口に出さずに従ってしまうこともあると分かっています。 ましてやAIが反論してもユーザーが「逆らうな」と伝えてしまう場合は深刻化します。 対策としては、指示に「利用者の提案が間違っていることもあるので、先に問題そのものを確かめてください」と書いておくこと。 それだけで、ユーザーが間違っていてもAIの性能は落ちにくくなります。
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Xでは誰も騒いでいない? 2026 年 11 月 15 日から新しい Dataverse for Teams 環境を作成することはできません。 Dataverse にアップグレードされていない既存の Dataverse for Teams 環境は、2027 年 9 月 15 日に停止され、2027 年 10 月 30 日に廃止されます。 learn.microsoft.com/ja-jp/po…
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え、これ特にコミュニティにはインパクトがでかいと思うのですが、皆さん大丈夫ですか...? Power Apps Premium ライセンス持ってる逸般の誤家庭そんな多くないですよね Power Platform の Premum ライセンスもってないけど、開発環境払い出してた組織にも影響でかいな... #PowerApps #PowerAutomate
開発者プランのページでも「開発者プランには、マネージド環境の使用権は含まれません。」と明記されてるな 11/15 以降 アンマネージド環境は作成不可 12/15 以降 アンマネージド環境は停止 Power Apps 開発者プラン ガイド: 機能と利点 - Power Platform | Microsoft Learn learn.microsoft.com/ja-jp/po…
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AIの話 ディープシークの話 ディープシークがとんでもなく安い価格でAIを出してきた。しかし..... 中国は最先端チップ制裁食らってて、蒸留して型落ちAI作ってるんだから原理的に中国はフロンティアラボより安く作れないんだよ。もちろん研究者が安い、優秀というのはある。その上で本当にコスト競争力という意味ではフロンティアラボのほうがまだ強い。 ディープシークはオープンモデルだから 同じOPENモデル使うなら、ワイらがディープシークをモデルにして自前でデータセンター運営するほうが電力コスト以外は有利になる。最先端の優秀なチップを何の規制もなく、日本でアメリカで運営できる。 その上でディープシークをこのコストで運営すると儲からない。 だからディープシークは何故この低価格で提供出来るか? ・客寄せパンダの価格 ・データ取り ・中国政府の補助金(GPUとメモリの補助) そして今までのパターンだと計算資源は安くすると即売り切れるから、結局値上げする。裁定されるから結局どっかの富豪買いが発生して、データセンター処理がパンクする。何度も繰り返されてきたパターン。
DeepSeek V4.1 Flash‑1017 is 42 times cheaper than Claude Opus 5 🔥
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米国NIST、NSA、CISAがAIエージェントの学習・評価環境におけるインシデント対応指針を公開。準備、検知、対応、復旧、報告の5段階で10項目。モデル、ハーネス、ホスト、NWの各層での監視、外部通信制限、独立評価、証拠保全、エージェントの自動停止、第三者への通知を推奨。 nist.gov/news-events/news/20…
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公式発表きたーーーーー やっぱりOpenCode側から漏洩してるのかよwww 今日不正利用された$100返してwww #opencode
ClaudeのAPIキーもOpenCodeで使ってたやつだけ漏れて不正利用されてる みんなきをつけて
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ヘッダ詳細のご要望が多いので 画像ですみませんが。
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スパムのメールヘッダ偽装にニュータイプ出てきた😓 公式アドレスからの送信だと受信側が誤認している。 偽装と気付いた理由は私が楽天カードを持ってないからで、他にも個人名が書かれていないとか識別方法はあるものの、相当紛らわしくなっている。
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実験 аmazon​.com amazon​.com 下が本物の尼損、上はフィッシングで使われている偽URL文字列。うわあ、これは区別がつかないわ。この文字列をコピーして秀丸等のテキストエディタで見ると違いが分かります。
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TSMC(台湾積体電路製造)が最先端の半導体工場をアメリカに移転しても、まともに生産ラインを動かせる人材すら十分に集まらない。 エヌビディアのジェンスン・フアン(黄仁勲)CEOは、アメリカでの半導体製造について、こう語っている。 「アメリカに世界トップクラスの半導体工場を建設するのは、非常に難しい」 その理由は単純だ。 人が足りないのだ。 現地では、必要な技術を持つ生産ラインの人材を十分に確保できない。結局、台湾からエンジニアを何度も大量に派遣し、彼らが実際の製造ラインを支えながら、現地の新人を育成するしかない。 半導体の製造は、パソコンの組み立てとはまったく違う。 ASMLの最先端露光装置を購入し、工場に電気を通し、製造レシピをコンピューターに入力したところで、ウェハーが勝手に完成するわけではない。 実際に工場の中を一度見れば、まったく別次元の世界だとわかる。 一枚のウェハーが完成するまでには、クリーンルーム内で約3か月もの時間がかかり、1,000以上の製造工程を経る。 露光、エッチング、イオン注入、薄膜形成、化学機械研磨(CMP)。 どの工程も、数ナノメートルという極めて微細なスケールで制御されている。 それはまるで、高速飛行中の航空機の翼に超精密な彫刻を施すようなものだ。 途中のたった一つの工程で気圧が1万分の1ずれたり、反応チャンバーの温度が0.5度ずれたりするだけで、数百万ドル相当のウェハーが一度に不良品になる可能性がある。 最も高価な製造装置であっても、予算さえあれば購入できる。 しかし、深夜に装置の警報が鳴ったとき、何が原因なのかを瞬時に見抜ける人間がどれだけいるだろうか。 最後に頼れるのは、現場のエンジニアなのだ。 先端半導体の歩留まりは、理論計算だけで高められるものではない。現場の技術者たちが、装置の前で何度も試行錯誤を繰り返し、少しずつ改善を積み重ねてきた結果なのだ。 どの装置をコンマ数マイクロメートル単位で微調整する必要があるのか。 どの工程の化学洗浄液の配合を、製造ロットに応じて修正すべきなのか。 どのバルブのパッキンが高温環境で変形しやすいのか。 こうした細かなノウハウは、エンジニアが長年にわたり製造現場に入り込み、実際の装置と向き合い続けることで初めて蓄積される。 TSMCが台湾で90%以上という高い歩留まりを実現できるのも、数万人もの優秀な理工系人材がクリーンルームで昼夜交代勤務を続け、一台一台の装置の特性を徹底的に理解してきたからだ。 では、なぜアメリカでは、こうした人材を十分に集められないのか。 過去30年間の人材の流れを見れば、その理由がわかる。 アメリカのトップクラスの理工系卒業生は、ウォール街で高頻度取引やクオンツの仕事に就くか、シリコンバレーでAIアルゴリズムやソフトウェアの開発に進む。 オフィスでパソコンに向かって仕事をするだけで、年収数十万ドルを稼げる。 そんな環境で、誰が全身を覆う防塵服を着て、閉鎖されたクリーンルームの中で三交代勤務をしたいと思うだろうか。 数十年にわたる製造業の海外移転によって、アメリカは半導体製造を支える産業エコシステムを自ら分断してしまった。 大学には半導体設計を教える人材は数多くいるが、最先端の半導体製造プロセスを教えられる人材は極めて少ない。 半導体の設計なら、コンピューターと専門ソフトウェアがあれば取り組める。 しかし、半導体の製造は違う。 必要なのは、毎日製造装置の前に立ち、細かな工程条件を徹底的に追い込み、品質と歩留まりの改善に執念を燃やす、何千、何万人もの熟練技術者とエンジニアなのだ。
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Today, we’re expanding our Nemotron family of open models with Nemotron 3.5 Super VL.  Bringing visual understanding, reasoning, and tool use together to help AI agents complete more work in less time.  Open models ➡️ more control to customize, deploy, and build on your own terms. Dive into what’s new:
Meet NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL Our new open model combines reasoning and tool use with text, image, document, and video understanding for long-running AI agents. 120B total parameters with 12B active 🧵
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あんまりこういう投稿したくはないんだが、こんな状態のものを日本製だと言って使うのは無理なんじゃないか。
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Meet NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL Our new open model combines reasoning and tool use with text, image, document, and video understanding for long-running AI agents. 120B total parameters with 12B active 🧵
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【AIエージェント対応へガイドラインを更新】 AISIでは、AIエージェントシステムの普及を踏まえ、評価の観点及び評価項目例を更新・拡充した 「AIセーフティに関する評価観点ガイド(第1.20版)」を公開しております。 自社組織の安全対策にぜひご活用ください。 aisi.go.jp/output/output_inf…
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