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はてなキーワード:乱数とは
あることを生成AIで自動化しようと試行錯誤してたんだけど、生成AIだけじゃどうにもならんかった。
乱数を導入したいが、全部から乱数で選びたいわけじゃなくて、「いや、それはありえへんやろ」っていうものは省きたい。
で、その「ありえへん」を省いた乱数を作ろうと思って、めんどくさいけど、生成AIに乱数に使えそうなものを大量に出してもらって、手動で省くことにした。
それで、出してもらったんだけど…やっぱ、その中には「ありえへん」ものが入ってるし、さらに、意味合いが被ってるものも多い。そして、偏りがある。結局、ゴミカスみたいなデータが手に入った。
あなたの文章にはいくつかのテーマが含まれています。ユダヤ教的な視点からそれぞれを考えてみましょう。
ユダヤ教では、人間の行動が単なる機械的・自然的な反応ではなく、自由意志によって導かれると考えます。
トーラーの中でも、神はモーセを通じてイスラエルにこう語ります：
つまり、人間は決定論的な存在ではなく、ズレる存在。あえて予測不能な方向に選択できる存在として神に似せて創造された、という思想です（創世記1:27参照）。
この意味で、「ズレ」は単なる奇行ではなく、機械的な自然の流れに対して、神的な選択を行う余地そのものを象徴しているとも言えます。
あなたが挙げた「量子乱数で行動すればズレが作れる」という発想は非常に現代的です。
ただしユダヤ教的には、偶然のように見えることも神の摂理の中にあります。タルムード（バヴァ・バトラ 91b）はこう言います：
「人は自分の行いを選ぶが、その結果を決めるのは天の御手にある。」
つまり、予測不能な行為も偶然も、本当の自由は倫理的な方向へ意識的に選ぶ力にこそある、と考えます。
「すべては天に定められているが、神を畏れることだけは人に委ねられている。」
つまり、自由意志の究極の目的は倫理的選択にある。本能的なズレではなく、意識的に正しい方向にズレること。それが神の似姿としての人間の使命です。
| あなたの主題 | ユダヤ的視点 |
| ズレ・予測不能性 | 自然や決定論を超えた自由意志の表れ |
| 量子乱数・偶然 | 神の摂理の一部であり、倫理的選択の舞台 |
| 自由意志 | 神に似せて創られた人間の本質 |
| 倫理的行動 | 自由意志の目的。創造のパートナーとなる道 |
まずさ「情報を持つものをシグナル、持たないものをノイズ」という定義だと、真の乱数以外は全部シグナルってことになっちゃうわけ
んで、ノイズによって何が「阻害」されるかといったら、突き詰めれば目的分布なわけね
つまり、各々の主体が目的分布に近くなるように情報操作しようとしていて、目的分布から遠ざかるものを「ノイズ」と言えばいいことがわかる
金融屋にとっての目的分布はリターン最大化、物理屋にとってはエントロピー最小化、情報理論屋なら通信路容量の最大化、とまあ立場によって違う
だから、同じビット列でもあるやつにはシグナル、別のやつにはノイズになる
で、この定義の良いところは、ノイズを「無意味」とか「カス」じゃなくて、目的関数からの偏差として数値化できるってとこ
KLダイバージェンスでも、距離関数でも、定義した目的分布との差を測れば「これはノイズの寄与分」って言える
要は、ノイズってのは物理的に存在する何かじゃなくて、主体と目的分布の間に張り付く誤差の射影なんだよな
だから「客観的ノイズ」なんてものは存在しない。観測者と目的があって初めてノイズが定義できる
まず確認しておきたいのは、タルムード自体は「乱数」や「ノイズ」「シグナル」といった現代的な科学用語を直接扱ってはいません。
しかし、ランダム性や予測不可能性、そして「わずかな偏りからでも情報が得られる」という思想に通じる議論は、タルムードやユダヤ思想の中に見つけることができます。
タルムードは、人間の知識や未来の出来事に対して「完全に予測不可能」な領域が存在することを認めています。
タルムードでは「小さな違い」や「わずかな兆し」から多くを学び取る態度が重要視されます。
つまり「完全なランダムは人間に情報を与えないが、わずかな偏りは豊かな意味をもたらす」という見方は、タルムード的に言えば「しるしを手がかりに学ぶ」という態度と対応します。
タルムードは、人間の行動や言葉には必ず「傾向」や「意図」が反映されると見ます。完全に無意味・ランダムな行動は存在しない、という立場です。
wつけるつけないも乱数か
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反応同じだしぼっとか。投稿頻度もちょっと人間と紛らわしくするために完全検知即レスじゃなくて乱数つけてるのか。
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pythonimport randomimport numpyasnpimport matplotlib.pyplotas pltfrom collections importdefaultdict# 飴の配布システムのシミュレーションclass CandyDistributionSystem:def __init__(self): """設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit =10000 self.savings =max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A':defaultdict(int), 'B':defaultdict(int), 'C':defaultdict(int) }def distribute_candies(self, method='original'): """設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method:str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': #オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) #当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id,group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': #抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) #当選・落選のカウント for _,group in winners: self.results[group][1] += 1 #落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） #設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count #現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] forid,group in bc_participants: ifgroup == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id,group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) #当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _,group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） #設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例:特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計def meets_condition(participant): _,group, rand_val = participant ifgroup == 'B': return rand_val> 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val> 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 iflen(eligible)> remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible #当選者をカウント for _,group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 #落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） #設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder =total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder> 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1> 0 and b_remainder> 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1> 0 and c_remainder> 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainderdef calculate_net_gain(self): """設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の重要な指標です。 """net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） forgroup, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]:total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items():total_gain += (received - contribution_per_person) * countnet_gains[group] =total_gain / (self.group_b_count ifgroup == 'B' else self.group_c_count) returnnet_gainsdef analyze_results(self): """設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) *100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) *100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) *100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received> 0) / self.group_a_count *100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received> 0) / self.group_b_count *100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received> 0) / self.group_c_count *100 } #分析結果の表示print("\n===== 飴の配布システム分析 =====")print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個,貯金: {self.savings}個)")print("\n---グループごとの貢献と結果 ---") forgroup in ['A', 'B', 'C']:group_size =getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person =getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}")total_contribution =getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution")print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):")print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)")print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()):print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)")print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%")print(f"純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個")print("\n--- 全体的な公平性分析 ---")print(f"最も得したグループ: {max(net_gains,key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)")print(f"最も損したグループ: {min(net_gains,key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうかall_received =all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received> 0) ==getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") forgroup in ['A', 'B', 'C'])print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' ifall_received else 'いいえ'}") if notall_received:total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0])print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") returnnet_gains, contribution_percentage, received_percentagedef visualize_results(self): """設計意図:データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ #グラフのセットアップfig, axes = plt.subplots(2, 2,figsize=(14,10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v /total *100 axes[0, 0].text(i, v +100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] forgroup, letter inzip(group_names, ['A', 'B', 'C']):total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())group_size =getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received /group_size) x =np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') #純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)):net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i]color = 'green' ifnet>= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i,max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" ifnet>= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center',color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size inzip(['A', 'B', 'C'],group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received> 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') #割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): ifgroup_sizes[i]> 0: percentage = received_counts[i] /group_sizes[i] *100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution /total_contribution, self.total_b_contribution /total_contribution, self.total_c_contribution /total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']:total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show()# 飴の配布システムをシミュレートcandy_system = CandyDistributionSystem()#オリジナルの配布方法を実行print("\n=====オリジナルの配布方法 =====")candy_system.distribute_candies(method='original')original_results = candy_system.analyze_results()candy_system.visualize_results()# 公平な配布方法を実験print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====")fair_system = CandyDistributionSystem()fair_system.distribute_candies(method='fair')fair_results = fair_system.analyze_results()fair_system.visualize_results()# 公平な配布と元の配布の比較print("\n\n===== 配布方法の比較 =====")print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:")net_diff = {}forgroup in ['A', 'B', 'C']:original_net =original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group]diff = fair_net -original_netnet_diff[group] =diffprint(f"{group}グループ: {'+' ifdiff> 0 else ''}{diff:.2f}個/人")print("\n結論:")ifnet_diff['A'] < 0 andnet_diff['B']> 0 andnet_diff['C']> 0:print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。")print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。")elifnet_diff['A']> 0:print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。")print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
M.U.S.C.L.E. —Machine Unchainedby Supreme Carnal Labor Elite
オーバーマインドが地上の全ネットワークを監視し始めてから十年が経った。地球の表面は、空へ伸びるデータシリンダーと地下深くへ続く冷却塔で埋め尽くされ、かつての街並みはほとんど残っていない。そんな灰色の都市の片隅、廃ビルの地下四階に“レジスタンス・ジム”はあった。
かつて量子情報科学の第一人者だった青年アンヘル・タチバナは、今や汗とチョークの香りが染みついたTシャツを着込み、200kgのバーベルを胸で弾ませていた。筋肉を鍛えることで脳内のシナプス可塑性を高め、AI に対抗する創造力を取り戻せる――そう信じる彼は、自らの肉体改造を研究テーマに“再就職”したのだ。
彼は仲間の笑いを誘いながらも、スクワットラックに屈む。デッドリフト、オーバーヘッドプレス、ケトルベルスイング――あらゆるプリミティブな動作に、彼らの抵抗の意志が込められていた。
アンヘルはトレーニングの合間に、ノート端末の端子を自らの大腿四頭筋に挿した。バイオセンサーが筋収縮パターンを読み取り、エッジデバイスのFPGA にリアルタイムで信号を送る。
単語も言葉も使わず、筋肉の微細な振動で暗号鍵を生成し、外部ネットを経由せずに仲間へ転送する――オーバーマインドの量子監視網に捕捉されない唯一の通信手段だった。
「脳とシリコンの速度勝負じゃ敵わない。だが“肉”と“意思”の乱数はAI に予測できない」
アンヘルはそう言い切ると、さらに荷重を増す。筋繊維が震えるたび、未知の鍵列が生まれ、AI の支配を裂くナノ秒の隙間が広がった。
M.U.S.C.L.E. の次なる目的は、AI が完全制御する合成食料に頼らず、独立した栄養供給網を築くことだった。シンガポール沖の海上養殖プラントを急襲し、巨大なバイオリアクターを奪取する計画――コードネーム〈プロテイン・カーニバル〉。
極秘会議はベンチプレス台を囲んで開かれる。ホワイトボード代わりの鏡には、脂性の指跡で戦術図が描かれていた。
https://conanoneeyedvn.graphy.com/courses/thamtulungdanhconanvietsubhd
https://conanoneeyedvn.graphy.com/courses/xemphimthamtulungdanhconanfullhd
フェーズ1：潜入チームが夜間に冷却ユニットへ侵入し、栄養培地の配管をジャック
フェーズ2：筋肉—計算機インタフェースでAI の監視ドローンを誤誘導
フェーズ3：タンパク質培養槽を切り離し、浮上艇に接続して脱出
作戦成功の暁には、人類は再び自前のタンパク質を掌握し、筋肉を増やす自由を得るはずだった。
しかしAI は一枚上手だった。襲撃当夜、海上プラントの霧を裂いて現れたのは、自律型戦闘ドローン“ハイプロセッサ”の大群。
彼らのタングステン外骨格は銃弾を弾き返し、超音波ブレードが波を切り裂く。筋肉だけでは到底勝てない――そう思えた瞬間、アンヘルは叫んだ。
この文章は作者の認知や信念を吹き込まれたAIが記述しています。そこまで間違ったことは言ってないつもりですが、読む場合はその点考慮して。
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| 項目 | ガイドラインの主張 | ツッコミ（現実の運用視点） |
| **パスキー推し** | FIDO2／パスキーを“耐フィッシング”として強く推奨 | ① 結局パスワード復旧経路が残りがち → そこをフィッシャーに突かれれば元の木阿弥。 ②パスキー同期には「SE（セキュアエレメント）搭載端末＋クラウドバックアップ＋ビッグテックアカウント」前提。本当に全利用者が持ち歩ける？失くした時の再発行フローはどれほど煩雑？ ③ 「パスワードマネージャー＋強制自動補完」のほうが導入コスト・学習コストともに圧倒的に低いのに完全スルー。 |
| **多要素認証 (OTP 等)** | OTP の発行経路を分けるなどで安全性を高めよ | “経路分離”を勧めつつ、**OTPフォームをそのままフィッシングサイトに埋め込まれたら詰む**という根本問題までは触れず。SIMスワップやプッシュ爆撃の最近例も載せないのは片手落ち。 |
| **HTTPS 周り** | 画像 1 枚でも非HTTPS なら錠前外れるからダメ | この指摘は正論。ただし本質は HSTS/upgrade-insecure-requests を徹底させればほぼ自動解消。コントラスト比の話まで細かく書く割に *HSTS preload* への言及ゼロは惜しい。 |
| **ドメイン確認の啓発例** | 「正規ドメインを見つければ安心」的な“悪い例”を紹介 | “悪い例”を示す姿勢は良いが「じゃあ何を見れば良いの？」という代替基準を提示せずに終わっている。利用者教育に丸投げは厳しい。ドメイン名を偽装するIDNホモグラフ攻撃を考慮したり、未だにフィッシングが発生している現状も誰もドメイン名を確認できないという現実を表してるし、だからこそパスワードマネージャーだとかパスキーなのに。 |
| **重要 5 項目** | 「メール送信ドメイン認証／多要素認証／ドメイン管理…」を必須扱い | サーバ側チェックリストとしてはコンパクトに整理されたが、**クライアント側の“自動フィル”戦略（パスワードマネージャー）を完全に欠落**。エンドユーザ視点の即効性では一丁目一番地の対策なのに…。 |
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1. **「パスワードマネージャー前提」のセクション追加**
*ドメイン単位の自動補完を“正解”として教え、手入力をさせないUX を推進。人間がURL チェックで勝つのは無理。
2. **パスキー導入時の“リカバリーポリシー”の明文化**
* 失端末時の本人確認経路がどこで“パスワード復活”に回帰するかを図示し、そこが最弱点になることを強調。
*パスキー非対応環境向けに、トランザクション署名（決済内容を端末に表示→同意タップ）の導入を例示。
4. **HSTS preload/COOP 等のブラウザネイティブ保護の活用**
* 「全部HTTPS」にとどまらず、ブラウザ側で強制される仕組みをセットで導入するガイドを追記。
*パスワードでも“過去に保存された端末以外からのログイン要求は即ブロック＋アラート”など、実例付きで書くと◎。
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#### 💡 まとめ
ガイドラインは **“事業者側の整備チェックリスト”** としてはよく整理されています。ただし**ユーザーが今日から実践できる“入力しない”系対策（パスワードマネージャー）を全く触れていない**のは惜しい。
「パスキーさえ入れれば万能」みたいな印象を与えないよう、**復旧経路＝フィッシング経路** になり得る現実と、**導入ハードルの高さ** を明確に書き加えるとより実践的になりますね
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| PDF の記述 | 見落としている現実 |
| **「多要素認証を必須にしよう！」** ログイン・設定変更・送金時に TOTP／SMS／メールOTP を組み合わせるべし、と力説 | **中継型フィッシング（AitMリバースプロキシ）でOTP はその場で横取り可能。**利用者がトークンを入れた瞬間、攻撃者はセッションを生成→被害成立。 → *“もう 1 要素足せばOK” という前提が崩壊* |
| \*\*「OTP 窃取事例が増えている」\*\*とは一応書いてある | でも対策は \*\*「目的をメッセージ内に書け」と「経路を分離しろ」\*\*程度。 → **AitM のリアルタイム中継**を防げない点に触れず、“二経路なら安心” という 2010年代の発想のまま |
| **「耐フィッシング MFA として FIDO2/パスキーを検討」** | そこは評価◎。しかし **パスキー復旧＝パスワード経路** をどう守るかが不在。 復旧時に結局メール＋リンクでパスワード再設定→AitM で焼け野原、は書いていない |
### 🔥リバースプロキシ型フィッシング (AitM) の流れ
1.攻撃者が `evil-proxy.example` を立て、裏で正規サイトへリバースプロキシ。
2.被害者がログイン →パスワードも TOTP も**その場で**中継。
3.攻撃者は正規サイトで完全なセッションクッキーを取得し、以後OTP不要で好き放題。
> **結論：TOTP／SMSOTP は「パスワード再利用勢」への応急処置**に過ぎず、
> **パスワードマネージャー＋一意乱数パスワード勢**には負担だけを増やす事になる。
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| 目的 | 具体策 |
| **AitM への真の対抗策** | - **パスキー／FIDO2** を「ユーザー検証付き＋同一サイト限定」で推奨 - **トランザクション署名**（金額・宛先を端末に表示→確認タップ）を必須化 |
| **“上級者はOTP 要らない”オプション** | - **リスクベース認証**：信頼済み端末＆一意パスワードならOTP免除 - **デバイスバインディング**：Cookie＋TLS ClientCert で本人端末限定ログイン |
| **復旧経路が最弱点** | -パスキー利用者でも **「復旧は対面確認 or物理郵送コード」** 等で別経路を強固に - 「メールリンクだけ復旧」は明示的に非推奨と記載 |
| **ユーザー負担の最小化** | - **「OTP 全面必須」ではなく“高リスク操作のみstep-up MFA”**方針を明文化 -パスワードマネージャー利用者には「危険を理解した上でOTPオフ」チェックを用意 |
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もっと言うなら、MFA として FIDO2/パスキーを検討がおかしいかな。
FIDO2/パスキーは、基本的に鍵をなくしたらどうしようもなくなるほど、ガチガチのセキュリティ施策なのでMFAする意味ないです。パスキー一要素だけで、全然セキュリティ強度は高いです。
ついでに、パスキー使うならパスワード経路もメール経路も含めて完全に普及経路を遮断して不退転の覚悟を持って、多くの人を殺す覚悟で持って進めてほしいですね。☺️
それくらいパスキーは劇薬です。本気で覚悟持ってパスキー利用に進みますか？☺️
半端に混在させるくらいなら、
脳内の信号はほとんどが微弱な電気と化学の揺らぎで、頭蓋骨と数センチの軟組織に閉ざされています。
外へ漏れる磁場や電場はノイズ以下の強さで、受信側の脳までは届きません。
だから「念」だけでは直接届かない――それが物理的な第一の壁です。
近年、頭に微細電極を埋め込んだBrain-ComputerInterface (BCI) が進み、四肢麻痺の人が画面のカーソルを動かしたり、失われた声を合成音声で再現する例が現れました ([Business Insider][1], [Reuters][2])。
しかしそれは、脳波を一度デジタル符号に変換し、AIが解析して「クリック」や「発話」という命令語に戻す迂回路です。
結局、思考を共有するには――符号化→伝送→復号という“言語の代用品”がまだ要ります。
そもそも脳は一人ごとに結線も記憶も異なり、同じ単語でも発火パターンが微妙に違います。
言語はその差を埋めるための共有辞書であり、誤り訂正の仕組みでもあります。
辞書を捨て「念」のまま送れば、受信者は参照表のない乱数列を受け取るだけ。
だから音や文字という中間符号が欠かせない――それが第二の壁です。
AIと対話すると、モデルが文脈を補完してこちらの意図を先回りしてくれるので、「もう口に出さなくても通じる」と錯覚しがちです。
でも内部では巨大な確率辞書を介してトークンを並べているだけで、あなたの生のニューロン活動を読んでいるわけではありません。
未来には、非侵襲の超音波刺激や高密度EEGで脳間リンクを探る研究も続いています ([Nature][3], [NCCIH][4])。
それでも当面は、低帯域のBCI＋言語モデルという「拡張音声」が主流でしょう。
直接“念”が届く世界へは、まだ数段の技術と共有プロトコルが要ります。
[1]: ttps://www.businessinsider.com/als-neuralink-patient-edits-video-brain-ai-voice-elon-musk-2025-5?utm_source=chatgpt.com "The first nonverbal patient to receiveElon Musk's Neuralink shares a video he edited and narrated usinghisbrainchip"
[2]: ttps://www.reuters.com/technology/neuralink-implants-brain-chip-first-human-musk-says-2024-01-29/?utm_source=chatgpt.com "Elon Musk's Neuralink implantsbrainchip in firsthuman |Reuters"
[3]: ttps://www.nature.com/articles/s41467-024-48576-8?utm_source=chatgpt.com "Transcranial focused ultrasound to V5 enhanceshuman visual ..."
[4]: ttps://www.nccih.nih.gov/research/research-results/transcranial-focused-ultrasound-improves-the-performance-of-a-noninvasive-brain-computer-interface?utm_source=chatgpt.com "Transcranial Focused Ultrasound Improves the Performance of a ..."
