目次 背景 既存のツール探し(失敗) SearchOnce Search All chrome拡張機能の実装 おわりに 付録 背景 私はインターネット上の調査は基本的にchromeでgoogle検索を用いるのだが、他の検索エンジン(例えばduck duck goやyandex)の方が欲しい情報が見つかること…
背景 2022年のOpen xINT CTFの問題で「Saitaku Sushi Kit」という寿司キットを販売している海外の会社の社長を答える問題が出た CTFの出題者の方曰く、「旅行先で気になって手に取ってみたが、高かったので買わなかった。食レポお待ちしています」と(冗談で)…
記事概要 CTF 基本情報 自分のCTFの取り組み 終わった後の感想 記事概要 OSINT CTFの1つである、DEFCON31(2023年)のRecon Village CTFにチーム『pinja』のゲストメンバーとして参加した。CTFの情報、私の準備、終わった後の感想のメモを残しておく。 ゲスト…
まとめがなぜかなかったので自分でまとめた。 まとめる単位は「DEFCONのナンバリング(開催年) 現地orオンライン」 31(2023) オンライン(※一部の問題は現地で情報収集の必要あり) DC31 Recon Village CTF Writeup https://www.atomicmatryoshka.com/post/dc31…
(画像 左:日本準拠のGoogleレンズの結果。 右:アメリカ準拠のGoogleレンズの結果) CTFのOSINT問を解く上で必須のツールであるGoogleレンズですが、私の環境だと日本のページを優先的に提示していたため、どのようにその傾向を変えるのか調べました。 結論と…
画像引用元: https://tabelog.com/hiroshima/A3401/A340121/34000922/dtlphotolst/3/smp2/ この記事では、↑の写真の撮影場所の特定に挑戦した際に考案した手法について記す。具体的には、店舗名2つを指定すると距離の近い店舗ペアを列挙する手法を実装し、ス…
こちらは『創作+機械学習 Advent Calendar 2021』2枚目の2日目の記事です。 adventar.org 先に記事の要旨を説明すると、音声認識器の認識結果を敢えて複数個出力することで韻の近い単語1列(以下フレーズと呼ぶ)を検索するツールとして使えないか検証したとい…
はじめに 拡張機能の使用方法 各ライブラリのオブジェクトの可視化結果結果 Pillow・・・○ NumPy(, Scipy)・・・○ opencv-python・・・△ imageio・・・○ Matplotlib・・・○ PyTorch・・・○ TensorFlow・・・✕ おわりに はじめに この記事では、Visual Studio…
AV TokyoでTeam pinjaによって開催されるCTF 『Open xINT CTF』関連の情報をまとめています。 ファンサイトの位置づけです。 目次 お知らせ (2023/11/12 1:25 更新) 2023年度のOpen xINT CTF お疲れ様でした! (2023/11/10更新) 2023年度のOpen xINT CTF情報…
この記事では、Speaker Deck上にアップロードしたスライドのページビュー(以下PV)を1日毎に収集し、日付ごとのPVをグラフとして可視化する仕組みをPythonで開発したことについて説明する。 目次 背景 アーキテクチャ PVのスクレイピング部分 FaaSによるスク…
目次 はじめに 背景 私のWebアプリのフロントエンド開発経験 開発過程 プロジェクトスタート段階 開発期間(技術学習の期間も含む) Vue.js 自体の勉強 Vue.jsを使わずに hit and blow の プロトタイプづくり プロトタイプをVue.jsで書き直す 実装したかったけ…
目次 1人目『CyberAgent AI Labを支えるCloud実験環境』 本題 データ選択: ailab-datasets モデリング部分でのサポート: ailab-model-zoo 実験管理部分でのサポート: ailab-mlflow おわりに 質疑 個人メモ 2人目 『サイバーエージェントにおけるMLOpsに関す…
目次 はじめに write-up Life Online Evidence Investigation General Knowledge おわりに 姉妹記事の紹介 はじめに Cyber Detective CTFはOSINT系のCTFです。すなわち、公開情報やWebサービスを駆使してフラグを見つけるタイプのCTFです。このCTFが開催され…
(畳み込みの画像はこちらのもの) この記事では、転置畳み込み層のPyTorch実装であるnn.ConvTranspose2dの出力サイズを自分が狙った通りに生成できるように、パラメータを与える知見を共有する。 画像を生成するDNNモデルにおいてアップサンプリングは不可欠…
(私のスコアボード。ブルートフォースしすぎました...) 目次 お知らせ(2021年10月23日更新) 2021年度のOpen xINT CTFは10/23(土)に開催されます! write-up [BUS] Easy Bus 200 [DarkWeb] Easy Onion 100 [BASIC] WHOIS 100 [BASIC] Aaron 200 [MAP] CG 100 …
最近、mediumでWriting a Production-Level Machine Learning Framework: Lessons Learnedという記事を読んだ。 こちらは(PyTorchを使った)機械学習を本番適用する上で心がけるべき6つのポイントを説明した記事である。 その中の1つ"1. Do not reinvent the …
またSelfie2Animeデータセットを扱ったunpairedな画像変換手法が出てきたので「顔写真 → アニメ顔変換」タスクを中心に手法を理解する。おまけで、コードの簡単な実行方法も説明する。 念の為断っておくが、名にACLと冠しているが自然言語処理のトップカンフ…
Laravelの勉強を、下記の本で取り組み始めました。 PHPフレームワークLaravel Webアプリケーション開発作者:竹澤有貴,栗生和明,新原雅司,大村創太郎発売日: 2019/06/07メディア: Kindle版 環境構築は、HomesteadではなくLaradockの方を選びましたが、私もご…
2ドメイン間で画像の対応が不要(unpaired)な GAN ベースの画像変換(Image to Image translation; im2im)手法である Council GAN について見ていく。手法の試し方も一応載せておく。 なお、私の関心は顔写真 → アニメ顔変換タスク(selfie2anime)のみなので、…
資料URL https://full-stack-deep-learning.aerobaticapp.com/e372_eb327323-811b-4de9-8894-76ec4cfd6458/assets/slides/fsdl_2_projects.pdf What Does it Mean to Deploy a Machine Learning Model? (Deployment Series: Guide 01) - ML in Productionを…
Machine Learning Casual Talks(MLCT)は、機械学習技術をプロダクションで動かす際のプラクティスや苦労話を議論する場です。 今回はオンライン開催だったため、動画のアーカイブが残っています↓。 発表もそうなのですが、発表者へ寄せられる質問も実務課題…
言語技術(Language Arts)のトレーニングをして1年半が過ぎる。 トレーニングには、三森ゆりか先生のご著書、『大学生・社会人のための言語技術トレーニング』の内容をベースに勉強している。 大学生・社会人のための言語技術トレーニング作者: 三森ゆりか出…
機械学習を搭載したシステム(MLシステム)やプロダクトの開発は、保守・運用フェーズが(PoCや開発フェーズに比べて)辛いです。その辛さを軽減しよう、すなわち、保守・運用をしやすいようにMLシステム開発をしようとする試みは、MLOpsと呼ばれています。 現行…
機械学習(ML)モデルは確率的に振る舞う以上、MLシステム開発は不確実性が伴います。 そのため、MLシステム開発においては、不確実性を減らすためにソフトウェア開発に着手する前にPoCを行います。すなわち、不確実性に対して、こうなるだろうという仮説を予…
