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はてなキーワード: 暗号通貨とは
これは「ランサムウェア」に関する知識がほぼない素人による個人的なまとめだ。
タイトルでニコ動を謳ってあるが、ランサムウェア一般の情報が多い。
情報元はほぼすべてアベプラの次の2動画。不十分かつ最善でないのは承知している。これにIPAのサイトのごく一部の情報を追加している。アベプラ以外からの情報はその旨わかるよう付記してある。
https://www.youtube.com/watch?v=Xt5TbqFGYmU&t=3s
https://www.youtube.com/watch?v=J-Lhw84p1cc&t=1s
アベプラでは専門家として「日本ハッカー協会代表理事 杉浦氏」「SBテクノロジー 辻氏」の発言が元になっている。ただし本まとめの文責は当然ながら私にある。
上で「不十分かつ最善でない」と言いながらも、アベプラ動画のまとめを書こうと思った動機は、まず自分のあまり知らない領域についての情報の一次整理として。そしてご批判とやご意見をもらえると嬉しいという意味で、そのまままるっと増田にアップすることにした。
個人的には杉浦氏、辻氏の両氏の解説はわかりやすく包括的と感じたのだが、当然私自身が素人なので過信は禁物である。
以上
これは「ランサムウェア」に関する知識がほぼない素人による個人的なまとめだ。
タイトルでニコ動を謳ってあるが、ランサムウェア一般の情報が多い。
情報元はほぼすべてアベプラの次の2動画。不十分かつ最善でないのは承知している。これにIPAのサイトのごく一部の情報を追加している。アベプラ以外からの情報はその旨わかるよう付記してある。
https://www.youtube.com/watch?v=Xt5TbqFGYmU&t=3s
https://www.youtube.com/watch?v=J-Lhw84p1cc&t=1s
アベプラでは専門家として「日本ハッカー協会代表理事 杉浦氏」「SBテクノロジー 辻氏」の発言が元になっている。ただし本まとめの文責は当然ながら私にある。
上で「不十分かつ最善でない」と言いながらも、アベプラ動画のまとめを書こうと思った動機は、まず自分のあまり知らない領域についての情報の一次整理として。そしてご批判とやご意見をもらえると嬉しいという意味で、そのまままるっと増田にアップすることにした。
Akira Ransomwareは、近年特に注目されているランサムウェアの一つで、その動作は高度で多様な手法を取り入れています。以下に、Akiraランサムウェアの動作について詳しく説明します。
侵入経路
Akiraは主にフィッシングメール、リモートデスクトッププロトコル（RDP）の悪用、既知の脆弱性の悪用などを通じてシステムに侵入します。特に、未修正のソフトウェアやシステムの脆弱性を狙うことが多いです。
初期感染と展開
システムに侵入すると、Akiraはネットワーク内で横移動を試みます。これは、ネットワーク内の他のデバイスにも感染を広げるためです。横移動には、認証情報の窃取や利用可能なネットワーク共有の探索が含まれます。
ファイル暗号化の前に、Akiraはターゲットシステムの特定のディレクトリをスキャンし、暗号化対象のファイルをリストアップします。次に、強力な暗号化アルゴリズム（通常はAESとRSAの組み合わせ）を使用して、ファイルを暗号化します。
最近のバージョンでは、部分的な暗号化手法（インターミッテント暗号化）を採用することで、暗号化速度を上げつつ、検出を回避する手法が確認されています (Bitdefender)。
データの窃取
暗号化に加えて、Akiraは重要なデータを盗み出し、そのデータを公開することで二重に脅迫することがあります。これにより、被害者に対する身代金要求の圧力を強化します。
暗号化が完了すると、被害者のデスクトップに身代金要求メッセージが表示されます。このメッセージには、データを復号化するための手順と支払い方法が記載されています。通常、暗号通貨（ビットコインなど）での支払いが求められます。
特徴的な技術
RustとC++の利用
Akiraの一部バージョンはRustというプログラミング言語で書かれており、これによりコードの安全性が向上し、セキュリティ研究者による逆コンパイルが難しくなっています。また、C++で書かれたバージョンも存在し、多様な環境での実行が可能です (CISA)。
VMware ESXiの標的化
Akiraは特にVMware ESXi仮想マシンを標的とすることが多く、これにより企業の仮想環境全体に影響を与えることができます。
Akiraは単純なファイル暗号化にとどまらず、データ窃取やネットワーク内での横移動、他のマルウェアの導入など、多層的な攻撃手法を組み合わせています。これにより、攻撃の成功率を高め、被害者に対するプレッシャーを強化します。
分散バージョン管理システムGitの開発者でもあるトーバルズ氏は、暗号通貨をサンタクロースやイースター・バニーと同じ神話的カテゴリーに位置づけているとユーモアを交えて付け加えた。
彼のコメントは、ビットコインの曖昧な創設者であるサトシ・ナカモトではないかという間違った憶測を含む、技術コミュニティでの議論の中で生まれた。
トーバルズ氏はこのような噂を否定し、Linuxカーネルの編集で自分の名前がユーモラスにビットコインと結びつけられたことを明らかにした。トーバルズ氏は、自分はビットコインの多額の財産を所有していないと断言し、そのような主張の信憑性については否定的であるとの立場を繰り返した。
ソース: https://www.realworldtech.com/forum/?threadid=217627&curpostid=217694
だからこそインターネット上に人間的な活動をネイティブに実装するために暗号通貨が必要なんだよ。
はてなーの奴らはビットコインに反発しまくりだけど、政府に恣意的にコントロールされるより民主化されたビットコインの方が数万倍マシだろ。
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・～1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる（第3次AIブームのおこり）
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易＝デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン（革ジャンおぢ）が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard（Gemini）など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成（予定）。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
