Zoom がエンドツーエンド暗号化(E2EE)の提供を開始、無料・有料ユーザどちらも利用可能
米 Zoom は2020年10月26日、会議のエンドツーエンド暗号化(E2EE)機能をテクニカルプレビュー版として提供開始した。 無料ユーザ・有料ユーザどちらでも利用できる。今回のテクニカルプレビュー版は4段階ある提供予定の1段階目で今後ユーザからフィードバックを募るとしている。
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米 Zoom は2020年10月26日、会議のエンドツーエンド暗号化(E2EE)機能をテクニカルプレビュー版として提供開始した。 無料ユーザ・有料ユーザどちらでも利用できる。今回のテクニカルプレビュー版は4段階ある提供予定の1段階目で今後ユーザからフィードバックを募るとしている。
本記事は、Linux でコマンドの別名を定義できる「alias」コマンドについてのメモ。
画像、動画、PDFなどのメタデータを削除するオープンソースのツール「ExifCleaner(詳細)」の最新版（v3.4.0）が公開され、日本語に対応しました。
本記事では、マスクとフェイスシールドを併用することの重要性およびプライバシー保護上の効果を指摘する。
本記事では、匿名通報や内部告発の手段をまとめる。
本記事は、日本の気象庁による気温に関連した予報用語の抜粋です。
参考元は気象庁のウェブサイトです。以下の表は目安としてご利用ください。正確な表現は気象庁のウェブサイトをご確認ください。
ExifCleaner は、オープンソースのメタデータ削除ツール。
画像、動画、PDF ファイル等から削除可能なメタデータ（位置情報、撮影端末名などの情報）を自動で削除するためのツールで、ドラッグアンドドロップするだけで簡単にメタデータが削除可能。
Windows、Mac、Linux など各プラットフォームに対応している。
メタデータは思わぬ情報漏えいを発生させる場合があるため、第三者に画像、動画、PDF ファイル等を共有する場合には、事前に ExifCleaner を使ってファイルからメタデータを取り除いておくと良い。
ExifCleaner は、GitHub の各リリースの Assets の部分から誰でも無料でダウンロードできる。
作成日：2020年8月14日 更新日：2020年9月7日
2020年9月7日追記 Signal Desktop に、正式に1対1の音声通話・ビデオ通話が実装されました。
プライバシー重視のメッセージアプリ「Signal」は、PC 版アプリでも1対1の音声通話およびビデオ通話が行えるようにするために、現在ベータテストを行っている。
A new platform is calling: Help us test one-to-one voice and video conversations on Signal Desktop.
Beta users get an early chance to evaluate call quality and performance while we continue to push forward on upcoming features.
https://signal.org/blog/desktop-calling-beta/ @signalapp (2020年8月14日閲覧)
Signal はエンドツーエンド暗号化を採用した非常に安全性の高いオープンソースのメッセージアプリ。
現在、Signal はスマートフォン版アプリ（Android、iOS）でのみ1対1の音声通話およびビデオ通話に対応しており、今まで PC 版アプリにはメッセージやファイルの送受信機能のみ存在した。
今回のテストが完了すれば、Windows 、Linux 、macOS などの PC 版アプリでも1対1の音声通話およびビデオ通話が行えるようになる。
また、今後グループ通話に対応することも計画しているが、もう少し後の話になると思われる。
専門家によると「(ウイルスは)表面がツルツルしたものでは(服などに比べ)特に長生きする」とされ「1～2日ウイルスの感染力が保って生きている」とされている。
屋外では、手すりやつり革、コンビニやスーパーの商品など無意識に様々なものに触れている。もしその手でスマホを操作すれば、1〜2日間スマホの表面にウイルスが付着したままになる。
家に帰ったあと手を洗うなどしても、その後スマホを操作したらスマホに付着したウイルスから感染するリスクもある。こまめにスマホを消毒する方法もあるが、そもそもスマホにウイルスがつかなければ良いのだから、外出時にはスマホはバックの中にしまっておき、可能な限りスマホに触れないのが得策だろう。
アメリカ国立標準技術研究所(NIST、National Institute of Standards and Technology)の研究によると、マスクを着用すると顔認証システムによる認識を5～50%程度防止できる。
NISTは、この研究では89種類の顔認識アルゴリズムがテストされ、その内あるアルゴリズムではマスクなしの状態で誤認識率0.3%だったものが、マスクありでは誤認識率5%になることがわかった。
またこの研究では、「鼻が覆われている場合の方が顔認識を防止できる可能性が高いこと」「青色のマスクよりも黒色のマスクの方が顔認識を防止できる可能性が高いこと」などもわかった。
※この研究では、顔の画像にマスクでカバーされる部分を塗りつぶしたものを使用して実験されており実際にマスクをつけた人物の画像を使ったわけではない。
※今回のテストに使用されたアルゴリズムはマスクの着用を前提に設計されたものではない。今後、マスクの着用を前提に設計されたアルゴリズムが設計された場合認識率に変化が生じる可能性がある。