2026-05-02 11:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

一方で、流出したとされる中身に 本番カード保持者の氏名と下 4 桁が 370 件、そして ソースコード内に各種認証キー・パスワード が含まれていたという点は、設計と運用の問題として議論せざるを得ません。GitHub の認証情報が漏えいし、第三者によりリポジトリがコピーされ、ソースコードと一部の個人情報が流出した可能性があるという内容です。

https://github.com/sabakan0123/claude-security-skills フィクスチャを増やしてくれる PR も歓迎しています。 [claude-security-scan の3スキル使い分けフロー] 「全部1スキルでやれば楽では？」と思っていたんですが、実際に使っていると問題が出てきました。

しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書くべきか」といったことに迷われた経験はないでしょうか？ 今回は、バクラク事業部の品質の定義やテスト戦略などを言語化し、Claude Codeが動く際にリスクの高い箇所を守るように動いてもらい、テストも同時に生成してもらう、早期テストで時間とコストを節約する試みについてご紹介します。

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そして、MaaS（Malware-as-a-Service、サービスとしてのマルウェア提供）がインフォスティーラーの犯罪世界でほぼ普遍的に利用可能になった今、参入障壁は低くなったどころか、完全に取り払われた状態にある。

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CVE Record: CVE-2026-31431

ただし、脆弱性に関する検証コードが既に公開されています。 利用されているディストリビューションの開発者が提供する情報をご確認のうえ、アップデート等を実施してください。

リポジトリに security-agent.config.yml を1ファイル置くだけで、依存関係の脆弱性スキャンから動的診断、シークレット漏洩検出までを AI が全部やってくれます。

「自社の送金フローに、本当に複数人の目が入っているか」「異常を感知したとき、誰が誰にどう伝えるか、決まっているか」「もし今日、同じことが起きたとして、自分たちは何時間後に対策本部を立ち上げられるか」 リスクが表面化したとき、企業の対応力を支えるのは、結局のところ「コミュニケーションの設計」だと考える。

マネーフォワード（東証プライム上場）は5月1日、同社がソフトウェア開発に利用しているプラットフォーム「GitHub」の認証情報が漏えいし、これを悪用した第三者による不正アクセスで情報が流出した恐れがあると発表した。

前世代から複数の性能を強化し、AIモデルの性能をユーザーが評価するWebサイト「Arena」（旧：LMArena）では、米Googleの画像生成AI「Nano Banana 2」を上回るスコアを獲得したという。

（情報処理安全確保支援士/登録セキスペ/CISSP） ＼ 好きなことば ／ 詳しいプロフィールはこちら 2026年4月末、Linuxカーネルに極めて深刻な脆弱性が報告されました。（情報処理安全確保支援士/登録セキスペ/CISSP） ＼ 好きなことば ／ 詳しいプロフィールはこちら sekiko-jo
2026-04-30 20:04 城咲子（じょう せきこ）です。

防げる攻撃・実現できること： 設定のポイント： サプライチェーン攻撃との関連： たとえば攻撃者が CI/CD の認証情報を奪って ECR にイメージを push した場合、CloudTrail がなければ「いつ・どのアカウントから push されたか」すら追えません。

実際に EFS / S3 Files にもブロックデバイスと同じ –ioengine=libaio –direct=1 –iodepth=32 でやってみたところ、以下のような結果になりました。

pnpm v11.0.0 is released!The "latest" dist-tag still points to v10, so install it via "pnpm self-update latest-11"https://t.co/t60Pxl2IwF 設定ファイルの扱いも大きく見直された。

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要約の取得に失敗しました。

ーー経営者へと活動の幅を広げて、いまあらためてエンジニア、プログラマーという仕事にどのような魅力を感じますか？ 倉貫さん：まず単純に、ソフトウェア開発って楽しいですし、なにか根源的な喜びがあると思っています。 ーー完全に開発の現場から手を引いたのでしょうか？ 倉貫さん：35歳のときに、自分で新規事業の社内ベンチャーを立ち上げ運営する、いわば経営者としての役割を担うようになりました。

具体的には、開発の途中でアーキテクチャ図の描画ライブラリを切り替える判断をしたり、リリースの2週間前になってからSNSで共有されたときに見栄えの良い画像を生成する機能を追加する判断をしたりと、方針転換を素早く進められました。

AWSの全認定資格を取得する過程で培った幅広い技術知識は、自分でコードを書くためではなく、複数の領域を横断してAIの出力を統合的にレビューし方向修正するために使うものへと変化しています。私自身、生成AIが登場した当初は「自分の手で書いた方が品質が高い」と感じましたが、これもあの時と同じ構造の抵抗感ではないかと気づき、はっとしたことがあります。