headless曰く、

Microsoftは21日、Windows 10 Fall Creators Updateで削除または非推奨となる機能のリストを公開した。海外メディアでは「ペイント（mspaint.exe）」が「非推奨」になったことに注目が集まっているようだ（Microsoftサポート技術情報、The Guardian、The Verge、BetaNews）。

非推奨の機能は現在アクティブに開発が行われていないもので、将来のリリースでは削除予定とされる。このほか、リストアップされているのは以下のような機能だ。各機能の名称は可能な限り日本語化したが、Windows上での表記とは違うものがあるかもしれない。お気づきの点があればご指摘いただきたい。

• 削除
  • 3D Builder
  • Apndatabase.xml
  • EMET
  • Outlook Express
  • リーダー
  • Windowsリーディングリスト
  • テーマのスクリーンセーバー機能
  • Syskey.exe
  • TCPオフロードエンジン
  • Tile Data Layer
  • TPM所有者パスワード管理
• 非推奨
  • 同期の設定
  • IIS 6管理互換性
  • IISダイジェスト認証
  • ペイント
  • IIS用のRSA/AES暗号化
  • システムイメージバックアップ（SIB）
  • TLS RC4暗号
  • TPM.mscおよびTPMリモート管理
  • TPMリモート管理（レガシーコード）
  • System Center Configuration Managerを使用したWindows Hello for Businessの展開
  • Windows PowerShell 2.0

中には「リーダー」アプリのようにWindows 10の標準ではインストールされていないものや「リーディングリスト」アプリのようにWindows 10 Mobileにのみ対応しているものもある。また、「Outlook Express」のように既に機能していないレガシーコードを削除するといったものや、新機能/新バージョンで置き換えられるものもある。EMETは2018年7月のサポート終了に先立って実行がブロックされるため、Windows Defenderセキュリティセンターに追加されるExploit Protection（Windows 10 Insider Previewビルド16241日本語版では「悪用保護 」となっている）の使用を検討すべきとのこと。なお、SMBv1がデフォルトで無効になる点については触れられていない。

ペイントが削除されることは大きな話題となり、これを受けてMicrosoftはペイントをWindowsストアで提供する計画を明らかにした。その一方で、Windows 10 Creators Update以降で利用できる「ペイント3D」アプリにペイントの機能を取り入れていくとも述べている。この点はサポート技術情報にも追記された。

追記(by headless): 「非推奨」の位置がずれていたので修正。TPMのタイプミスも修正した。

GNOMEのファイルマネージャー「GNOME File (Nautilus)」で任意のVBScriptコードを実行可能な脆弱性「Bad Taste」が発見された(発見者による解説記事、 The Registerの記事、 Neowinの記事、 Bleeping Computerの記事、 CVE-2017-11421)。

問題はWindowsの実行ファイル(.exe)やWindowsインストーラーパッケージ(MSIファイル: .msi)などのアイコンをGNOME File上で表示するために使われる「gnome-exe-thumbnailer」のバージョン0.9.4-2以前に存在し、Wineがインストールされた環境で再現する。また、GNOME Fileのほか、「Cinnamon Nemo」や「MATE caja」といったファイルマネージャーも影響を受けるとのこと。

バージョン0.9.4-2までのgnome-exe-thumbnailerはMSIファイルを処理する際、Wineが利用できる場合には一時ファイルとしてVBSファイルをテンプレートから生成し、スクリプトを実行して「WindowsInstaller.Installer」オブジェクトからファイルバージョンを抽出する。しかし、スクリプトにはMSIファイルのファイル名が記述されるため、VBScriptコードとして解釈可能なファイル名にすることで任意のVBScriptコードを実行可能になる。

昨今では飲食店などの予約キャンセルが大きな問題となっている（週刊現代、ハフィントンポスト）。そんななか、予約キャンセルを行った顧客の電話番号を共有するという「予約キャンセルデータベース」というサイトが登場した（ITmedia）。

このサイトは個人が立ち上げたサービスで、電話番号を入力するとその電話番号がデータベース内に登録されているかどうかを確認できる。電話番号についてはハッシュ化された状態で保存されているため、生の電話番号が漏れる可能性はないという。また、第三者の電話番号を無断で登録できる点がプライバシ的に問題にならないかどうかは議論になっているようだ。

あるAnonymous Coward 曰く、

Googleが、同社の提供するクラウドサービスの無料使用可能枠の拡大を発表した（TechCrunch）。たとえばGoogle Compute Engineでは、最小インスタンスである「f1-micro」インスタンスを毎月最大1つまで無料で利用できる。

Google Compute Engineのほか、Google Cloud DatabaseやGoogle Cloud Storage、Google AppEngineなどについても無料枠が提供される（@ITが詳しい）。

Cloud Storageが5GBまで無料なのは趣味利用では嬉しい。詳細はこちら。ただしリージョンに制限があり、利用できるのはus-east1、us-west1、us-central1だけのようだ。

昨年3月にOracleがOracle Databaseのライセンス体系を変更し、廉価なStandard Edition One（SE1）を廃止（過去記事）、さらに今年2月にはAWSやAzure上での利用料金が変更され実質的に値上げされたことが話題になった（過去記事）。Oracleを中小規模で利用している企業にとっては大きな問題となったが、このような問題が発生しているのは日本だけで、米国ではまったく問題になっていないという（日経ITpro）。

米国では最上位ライセンスであるEnterprise Edition（EE）を使っている企業が多く、SEはあまり利用されていないそうだ。日本はシステム単位でベンダーに構築を発注するケースが多く、ベンダー毎にライセンスを購入するケースが多いことがその理由の1つだという。

また、AWSやAzureの実質値上げはOracleが提供するクラウドサービスへの移行推進という側面があるが、日本国内にOracleのデータセンターはないため、日本では利用しにくい状況になっているという問題もあると指摘されている。

taraiok曰く、

米国では警察が犯罪者を追跡するため、DNAデータベースを独自に構築しつつあるという（AP、EFF、Slashdot）。

このローカルなデータベースは独自のルールで運用され、犯罪で逮捕されたことのない人からもサンプルの採取が行われていると指摘されている。また、サンディエゴ警察が、黒人の子どもに対して不法なDNA収集を行ったという指摘もあるそうだ。

こういったシステムを早期に採用した警察の1つが、ペンシルベニア州ベンサレム郡共安全局だ。窃盗犯のDNA鑑定を研究所に依頼すると18か月の期間が必要になるが、警察内であれば一か月以内に鑑定結果が出るという。同局は2010年にローカルDNAデータベースを構築した結果、盗難や泥棒が激減したと主張している。また、関係者によると独自のDNAデータベースを持つ警察は60を超えるという。

あるAnonymous Coward 曰く、

太陽系外縁部に存在するという未知の巨大惑星を発見するため、米科学者らは「Backyard Worlds: Planet 9」と題する一般参加可能なプロジェクトを開始した(プロジェクト概要、 プロジェクトのブログ記事、 Mashableの記事)。

この仮説上の第9惑星は「プラネットナイン」(仮称)と呼ばれる。地球の10倍の質量を持ち、長大な楕円軌道上を1～2万年周期で公転しているプラネットナインだが、現在は太陽から1,000天文単位の遠日点側にあるために観測が難しいと考えられている。このプロジェクトではNASAの広域赤外線探査衛星 (WISE)で撮影された写真を人間の目でチェックして、怪しい天体をマークすることで第9惑星を見つけ出そうという事らしい。

こうした分析はコンピュータが得意なのでは…と思いがちだが、天の川銀河のような星が多過ぎる領域では現在の探索アルゴリズムではうまく対処できず、人間の力が必要だとのこと。お暇な方、チャレンジしてみてはいかがだろうか。

クライド・トンボーはブリンクコンパレーターと呼ばれる装置を用い、7,000時間にわたって写真を見比べ続けることで、1930年に旧第9惑星の冥王星を発見している。気の遠くなるような作業だが、Backyard Worlds: Planet 9はトンボーと同様の技法にインターネット時代の技術を取り入れ、専門家グループの研究に誰もが気軽に参加できるようになっている。作業としては4枚1セットの写真が提示され、3枚以上の写真で確認可能な動く物体をマークしていくというものだ。なお、写真の左上隅に「FINISHED!」と表示されるものは既に十分な数のマークが付けられており、それ以上追加しても分析には使われないとのことだ。

あるAnonymous Coward 曰く、

NTTコム リサーチの調査によると、推奨者の割合から批判者の割合を引いた指標である「NPSスコア」を用いたインターネットサービスプロバイダー（ISP）の顧客推奨度調査において、ケイ・オプティコムの「eo光」が10ポイント以上の差を付けてトップを獲得したとのこと（Web担当者フォーラム、プレスリリース）。

しかしながら、トップのeo光においてもNPSスコアは-31.4とマイナス、つまり推奨できるという意見よりも批判的な意見のほうが多い状態になっており、日本のISPはどこも評判が悪いようだ。批判された主な不満点は、「コストパフォーマンス」、「通信速度」、「通信の安定性」にあるとのことで、評判を上げるためにはこれらの改善が必須となるだろう。

taraiok曰く、

インドはそれまでまともな住民登録システムがなかったことから、2009年に国民番号システム「Aadhaarプロジェクト」を発表した。このシステムでは名前や住所のほか、写真や指紋、虹彩情報などのデータも管理でき、現在は11億人以上（全成人の99％以上）がシステムに登録されAadhaar番号と呼ばれるIDを所有しているという。電子バンキングなども用意され、金銭のやりとりなども可能になる予定だとされる（MashableAsia、Slashdot）。

しかし、専門家はAadhaarには2つの根本的な欠陥があると指摘する。一つは運用がかなりいい加減であること。Aadhaarデータベースには偽のエントリーが多数存在しており、中にはヒンドゥー教の神ハヌマーンや犬や牛などがIDを所有していることもあるという。登録時にまともな審査をしていないと見られている。

もう一つは10億人のプライバシーと権利を守るための法律はないことだ。インド政府はデータが民間企業とどのように共有されているかについても言及していないそうだ。専門家は、セキュリティもザル状態で個人情報はわずかな労力で盗まれる可能性があると指摘している。

米国の50の州のうち26州で、運転免許証などの身分証に掲載された写真を警察などの法執行機関が記録してデータベース化しているという。この「顔データベース」に格納されている顔写真は約1億1700万人分にも上るそうだ（WIRED）。

今までも指紋やDNAなどの個人情報が採取・記録されているが、顔写真はそれら以上に大規模に収集されており、捜査に使われているという。また、該当の監視カメラを使ってリアルタイムで顔認識を行う技術に興味を示していたり、導入している警察もあるという。いっぽうでこのデータベースの利用を監視したり、悪用されていないかを監査する仕組みはないという。

caret 曰く、

政府が約4,000件あるという日本国内のすべての法律や政令を収録した「法制執務業務支援システム（e-LAWS）」を10月より本格運用開始する。来年度より一般への提供も開始される予定（NHK、読売新聞）。

国内の法令データベースとしては電子政府政策の一環として総務省行政管理局が所管する電子政府の総合窓口（e-Gov）の法令データ提供システムのほか、厚生労働省が所管する法令を収録した独自の法令等データベースサービスを運用している。しかし、総務省の法令データ提供システムは改正の反映が遅かったり、毎月数件のペースで訂正が行われるなど、信頼性に問題があったという。またHTML形式での提供となっており、データの二次利用に課題があった。

e-LAWSでは総務省だけでなく、所管する各省庁がチェックや改正時のデータ更新を行うことで、正確なデータ提供に努める。またデータ形式はXMLとなり、改正対象法令のダウンロードと新旧対照表の作成だけで、改め文が自動作成される「改め文作成補助システム」も実装され、法案作成作業の大幅な効率化が期待される（総務省広報誌 平成27年 5月号「MIC NEWS 03 法制執務業務支援システム（e-LAWS）とは？」PDF、「法案等作成業務の合理化について」PDF）。

一般提供は「来年度のできるだけ早い時期」に開始するとのことで、法曹関係者や、民間ビジネス等への活用も期待されている。

AIが審査する国際ビューティーコンテスト「Beauty.AI 2.0」が7月に実施されていたそうだ。しかし、勝者の大半が白人であったことから、肌の色によるバイアスがかかっているのではないかとの批判が出ている(The Guardianの記事、 Motherboardの記事、 Beauty.AI 2.0 Winners)。

コンテストは専用アプリで撮影したセルフィーを送信することで応募できる仕組みとなっている。撮影時の条件は化粧なし、眼鏡なし、ヒゲなしといったものだ。応募者の写真は皺の量を評価する「RYNKL」、応募者と同じ人種のモデルと比較して類似性を評価する「MADIS」、顔の対称性を評価する「Symmetry Master」、実年齢と外見年齢の差を評価する「AntiAgest」、ニキビやシミを評価する「PIMPL」の5つのロボットが審査を行い、年齢グループ別に男女の勝者が発表されている。

Beauty.AIはYouth LaboratoriesがMicrosoftのサポートにより、ディープラーニングを使用して構築したものだという。明るい肌の色を高評価にするアルゴリズムは含まれないが、発表された勝者44名の大半は白人であり、東アジア系が数名含まれるものの、一見して濃い肌色の勝者は1名しかいない。

Access 2016でdBASEファイル(.dbf)のサポートが復活するそうだ(Office Blogsの記事、 WinBetaの記事)。

dBASEのサポートはAccess 2013で削除されていた。しかし、Access UserVoiceを昨年12月に開設したところ、dBASEサポートの復活は最も要望の多いものの一つだったという。実際、この要望は713票の賛成票を集めている。特に地理情報システム(GIS)コミュニティーが要望を説得力のあるものにしたとのこと。

現在のところ、Access 2016でのdBASEサポートはOffice 365のサブスクライバー向けの機能となっている。この機能のロールアウトはOffice Insiderプログラム参加者から始まり、Office 365サブスクライバーが続く。これにより、Access 2016でdBASEファイルのインポートまたはリンクが可能になるとのことだ。

headless 曰く、

Warner Bros.が自社の公式Webページを検索結果から削除するよう、Googleに要請していたそうだ（TorrentFreak、Consumerist、Ars Technica、Neowin）。

米映画業界は海賊版に対するGoogleの姿勢が甘いと批判しているが、各社からGoogleに出されるデジタルミレニアム著作権法（DMCA）に基づく削除要請には正規の映画情報ページなどが含まれていることがある。

今回判明したのは8月18日付の削除要請リストに記載されていたもので、「The Dark Night」と「The Matrix」の公式ページが著作権を侵害している可能性のあるURLのリストに含まれている。さらに、Amazon.comのThe Dark Nightの作品ページや、IMDbの「Batman Begins」の情報ページもリストに記載されている。また、別の削除要請では「The Lucky One 」（邦題：一枚のめぐり逢い）の公式ページが含まれているものもあったとのことだ。

米国・マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが、ネイティブでない英語話者が書いた英文に文法や構文の注釈をすべて入れ、データベースとして公開した。この種のデータベースとしては初の大規模なものだという(MIT Newsの記事、 The Vergeの記事)。

データセットは英語を第2言語とする学生が試験で書いた論文から抽出した5,124の文で構成され、それぞれ1つ以上の誤りを含む。世界人口のおよそ40%が母国語とする10言語のネイティブスピーカーがほぼ均等になるように抽出されているという。データセットのオリジナルソースは英ケンブリッジ大学が公開したもので、誤りに関する注釈だけが入れられていたそうだ。

データセットに情報を追加するため、研究チームはMITの学生および大学院生を募集し、8週間にわたって注釈の入れ方についての指導を行った後に作業を開始した。注釈は品詞の区分、単数・複数や時制などの区分、Universal Dependencies (UD)の手法に基づく単語間の構文上の関係、という3つのレベルで、誤りの訂正前・訂正後両方の文に対して入れられている。研究を率いたYevgeni Berzak氏はオンラインインターフェイスも作成しており、Webブラウザー上でデータセットを参照可能だ。

英語はインターネット上で最も多く使われる言語だが、英語話者や英文作成者の大半は英語を母国語としない人々が占める。しかし、科学的な英語研究や自然言語処理を行う際には、この点が軽視されがちだという。ネイティブでない英語話者には前置詞を外す/追加する。特定の時制を別の時制に置き換える、特定の助動詞を誤用するといった傾向がある。今回のようなデータセットを機械学習に用いることで、非ネイティブ英語話者をターゲットにした文法訂正ソフトウェアの開発などにつながることを研究者らは期待しているとのことだ。