-
グラボを分解清掃した話

会津ラボの阿部です。普段はバックエンドエンジニアをしています。今回は手持ちのグラフィックボードを分解清掃・改造したお話です。 はじめに 今回使用するのは GeForce RTX 3060 12GB です。2021年発売で少し古いですが、メモリが多いためまだまだ現役です。 NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB発売:2021年メモリ(VRAM):12GBTDP(消費電力):170W処理性能:PS4 < PS4 Pro ≈ Xbox Series S < RTX 3060 < PS5 ≈ Xbox Series X※ 処理性能比較は大まかな目安です PCゲーム用途では非常に普及したモデルです。昨今のAIブームに関連してPCでAIを動かすローカル推論に使うこともできます。 運用上の問題点 一方でこの個体に特有の問題があります: 原因を分析してみます: 原因から解決方法を考えます: 今回のゴールは以下の2点です: ⚠️免責事項⚠️ 当然ながらグラフィックボードの分解は保証や修理が受けられなくなります。行う場合は自己責任で 本題 工程ごとの写真は撮り損ねたため、写真がない工程は雰囲気でお伝えします。 分解 ファンやヒートシンクを取り外し、基板むき出しの状態です。青っぽい基板の上のチップがGPUで、その周辺にある6つの黒いチップがメモリですね。 ヒートシンク側です。この鉄板がGPUに密着して放熱します。サーマルパッド(熱伝導シート)がメモリや他の発熱する部品に接触するようになっています。GPUだけでなくいろいろな部品が発熱するため、複雑な形状になっています。 ・・・よく見るとGPUとヒートシンクが接触する部分にサーマルパッドが貼ってあります。つまりこのモデルはGPUグリスを使っていないようです。サーマルパッドも経年劣化で熱伝導性が下がるため、交換が必要です。 GPUグリス塗布 グリスを目一杯塗布しました。サーマルパッドの代わりにGPUとヒートシンクの間を埋めるように塗ったため、非常にたくさん塗ることになりました。当然ながら非推奨です。グリスは本来もっと薄く塗ります。 一応このまま動作テストしました。温度的には5度程度改善しましたが、根本的な改善が必要そうです。 GPUがヒートシンクに密着するよう加工 GPU-ヒートシンク間の距離が短くなるよう、ヒートシンクの足部分(プレートにある4箇所)を金属ヤスリで削ります。 ファンのケーブル配線とファン取り付け 取り付けるファンはPCケース用の140mmファンです。本来は変換コネクタが必要ですが、今回は既存品を流用します。GPUファンのケーブルを切断し、PCファン用のコネクタをはんだ付けします。 ご参考として変換コネクタのイメージです。「gpu ファンケーブル」で検索すると見つかります。 ファンをヒートシンクに結束バンドで固定します。無骨ですが機能十分です。 パフォーマンスの確認…
-
サプライチェーン攻撃対策

完璧な防御は存在しない。「防ぐ」と「諦めない」の両構えで 広く使われるOSSパッケージが汚染される事例は、近年あとを絶ちません。開発者の手元やCIが攻撃の起点になるリスクも、確実に高まっています。ソフトウェアサプライチェーン攻撃について、まず受け入れておきたい現実があります。それは、侵入を100%防ぐことはできないということです。自分が書いていないコードを大量に取り込んで動かす以上、どうしてもどこかに信頼の穴は残ってしまうからです。 完璧に防げない以上、対策は「入られない努力」と「入られた前提の設計」の両面で考えておきたいところです。本記事では、その具体的な切り口として次の二段構えを取り上げます。 この2つを両輪で回していく、というイメージです。 もちろん、サプライチェーン対策はこれだけではありませんが、本記事ではその中から、「予防」と「被害局所化」という切り口を一例として取り上げ、パッケージマネージャやシークレット管理の具体的な設定レベルまで落とし込んで整理していきます。 サプライチェーン攻撃とは何か まずは、攻撃経路を少し整理しておきましょう。主な侵入口は次の3つです。 影響範囲の大きさを示す実例として、2026年3月31日に発生した axios のサプライチェーン侵害を見てみましょう。侵害されたメンテナのnpmアカウント経由で、悪意ある2バージョン axios@1.14.1 と axios@0.30.4 がnpmに公開されました。公開時間はおよそ3時間(約 09:21 公開〜12:29 削除)と短かったのですが、axios は週1億回以上ダウンロードされるため、その間に npm install した開発環境やCI/CDが侵害されうる、甚大な影響範囲でした。 手口はかなり巧妙でした。axios本体のソースは改変せず、攻撃用に作られた依存 plain-crypto-js@4.2.1 を新バージョンの依存に追加していたのです。インストール時に postinstall フック(node setup.js) が走り、二重難読化されたドロッパーがOSを判別してC2サーバから各OS向けのRAT(リモートアクセス型マルウェア)を取得・実行し、GitHubトークンやクラウド認証情報などを窃取したとされています。攻撃者はクリーンな plain-crypto-js@4.2.0 を約18時間前に先行公開して履歴を作り、「新着パッケージ」検知をかわそうとした形跡もありました。 なぜ今、リスクが高まっているのか サプライチェーン攻撃が以前より深刻になっている理由は、大きく3つあります。 3つ目については断定的な統計があるわけではないのですが、防御側の前提を「攻撃は速く・多く・巧妙になりうる」へ置き換えておきたい、という問題提起として捉えていただければと思います。 対策①:サプライチェーン攻撃の侵入を防ぐ(予防) 予防の主戦場は、パッケージマネージャの設定にあります。デフォルト設定のまま使うのではなく、攻撃面を少しずつ減らしていきましょう。 インストール時スクリプトを無効化する postinstall などのライフサイクルスクリプトは、攻撃者にとって「インストールだけで任意コードを実行できる」格好の入口です。実際に前述のaxios侵害でも、追加された依存の postinstall(node setup.js)が起点になっていました。ここを既定で無効化しておきましょう。 pnpm では、依存パッケージのビルド/ライフサイクルスクリプトを既定でブロックする挙動が v10.0.0(2025年1月) で導入されました。許可するパッケージだけを onlyBuiltDependencies に明示する、「既定でブロック → 許可リストで明示許可」という方針が取れます。 トレードオフ:ネイティブモジュールのビルドなど、スクリプト実行を前提とするパッケージは動かなくなることがあります。その場合は全面禁止にするのではなく、「既定は無効化し、必要なパッケージだけ明示的に許可リストへ加える」という運用が現実的でしょう。 公開直後のバージョンを即採用しない(min-release-age) 悪意あるバージョンは、公開直後に発見・撤回されるケースが多いです。axiosの汚染版も数時間で削除されました。公開からの経過時間で足切りをすれば、撤回前の汚染バージョンや、検知回避のために先行公開された依存を即座に取り込んでしまうリスクを下げられます。 npm では npm 11.10.0(2026年2月リリース)以降、min-release-age…
-
プロンプトを書くだけで、AIでどこまでゲームを作れるのか
会津ラボの吉田です。 最近のAIコーディングツールの進化は目覚ましく、「プロンプトを書くだけでアプリが作れる」という話をよく耳にするようになりました。 では実際のところ、AIだけでどこまでゲームを作れるのか?今回は以下の3ジャンルに挑戦してみました。 検証環境 挑戦①:タイピングゲーム & テトリス風ゲーム ― あっさり完成 最初に挑戦したのはタイピングゲームとテトリス風ゲームです。「表示されたカタカナをローマ字入力で攻撃し、敵を倒すタイピングゲームを作って」というプロンプトからスタートしました。 実際に使用したプロンプトはこちらです。 結果、両ゲームとも無事完成しました。 タイピングゲームについては、敵キャラクターの表示、ローマ字入力の判定、スコア・コンボシステム、HP管理まで、ほぼ一発で動作するものができあがりました。 テトリス風ゲームについても、かなり雑なプロンプトでそれらしきものができてしまいました。 両ゲームとも共通のARCADE UIフレームワーク内で動作しており、モード切り替えもシームレスです。NEXT表示やスコアパネルもきちんと機能しています。2Dのロジック系ゲームであれば、AIだけでも十分に実用レベルのものが作れることが分かりました。 挑戦②:FPS ― ここでAIの限界が見えた 最後に挑戦したのがFPS(一人称シューティング)です。 上記2ゲームに比べて、これは非常に苦戦しました。 一応動くものはできあがりました。しかし、問題が山積みでした。 問題点①:素材なしだと敵の見た目がこのようになる 画像素材を一切使わない縛りのため、敵キャラクターはすべてThree.jsのジオメトリ(直方体や球)を組み合わせて描画しています。結果、ご覧の通り幽霊というよりも、てるてる坊主のような見た目になりました。ホラー感が皆無です。 問題点②:不具合が多発 3D空間での当たり判定、敵の移動、ウェーブ管理などが絡み合い、複数の不具合が発生しました。 操作キャラが想定する方向に動かない、敵が壁にめり込む、弾が当たっているのにダメージが入らない、ウェーブが正しく進行しないなど、修正の影響が別機能に波及する状態が続きました 問題点③:動作が重い ブラウザ上でThree.jsを使った3D描画を行っているため、敵の数が増えるとフレームレートが著しく低下しました。前方進行の「W」キーを「チョン」と触っただけで、キャラが数メートル前に進む始末・・・。 AIゲーム開発で見えた境界線 今回の検証で、AIによるゲーム開発の得意・不得意がかなり明確になりました。 AIが得意なゲーム AIが苦手なゲーム まとめ 「プロンプトを書くだけで、AIでどこまでゲームを作れるのか」という疑問に対しては、「ジャンルによる」という結論になりました。 タイピングゲームやテトリス風ゲームのような2Dロジック系ゲームであれば、プロンプトだけで高品質なものができる一方で、FPSのような3Dゲームは、現状では実用レベルに持っていくのは難しいと感じました。 3Dゲーム制作の知見をお持ちの方であれば、的確な修正プロンプトを出すことでクオリティを上げることは十分可能だと思います。AIに全てを任せるのではなく、補助してもらう使い方が現実的だと思います。
-
会社サーバーPCの内部を清掃した話

会津ラボの阿部です。普段はバックエンドエンジニアをしています。今回はホコリまみれだった会社のサーバーPCを掃除したお話です。 はじめに 古いサーバーPCにホコリが堆積してきたため掃除します(今更)。7年程度メンテナンスされていなかったようで、かなりホコリが堆積しています。 今まで掃除されてこなかった理由はいくつかあります。 今までだましだまし使ってきましたが、グラフィックボードをフルで回すとサーマルスロットリングが発生していたためお掃除を敢行します。サーバー機は停止しても問題ありませんでした。 サーマルスロットリングCPU、GPU、SSDなどのパーツが許容温度を超えた際に、故障を防ぐため自動的に動作周波数や電圧を下げ、パフォーマンスを意図的に低下させる保護機能です。 お掃除戦略 ギャラリー 作業していると楽しくなって写真を撮り忘れることが多々あります。ご了承ください。 ホコリまみれのCPUクーラー。エアダスターでホコリを飛ばします CPUグリス再塗布。少し多めに塗布してしまいました CPUクーラー装着 ホコリで目詰まりしているグラフィックボード グラフィックボードを分解しようとしたらネジが錆びていて取れませんでした… (写真を撮り忘れました)グラフィックボードはエアダスターで簡易的に掃除しました。すごい量のホコリが出てきました きれいになりました 補足 このグラフィックボードはブロワー型で、PCケース内に熱がこもりにくい設計になっています。ファンは数年単位で回転し続けているのですが、異音もせず回っています。大変丈夫です。 最近のグラフィックボードにはセミファンレス機能が搭載されており、低負荷時にはファンが停止します。しかし、このモデルにはその機能がないため、ファンはつねに回転し続けています。 おわりに 清掃前:サーマルスロットリングが発生清掃後:サーマルスロットリング解消定格のTDP 215Wまで性能を発揮できるようになりました。最大温度も88°C → 80°Cと改善しています。 機会があればグラフィックボードの分解清掃に再チャレンジしようと思います。
-
Go + Echo で WithInternal/SetInternal を使うとエラーレスポンスのカスタマイズがうまくいかないことがある

Go 言語の Web アプリケーションフレームワークである Echo に関する小ネタです。 執筆時点 (2024/10/01) での Echo フレームワークのバージョンは v4.12.0 です。将来のバージョンでは挙動が変わる可能性があるのでご了承ください。 先にまとめ 前提知識1:NewHTTPError() 関数によるエラーレスポンスの返却 Echo では echo.NewHTTPError() 関数を用いてエラーレスポンスを返却することができます。 echo.NewHTTPError() 関数の第二引数に “エラーメッセージ” のような文字列を渡した場合、デフォルトでは {“message”: “エラーメッセージ”} というようなレスポンスボディが返却されます。 文字列の代わりに構造体を渡すことで、レスポンスボディを自由にカスタマイズすることも可能です。 echo.NewHTTPError() 関数の戻り値の型は *echo.HTTPError で、この型は error インターフェースを実装しています。そのため error 型の変数や戻り値として扱うことができます。 前提知識2:WithInternal()/SetInternal() メソッドによる内部エラー情報の設定 *echo.HTTPError.WithInternal()/SetInternal() メソッドを用いることで、echo.NewHTTPError() 関数などで作成した *echo.HTTPError に内部で発生したエラー情報を付与することができます。 この内部エラー情報はレスポンスボディには含まれませんが、サーバーのエラーログ等に出力させることができます。 前提知識3:Bind() メソッドによるリクエストのバインド echo.Context.Bind() メソッドを用いることで、リクエストのクエリ/パスパラメータ、ヘッダー、リクエストボディを構造体にバインドすることができます。 本題 ここからが本題です。 以上のようなコードで作成したサーバーに対して、以下のようにリクエストを送信するとどのようなレスポンスが返却されるでしょうか。 リクエストボディは意図的に不正な形式(”age” が数字でない)にしています。 実際に送信してみると以下のようなレスポンスが返却されます。 {“error_code”:1,”reason”:”リクエストが不正です”}…
-
GORM + PostgreSQL で double precision を使う場合は float8 を指定すると良さそう

GORM で PostgreSQL を利用する場合の小ネタです。 執筆時点 (2024/04/06) での GORM のバージョンは v1.25.9、GORM PostgreSQL Driver のバージョンは v1.5.7 です。将来のバージョンでは挙動が変わる可能性があるのでご了承ください。 先にまとめ 準備 以下のような compose.yaml ファイルを用意して、Docker Compose で PostgreSQL を起動できるようにしておきます。 本題 GORM で float64 型のフィールドを持つモデルを定義して AutoMigrate すると、PostgreSQL 上では decimal (numeric) 型のカラムを持ったテーブルが作成されます。 実行してみます。 ログを見ると、確かに decimal 型のカラムを持ったテーブルが作成されていることがわかります。 しかし、場合によっては decimal ではなく PostgreSQL の倍精度浮動小数点データ型 (double precision) で格納したいこともあると思います。 そこで、gorm:”type:double precision” を指定してみます。 ログを見ると、今度は double precision 型のカラムを持ったテーブルが作成されていることがわかります。 しかし、この状態でもう一度…
-
【C#】 System.Span とパフォーマンスの話

みなさんはじめまして、会津ラボの阿部です。普段はバックエンドエンジニアをしています。 今回は C# の啓蒙活動を行おうと思います。 はじめに C# もとい .NET Framework(v1.0、2002年1月) は .NET(v1.0、2016年6月) に名前が変わりました。よりアグレッシブに機能追加するよう舵切りがなされ、特にパフォーマンスが改善されています。今回は .NET のパフォーマンス改善の目玉である System.Span<T> に関する四方山話です。 Note四方山話(よもやまばなし)種々雑多な話。 世間話。 雑談。 よもの話。 C# は生産性を重視した言語であり、パフォーマンス改善の優先度はそれほど高くありませんでした。しかし C# コンパイラが C++ から C# で書かれるようになりパフォーマンスが重視されるようになります。つまり C# におけるパフォーマンス改善の流れは C# 開発チームの内需だったわけです。その他、昨今のクラウドコンピューティングの隆盛によってパフォーマンスがよくないと開発言語として選ばれにくいという側面もあります(最近だと AOT も盛んです)。 Span<T> とは、要は配列 Span<T> は連続したメモリを表します。読み取り専用の ReadOnlySpan<T> もセットで存在します。配列の使いにくかった部分を改善した型です。 後述のとおり Span<T> はパフォーマンス改善に繋がります。しかしながら、リストやシーケンスを使う場面では System.Collections.Generic.IEnumerable<T> を使ったほうがクエリ、並列処理、イテレーターなど自由度が高く、共変性もあります。結論として、Span<T> を使うのはライブラリ作成者が主体になりそうです。一方でライブラリ利用者は、Span<T> を意識せずパフォーマンス改善の恩恵を受けられます。 文字列を例に考える Span<T> によるパフォーマンス改善の例として、文字列を見ていきましょう。 C# の文字列型(string)は不変な参照型です。詳細は省きますが、かなり特殊な型で内部的には読み取り専用の文字配列(char[])のようになっています。これは参照先で書き換えられることがないためコピーを渡す必要がないこと、コードを簡潔にできることが利点としてありますが、意図しないオブジェクトの生成が起こりやすい欠点もあります。 この問題は System.Text.StringBuilder を使うことで回避できます。…
-
LaravelでService層とRepository層を取り入れる

Laravelを使用したプロジェクトでServiceとRepositoryというLaravelの機能を使用する機会があったので、備忘録の意味も含めて紹介したい。 対象読者 Service、Repository、Controller、Modelの関係性 今回は下記の流れになる Controller →Service →Repository →Model 【Controller】①ControllerからServiceをインスタンス化し、メソッドを呼び出す❻Serviceから返ってきた整形されたデータをフロントに渡す 【Service】②Repositoryのメソッドを呼び、Controllerから受け取ったIDなどのデータを渡したりする❺Repositoryから返ってきたデータを整形し、Controllerに返す 【Repository】③クエリを記述してDBからデータを取得する❹Modelから取得したデータをServiceに返す Service層とRepository層を取り入れるメリット、デメリット メリット ・DB操作をControllerで行わない事によりControllerのコード数が増える、いわゆるファットコントローラーになる事を回避できる。 ・処理を分担する事により、可読性、保守性が向上する。 デメリット ・中〜大規模プロジェクト向けという事もあり、小規模プロジェクトでは処理を分ける事に煩わしさを感じる可能性がある 実際にやってみる 実行環境 テーブル構成はのようにしてみる id name created_at updated_at deleted_at 1 りんご 2022-01-01 2022-01-01 null 2 バナナ 2022-01-02 2022-01-02 null 3 ぶどう 2022-01-03 2022-01-03 2022-01-03 ディレクトリ構造 Controllerを作成 Serviceクラスを作成 Repositoryを作成 Modelを作成 実行結果 まとめ 以上がService層とRepository層を取り入れた実装方法となる。 今回は基礎的な処理のみの為、恩恵は感じ辛いかも知れないが実際に取り入れて頂ければ可読性、保守性の高さを実感して頂けると思う。 今後のプロジェクトでLaravelを使用する機会があった際には、積極的に採用していきたい。
-
HasuraCon’22にてHASURAwards受賞しました!

まえがき この度、会津ラボはHasuraを用いた高齢者向け医療用アプリを開発し、毎年開催されているHasuraCon’22においてHasuraを用いた素晴らしいプロジェクトに贈られる”Open Source Hero”賞を受賞しました。 HasuraCon’22についてはこちら 定期的に開催される無料のオンラインカンファレンスで、Hasuraが世界でどのような使われ方をしているか、またHasuraを用いたチーム開発ではどのような構築がされているか等を発表するイベントです。 Hasuraとは 正式名称はHasura GraphQL Engineであり、DB(Postgres)をもとにGraphQL APIを構築するオープンソースです。 PostgreSQLサーバーを建てるだけでHasura内でテーブルの作成やリレーションの設定等も可能です。 また、公式がHasura用のDockerを用意していて、起動してすぐローカル環境でHasuraが使えるようになります。 Hasuraを使った感想 GraphQLを使用することでフロント内で完結する作業が増え、バックエンドの負担を軽くすることができます。クエリを作ってすぐに実行できたり、テーブルの設定もHasuraから行えるのでシームレスに運用ができます。 また、外部APIが必要になったとしてもHasura Actionsという外部APIと連携できる機能があります。エンドポイントはあくまでGraphQLのエンドポイントだけでいいので、すっきりとした実装が可能になります。 そして、Hasuraは認証周りがしっかりしており、ユーザーレベルでの制御が容易です。JWTを読み込み取得してくる値に制限をかけるといった動作を実装できます。 Hasuraは新進気鋭の技術ということもあり、日本ではあまり情報が出回っていませんが、上記の機能を魅力的に感じたのであれば検討する価値はあると思いました。
-
無料Wi-Fiを使うと危険?安全に使うために知っておきたいVPNとは

オフィスに行かないスタイルが一般的になっていくなか、自宅では集中できない、気分転換ついでに外で仕事がしたい、出先のちょっとした時間も逃したくない、そんな様々な理由からカフェなどの無料Wi-Fiを利用して働く方が増えています。コロナ禍においては、無料Wi-Fiが使える個室をビジネス向けに貸し出すサービスなども誕生しました。 とくにWeb制作やデザイン系のお仕事では、それほどオフィスに行く必要がない場合も多く、フリーランスとして活動する方も少なくありません。そんな方たちにとって、無料Wi-Fiはとっても便利な存在です。 しかし、実はこの無料Wi-Fi、危険が潜んでいることをご存じでしょうか。今回は無料Wi-Fiを使用する際の危険性と気を付けるべきポイントについてご説明します。 便利な無料Wi-Fiにも危険が潜んでいる 最近ではカフェなどの飲食店や駅、コンビニなど、どこでも利用できる無料Wi-Fi。とっても便利ですし、パソコンを使って外で仕事をする方にとって、もはやなくてはならないものでもあります。ですが、やはりそこは『無料』。セキュリティ面で不安がないと言えば嘘になります。どのような危険が潜んでいるのか、しっかり頭に入れておきましょう。 通信内容が外に漏れる可能性がある 無料Wi-Fiのメリットと言えば、誰もがいつでも気軽に使えるという点です。だからこそ、あえてパスワードを設定していないパターンもよくあります。確かに外出中、スマホで無料Wi-Fiに接続するとき、パスワードの入力を求められることはほとんどないですよね。 手軽さというのはとても大切ですが、その反面誰もが同じWi-Fiにアクセスできるということになります。もしその中に悪意のある人がいれば、簡単に自分と誰かのやり取りや、自分が扱うデータの内容を盗み見られる可能性が出てくるのです。重大な情報漏洩のリスクがあることを忘れてはいけません。 なりすましで情報を取られてしまうことも パスワードが不要、さらに暗号化されていない無料Wi-Fiに接続しているなか、メールやネットバンクなどにログインするためのパスワードを入力するのは非常に危険です。 ここ10年間、インターネット上では悪質なサイバー犯罪が増加し無料Wi-Fi接続中のパスワードの個人情報盗難が相次いでいます。 犯罪者などの手によって個人情報が盗まれると、銀行口座などの金融情報や、盗んだ複数の個人IDを組み合わせて架空の人物を作り、他人になりすますといった犯罪行為へと発展します。 一番多く盗まれたのがクレジットカード情報で、2020年の個人情報の盗難数は、約27万件にも上り、盗まれた個人情報全体の41%といった発表もされています。また、日本クレジット協会によると、2021年のクレジットカード不正利用被害額はなんと330億円となっています。人気のフリマアプリであるメルカリでは、不正に入手したクレジットカード情報で商品を購入される被害が拡大しており、今年4月には、16億円規模の不正利用があったと報告がありました。 先にもあったように、アクセスする大勢のなかに悪い思惑を抱えた人間がいないとは限りません。自分しか知らないはずのパスワードを他人に知られてしまえば、そこから不正アクセスといった被害にあう可能性だって考えられます。さらにデータの改ざんなど、思いがけないトラブルに巻き込まれる可能性も否定できません。 有名な無料Wi-Fiの落とし穴 きちんとパスワードが設定されているし、アカウントも登録制だから大丈夫。大手通信会社が提供する無料Wi-Fiのなかには、しっかりセキュリティ対策が取られたものもあります。しかしそれを逆手にとって、安全なものに似たWi-Fiを作り出す悪い人もいるものです。うっかりアクセスしてしまえば、情報を盗まれてしまったり、データの損失・改ざんに繋がることもあるでしょう。 こちらは安全だと思っていることや、何かしら被害にあってもすぐ気づけない場合があることから、このタイプの危険にはとくに注意が必要です。 安全に使うために気を付けたいポイント 無料Wi-Fiには危険がある。とはいえ、正しい知識を身に付ければ、もちろん安全に使うことだってできます。どのようなところに気を付ければよいのか、重要なポイントを見ていきましょう。 重要な情報は扱わない いろいろなポイントがあるなかでも、とにかく一番大切なのは「ほかの人に知られてはいけない情報は扱わない」、それに尽きます。顧客についてや契約内容など、特段重要な情報はセキュリティ対策をしっかり行った社内や自宅で取り扱うようにすると安心です。 パスワード不要のWi-Fiは要注意 ここまで何度か出たように、パスワード不要=誰もが気軽にアクセスできるということです。不特定多数の人がアクセスできて、しかもこちらは誰がアクセスできるか分からない。そんな無料Wi-Fiで仕事に関するやり取りをするのはいいことだと言えません。 今はしっかりパスワードを使用している貸しオフィスなどもありますから、ネット上のやり取りが発生する仕事は場所を選んで行うようにしましょう。 Wi-FiのON・OFFをしっかり管理する 受信できる範囲内に無料Wi-Fiがあれば、自動で接続するよう設定が行える機器があります。知らないうちにWi-Fiに接続することで、無意識のうちに不正アクセスなどの被害にあってしまうことも考えられるのです。機器側の設定もきちんと把握、管理しておいてくださいね。 セキュリティ対策ソフトを導入する とくに仕事で使うPCであれば、できる限りのセキュリティ対策は行っているかと思いますが、やはり市販のソフトというのはとても優秀なものです。うっかり入り込もうとする悪いものをはじき返してくれます。悪人側の手口も巧妙になっているので完全にとは言えませんが、それでもソフトを使わないよりはずっと安心です。 おすすめは「VPN」の使用 「VPN」とは、「Virtual Private Network(バーチャル プライベート ネットワーク)」の略称で仮想的な専用線(トンネル)を構築してインターネット接続を行う仕組みです。自分のIPアドレスを隠すことで、第三者からの介入を防ぎ、安全性を高めてくれます。VPNを使用すると、安全に無料Wi-Fiに接続できるため、テレワークや旅行先など、外出先でも安心してインターネットを利用することができます。 VPN接続によってIPアドレスを変更することで、オンラインゲームやストリーミング、オンラインショッピング、動画視聴など、オンライン上のあらゆる行動の追跡が困難になります。よって、外出先に限らず、自宅で仕事をする時でも、プライベート時にも活躍するツールと言えます。 また、海外から日本のドラマや映画を視聴したい場合に、日本にいながら世界中のVPNサーバーを自由に選択し、使用することで、国や地域制限に囚われない動画視聴を楽しむことができます。 VPNはソフトやアプリを利用すれば簡単に使えるので、よく無料Wi-Fiを使用して仕事をする機会のある方は是非導入してみてください。なかでも会社のサーバーと繋いでデザインデータをやり取りする、クライアントにテストサイトを見てもらう作業が発生するなど、外部とのやり取りが多い職種の方にはおすすめです。 まとめ カフェで仕事をすると捗る、そんな方も少なくありません。しかし、みなさんがお気に入りの場所で接続する無料Wi-Fiには、さまざまな危険が潜んでいることが分りましたね。 今回の記事ではいくつかのポイントをご紹介しましたが、そのなかでもVPNは一番確実で安全な方法です。あまり馴染みがないと難しいことに感じられるかも知れませんが、使い方は難しくありませんし、ちょっと調べれば情報がたくさん出てきます。 自分のセキュリティ対策や知識に自信がないという方は、今回の内容を参考に、VPNを使用した無料Wi-Fiの接続に挑戦してみてはいかがでしょうか。