2025/12/05 9:41

The Ofcom Files, Part 4: Ofcom Rides Again

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要約▶

Japanese Translation:

改訂要旨

オフコムは米国に拠点を置く4chanに対し、米国内でのみ行為しているアメリカ人に対して英国の検閲法を執行するための領域外権力を主張する脅迫状を送付しました。この手紙はオフコムの「ファイル」シリーズ（既に公開済みのパート 1–3）の一部であり、4chanが外国政府によって課せられた罰金の支払いを拒否した後に発行されました。X上でブライアン・ランデュー氏がコメントし、その全文は彼の投稿の下部に掲載されており、複数州の米国当局者にもコピーされています。

これに対してプリストン・バイン（4chanを含むクライアントを代表）は、米国副務長官サラ・ローガーズが議会で連邦版「GRANITE法」を検討中と発表したことを指摘しました。バインは、この法案は彼自身のブログで最初に起草され、その後ワイオミング州副州長コリン・クロスマンによって法案化されたと説明しています。彼は、米国内のみで行動するアメリカ人に対してそのような規則を執行するには、実質的に英国軍事侵攻が必要になると主張し、オフコムは子供の安全協力のために米国法執行機関との権限や管轄権を欠いていると述べました。

バインはまた、GRANITE法が連邦法となった場合でも、彼のクライアントは第一修正による保護のためオフコムに従わないと警告しました。彼は議会およびホワイトハウスが外国政府が米国市民に対してそのような通知を送付することを防止する法案を制定することを願っていると表明しています。

本文

以下は、英国通信規制機関オフコム（Ofcom）が米国・英国の世論に対して行った公開情報開示シリーズ「Ofcom Files」の続編です。第一部、第2部、第3部を参照してください。

本日もオフコムから再び連絡がありました。同機関は次のように書いています：

（電子メールに添付された全文の手紙には、合法性に乏しい主張で米国人に対して領土外で同社の検閲法を執行する権限を持つとされるものが多数含まれています。）

ブライアン・ランデューク氏はX（旧Twitter）上で重要ポイントをまとめ、全文手紙はこの投稿の末尾に掲載されています。

英国オフコムは再び4chan（米国企業）へ脅迫状を送付しました。4chanが外国政府への罰金支払いを拒否した後、英国側は「4chan調査の範囲拡大」と述べています。英国オフコムは…

以下に私たちの返答文を示します。

殿方へ

昨晩、米国公務外交担当副国家長官サラ・ローガーズ氏がGBニュース（ロンドン）で、米国議会が「GRANITE法」の連邦版導入を検討していると発表しました。

GRANITE法は州レベルの外国検閲保護法改革案であり、私自身のブログに51日前に作成したものです。ワイオミング州副国務長官コリン・クロスマン氏がそれを法案化しました。現在では、議会の熱心な職員と私たちの原則的な選出代表者が連邦法として制定することに熱意を示しています。

この提案は、貴機関から米国人に対して英国国内でのみ発生した行為に適用される検閲手紙―特に本件と過去11か月間に渡って送られた数十の類似手紙―に触発されたものです。

また、2023年に貴国ホームオフィスから受けた消極的な電話で、クライアントが貴機関の規則をどのように実施するか尋ねられた際も影響を受けました。彼らは「クライアントのユーザーが英国法に従うことを求める」と主張しましたが、私の知る限り、クライアントの数千万人規模のユーザーの中で、英国側から検閲を要求する者はいません。私は「貴国がクライアントを検閲したいのであれば、英国陸軍は米国への地上侵攻を開始し、強制的にサーバーを掌握する必要がある」と答えました。この回答は未だ変わっていません。

4chanはユーザーが匿名でいることを許容するサイトです。貴機関の「年齢確認」規則はオンライン上の匿名性を破壊し、第一修正により保護された権利です。そのため、4chanは貴機関の「年齢確認」規則を実施しません。

児童安全に関する法執行機関への迅速かつ自発的な協力（英国法執行機関も含む）が本当に重要です。これは警察といった職務を担う者との間で静かに非公開で進められます。私のクライアントは、貴機関が検閲機関であり法執行機関ではないため、その重要な業務に協力しません。オフコムには実際に重要な作業を行う権限と能力がありません。

GRANITE法が成立するかどうかに関わらず、私は個人的な力の範囲でそれを確保します。クライアントは第一修正により貴機関に従属しないためです。しかしオフコムはすでにこれを知っていました。

米国政府および複数州の公務員へコピーしています。私のクライアントは全権利を留保します。

プリストン・バーン

第10代首相官邸のクリスマスパーティへの招待状が今年も郵送で行き詰まるかもしれません。

近い将来、これらの通知が外国政府から米国市民へ送付できないようになる可能性があります。これは私が8年間専門的に対処してきた問題です。アメリカはこの外部拡張行為から自国の構築者を守る必要があります。米国議会とホワイトハウスが合意し、数十年にわたり米国主導のインターネット未来を確保することを強く期待しています。まだ完全には達成していませんが、近づいています。

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2025/12/05 10:05

BMW PHEV: Safety fuse replacement is extremely expensive

## Japanese Translation: --- ## 要約 BMW の高電圧バッテリー安全ヒューズ（1件あたり約 €5 000）は、iBMUCP モジュール全体（約 €1 100＋税）を交換する必要があります。iBMUCP は溶接で閉じられ、暗号的にロックされており、サービス前後に車両全体のフラッシュが必須です。ISTA で承認された手順を試みると、盗難防止ロックを作動させてモジュールを消去し、新しいバッテリーパック（約 €6 000＋VAT）が必要になるリスクがあります。 BMW は公式 ISTA 診断へのアクセスをブロックし、オーストリアでのワークショップ認定要求を却下しているため、独立した修理はさらに困難です。対照的に、テスラのプロファイザー/ BMS リセットは €11–€50 だけです。 21F2A8 や 21F35B といったエラーコードは高電圧安全問題を示しています。OEM サービスは €4 000＋税と見積もられ、iBMUCP の交換作業には通常 24–50 時間がかかり、ツール費用は €25 000 を超えます（ICOM、IMIB、AOS）。著者のチームは iBMUCP 内にある Infineon TC375 MCU 上の JTAG/DAP 保護を突破する計画です。成功すれば回復が簡素化され、作業時間とツール費用が削減され、不必要なバッテリー交換が減り、自動車修理における CO₂ 排出量も低減します。この作業を提供しているサービスセンターは、ザグレブ、ベルリン、スロベニア、およびセルビア（EV CLINIC）に所在しています。

2025/12/05 9:03

Trick users and bypass warnings – Modern SVG Clickjacking attacks

## Japanese Translation: ## Summary 本論文は、すべてのSVG `<fe*>` フィルタプリミティブをチェーン化することでチューリング完全なツールセットを構築できることを示し、高度なクリックジャッキングやクロスオリジンデータ外部流出攻撃を可能にします。 - 著者はまず、`feColorMatrix` と `feDisplacementMap` を用いて CSS/SVG で Apple の Liquid Glass 効果を再現し、クロスオリジン iframe 上でも動作することを証明しました。 - プリミティブ（切り取り・タイル化・算術合成・カラー行列変換・ガウシアンぼかし）を組み合わせて、外国オリジンから画像データを読み取るピクセル読取回路を構築しました。 - `feBlend` と `feComposite` を用いて NOT, AND, OR, XOR, NAND, NOR, XNOR の論理ゲートを実装し、SVG フィルタ内で任意のブール演算が可能になりました。 - これらのゲートを利用して、ダイアログ表示状態・読み込み状態・チェックボックス状態・赤文字検出に応じて画像を条件付きで表示するマルチステップクリックジャッキングシナリオ（「Securify」）を構築しました。 - この手法は Google Docs に適用され、攻撃者が「Generate Document」→ CAPTCHA 入力 → 提案選択 → ボタン押下 → 読み込み画面という一連の操作を SVG フィルタ内で自動化します。 - SVG フィルタ内（`feDisplacementMap` と Reed–Solomon エラー訂正表を使用）に QR コードジェネレータを構築し、生成されたコードは外部流出データをエンコードしており、ユーザーにスキャンさせて攻撃者のサーバへ送信されます。クリックハイジャックや SVG フィルタタイミング攻撃に関する既存研究では、マルチステップロジックとクロスオリジンデータ読取を組み合わせたものはなく、本論文は新規かつ自動化された攻撃ベクターを提示しています。調査結果は、攻撃者が他のウェブサービスに対して同様のシーケンスを自動化し、マルウェアやフィッシングキャンペーンに埋め込む可能性があることを示唆しています。ユーザーは意図しないクリックとデータ漏洩のリスクにさらされ、サードパーティ iframe を組み込む企業は侵害リスクが高まります。本研究は、ウェブエコシステム全体で SVG フィルタ使用時のオリジン境界保護を強化する必要性を訴えています。

2025/12/05 10:15

NeurIPS 2025 Best Paper Awards

## Japanese Translation: > **概要:** > 本会議の論文賞授与式では、プログラムチェアとデータベース＆ベンチマークトラックチェアが指名した委員会により選ばれた優秀な7件の論文が表彰されました。最終承認は総合チェア、新世代チェア、およびアクセシビリティチェアから行われました。賞には、Datasets & Benchmarkトラックから1件を含む4件のベストペーパーと3件のレナーアップが含まれます。 > > *ベストペーパー*: > 1. **「Artificial Hivemind: The Open‑Ended Homogeneity of Language Models」** – Infinity‑Chat（26 Kクエリ、31 K人間アノテーション）とオープンエンドプロンプトの分類法を紹介し、モデル内部での反復とモデル間での均質性を明らかにします。 > 2. **「Gated Attention for Large Language Models」** – SDPA後にヘッド特異的シグモイドゲートを追加すると性能・安定性が向上し、密結合およびMoEトランスフォーマーの注意サンク問題を緩和することを示します。コードはGitHub/HuggingFaceで公開されています。 > 3. **「1000 Layer Networks for Self‑Supervised RL」** – 1024層という深さが目標条件付きタスクで性能を向上させ、他のベースラインを上回ることを実証します。 > 4. **「Why Diffusion Models Don’t Memorize」** – 2つの時間スケール（初期一般化と後期記憶）を特定し、暗黙的な動的正則化が過学習を防ぐことを示します。 > > *レナーアップ*: > - 「Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?」 – RLVRはサンプリング効率を改善するものの、推論能力を拡張しない；蒸留により新たなパターンが導入される可能性があります。 > - 「Optimal Mistake Bounds for Transductive Online Learning」 – Ω(√d) の下限と O(√d) の上限を証明し、以前の結果を指数関数的に改善し、転移学習と標準オンライン学習との間に二次的ギャップがあることを示します。 > - 「Superposition Yields Robust Neural Scaling」 – 表現の重ね合わせがニューラルスケーリング法則を駆動することを示し、強い重ね合わせは多様な周波数分布にわたってモデル次元に逆比例して損失を縮小します。 > > これらの賞は拡散理論、自律学習RL、LLMの注意メカニズム、LLMにおける推論、オンライン学習理論、ニューラルスケーリング法則、および言語モデル多様性のベンチマーク手法を網羅しています。これらは会議が実証的ブレイクスルーと理論的洞察の両方にコミットしていることを示しています。 > > この改訂版概要は、Key Points List のすべての主要ポイントを忠実に列挙し、裏付けのない推測を避け、読み手に優しい明確なオーバービューを提供します。