bitcoin 【Tokyo Social Innovation Tech Award】分散型ブロックチェーン SORA FromHDDtoSSD ドライブ検査・データ復旧
量子耐性のロードマップが立ち上がりました。各イベントに参加してまいります。分散型ブロックチェーン SORA FromHDDtoSSD ドライブ検査・データ復旧のライセンス販売を再開しました。従来の形式（機密保持向けUSBメモリ or オンライン）で対応いたします。
データ復旧
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bitcoin 【FromHDDtoSSD:ドライブ解析パターン】更新優先をv3に切り替え
量子問題等で、ドライブ解析パターンの更新（微調整側）についてはv2を優先としていました。
bitcoin 【正直レビュー】Xで刺激をいただきました
Xで、正直レビューについて盛り上がっておりました。正直に書くと、なぜか荒れる。そういう観点の内容でした。正直レビューをあげるのになぜ恐怖を覚えなくてはならないのか。そんな内容に至っており、共感いたしました。
BLOCKCHAIN 【Windows11 25H2】SSD故障直前を知る
専用のソフトウェアで、SSDの故障直前を知ることができます。
bitcoin 統計のトークン化
欲しい統計がブロックチェーン上に流れていて、更新時は上乗せします。このとき、ブロックチェーンの性質として書き換えできないというものがあります。ところが、更新分を上乗せすることは可能です。つまり、必要な分を更新しながら、完成に近づけていけます。そこには履歴も残っていますので、その履歴を参照しながら必要な解析を局所的に実行することにできます。
bitcoin SHA-3 256bitと512bitを用意しました
SHA-3を組み込んで、検証を重ねます。SHA-256より、これは計画でした。確実に、次の基盤はWeb3と言い切れます。頑張ります。
bitcoin 換装先のハッシュ関数にSHA-3
MD構造から、スポンジ構造へと変わったSHA-3。SHA-256の衝突が発見されたら交換プロセスに移行する。それがハッシュ関数の換装スケジュールです。このため、今から換装先のハッシュ関数を選定する必要も出てくるはずです。とりあえず、SHA-3を入れてみましょう。
bitcoin ブロックチェーンと署名サイズ
署名サイズが大きいPQC。それをどうしたら削れるのか。まず、数KBにもおよぶ署名を、そのままブロックチェーンに乗せるのは……厳しいです。工夫が必要です。逆に、ECDSAの署名サイズ「64バイト - 73バイト」は奇跡のような小ささでした。それと比較してしまうのも、PQCの署名サイズが大きく感じる理由でもあります。
BLOCKCHAIN 統計スキャンの次は……分散型データ復旧の強化。
データ復旧機能の強化です。壊れかけたHDDを中心に、安定化できるロジックを分散型で投入してまいります。量子耐性の目処が立ちましたので、分散型を活用する機能へと着手してまいります。
bitcoin 署名サイズ
量子耐性については、SORA L1とSORA L2（FromHDDtoSSD v3）で、その署名サイズを変えております。でもね、やはりL2は大き過ぎたかな。
AIデータ復旧サービスについて ローカル（クラウド）版
こちらも、分散型と同じように動作するように、弊社で常に調整したクラウド版です。※ただしローカル版は、オンラインを必要としない分、最新分の反映はありません。将来的には分散型に統一する流れです。それでも……ローカル版は残します。利便性重視のローカル版、最新の分散型。この二方面で棲み分けします。
bitcoin 解析も再開 ―― またFaucet
ECDSAの量子耐性はSORA L1の方でやります。このため、分散型を活用するこちらは、将来的に移行できる見通しを立てた上で、ドライブの解析を再開です。順調です。ネットワーク手数料はFaucetあたりで配布しております。このFaucetは、6時間単位で0.1 SORAが入ります。つまり、6時間を経過するとアンロックされて、また0.1 SORAが続くという形式です。まあ、そういうもの……なのです。
データ復旧サービス ベンチマーク機能を復活
量子耐性の方針も定まったので、次は……ベンチマーク機能です。旧版のみに存在し、最新版では「調整中」のまま止めてある機能でした。特に需要もないためそのままでしたが……近年のSSD値上がりで、みたことがないメーカのSSDが急増してまいりました。
データ復旧サービス 全て回復しました
データ復旧システムにつきましても、途中でネットワークが不安定になると困るため、８割前後で運用していました。今回、ネットワークが全機能を回復したことで、こちらも１００％まで復帰いたしました。
データ復旧サービス 最適化された復旧プロセスとAIの挙動
AIの得意な分野は最適化できる構造です。つまり、特徴的な構造を持つ計算に対しては驚異的な精度を保ちながら進められます。逆に、そのような構造を持たずに予測不能であるほど苦手です。そのため暗号では予測不能な性質を常に要求されている都合からAIの脅威を避けています。そこで復旧プロセスでは、このような特徴的な性質を持たせる最適化を行っています。すると、その性質に引き寄せられるように、結果がついてくるのです。