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[t @_tsuchhiii]

IBIS2026 チュートリアル
「オンライン凸最適化の基礎とゲーム理論への応用」
のスライドを公開しました！
https://t.co/VqR2PD4mgq

昨年の RAOTA の発表資料をもとに，時間をかけて作成したので活用してもらえると嬉しいです

#IBIS2026

[とり @aconitum_3]

Stein 作用素を自然に誘導するスコアリングルールのクラスを構成しました．
スコアマッチングやノイズ対照推定などが含まれます．

さらに，Stein 作用素の幾何を用いて，推定量の漸近有効性を統一的に特徴づけました．

指導教員の矢野先生（統数研）との共同研究です．

https://t.co/rbzntnCBDV

[YONEUCHI, Takashi | GMO Flatt Security @lmt_swallow]

【PHP脆弱性対応の「後」にむけて】

みなさん、昨晩からのPHP対応お疲れ様です。一晩中連絡鳴り止んでおらず、一部の個別メッセージに返せてなくて申し訳ないです。

一括して、今、世の中の CTOs/CISOs に届いてほしいことを４つ書き残しておきます↓

（まとまりない部分もあるのですが、投稿しないよりマシかなと、このまま投げちゃいます）

Point 1: これからは、ソフトウェア業界全体で、高負荷の続くタイミングになります。意図してセキュリティに時間をあて、チームが「休息」が取れる体制を。
・我々は脆弱性リサーチに数年間継続的に取り組んできてました。だからこそ感じますが、ここ一年（体感では GPT-5.6 Sol 以後）が、最も「本当に？」みたいな脆弱性が掘り出されていく一年になると思います。こんなのまだあったの？という驚きとともに。
・特に複雑なメモリバグの類（memory safe でない言語製のものを中心に）、あるいは認可バグの類が中心になると思われます。
・少なくともここから年末までは、このクラスの脆弱性がまだまだ出てくると考えておく必要があります。（僕が読み外しているかもしれませんが、恐らく高い確度でこうなります。直近のPHP脆弱性すら、いま世界中の研究者が Variant Analysis をしていて、多分まだ出てくるでしょう）
・このご時世では、新規機能の開発に割く時間を明確に落とすしかありません。あくまで経営者である CTO には取りにくい判断なのは重々承知です（僕もそうなので）。
・「対応AIで」と思うかも知れません。これは技術的には正しいです。ただ、組織的には正しくないです。確実になんとかならず、組織は疲弊していきます。
・なんせセキュリティ対応は大抵自分にタイミングが御せないからです。深夜の対応、急な対応、計画の変更、デグレへの不安、脆弱性情報過多（そもそも自社に影響があるかも分からないものが大半なのに）… と、ストレスの強度がぐんぐん高まっていきます。昨日〜今朝のPHP対応のようなものが、毎週あれば、チームは比較的簡単に壊れてしまうでしょう。
・敢えてリーダーが、セキュリティへの、時間・お金（・トークン）にアロケしてください。これは経営者にしか取れない択で、かついま技術経営者に求められることです。

Point 2: 「必要なら予防的にサービス停止」の覚悟を決め、予めできる調整を重ねたい。止められない場合は、仮想パッチ・監視へのリソースアロケを。
・前提、今回のPHPの件のような脆弱性の対応では、「顧客の保護のためならサービスを止めざるを得ない場面」が訪れます。今回も様々なビジネスがそれに直面しました。今後も訪れるでしょう。
・今回の経験を旨に、本当に止めてはならないのか、止めらるのか、止めうる期待値調整がお客様と出来ているか、を徹底的に見直しておきましょう。
・直近の流れをうけての、お客様への事前連絡（スタンス表明）も有効だと思います。（弊社 GMO Flatt Security 製品についても、これからそれをし、リリースノートとして掲示予定です。我々のサービスの侵害、特に Takumi Guard の侵害は、ソフトウェサプライチェーンの最悪な侵害につながるからです。）
・勿論、止めてはならないビジネスも様々存在します。ビジネスドメインに由来する規制/制約（特に金融・医療セグメント）もあれば、顧客とのSLAもあるでしょう。ただし、現代においては、それらに反するリスクと、セキュリティ被害にあうリスクを天秤にかける必要がでてきています。少し前まではサービス停止でのデメリットは容易に考えられても、セキュリティ侵害など考えにくい、という時代でしたが、今はそうではありません。この天秤を再考する必要があります。（なお、「もう何がなんでも止めてはならない」ビジネスは、相当に限定的だと思います。）
・どうしても止めてはならない（もう何がなんでも止めてはならないもの。限定的であれ存在。人命に関わるもの中心）という場合、厳しい戦いになりますが、WAFレイヤなどで緩和策を施しては祈り、監視する、という流れになります。必要なコンポーネント（WAFなど）と運用リソースがあるならば、苦しい時代ですが、休息うまく取りながらやっていきましょう。なければ、これもしんどいですが、整えましょう。

Point 3: もし平時があれば、システムのモダナイズ（Rebuild and Retire）を検討されたい。
・もし自社での緊急対応が落ち着いているならば、レガシーコンポーネント（数年塩漬けのシステム）、誰がメンテできるのか分からないオーパーツ的存在から順に、作り直し（Rebuild）と旧システムの廃止（Retire）を試みてください。新規開発の代わりに、ここにリソースを充てることが CTO/CISO の仕事です。（他の誰もそれを決められないので。）これは追々自分たちを助けてくれる（ついでにAI-native 開発に移行できて改善しやすくなる）とも思料。
・どのシステムからモダナイズしていくかですが：「XXXで書かれているとまずい」というのは燃えるし言いにくいものの、memory unsafe な言語、type safety があまり確保されていない言語の実装は、モダナイズを検討すべきでしょう。（僕はPHP好きですが、C/C++ で書かれた php-src は、やはりメモリバグ類に対して見通しに限界がありますね。好きなんですが…）
・また経験上、開発当時に DevOps プラクティスすら整っていなかった時代のソフトウェアも、モダナイズを検討したほうがよいです。「セキュリティ診断」をしても、取り返しのつかない量の脆弱性が出てきて、作り直したほうが早い、となる傾向にあります。（弊社でも診断/ペネトレしてますが、こうなると、どうしようもありません。）
・ただし Rebuild には、強いソフトウェア開発力が必要で、AI-native なスタイルに移行することは必須です。この意味で CTO の力がいります。かつ、どこからレガシーの追い出しをするか、どうレキュリティ的なレジリエンスを確保するかは、CISO 的な感性が求められます。既製品（とくに SaaS）を買って処理したほうがいいな、というような判断には CIO 的センスが求められます。総力戦だと思ってください。

Point 4: CTO/CISO の総力戦を。
・Point 3でも述べた通り、直近のくだりには、CTO/CISO の総力戦が必要です。ボードがセキュリティに向かって一致団結する必要があります。
・結構これらロールの間にサイロがあるケースがありますが、そんなことを言っている場合ではありません。
・団結を！

[情報論的学習理論と機械学習：IBISML @ibisml]

IBIS2026の「女性向けランチ交流会」の参加登録を開始しました！
https://t.co/zpwaqoo9y6
参加人数には限りがあるため、お早めにご登録ください！

[Hiromi ARAI @hiroara]

ibis2026ではインターナショナルデー&女性向け交流会の企画があります
交流しやすいコミュニティを目指します、みなさまどうぞご参加ください

https://t.co/UxsaPb3uNW
https://t.co/DPw02u8eKb

[HB @levelfour_]

凸解析 × モデル検査の論文を書きました。まさか形式検証の研究（の端くれ）をするとは思いだにしませんでした。検証の分野にこんなにリッチな凸性があることを教えてくれた @KWatanabeCS と、相変わらずスマートな凸解析のアイデアに貢献してくれた @shinsaku_sakaue との共同研究です。

[HB @levelfour_]

Convex analysis meets model checking🧐

Probabilistic model checking can be seen as set inclusion test between a safe region and the achievability set to failure states in MDP. Using convex analysis, we propose a computationally efficient query.

https://t.co/1n3fQev8kn

[HB @levelfour_]

Convex analysis meets model checking🧐

Probabilistic model checking can be seen as set inclusion test between a safe region and the achievability set to failure states in MDP. Using convex analysis, we propose a computationally efficient query.

https://t.co/1n3fQev8kn

[Keisuke Yano @kyanostat]

New paper with my ISM colleague A. Okazaki.

Empirical Bayes, with roots in the 1950s, and the Mixture of Experts familiar from LLMs meet in a single estimation problem.

https://t.co/UVc12tJftS

[情報論的学習理論と機械学習：IBISML @ibisml]

「若手交流企画」の参加登録期間を延長しました！
・参加登録〆切: 2026/10/9(金)
・参加登録フォーム: https://t.co/9H7c4dbL1r
この機会にぜひ参加をご検討ください！

[HB @levelfour_]

@nobo0409 良い仕事だと思うので次回作も楽しみにしています！また議論しましょう

[HB @levelfour_]

I got to know this work recently, which is based on a very cool formulation of layer-wise + learning dynamics of Transformer as an optimal control problem!

[しんくん @nobo0409]

"We are delighted to inform you that your submission, "Training-Induced Escape from Token Clustering in a Mean-Field Formulation of Transformers"(https://t.co/thG7dShSNc), has been accepted at NeurIPS 2026 Main Track as poster. Congratulations!"

[HB @levelfour_]

We are excited to have following papers at #NeurIPS2026! I'm proud of all of them, but in particular, it's fantastic to have the first collaboration with my first PhD student @XianliangLi910 on momentum analysis of Muon. Come to see his work 👉 https://t.co/EjMBTe3vRs

[Xianliang Li @XianliangLi910]

🧠Why does Muon do momentum before orthogonalization?

✨Our key insight: momentum acts as a spectral filter for the matrix-valued gradient, yielding a more reliable update for the orthogonalization step.

📝Paper: https://t.co/mqjxCrcSIV
🌐Project: https://t.co/Cep6HK0oAA

[Shinsaku Sakaue @shinsaku_sakaue]

Very excited to share that both of my submissions have been accepted to #NeurIPS2026!! 🎉🎉
And one of them was selected for an oral presentation! 🥳✨
Huge thanks to Yuichi @oxytan for the wonderful collaboration! 🙏
Looking forward to NeurIPS! 🚀

[HB @levelfour_]

Here is the link to arXiv
https://t.co/ynBxKAAlWd

@kazusoko contributed quite a lot and we have presented it at #ICML2026

[HB @levelfour_]

Recent distortion theory argues RLHF is exponentially suboptimal to align with heterogeneous user utilities, but why do people remain to rely RLHF?

We showed RLHF's exponential deterioration can be mitigated by taking distribution mismatch (B) into account.

[Kazusato Oko @kazusoko]

Finally uploaded our ICML paper analyzing RLHF through the lens of social choice theory.
When users have heterogeneous preferences, RLHF may fail to maximize average user utility. We revisit prior worst-case results and identify conditions under which RLHF works well.

[HB @levelfour_]

@knewknowl （おめでとうございます！お話しできるのをこっそり楽しみにしております）

[The Economist @TheEconomist]

24 Fields Medal winners have written a letter of objection https://t.co/uY2OSfyRnI

[HB @levelfour_]

学習ダイナミクスに関する2日の連続講演を終えました。長丁場にお付き合いいただいた皆さまありがとうございました。線形NNの力学系、表現学習、安定性の縁、暗黙的正則化、振動力学系等まとめていますので、参考にしていただければと思います。
https://t.co/AJRPTKET3h

[Shinsaku Sakaue @shinsaku_sakaue]

来週 9/9 の OR 学会シンポジウム で「逆最適化と機械学習」というタイトルで講演します！https://t.co/Rd4fxoMgjx

スライドはこちら👉 https://t.co/DOTQIURAnx

[HB @levelfour_]

I'm highly thrilled to host Mohit as a new postdoc in my team! He has a solid series of work on the foundation of fairness in ML.

Mohit Sharma さんが研究員としてジョインしました。機械学習の公平性をはじめ、博士時代に良い仕事をされているので、これからの共同研究が楽しみです。

[Mohit Sharma @mohitsharmaj29]

I have now joined as a Postdoc at Tohoku University and the Institute of Statistical Mathematics Tokyo, where I will work with Prof. Han Bao (@levelfour_ ). (2/2)