• ネットワークの基本構成
		○ コンピュータ同士は，電線で繋ぐ．どのような電線か，様々な方式．
		○ 糸電話を使って実験．
			§ コップを片側に２つつけて送信（口に当てる）・受信（耳）に分ける．
			§ 3本以上使えた場合通信相手を呼ぶ．
			§ 大量に増えたら必要な糸の数が多くなる．
		○ 通信はホスト同士で考える．
			§ MACアドレスをつけて個体を識別．
				□ メーカが出荷時につけている．
				□ 人間の顔のようなもの．
		○ CSMA/CD
			§ 少し待つ方式
			§ バスを共有した通信　渋滞　トラフィック
				□ スイッチングHUB
					® スイッチによって相手以外に通信しない
		○ インターネット
			§ ネットワーク同士をつなぐ
			§ 世界規模のネットワーク
			§ 以前はThe Internetと書かれていた
		○ クライアント／サーバ
			§ ホスト・・・通信の主体となるもの
				□ クライアント：利用者がその都度操作
				□ サーバ：いつも動いているもの
			§ 中継機機・・・ホスト同士をつなぐいつも動いているもの
		○ 通信プロトコル
			§ 通信の規約，様々な規約がある．層に分けられる（上位・下位）
			§ OSI参照モデル
		○ パケット
			§ 小包のこと．
				□ 通信したいデータをパケットに分割
				□ 順番をつけて送信
				□ 受信側は順番に並べ替える．
				□ メリット
					® トラフィックを長く占有しない
					® データの一部がロスしても再送可能
		○ IPアドレス
			§ インターネットでホストにつけられた番号
			§ 電話番号のように番号がわかると通信可能
			§ IPv4  42億個．足りなくなっている．
			§ ネットワークアドレス
				□ 電話の市外局番の部分
				□ どこに送るかがわかる

	• ソフトウェアを起動する仕組み
		○ 構造
			§ ハード，OS，アプリ
		○ OSは，信号の整理をしている．
		○ 動いている＝機能している（物理移動では無い）
		○ インストール＝ソフトウェアを記録させる
		○ コンピュータは昔は電子頭脳と呼ばれていた．鉄腕アトム
	• パソコンを一動分解して，再度取り付けている．CPUグリスまで解説．
	• 電源ボタンのアイコンは，０と１を示している．
		○ パソコンの裏にある電源スイッチは，０が何も無い，１が何かあるを示している．
	• BIOSの操作

	• 遺伝子　動植物が持っているが，並びだけが違う．
	• フンには腸内細胞の一部がついているのでのDNAがわかる．
		○ 食べているもの
		○ 家族
	• ミトコンドリアDNAやマイクロサテライトDNAは機能を持たない
		○ →変異や繁殖には影響しない．
	• 遺伝子からのアプローチ
		○ 性格
			§ レジリエンスに影響．環境，遺伝
			§ セロトニントランスポーター遺伝子
				□ 遺伝子が短い
				□ 不安を感じやすい遺伝子
				□ セレトニンの数が変わってくる
			§ ドーパミン受容体
				□ 遺伝子が長いタイプ
				□ 好奇心を持ちやすい
			§ 類人猿は今を考え，ヒトは先のことを考える．
			§ アンドロゲン受容体
				□ アンドロゲンが長いと攻撃性が低い．
				□ ヒトは他の霊長類より攻撃性が少ない．
				□ ただし類人猿は社会システムを構築しているので少ないかも．
			§ オキシトシン
				□ 愛情ホルモン
		○ 集団構造
			§ DNAで受け継がれる
				□ 母親からはミトコンドリアDNA
				□ 父親から息子にはY染色体
					® Y染色体上にマイクロサテライトDNAがある
				□ DNAでたどることができる
			§ 類人猿
				□ オスが移動してメスが群れに残る　日本猿
				□ メスが移動してオスが残る　チンパンジー
				□ オラウータンは単独
				□ ペア型 テナガザル
		○ 血縁
			§ 遺伝マーカー
			§ チンパンジーのボスは群れの50%の父親．
				□ No.2以下のオスにも繁殖のチャンスはある
			§ テナガザルの10%はペア外のオス
			§ 見かけの社会構造と遺伝構造が一致してない場合がある
		○ まとめ
			§ 性格
				□ 関連する遺伝子を種間や個体間で比較することで
					® ヒトのレジリエンス機能の個体差や進化的背景を探る
			§ 集団構造，血縁
				□ 集団間の移動，血縁集団と社会集団，繁殖成功などを解明して
					® ヒト社会のレジリエンス機能の基盤を探る
	• ヒトの遺伝的多様性
		○ 個人差から見るとどちらの多様性が大きいか
			§ ミトコンドリア遺伝子から見ると
				□ 人口の多い人間
					® 個体差は少ない
					® 世界中に住んでいる
				□ ゴリラやチンパンジー
					® 個体は少ないが個体差が大きい
					® 熱帯に住んでいる
		○ 分布の広さや個体差から見てこの差は説明できるか
			§ 地域
				□ 肌の色，頭蓋骨の形態など
				□ 現代人は差が少ない
		○ ヒトが示す遺伝的多様性の特徴の原因は何か
			§ 地域集団
				□ ヒトは類人猿より遺伝子多様性が低い
				□ 遺伝子的に見るとヒトの地域差は
					® 身体的特徴や文化の違いとは対照的に小さい
				□ →ヒトは高い適用力．環境を変える力がある．
					® 衣服を作る，家を作るなど．
					® 非遺伝的な伝達手段（言語）で伝えている．
		○ 肌の色
			§ 肌の色などは変えていかなければ生存ができなかったであろう．
			§ 肌の色の地域差
				□ ４つくらいの遺伝子
		○ 病気
		○ 味覚　苦味
		○ 乳糖不耐性
			§ 食生活の変化
				□ 乳を分解する
				□ 糖分を消化する
		○ 遺伝子を変えて行った
		○ 性格は，ヒトの方が多様性が多い場合もある

	• 人間に似た霊宝類にゴリラ，チンパンジーがいるが人間だけが７００万年前にアフリカを離れた．
	• ゴリラは四年に1回しか出産しないので4歳歳の離れた兄弟がいる．一夫多妻制．
	• ゴリラ，チンパンジーなどの類人猿は，昔は猿より多かった．
		○ 強い胃腸を持つサルの生存競争に負けた．
		○ 類人猿は出産のスピードが遅い．猿は年子が可能．
			§ 何かしらでロスした時に回復能力に違いが出る．
		○ 類人猿は家族で食料を分配する．
			§ 人間は家族以外にも分配する．
				□ 速く走れないが長時間歩けるので行動範囲が広くなった．
				□ 社会性が芽生えたと考えられる．
					® 食物を持ってくる人を信頼する関係ができた．
				□ 食物を移動させることで社会性が生まれた．
		○ 肉食獣の捕食される動物は多産
		○ 類人猿は親離れ，授乳期間を短くするために固形物を食べられるように．
		○ ホモ　人間のこと
			§ ホモハビルス　器用な人．脳が500cc
			§ 人間は1400cc
			§ 脳の発達には石器が関係ある．肉食で道具を使う．
				□ 脳は体重の２％なのにエネルギーは20％使う．
			§ 集団が大きくなると脳が大きくなる．
				□ 人間関係を考えることが多くなる
				□ 社会的知性の増大と脳の大きさ
				□ 200万年前に大きくなり始めた．
			§ 骨盤のサイズから生まれるサイズが制限される
				□ 結果，人間は脳サイズが一年で２倍．
				□ ゴリラは４年で２倍．
			§ 人間は複数の家族が集まって共同で子育てするコミュニティができ効率化してきた．
			§ 近年は逆になってきてる面もある．
			§ 家族は繁殖集団．
			§ 人間は，教科，同情の感情を持つことで進化．
			§ 脳の成長が止まるのは12歳くらい．
				□ その後体の成長が加速する．
					® 思春期スパート
				□ 繁殖機能も成長していく
				□ 近親相姦しないために性を隠す慣習になった．
					® 動物はオープン
						◊ 逆に食べるのは競合になるので隠す．
			§ ホモエレクトス
				□ ヨーロッパ進出
				□ 体の成長がどんどん遅くなる．
			§ 現代の人間の脳は150人くらいの集団で過ごすのに最適．
				□ 食糧生産が始まってから変わってない．
					® 人口が爆発的に増えている
				□ 認知革命
					® ７万年前．食糧生産に先行した．
					® ゴリラは個体が一旦集団を離れると二度と戻れない．
						◊ 高い共感を持って暮らしている．
					® 人間は戻れる
						◊ 高い共感と共にコミュニケーションを変えた
						◊ いくつかの集団をテンポラリに変えられる．
		○ 人間のレジリエンスと
			§ 弱みを強みへ．逆転の発想．高い共感を持つ．
			§ 性を家族内に閉じ込めトラブルを防いだ．

	• 対数
		○ 基数　指数
			§ 2の3乗　2x2x2=8
			§ aのb乗＝c
				□ a > 0 かつ a≠1なら
					® 任意の正の実数cに対してbが１つ定まる
				□ b・・・aを底(てい)とするcの対数
					® b=log a c
						◊ bは対数
						◊ aは底(てい)
						◊ cは真数
			§ aのb乗=cは，b=log a c
				□ 指数と対数は見方が違うだけで意味は同じ．
				□ aのb乗=c
					® 底をべき乗する数と考えると，bは指数と呼ぶ
				□ b=log a c
					® 底を何乗したら真数になるかと考えるとbは対数
		○ 対数の性質 4つある
		○ 情報理論では，logp -> log2p
			§ 底が10(log10 x)・・・常用対数
			§ 底がe(loge X)・・・自然対数
	• 行列
		○ 行列とは
			§ 数を長方形に並べたものを行列という．格子状のマス目．
			§ 一般的には（1 2 3）と括弧を使う
			§ 行列内の１つ１つの内容を「成分」と呼ぶ
			§ i行j列にある成分は，(I,j)成分と呼ぶ
			§ １行からなる成分を行ベクトル
			§ １列からなる成分を烈ベクトル
		○ 転置行列
			§ m行のn列の行列Xに対して
				▪ Xの(I,j)成分を(j,i)成分とするn行m列の行列
					▪ 転置行列:XTとする
						▪ 行列を入れ替えたもの
					▪ 転置行列の転置行列は元の値に戻る
		▪ 行列の演算
			▪ 行列の和
			▪ 差
			▪ スカラー倍
				▪ 実数の意味
			▪ 積
				▪ やや複雑
		▪ 応用方法
			▪ 住宅を買うときとする
				▪ 行：aさんbさんcさんの三人が選ぶ基準を表現する
				▪ 列：耐震性，耐火性，断熱性，防犯性
				▪ 人のニーズと住宅の性能を積を取るなど
	• 剰余演算
		▪ 割り算をしたときの余り
			▪ x:整数，n:所為の整数
			▪ xをnで割った商をq余りをrとする
				▪ x ÷ n = q…r → x = n x q + r
				▪ 負の場合
					▪ -7 ÷ 4 = -1…3
					▪ -7 ÷ 4 = -2…1
					▪ 0≦r＜n
			▪ xをnで割った剰余・・・x mod n
			▪ 法・・・と呼ぶ
				▪ 演算の最後にnで割った剰余を求めるのことを
					▪ 「nを法とする演算」という
					▪ X mod n=r を x=r(mod n)と書くことがある
						▪ 例：
							} 27 mod 12 = 3 は27=3(mod 12)
							} (5-7) mod 6=4 は 5-7=4(mod 6)
							} (5x6) mod 7=2は，5x6=2(mod 7)
				▪ 0と1に対する2を法とする加算
					▪ 0+0=0 (mod 2)
					▪ 0+1=1 (mod 2)
					▪ 1+0=1 (mod 2)
					▪ 1+1=0 (mod 2)
					▪ 排他的論理和　⨁  

	• ２変数のデータと散布図
		○ 複数の変数データ
			§ 複数の変数データを扱う理由→各項目の関連性を調べるため
				□ →複数のデータを同時に扱うことでデータの測定対象の傾向をつかむ
		○ 代表値（平均，分散）を計算しても分布が明確では無い．
			§ ふたつの身長・体重グループの平均・分散を求めても同じ数値になる場合
				□ 特徴が捉えられないそのような場合，，，
		○ 幾何学的に捉える（図形化→散布図）
			§ 視覚的に２つの傾向を視覚的に捉える
		○ 相関関係
			§ 散布図に補助線を引いて視覚化
			§ 散布図の，＋の領域，ーの領域
			§ 正の相関，負の相関．
			§ 完全な正の相関，完全な負の相関
	• ２変数の関係と共分散
		○ 直線的な関係性を数値で表す
		○ バラバラの点を見て線で繋げても分からない場合
			§ →点を結んだ面積で考えてみる．
		○ 平均からの差を偏差と呼ぶ．チルダを使って表現する．
		○ 長方形の面積の事を偏差積．
		○ 偏差積の平均をxとyの共分散と言う
		○ 共分散と分散
			§ ｘとそれ地震の共分散はｘの分散にならない
			§ ｘが一定値の場合共分散は０になる
			§ 打ち消し合う
			§ 共分散が０となる時，無相関と言う
	• データの標準化と相関関係
		○ 今日分散の注意点
			§ データを表す単位に依存する
				□ 身長をcmからmに変更してみる等
		○ 標準化
			§ 平均を０，分散が１にするように変換すること
			§ 単位の変更の影響を受けない
			§ ピアソンの積率相関係数
			§ 外れ値

	• 本人性確認．認証．相手が判断するのは，識別．
	• 認証の種類と特徴
		○ (1)記憶による認証Something you know パスワードなど
		○ (2)所持による認証Somothing you have ICカードなど
		○ (3)本人の特徴による認証Something you are 指紋認証，顔認証
	• リモート認証遠隔のサーバ上通信化経路の暗号化，ハッシュ化
	• ローカル認証利用端末上データ暗号化
	• 他要素認証
	• パスワード(記憶)と端末認証(所持)
	• パスワード
		○ パスワードはハッシュ化する
		○ チャレンジレスポンス方式
			§ サーバ側がチャレンジと呼ばれるランダムな情報返す
			§ 人間がレスポンスを返す
			§ パスワードが通信経路を通ることがない．
	• パスワード生成
		○ 記憶しやすい，推測しやすい
			§ →パスワード構成ポリシー，パスワード強度
			§ →長いパスワード(複数キーワードを使う)はパスフレーズ
		○ パスワード管理
			§ IDとパスワードを使い回すリスクはパスワード管理ツールの信頼性より高い．
		○ 定期的なパスワード変更
			§ 定期変更させると分かりやすいパスワードをつける傾向がある．
			§ なんどか繰り返して元のパスワードに戻ってくる
			§ 2017年ごろから推奨しない感じになってきた．
		○ 秘密の質問
			§ 効果が薄い，ある程度調べると判明する．
	• パスワードの管理
		○ ハッシュか，ソルト，ストレッチングの利用．		
	• パスワードに対する攻撃
		○ オンライン攻撃総当たり
		○ オフライン攻撃DBなどのハッシュ値に対してパスワードを探す
		○ ソーシャルエンジニアリング→ユーザの心理や認知を悪用し技術を使うことなくIDとパスワードを摂取する．
		○ リスト型→漏洩した別のサービスで試す．
	• 認証と認可
		○ 認証→自分が何者であるか主張し相手に確認してもらう
		○ 認可→ユーザ権限に応じたリソースに対するアクセス権
		○ ユーザIDの管理とリソースへのアクセス権限の管理が分離され，組織内における認証の統一化や
		　　組織間にまたがるリソースアクセスの認可機構などが実現される．

	• レジリエンス(resilience)
		○ 辞書だと復元力
		○ 社会のあり方に関係する．心理学などから．折れない力
	• 都合の悪い真実
		○ 震災も過去の歴史から分かっていたことだ．
		○ 神戸の活断層は1970年代には分かっていた
		○ 熊本地震は活断層の存在を知っていたが地震は警戒してなかった．
	• これまで築いてきたものが一瞬で崩れ去る
	• 新しい価値観を得る人
	• レジリエントな暮らしを得る
	• モンゴルでレジリエンス研究をしていた理由
		○ 頻繁に大きな地震がたくさん起こっている国．
		○ 世界一長い３００キロの断層がある．
		○ 遊牧生活はサスティナブルと言われている．
			§ 季節によって移動している
			§ ゲル（家）は1時間で組み立て可能．地震でも倒れない
			§ 水は雪で作っている
			§ 家畜のフンを燃料にしている
			§ 外に出すと肉が凍るので冬の間それを食べ続けられる
			§ 遊牧民は，多様性・移動性・柔軟性・相互扶助
		○ 地震が起きたら地面を掴め，という言い伝えがある．
	• 日本では，レジリエンスを強靭化と呼んでいる．
		○ 国土強靭化基本計画(2014年6月閣議決定）