bitcoin保管方法まとめ

自分用にまとめ。随時更新

免責事項: 筆者は、あなたに対して何も保証しません。筆者は、あなたに対して一切責任を負いません。すべての作業は自己責任で行って下さい。

所感

セキュリティ

ペーパーウォレット>物理デバイス>>>デスクトップウォレット>>モバイルウォレット>>>>>>>ウェブウォレット

取引のしやすさ

Webウォレット>>>モバイルウォレット=デスクトップウォレット=物理デバイス>>>>>>>>>>>>>>>>ペーパーウォレット

特徵

ペーパーウォレット

アドレスと秘密鍵を印刷して保管する方法。長期間の保存を目的とする。送金時には、デスクトップ・モバイル・ウェブウォレットなどにインポートする。ソースコードをダウンロードして、オフラインで作成。

bitaddress.org

メリット

  • オフラインで作成した場合、最も安全

デメリット

  • 盗難・火災による紛失の可能性(コピーがない場合は復元できない)
  • 使いにくい

物理デバイ

専用のデバイスに保管する方法。長期保管を目的としている

TREZOR
Ledger Nano S

メリット

  • オフラインで保管するためクラッキングの可能性は低く、物によってはパスワード・取引の承諾などによって厳重にプロテクトをかけることができるため、ペーパーよりセキュリティが高い
  • PCに接続するだけなので取引の利便性が良い

デメリット

  • 紛失盗難の可能性

デスクトップウォレット

デスクトップアプリをインストールしてローカル環境で管理する方法

electrum

メリット

  • 利便性が良い
  • オフラインで管理する場合はセキュリティ面でも優れている

デメリット

  • PCの故障により取り出せなくなる可能性があるので、PCのバックアップに気を使う必要がある
  • ハッキングやウイルス感染により盗まれる可能性があるので、PCのセキュリティには注意する必要がある

バイルウォレット

スマートフォン上で管理する方法

breadwallet - bitcoin wallet - iOS
MYCELIUM - Android

メリット

  • QRコードを利用できる
  • 実店舗の利用に便利

デメリット

ウェブウォレット

ウェブ上のウォレットサービスを利用する方法

coincheck

メリット

  • 使いやすい
  • どのコンピューターからもアクセスできる
  • セキュリティをサービス提供者に一任できる

デメリット

Amazon Dash Buttonをハックする

ウィルキンソン Dash Buttonをハックしたときの備忘録。

Amazon Dash Buttonのセットアップ

まずはAmazon iOS/Androidアプリを使って、Amazon Dash Buttonのセットアップ。商品選択でキャンセルしておくことに注意。

MACアドレスの取得

使用するのはdash-buttonというライブラリ。これをインストールする。

npm i -S dash-button

package.jsonscriptsに手を加える:

{
    "scripts": {
        "scan": "dash-button scan"
    }
}

スキャン実行中に、Amazon Dash Buttonを押すとMACアドレスが取得できる:

sudo npm run scan

> amazon-dash-button@1.0.0 scan /Users/uraway/github/amazon-dash-button
> dash-button scan

Scanning for DHCP requests and ARP probes on en0...
Detected a DHCP request or ARP probe from xx:xx:xx:xx:xx:xx

うまくいかない場合は、インターフェースオプション(--interface/-i)をつけて、他のインターフェースを試してみるといいかもしれない。

Amazon Dash Buttonを入退室ボタンにしてみる

SlackのAPIを使って、Slackに入退室のメッセージを送信するボタンにハックしてみる。

const DashButton = require('dash-button');
const Slack = require('node-slack');

const DASH_BUTTON_MAC_ADDRESS = 'xx:xx:xx:xx:xx:xx';
const HOOK_URL = 'https://hooks.slack.com/services/*****';

let button = new DashButton(DASH_BUTTON_MAC_ADDRESS);
let slack = new Slack(HOOK_URL);

let i = 0;

button.addListener(() => {
  i++;
  console.log(`${i} times working!`);
  if (i % 2 === 0) {
    slack.send({
      text: '入室しました',
      username: 'WILLKINSON'
    });
  } else {
    slack.send({
      text: '退室しました',
      username: 'WILLKINSON'
    });
  }
});

スクリプト実行中にAmazon Dash Buttonを押すと…

ウィルキンソン Dash Button

ウィルキンソン Dash Button

Gem::Ext::BuildError: ERROR: Failed to build gem native extension.

nokogiriがインストールできない

Gem::Ext::BuildError: ERROR: Failed to build gem native extension.
An error occurred while installing nokogiri (1.6.8.1), and Bundler cannot continue.
Make sure that `gem install nokogiri -v '1.6.8.1'` succeeds before bundling.

xcodeコマンドラインツールをインストールすれば解決した:

gem uninstall nokogiri
xcode-select --install
gem install nokogiri

依然xcode関係を整理したからかな?

参考: https://github.com/bundler/bundler/issues/3372

npmに代わるNodeパッケージマネージャーyarn

yarn

https://yarnpkg.com/

FacebookとExponent, Google, Tildeとの共同チームによって生まれた新しいパッケージマネージャー

Yarn pulls packages from registry.yarnpkg.com, which allows them to run experiments with the Yarn client. This is a proxy that pulls packages from the official npm registry, much like npmjs.cf.

http://blog.npmjs.org/post/151660845210/hello-yarn

新しいレジストリも作るのかと一瞬思ったけど、どうやらそうではなく、npmレジストリを利用するための新しいクライアントのようだ。よかった。

npmjsのブログを見る限りはyarnのリリースにかなり好意的。でもnpm Inc.がyarn開発からハブられたのはなぜなのか。

特徴

https://bower.io/blog/2016/using-bower-with-yarn/

bowerのブログを参考にまとめる。ただ、yarnとbowerは今は共存してない様子。

Lockfile

ユーザーやデバイス間にまたがるプロジェクトのライブラリのバージョン違いをなくす。npmでいうshrinkwrap機能。チーム開発していると頻発するので嬉しい。

Security

パッケージをインストールする前にパッケージをチェックしてセキュリティを高める。キャッシュを使うのもセキュリティ面で効果があるんだろう。

Offline

洗練されたキャッシュシステムで、パッケージのインストールにかかる時間を大幅に減らし、またオフラインでも使用可能になる。速い。

インストール

npm install --global yarn

pipeasy_installしたのを思い出した。

使い方

npmとのコマンド対応表

https://yarnpkg.com/en/docs/migrating-from-npm#toc-cli-commands-comparison

npm Yarn
npm install yarn install
(N/A) yarn install --flat
(N/A) yarn install --har
(N/A) yarn install --no-lockfile
(N/A) yarn install --pure-lockfile
npm install [package] (N/A)
npm install --save [package] yarn add [package]
npm install --save-dev [package] yarn add [package] --dev
(N/A) yarn add [package] --peer
npm install --save-optional [package] yarn add [package] --optional
npm install --save-exact [package] yarn add [package] --exact
(N/A) yarn add [package] --tilde
npm install --global [package] yarn global add [package]
npm uninstall [package] (N/A)
npm uninstall --save [package] yarn remove [package]
npm uninstall --save-dev [package] yarn remove [package]
npm uninstall --save-optional [package] yarn remove [package]
(N/A) yarn upgrade [package]

Git Large File Storage

参考

Git Large File Storage (Git LFS) とは、大容量ファイルを扱うためのGit拡張。オーディオ・ビデオ・データセット・グラフィクスといったファイルをリモートサーバーに格納し、テクストポインタとしてGitで管理することができる。

環境

OS X El Capitan Version 10.11.6
git version 2.10.0

インストール

$ brew install git-lfs
$ git lfs install

使ってみる

新規プロジェクトの場合

まずはバイナリファイルを用意し、これを管理することにする:

$ touch README.md
$ ls > large.bin

git-lfsで管理するファイルのパターンを設定する:

$ git lfs track '*.bin'
Tracking *.bin

'*.bin'のパターンにマッチするすべてのファイルが対象となる。

git-lfsに管理されているファイルパターンを確認するには、引数無しでgit lfs trackを実行する:

$ git lfs track
Listing tracked paths
    *.bin (.gitattributes)

また、pre-pushフックと.gitattributesが作成されている:

$ cat .git/hooks/pre-push
#!/bin/sh
command -v git-lfs >/dev/null 2>&1 || { echo >&2 "\nThis repository is configured for Git LFS but 'git-lfs' was not found on your path. If you no longer wish to use Git LFS, remove this hook by deleting .git/hooks/pre-push.\n"; exit 2; }
git lfs pre-push "$@"

$ cat .gitattributes
*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

Herokuなんかはgit-lfsに対応していないので、このpre-pushフックを削除しないとうまくビルドできないので注意。

次にこの.gitattributesをコミットする必要がある:

$ git add .gitattributes
$ git add large.bin
$ git commit -m "Added bin"

git lfs ls-filesコマンドでgit-lfs対象のファイルを確認できる:

$ git lfs ls-files
02c2d7a18e * large.bin

既存のプロジェクトの場合

すでにバイナリファイルをgit-lfsを使わずにコミットしており、途中からgit-lfsで管理したいとする:

$ git init .
$ ls > bar.bin
$ ls > foo.bin
$ git add .
$ git commit -m "initial commit"
$ ls > foo.bin
$ git add foo.bin
$ git commit -m "Second commit"

トラック対象のファイルを定義する:

$ git lfs track '*.bin'
$ git add .gitattributes
$ git commit -m "Now tracking bin files"
$ git tag not_working

対象のファイルを定義した.gitattributesをコミットしただけなので、バイナリファイルがlsfオブジェクトに変換されたわけではない。

すでにコミットしたファイルのキャッシュをクリアし、もう一度コミットし直す:

$ git rm --cached *.bin
$ git add *.bin
$ git commit -m "Convert last commit to LFS"

git lfs ls-filesコマンドで対象のファイルを確認する:

$ git lfs ls-files
4665a5ea42 * bar.bin
4665a5ea42 * foo.bin

最新の履歴のfoo.binファイルの中身を確認すると、lfsオブジェクトに変換されていることがわかる:

$ git show HEAD:foo.bin
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
oid sha256:4665a5ea423c2713d436b5ee50593a9640e0018c1550b5a0002f74190d6caea8
size 36

過去(バイナリファイルをコミットし直す前)の履歴のfoo.binファイルでは、まだ変換されていない:

$ git show not_working:foo.bin
bar.bin
foo.bin

過去の履歴のファイルも変換するには、git-lfs-migrateを使うらしい。

単語をベクトル化するword2vec(gensim)を使い、指定した二単語間の関連度を算出する

word2vec

2014年から2015年辺りに流行った、単語をベクトル化して評価する手法。 有名なのは、

king – man + woman = queen

学習データとなるコーパスを準備する

無料かつ簡単に手に入るWikipediaのdumpファイルから持ってきます。

https://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/ の jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロードします。

xmlファイルのままでは使えないので、 これをwp2txtを使ってplain.txtに変換します:

$ gem install wp2txt
$ wp2txt jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2

ファイルが大量に作成されるので、次のように連結します:

$ cat jawiki-latest-pages-articles.xml-* > jawiki.txt

word2vecでは、単語ごとにスペースで区切られている必要があるので、日本語形態素解析器であるMecabを使って分かち書きします。

まずは、Mecabと標準辞書(IPA)をインストールします:

$ brew install mecab mecab-ipadic

さらにmecab-ipadic-NEologdというカスタム辞書をインストールします:

$ git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git
$ cd mecab-ipadic-neologd
$ ./bin/install-mecab-ipadic-neologd -n

Mecabと辞書のインストールが完了しました。まずはカスタム辞書のインストール先を調べます:

$ echo `mecab-config --dicdir`"/mecab-ipadic-neologd"
/usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd

Mecabの -d オプションにこのパスを指定して、分かち書きを行います:

$ mecab -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd \
-Owakati jawiki.txt > jawiki_wakati.txt

これで学習データの準備が整いました。

word2vecの実装

参考

  • https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
  • http://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/
  • http://tjo.hatenablog.com/entry/2014/06/19/233949
  • http://sucrose.hatenablog.com/entry/2013/10/29/001041

Pythonのgensimを使って、word2vecを使用します。cythonを入れると学習時間が短縮されるみたいです。

$ easy_install gensim numpy scipy
$ pip install cython

まずは、学習のためのスクリプトを記述、実行します:

train.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models import word2vec
import logging

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

sentences = word2vec.Text8Corpus('jawiki_wakati.txt')

model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200, min_count=20, window=15)

model.save("jawiki_wakati.model")
$ python train.py

あまりにも時間がかかりすぎる場合はファイルを分割します。最終的に100MBほどに分割して学習させました。

これでモデルができました。ちょっと動作を確かめてみましょう。

similarity.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models import word2vec
import logging
import sys

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

model = word2vec.Word2Vec.load("jawiki_wakati.model")
argvs = sys.argv
print model.similarity(argvs[1], argvs[2])

これを実行します。

$ python similarity.py 日本 フィリピン
2016-09-09 21:57:52,064 : INFO : loading Word2Vec object from jawiki_wakati.model
2016-09-09 21:58:03,569 : INFO : loading syn0 from jawiki_wakati.model.syn0.npy with mmap=None
2016-09-09 21:58:03,956 : INFO : loading syn1 from jawiki_wakati.model.syn1.npy with mmap=None
2016-09-09 21:58:04,573 : INFO : setting ignored attribute syn0norm to None
0.262511504266

学習量が少ないので正確性にはかけるのでしょうが、ちゃんと単語類似度を返しています。

APIとして使う

ほかのプログラミング言語から使用しやすいように、APIとして使えるようにしてみます。

フレームワークにはFalconを使用、WSGIサーバーのgunicornも一緒にインストールします。

$ pip install falcon gunicorn

簡単に、2つのトークンを受け取って、類似度をJSONで返すAPIを作成します:

server.py

# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import falcon
from gensim.models import word2vec
import logging

class Server(object):

    def __init__(self):
        self.logger = logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
        self.model = word2vec.Word2Vec.load("jawiki_wakati.model")

    def on_get(self, req, res):

        s1 = req.get_param('s1')
        s2 = req.get_param('s2')

        content = {
            "similarity": self.model.similarity(s1, s2)
        }

        res.body = json.dumps(content)

app = falcon.API()
app.add_route("/", Server())

サーバーを動かしてみます:

$ gunicorn server:app

次のようにGETリクエストを送ると、JSONで返ってきます:

$ curl "127.0.0.1:8000?s1=日本&s2=フィリピン"
{"similarity": 0.26251150426566316}

Docker

デプロイしやすいようにDockerで動かしてみます。

現在の環境はこれ:

Dockerファイルを追加:

Dockerfile

FROM python:2.7.9

RUN pip install --upgrade pip

WORKDIR /gensim-api
COPY requirements.txt /gensim-api
RUN  pip install -r requirements.txt
COPY . /gensim-api

管理が楽なのでDocker Composeを使用:

docker-compose.yml

api:
    image: gensim-api
    command: gunicorn --reload -b 0.0.0.0:5000 server:app
    volumes:
        - .:/gensim-api
    ports:
        - "5000:5000"

次のコマンドでDockerイメージを作成し、コンテナを起動します:

$ docker build -t gensim-api .
$ docker-compose up

最後に

上記のように、gensimを使えば簡単に単語の類似度が算出できることが分かりました。学習データの準備さえ乗り越えれば、あとはどうってことないと思います。

ソースコードはこちら:

https://github.com/uraway/gensim-api

今のところ、学習量は100MBなんですが、続けて学習させることも可能っぽいので、適度に更新しておきます。

単語の類似度以外にもいろいろ出来そうです。

Atom linter-rubocop でのエラー

linter-rubocop 0.5.0

Error: /Users/uraway/.rvm/rubies/ruby-2.3.1/lib/ruby/site_ruby/2.3.0/rubygems.rb:270:in `find_spec_for_exe': can't find gem rubocop (>= 0.a) (Gem::GemNotFoundException)
    from /Users/uraway/.rvm/rubies/ruby-2.3.1/lib/ruby/site_ruby/2.3.0/rubygems.rb:298:in `activate_bin_path'
    from /Users/uraway/.rvm/gems/ruby-2.3.1/bin/rubocop:22:in `<main>'
    from /Users/uraway/.rvm/gems/ruby-2.3.1/bin/ruby_executable_hooks:15:in `eval'
    from /Users/uraway/.rvm/gems/ruby-2.3.1/bin/ruby_executable_hooks:15:in `<main>'
    at /Users/uraway/.atom/packages/linter-rubocop/lib/index.coffee:57:15
    at process._tickCallback (internal/process/next_tick.js:103:7)

linter-rubocopが参照しているrubocopの場所がどうもおかしい。

とりあえずlinter-rubocopのドキュメントを見ると、解決法が:

rubocopのパスを調べて

which rubocop
/Users/uraway/.rvm/gems/ruby-2.3.1/bin/rubocop

bin/wrappers/に置き変えて、linter-rubocopのexecutablePathにペースト:

/Users/uraway/.rvm/gems/ruby-2.3.1/wrappers/rubocop

エラーはでなくなった。