最低工数

• 常時 https 化する
• Secure 属性と SameSite=None 属性をつける

既に https 化されているなら最も手軽で追加の検証がいらない。

→ 今まで通りの挙動。CSRF 耐性は特になく、セキュリティは向上しないが不具合はでない

ちょっとは頑張れる

• SameSite=Lax 属性をつける

→ ほぼ今まで通りだが、外部からのフォーム POST など、CSRF に繋がりそうなケースで挙動がかわり安全になる。XHR や iframe でも cross-site の場合はデフォルトでクッキーが送られなくなるので、対応のうえ全体で再度QAが必要

もっと頑張れる？

SameSite=Strict にすると、あらゆる外部サイトからのページ遷移のときにクッキーが送信されなくなる。最初に開くと必ず非ログイン状態になり、そのあと遷移するとログイン状態が復活したりする。ユーザー体験上、Strict をそのまま既存のセッションクッキーに適用するのは困難。

副作用が発生するクッキーだけを Strict クッキーに分けるような設計をすれば活用できるが、サイトのページ遷移から見なおす必要がある。

個人の見解では Strict を使うケースはないんじゃないかと思う。SameSite=Strict は銀の弾丸ではなく、アプリケーションの問題は CSRF だけではない。結局、総合的に他の施策も必要なので、SameSite=Strict している暇があったら他のことをしたほうが良さそう。

ITU-T G.227

Conventional Telephone Signal という名前の勧告。伝達関数が書いてある。600Hz ぐらいにピークのあるフィルタになっている。

ホワイトノイズをこのフィルタに通すことによって疑似音声となる。なので、この周波数特性を持つフィルタを設計する。

フィルタの設計方法

フィルタの知識がないので、試行錯誤しながら以下のようにすすめていった。

• 周波数特性をそのままFIRフィルタにする
• 最初から実数 FIR フィルタとして設計してみる
• 双一次変換を使って IIR フィルタにしてみる

結論からいえば、今回の場合はアナログフィルタの伝達関数が示されているので、そこからデジタル IIR フィルタに変換するのが一番良かった (と思う)

求めるのは Jupyter Notebook 上で行なった。

周波数特性をそのままFIRフィルタにする

• https://nbviewer.jupyter.org/github/cho45/pseudo-audio-signal/blob/master/docs/01-complex-to-real-fir.ipynb

FIR フィルタは周波数特性がわかっていれば IFFT で作ることができる。ほぼ何も考えずに作れる。

最初は対称をつくらず IFFT して、最後に実数だけとるのを作った。

実数 FIR フィルタとして設計する

• https://nbviewer.jupyter.org/github/cho45/pseudo-audio-signal/blob/master/docs/02-real-fir.ipynb

フィルタを左右対称にすればほぼ実数フィルタになるはずだが、低域の減衰が急峻すぎるせいかこれでも虚数が出てきてしまう。しかたないのでこのまま虚数を捨てて実数フィルタとして評価した。

まぁまぁうまくいくけど、かなり重くなってしまう。そして、それなりに G.227 の特性から誤差が発生して気持ちがわるい。FIR なので次数を増やせばそれだけ近似はできるが、どんどん重くなっていく。

なお FIR フィルタを WebAudio で使いたい場合は、ConvolverNode を使えば良い。

アナログフィルタを双一次変換 (bilinear transform) してIIRフィルタを得て FIR フィルタで補正する

↑補正なし↓補正

• https://nbviewer.jupyter.org/github/cho45/pseudo-audio-signal/blob/master/docs/03-iir-fir.ipynb

アナログフィルタ(周波数連続という意味)からデジタルフィルタ(離散という意味)をつくる方法の一つに双一次変換がある。scipy で簡単にできるので、これを試す。

今回の場合、アナログの伝達関数はわかっているので、この規格に書いてある伝達関数を双一次変換してIIRフィルタの係数を得る。つまり以下を変換してデジタルフィルタを得たい。

なぜ微妙に括弧がついてるのかわからないが、結局これは次数ごとに書きなおすと見なれた以下の形になる。ほぼ scipy.signal.freqs などが受けとる形になっている。4次。

ただ、p が なので、これを角周波数 をとる関数に変えたい。

python で上記通り係数計算して、signal.bilinear() に渡してあげると、デジタルフィルタの係数になる。ただ、双一次変換は周波数歪みが起こるので、完全にアナログフィルタの特性と一致するわけではない。

こういう場合どうするのかよくわからなかったが、次数の少ない FIR で容易に補正できそうだったため、アナログフィルタの周波数特性との差分をとって補正する FIR フィルタを追加で設計する。

IIR フィルタを WebAudio で使う場合は IIRFilterNode を使えば良い。feedForward に分子 feedBack に分母の係数を渡せば動いてくれる。

ということでできたのが冒頭にリンクしたレポジトリとなる。https://github.com/cho45/pseudo-audio-signal