Blog - LINE ENGINEERING

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog

暗号アルゴリズムAES-GCM-SIVの最適化方法
Han Juhong2023-08-22
Security R&Dチームでセキュリティ技術の研究とセキュリティコンサルティングを担当しています。
はじめにこんにちは。Security R&Dチームでセキュリティ技術研究とセキュリティコンサルティングを担当しているHan Juhongです。世の中にはさまざまなセキュリティ技術があります。その中で暗号アルゴリズムは、データセキュリティに欠かせない技術です。LINEでも重要なデータを保護するため、多くの暗号アルゴリズムを適用してサービスを提供しています。私たちのチームでは、セキュリティに詳しくない社内の他のエンジニアの方も簡単で便利に使用できるよう、さまざまな暗号アルゴリズムをライブラリとして提供しています。ライブラリAES-GCM-SIVもその1つです。最近TinkやBoringSSLなど複数のライブラリがAES-GCM-SIVを提供していますが、私たちのチームで導入した当初はこのようなライブラリがなかったため、独自に実装しなければなりませんでした。そこで、当時のチームメンバーはC言語でコードを作成し、それをJAVAやAndroid、Goのようなさまざまな環境に移植して他のチームで便利に使用できるように提供しました。また、現在LINEクライアント（AndroidおよびiO
- Security
大規模開発でSharedPreferencesの暗号化を安全に進める
Yuta Takanashi2023-08-20
LINEアプリ基盤機能開発チーム
こんにちは。コミュニケーションアプリ「LINE」のAndroidクライアント開発をしている高梨です。今回は、AndroidでKey-Value形式でデータ保存が可能なSharedPreferencesの暗号化に取り組んだ話を、どのように進行したのかに着目しながら紹介したいと思います。なぜ暗号化をするのか LINEではユーザーの情報を守るために、End-to-end encryptionを行い、通信を保護しています。しかし、ユーザーの端末上に保存されたメッセージや個人情報は、平文のまま保存されています。これらの端末上のデータを暗号化し保護することで、LINEをもっと安心して使ってもらうことが暗号化の目的です。このブログでは、SharedPreferencesの暗号化のみを扱いますが、私達はデータベースの暗号化にも取り組んでいます。詳しくは、LINE DEVELOPER DAY 2021のセッションで話したので、もし興味があったら見てください。どのように暗号化するのか SharedPreferencesを暗号化するために、私達はEncryptedSharedPreferenc
- Android
Instruction Tuningにより対話性能を向上させた3.6B日本語言語モデルを公開します
Koga Kobayashi, Tomoya Mizumoto2023-08-18
NLP Foundation Devチーム
こんにちは。NLP Foundation Devチームの小林滉河(@kajyuuen)と水本智也(@tomo_wb)です。 NLP Foundation Devチームでは言語モデルの構築やモデルの応用・評価について取り組んでいます。今回はその取り組みの一つである「japanese-large-lm-instruction-sft」について紹介します。こちらは先日紹介したjapanese-large-lmを「Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners」で提案されたInstruction Tuningという手法を用いて、Supervised Fine-tuning (SFT) したモデルになります。自動評価の結果、同パラメータ数の日本語大規模言語モデル（LLM）の中でも高い性能であることを示せたため、本モデルを共有します。 japanese-large-lm-instruction-sftはtransformersライブラリから利用可能で、商用利用も可能なApache License 2.0をライセンスとして採用しています。 http
- NLP
- language models
Jetpack ComposeでLINE Design Systemを実装する
Atsushi Mori2023-08-17
メッセンジャープロダクトアプリ開発1チーム
はじめにこんにちは、コミュニケーションアプリ LINE のAndroidクライアントを開発している森です。 LINEでは現在、Jetpack Composeの導入を進めています。導入を進めるにあたって、LINEのDesign Systemや独自機能である「着せかえ」機能を実装する必要がありました。この記事では、LINEがどのようにJetpack ComposeでUIの基盤を作っているのか、その実装方法について紹介します。ダークテーマ対応とSemantic Color LINEアプリはダークテーマに対応しているため、Jetpack Composeでも同様にダークテーマを実装する必要がありました。ダークテーマを実現するため、LINEでは「LINE Design System」の中で「Semantic Color」という概念を定義しています。 LINE Design Systemとは LINE Design Systemは、多くの国のユーザに一貫した価値や経験を提供するために用意されたガイドラインです。この中には、デザインの原則や色などの共通リソース、各種コンポーネントが定義されていま
LINE LIVE クロージング連載 Vol.1 - プロジェクト全体の生産性と安定性の向上
Horiuchi Kazuya2023-08-17
開発3センター
こんにちは、開発3センターの堀内(horiuchi)です。現在は LINE ドクターのサーバ開発リーダーとマネージャーをしております。 2015年12月に提供を開始し、2023年3月末にサービス提供を終了したライブ配信サービス「LINE LIVE」では、さまざまな技術的な挑戦や工夫を行ってきました。そこで、今まで行ってきた施策の紹介や大規模サービスならではのクロージングに関わる話を連載していきます。初回のこの記事は、プロジェクト全体の生産性と安定性の向上を目指して改善してきたことについて紹介します。プロジェクトの状況や背景 LINE LIVE は7年以上続いてきました。その間に追加された機能は規模が大きく複雑なものも多いため、全ての機能を間違いなく暗記し続けることは不可能です。また、サービス開発に関わるプランナーやエンジニアを合計すると30人程度の規模になるので、ショートスパンで複数の開発を回していると、担当者によって進め方や品質に違いが生じやすい状況でした。その結果 LINE LIVE では不具合が発生しやすい苦しい状況が続く時期もありました。ここでは、上記課題の「担当者に
36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました
Shun Kiyono, Sho Takase, Toshinori Sato(overlast)2023-08-14
NLP Foundation Dev Team
こんにちは。 LINEのNLP Foundation Devチームの清野舜と高瀬翔とoverlastです。 LINEでは2020年11月から日本語に特化した大規模言語モデル「HyperCLOVA」の構築と応用に関わる研究開発に取り組んできましたが、この「HyperCLOVA」と並行するかたちで複数の大規模言語モデルの研究開発プロジェクトが進行しています。今回はそれらの研究開発プロジェクトのうち、我々を含むMassive LM開発ユニットから、日本語言語モデル「japanese-large-lm（ジャパニーズラージエルエム）」をOSSとして公開できる状況になりましたので、本ブログを通じてお伝えすることにしました。この記事では、我々が訓練・公開した36億（3.6 Billion）および17億（1.7 Billion）パラメータの日本語言語モデル（以下、それぞれ3.6Bモデル、1.7Bモデルと呼びます）を紹介しつつ、途中で得られた言語モデル構築のノウハウを共有します。使い方 1.7Bモデル、3.6Bモデル共にHuggingFace Hubの以下のURLにおいて公開しており、tr
- NLP
- language models
Bootstrap 5.3.1がリリースされました。
JuYoung Lee2023-08-01
はじめにこんにちは。フロントエンド開発センター(UIT) ジュヨンです。 LINEはOSS貢献の一環として、Bootstrap日本語リファレンスの翻訳・運営を担当しています。また、2021年5月よりBootstrapのOSSスポンサリングも行っています。 Bootstrapのv5正式公開から約2年、2023年5月30日に待望のv5.3が登場、先日はv5.3.1がリリースされました。皆さん、利用されているでしょうか？ v5からv5.3.1に至るまでエキサイティングな新機能と改善がたくさんがありましたが、ダークモード対応に伴い、Color modeやCSS variablesがサポートされたことが一番嬉しいです。これを中心でいろんなコンポーネントの扱いやユーティリティが変更されました。今回はv5.3からの大きめの変更を中心に紹介していきます。関連する過去の記事 2022-01-27 Prettier への支援開始のお知らせと企業が OSS に対して支援するということ 2021-05-12 Bootstrap5がリリースされました！ 2021-01-21 Bootstrap5 al
- UIT
- OSS
- Front-End
- CSS
- Bootstrap
深層学習時系列予測モデルのライブラリー実装とLINEスタンプの月次売上予測
Kento NIshio2023-07-31
Data Science Developmentチーム
はじめに　初めまして。東京大学工学系研究科修士2年の西尾健人と申します。普段の研究ではグラフニューラルネットワークを用いて物質の構造からその物性を予測するモデルの開発に関する研究を行っています。6月から7月の2ヶ月に渡り週2〜3日、内定者アルバイトとしてData Science Developmentチームの業務をお手伝いさせていただきました。本記事では私が行った業務についてご紹介します。背景　Data Science Developmentチームでは属人化されがちであったデータ分析の知見や手法を全社のデータサイエンティストが使いやすくなるように，分析に必要な共通のツールや基盤を開発・整備しています。今回のアルバイトでは、時系列予測に関するプロジェクトの業務をお手伝いさせていただきました。　時系列予測プロジェクトでは時系列解析・予測のPython用OSSであるdartsパッケージとそれを拡張実装した独自ライブラリであるMLC Forecastingを開発することで、時系列予測の手法を使いやすい共通のインターフェースで提供しています。今回のアルバイトでは深層学習時系列予測モデルの
- Machine Learning
- Data Science
Vue.jsでFigmaの翻訳プラグインを作った話
Kim Min Seob2023-07-28
In charge of backend development at ABC Studio.
はじめにこんにちは。LINE+ ABC Studioでバックエンド開発を担当しているKim Min Seobです。今回の記事では、先日Papagoを利用してFigmaの翻訳プラグインを作成した経験を紹介したいと思います。プラグインをどのように作成するかについて詳しく案内したり、コードレベルで説明するつもりではありません。プラグインを作成する上で困ったことやその解決方法、またチームでの作成過程についてお話しします。 Figmaのプラグインを開発する際には、Figma Developersサイトを参照してください。HTMLやNode.js、Typescript関連の知識が必要で、複雑なプラグインを作成したい場合は、Vue.jsやReactのようなフロントエンドのフレームワークを使用すると良いです。 Figmaの翻訳プラグインが必要だと？私は、バックエンド開発を担当しているのでFigmaをあまり使用していません。主に見るためだけに使っています。ある日、チームのSlackチャンネルにデザインを担当しているJeansさんからのメッセージが投稿されました。プラグインの作成を
- Server-side
- Front-End
安定したネットワークメンテナンスに向けたネットワークオーケストレーターのstatic route機能の検討と実装
Naoyuki Tachibana2023-07-20
こんにちは，Verda Platform室ネットワーク開発チームの橘直雪と申します．本記事では私が取り組んでいた「安定したネットワークメンテナンスに向けたネットワークオーケストレーターのstatic route機能の検討と実装」についての成果を紹介します．背景 LINEのClosネットワークではメンテナンス性の高さやスケーラビリティの観点から，スイッチ，ハイパーバイザー，その上で動作するVMまで全てL3でルーティングされるようになっています．VMやハイパーバイザー上ではOSSのルーティングデーモンであるFRRouting(以下FRR)が動作しており，Top of RackスイッチからVMに向かう/32の経路をEBGPでハイパーバイザーのFRRからTop of Rackスイッチに広報しています．また，私達ネットワーク開発チームでは，常に拡大し続けているLINEのサービスの要件に合わせてネットワークの刷新を行っており，必要に応じてFRRへの機能拡張などを行っています．そのため，サーバー上のFRRを頻繁にアップデートする必要があります．しかしサーバーのFRRをアップデートのため