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XMap is a fast network scanner for large-scale IPv4 and IPv6 research. This is free and open source software. #### Key Features * Performs high-speed, Internet-wide IPv4 and IPv6 scanning. * Supports ICMP Echo, TCP SYN, UDP, and DNS probes. * Offers stateless, stateful, address-spoofing, and EDNS DNS scans. * Scans arbitrary portions and prefix lengths of an address space. * Randomizes the order in which network addresses are scanned. * Probes multiple ports simultaneously. * Maintains compatibility with ZMap. * Supports PF_RING for accelerated scanning on high-speed networks. * Cross platform support – runs on Linux, macOS, and BSD. **Website:** **github.com/idealeer/xmap** **Support:** **Developer:** Xiang Li and contributors **License:** Apache License 2.0 XMap is written in C. Learn C with our recommended **free books** and **free tutorials**. * * * #### Related Software **Terminal-Based Port Scanners** --- **Nmap**| Network Mapper for network discovery, administration and security auditing **RustScan**| Modern take on the port scanner **MASSCAN**| Mass IP port scanner **ZMap**| Fast single packet network scanner **naabu**| Fast port scanner written with a focus on reliability and simplicity **Netcat**| Built-in port-scanning capabilities, with randomizer **unimap**| Scan only once by IP address **havn**| Fast configurable port scanner **Nibble**| Local network scanning tool **turbo-scanner**| Port scanner and service detection tool Read our verdict in the **software roundup**. * * * Explore our comprehensive directory of **recommended free and open source software**. Our carefully curated collection spans every major software category. This directory is part of our ongoing series of **informative articles** for Linux enthusiasts. It features hundreds of detailed reviews, along with open source alternatives to proprietary solutions from major corporations such as Google, Microsoft, Apple, Adobe, IBM, Cisco, Oracle, and Autodesk. You’ll also find interesting projects to try, hardware coverage, free programming books and tutorials, and much more. Discovered a useful open source Linux program that we haven’t covered yet? Let us know by completing **this form**. ---

つながりから知能へ：楽天シンフォニーが進めるAI活用の位置情報分析 通信業界は今、大きな変わり目を迎えています。かつては通信網を整備して接続サービスを提供することが主な事業でしたが、これからの成長は、集まったデータをどう読み解き、企業が実際に使える知見や収益に変えるかにかかっています。2026年2月6日、楽天シンフォニーは東京のCICで開催された「地図から行動へ:生成型AIが地理空間の知見をどう変えるか」という催しに参加しました。この催しはxMapとCIC Japanとの共同開催でした。会場には、通信、AI製品、地理空間分析、企業戦略の各分野の責任者が集まり、AI技術を使った位置情報分析が日本の様々な業界でどのように意思決定を変えているかを話し合いました。 接続提供を超えた通信業界の収益化基調講演で、楽天シンフォニーのAI卓越センター担当副社長兼戦略・計画担当副社長のアーマド・ファリド氏は、通信業界の収益がどう変わってきたか、そしてその考え方が他の業界にも広がっている様子を説明しました。業界は最初、設備投資による成長に力を入れ、通信網という物理的な設備を使った接続サービスで収益を上げていました。次に、通信網の機能を最大限に活かし、通信網の能力を開放して特別なサービスを提供することで収益を生み出す段階に進みました。そして今日、通信業界は第三の段階に入っています。それは「接続提供を超えた」段階です。この段階では、価値は質の高い接続サービスを届けるだけでなく、AIの力を使って通信網という資産を新しい収益の源に変えることで生み出されます。こうした流れの中で、通信網は設備以上のものになります。通信網は知能の基盤となり、通信業界内だけでなく、あらゆる業界の判断を支えることができるのです。 地図上の点ではなく、気づきの源としての位置情報基調講演の中心的な話は、位置情報の意味が根本から変わったということでした。発表で強調されたように、位置情報はもはや地図上の単なる点ではなく、気づきの源なのです。位置に関するデータは、人々がどう動き、需要がどこに集まり、サービスがどう使われ、好機や危険がどこに現れるかを捉えます。これにより、位置情報の分析は小売、交通、不動産、基盤整備、公共サービスなど、様々な分野で意味を持ちます。しかし、従来の位置情報分析には限界がありました。データは分析用にすぐ使える形になっておらず、複数の仕組みに散らばっていることが多かったのです。その結果、分析は過去を振り返るだけの固定的なものにとどまり、気づきを得るには専門知識、手作業、そして時間が必要でした。こうした制約の影響は明らかです。場所選びを間違えた企業は、最初の1年以内に売上が減ることが多いのです。 知見への直接の入口としての生成AIこの課題が、楽天シンフォニーAI空間分析ツールの開発につながりました。これは、製品説明会と、楽天シンフォニーのAI製品戦略担当者デワ・シスワント氏による実演で紹介されました。楽天シンフォニーAI空間分析ツールは、日本で作られた生成型AI技術を使った地理空間の知見提供の仕組みで、高度な位置情報分析に直接触れられるように設計されています。今ある仕組みを取り替えるのではなく、この仕組みはそれらの上に載り、基本地図、注目地点、人口、人の流れ、サービス提供範囲、景色、会社の業績、競合先のデータなど、複数のデータ層を一つにまとめ、AI計算方式を当てはめて実際に使える気づきを引き出します。大きな変化は、知見への触れ方です。深い地理空間やデータ科学の専門知識を必要とする代わりに、仕事で使う人は「サービスを広げるのに最も儲かる地域はどこか?」といった直接的な仕事上の問いを投げかけることができ、はっきりした説明に裏付けられたAIが生み出した助言を受け取ることができます。AIの力を使った機能により、組織は専門技能の不足によって生じる壁に直面する必要がなくなります。適切な道具があれば、仕事で使う人は高度な地理空間分析を含む幅広い分析を自ら行い、データの読み解きではなく判断に集中できます。 AIが判断できる人を変える続いて行われた別の話し合いの場「AIが日本の小売、交通、不動産の判断をどう変えるか」は、企業と関係者網の視点からこの話を後押ししました。CIC研究所の補佐役、溝手翠氏が進行役を務めたこの話し合いには、xMapの最高経営責任者モー・バトラン氏、グーグル地図の技術責任者Xinmei Cai氏、楽天シンフォニーの参謀部門副社長S・グルプラサド氏が登壇しました。楽天シンフォニーの立場から、話し合いはデータに基づく判断を誰が行えるかという明らかな変化を強調しました。AIの力を使った機能と適切な道具が整えば、組織はもはや専門知識の不足によって縛られる必要はありません。地理空間分析を含む高度な分析は、少数の専門家集団に限られるべきではありません。代わりに、組織全体で仕事をする人が自ら幅広い分析を行い、想定される場面を探り、得失を量り、より素早く動けるのです。グルプラサド氏は、この変化が企業環境、特に判断の速さ、規模の拡大可能性、一貫性が大事な環境において特に重要であることを強調しました。知見に直接触れられるようになると、組織は手作業の手順や専門家の詰まりへの頼りを減らしながら、管理体制、透明性、個人情報保護を保てます。話し合いではまた、AI技術を使った仕組みは信頼されなければならないことも強調されました。はっきりしたデータの出どころ、説明のしやすさ、個人情報保護を考えた設計は、特に日本のようなデータの豊かな市場での企業採用に欠かせません。 位置情報分析から行動へ発表では、AI技術を使った位置情報分析が分析を超えて行動へと進む様子も示されました。店やサービスの拡大などの試験的な使い方では、AI基盤の取り組みにより計画時間が最大30%短くなり、統合された多層的な気づきを通じて判断の質と速さが上がりました。今後を見据えて、楽天シンフォニーは使う人が将来どのように知見と触れ合うかについての展望を共有しました。AIの次の発展は、文字を打ち込むことに限られません。それは会話型です。「地図と話す」という考え方は、自然な声による触れ合いへの移り変わりを映しており、使う人は問いを投げかけて、その場その場の状況を汲んだ気づきをすぐに受け取り、手元のデータを活かせます。 楽天シンフォニーのより広い志この取り組みは、より良い社会のための続く技術革新と技術への手の届きやすさという楽天グループの展望と合った、楽天シンフォニーのより広い志を映しています。AI技術を使った位置情報分析は、従来の通信製品を超えており、日本の企業市場への楽天シンフォニーの広がりにおける大事な第一歩を表しています。同社は業界を超えた協力と試験的な計画に対して開かれており、近い将来、製品および解決策の品揃えの一部としてこれらの機能を使えるようにする計画です。業界がつながりから知能へと移る中で、焦点はもはやより多くのデータを集めることではなく、今あるデータを使いやすくすることにあります。地図から行動へ、楽天シンフォニーは位置情報分析をより良い判断のための実際に使えて手の届く土台にするために取り組んでいます。​​ From Connectivity to Intelligence: How Rakuten Symphony Is Advancing AI-Driven Location Intelligence From Connectivity to Intelligence: How Rakuten Symphony Is Advancing AI-Driven Location IntelligenceRakuten Symphony took part in From Map to Action: How Generative AI Is Transforming Geospatial Intelligence, an event held at CIC Tokyo and co-hosted with xMap and CIC Japan, explo…symphony.rakuten.com 私見と考察：位置データという「見えない資産」の価値 知能で稼ぐ時代通信網が集めるデータをAIで分析し、それ自体を商品として売る時代です。通信網は単なる設備ではなく、様々な業界の判断を支える「知能の基盤」になります。従来、位置情報は地図上の「点」でしかありませんでした。しかし今は違います。位置データからは、人がどう動くか、需要がどこに集まるか、好機や危険がどこにあるかが分かります。つまり位置情報は「気づきの源」になったのです。しかし問題もあります。データが複数の仕組みに散らばっていて使いにくい、分析に専門知識が必要、時間がかかる、といった課題です。実際、場所選びを間違えた企業は、1年以内に売上が減ることが多いと指摘されています。 楽天シンフォニーAI空間分析ツールとはこの課題を解決するために開発されたのが「楽天シンフォニーAI空間分析ツール」です。地図、注目地点、人口、人の流れ、サービス提供範囲、景色、会社の業績、競合先のデータなど、バラバラだった情報を一つの画面で見られるようにします。専門用語や複雑な操作は不要です。「サービスを広げるのに最も儲かる地域はどこか?」と普通の言葉で聞くだけで、AIが分析結果を教えてくれます。AIは単に答えを示すだけでなく、「なぜその場所が良いのか」という理由も説明します。これにより、答えを信頼して使うことができます。従来、高度な分析は一部の専門家にしかできませんでした。しかしAIツールがあれば、組織の中の様々な人が自分で分析を行い、素早く判断できるようになります。試験的に使った企業では、店舗やサービスの拡大を計画する時間が最大30%短くなり、同時に判断の質も上がったそうです。様々なデータを重ね合わせることで、より良い場所を選べるようになったのです。楽天シンフォニーは、将来的には「地図と会話する」ような使い方を目指しています。キーボードで文字を打つのではなく、声で「この辺りで出店に良い場所はどこ?」と聞けば、AIがその場で答えてくれる。そんな自然な使い方ができるようになるというビジョンです。 楽天モバイルが持つ位置データの重要性携帯会社は、利用者がいつ、どこにいるかを把握しています。これは通信サービスを提供するために必要な情報ですが、同時に、人の流れや街の活気を測る貴重な資料にもなります。例えば、ある商業施設の周辺に午後3時にどれだけの人がいるか、週末と平日でどう変わるか、といった情報は、出店を考える企業にとって非常に価値があります。従来はこうしたデータを集めるために、人手をかけて現地調査をしたり、専門業者に高額な費用を払ったりする必要がありました。しかし通信会社は、すでにこのデータを持っているのです。 通信各社が進める同じ道実は、位置データの活用は楽天だけの取り組みではありません。他社も同様の事業を展開しています。通信業界全体が、接続サービスだけでは成長が見込めない中で、手持ちのデータを新しい収益源に変えようとしているのです。この動きは自然な流れだと感じます。通信会社は莫大な設備投資をして通信網を築いてきました。その網が集めるデータを、通信以外の目的にも役立てることは、経営の観点から見れば当然の選択です。 AIがもたらす「使いやすさ」の意味楽天シンフォニーの取り組みで注目すべきは、AIを使ってデータを「誰でも使える形」にしようとしている点です。これまで位置データは存在していましたが、それを読み解いて意味のある答えを導くには、専門知識が必要でした。生成型AIの登場により、「この地域に出店したら儲かりますか?」と普通の言葉で聞くだけで、複雑な分析結果を受け取れるようになります。ただし、ここには注意も必要です。AIが示す答えは、過去のデータに基づいた予測です。新しい商業施設ができる、大きな道路が開通する、といった未来の変化は反映されていません。また、データが示す「人が多い場所」が必ずしも「儲かる場所」とは限りません。最終的な判断は、やはり人間が責任を持って下す必要があります。 個人情報保護との綱渡り最も慎重に扱うべきは、個人情報の問題です。通信会社が持つ位置データは非常に細かく、個人の行動パターンまで把握できます。このデータを商売に使うことへの不安や抵抗感を持つ人は多いでしょう。各社とも、データを統計化して個人が特定できない形にする配慮をしています。しかし、それで十分かどうかは議論の余地があります。便利さと引き換えに、自分の行動が常に監視され、分析されている、という感覚を人々が受け入れるかどうか。この綱渡りの上に、通信会社の新しいビジネスモデルは成り立っています。記事の中でも、パネル討論で「信頼できる仕組みであること」「データの出どころが明確であること」「個人情報が守られること」が強調されていたのは、まさにこの点を意識してのことでしょう。 「30%の時間短縮」という数字の意味記事では、試験的な使用で計画時間が最大30%短くなったと書かれています。この数字は控えめに見えるかもしれませんが、実際には大きな意味があります。出店計画には通常、数週間から数ヶ月かかります。それが30%短くなれば、競合他社より先に良い場所を押さえることができます。また、同じ時間で3割多くの候補地を検討できるため、より良い選択ができる可能性も高まります。さらに重要なのは、「判断の質も上がった」という点です。時間が短くなっただけでなく、より良い判断ができるようになった。これこそがAI活用の本当の価値だと思います。 地図と会話する未来の現実味記事の終わりに出てくる「地図と会話する」というビジョンは、一見すると夢物語のように聞こえます。しかし、音声認識技術と生成型AIの進歩を考えれば、それほど遠い未来の話ではありません。すでにスマートフォンの音声アシスタントは日常的に使われています。それが地図と位置データと結びつけば、「今いる場所の近くで、子連れでも入りやすい和食の店はどこ?」といった複雑な質問にも答えられるようになるでしょう。ただし、そこでも課題は残ります。AIのおすすめが、本当に利用者のためのものなのか、それとも広告料を払った店を優先しているのか。透明性と公平性をどう保つかは、これからの大きな課題です。 位置情報は監視ではなく統計インフラ携帯会社の位置情報活用で共通しているのは、個人が特定されない形で統計加工を行い、プライバシー保護を前提に提供している点です。各社とも公式サイトでデータの匿名化処理やオプトアウト制度について説明しています。現在、位置情報は広告だけのために存在しているわけではありません。都市計画、防災、観光振興、交通最適化といった社会インフラ分野においても重要な役割を果たしています。 通信会社は「データ会社」へ進化しているかつて携帯会社のビジネスは、音声とデータ通信の提供が中心でした。しかし今、位置情報は新たな価値の源泉になっています。ドコモは最大規模の統計基盤を持ち、KDDIは商業現場に強く、ソフトバンクは都市と広告を横断し、楽天は経済圏データと融合する。それぞれが異なる戦略で「通信の外側」へ事業を広げています。位置情報は、単なるGPSデータではありません。都市と経済を可視化する、新しい社会インフラなのです。

Dana Harrison, analityczka danych geoprzestrzennych platformy xMap opartej na sztucznej inteligencji, zadała w poście na LinkedInie pytanie: czy dane o mobilności potrafią wychwycić ryzyko dla podaży surowców, zanim zrobi to rynek? Harrison wykorzyst

XMap is a fast network scanner for large-scale IPv4 and IPv6 research. The post XMap – fast network scanner appeared first on LinuxLinks.

Provides support for transformations of numeric aggregates between statistical classifications (e.g. occupation or industry categorisations) using the 'Crossmaps' framework. Implements classes for representing transformations between a source and target classification as graph structures, and methods for validating and applying crossmaps to transform data collected under the source classification into data indexed using the target classification codes. Documentation about the 'Crossmaps' framework is provided in the included vignettes and in Huang (2024, &lt;<a href="https://doi.org/10.48550%2FarXiv.2406.14163" target="_top">doi:10.48550/arXiv.2406.14163</a>&gt;).

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生成AIを活用したロケーション・インテリジェンスプラットフォームのxMapが、国際展開を発表。デモイベントでの討論内容にも注目。