✅Список полезного софта ML/SC №4
Splunk - программное обеспечение для обработки и анализа данных в режиме реального времени. Оно позволяет собирать, индексировать, анализировать и визуализировать данные из различных источников, таких как журналы событий, потоки данных, базы данных и другие.
Splunk используется для мониторинга систем, разведывательного анализа данных, обеспечения безопасности и решения других задач в области аналитики и безопасности.
Оно предоставляет мощные инструменты поиска, корреляции и визуализации данных, а также возможности машинного обучения для автоматического обнаружения аномалий и выявления скрытых паттернов.
👍Ссылка: https://github.com/splunk
#work #seo #search #telega #info #podcast #ml #dl #splunk
Splunk - программное обеспечение для обработки и анализа данных в режиме реального времени. Оно позволяет собирать, индексировать, анализировать и визуализировать данные из различных источников, таких как журналы событий, потоки данных, базы данных и другие.
Splunk используется для мониторинга систем, разведывательного анализа данных, обеспечения безопасности и решения других задач в области аналитики и безопасности.
Оно предоставляет мощные инструменты поиска, корреляции и визуализации данных, а также возможности машинного обучения для автоматического обнаружения аномалий и выявления скрытых паттернов.
👍Ссылка: https://github.com/splunk
#work #seo #search #telega #info #podcast #ml #dl #splunk
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_101
🔠Q_101: Почему говорят что Apache Kafka используется как Event Processing Systems ?
✔️Ответ:
Данная технология поддерживается для двух классов приложений:
- построение потоков каналов в режиме реального времени (real-time streaming data piplines) c надежностью получения данных между системами и приложениями.
- построение потоковых приложений в режиме реального времени (real-time streaming applications) которые трансформируют или реагируют на данные потока.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_101: Почему говорят что Apache Kafka используется как Event Processing Systems ?
✔️Ответ:
Данная технология поддерживается для двух классов приложений:
- построение потоков каналов в режиме реального времени (real-time streaming data piplines) c надежностью получения данных между системами и приложениями.
- построение потоковых приложений в режиме реального времени (real-time streaming applications) которые трансформируют или реагируют на данные потока.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_74 (Часть_1)
🔠Q74: В чем разница между рабочей группой и доменом ?
✔️Ответ
1. Рабочая группа:
- Рабочая группа представляет собой небольшую сеть компьютеров, в которой каждый компьютер является независимым и самостоятельным узлом.
- Компьютеры в рабочей группе могут взаимодействовать друг с другом и обмениваться ресурсами, такими как папки или принтеры, но этот обмен ограничен и полностью контролируется каждым отдельным компьютером. Возможность управления доступами к ресурсам предоставляется только на локальном уровне.
- Рабочая группа не требует сервера и не имеет централизованной системы управления. Каждый компьютер сам отвечает за свою безопасность, обновления и настройки.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#apfs #system #os #penetration #server #rc6 #rc5 #qa #analysis #proxy #mask #net
🔠Q74: В чем разница между рабочей группой и доменом ?
✔️Ответ
1. Рабочая группа:
- Рабочая группа представляет собой небольшую сеть компьютеров, в которой каждый компьютер является независимым и самостоятельным узлом.
- Компьютеры в рабочей группе могут взаимодействовать друг с другом и обмениваться ресурсами, такими как папки или принтеры, но этот обмен ограничен и полностью контролируется каждым отдельным компьютером. Возможность управления доступами к ресурсам предоставляется только на локальном уровне.
- Рабочая группа не требует сервера и не имеет централизованной системы управления. Каждый компьютер сам отвечает за свою безопасность, обновления и настройки.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#apfs #system #os #penetration #server #rc6 #rc5 #qa #analysis #proxy #mask #net
✅Список полезного софта ML/SC №5
Arch-OSINT OS VM (Virtual Machine) - это виртуальная операционная система (основанная на Arch Linux), которая специально создана для выполнения задач связанных с разведкой, сбором информации и открытым исследованием (OSINT - Open-Source Intelligence).
👍Ссылка: https://github.com/MikeHorn-git/arch-osint#-description
#work #seo #search #telega #info #ml #dl #osint
Arch-OSINT OS VM (Virtual Machine) - это виртуальная операционная система (основанная на Arch Linux), которая специально создана для выполнения задач связанных с разведкой, сбором информации и открытым исследованием (OSINT - Open-Source Intelligence).
👍Ссылка: https://github.com/MikeHorn-git/arch-osint#-description
#work #seo #search #telega #info #ml #dl #osint
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_74 (Часть_2)
🔠Q74: В чем разница между рабочей группой и доменом ?
✔️Ответ
2. Домен:
- Домен представляет собой более масштабную и организованную сеть компьютеров, в которой существует центральный сервер, известный как контроллер домена.
- Компьютеры в домене подчиняются контроллеру домена и получают от него настройки и политики безопасности. Контроллер домена хранит централизованную базу данных о пользователях, компьютерах, групповых политиках и других ресурсах.
- В домене установлены правила доступа и системы безопасности, управляемые администраторами домена.
- Домен позволяет легко масштабировать сеть, добавлять и управлять компьютерами и пользователями, а также централизованно управлять политиками безопасности и доступом к ресурсам.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#apfs #system #os #penetration #server #rc6 #rc5 #qa #analysis #proxy #mask #net
🔠Q74: В чем разница между рабочей группой и доменом ?
✔️Ответ
2. Домен:
- Домен представляет собой более масштабную и организованную сеть компьютеров, в которой существует центральный сервер, известный как контроллер домена.
- Компьютеры в домене подчиняются контроллеру домена и получают от него настройки и политики безопасности. Контроллер домена хранит централизованную базу данных о пользователях, компьютерах, групповых политиках и других ресурсах.
- В домене установлены правила доступа и системы безопасности, управляемые администраторами домена.
- Домен позволяет легко масштабировать сеть, добавлять и управлять компьютерами и пользователями, а также централизованно управлять политиками безопасности и доступом к ресурсам.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#apfs #system #os #penetration #server #rc6 #rc5 #qa #analysis #proxy #mask #net
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_102
🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?
✔️Ответ:
Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?
✔️Ответ:
Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:
1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.
2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.
3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:
1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.
2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.
3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_105
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
Нас 100 спасибо что вы с нами, поддерживаете нас, читаете и всячески принимаете участие в нашем развитии. Мы вам очень благодарны и признательны, наши дорогие подписчики и участники всех наших проектов.
Что у нас ожидается:
- публикация курсов;
- запись подкастов;
- прямые эфиры на твиче;
- новости ИИ и ИБ;
- разбор статей и инструментов.
Приглашайте друзей, знакомых мы будем только рады !!!
Что у нас ожидается:
- публикация курсов;
- запись подкастов;
- прямые эфиры на твиче;
- новости ИИ и ИБ;
- разбор статей и инструментов.
Приглашайте друзей, знакомых мы будем только рады !!!
🔥3
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_75
🔠Q74: Что такое Browser Exploitation Framework (BEF) ?
✔️Ответ
Browser Exploitation Framework (BEF) — это инструмент для тестирования на проникновение, который ориентирован на веб-браузеры (в отличие от ОС или приложений). Он использует различные методы атаки, такие как фишинг, социальная инженерия и инъекции кода, чтобы проверить безопасность веб-приложений и сайтов. BEF использует эти методы для создания сценариев, в которых пользователи могут быть обмануты и подвергнуты нежелательному поведению, такому как загрузка вредоносного ПО или выполнение опасных действий.
Ссылка: https://github.com/beefproject/beef
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#browserexploitationframework #penetrationtesting #webbrowsers #phishing #socialengineering #codeinjection #webapplicationsecurity #websitesecurity #malware #dangerousactions #securitytesting
🔠Q74: Что такое Browser Exploitation Framework (BEF) ?
✔️Ответ
Browser Exploitation Framework (BEF) — это инструмент для тестирования на проникновение, который ориентирован на веб-браузеры (в отличие от ОС или приложений). Он использует различные методы атаки, такие как фишинг, социальная инженерия и инъекции кода, чтобы проверить безопасность веб-приложений и сайтов. BEF использует эти методы для создания сценариев, в которых пользователи могут быть обмануты и подвергнуты нежелательному поведению, такому как загрузка вредоносного ПО или выполнение опасных действий.
Ссылка: https://github.com/beefproject/beef
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#browserexploitationframework #penetrationtesting #webbrowsers #phishing #socialengineering #codeinjection #webapplicationsecurity #websitesecurity #malware #dangerousactions #securitytesting
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_76
🔠Q76: Что такое Android Open Pwn Project (AOPP) ?
✔️Ответ
Android Open Pwn Project (AOPP) — это инициатива, направленная на повышение безопасности мобильных устройств Android путем обнаружения и предотвращения эксплойтов, использующих уязвимости в приложениях и операционной системе. AOPP использует комбинацию техник, таких как анализ поведения, машинное обучение и тестирование на проникновение, чтобы обнаруживать потенциальные уязвимости в приложении и операционной системе до того, как они будут использованы злоумышленниками.
Ссылка: https://github.com/aopp
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#android #openpwnproject #mobilesecurity #vulnerabilities #exploits #applicationsecurity #operatingsystemsecurity #behavioralanalysis #machinelearning #penetrationtesting #cybersecurity #androidsecurity
🔠Q76: Что такое Android Open Pwn Project (AOPP) ?
✔️Ответ
Android Open Pwn Project (AOPP) — это инициатива, направленная на повышение безопасности мобильных устройств Android путем обнаружения и предотвращения эксплойтов, использующих уязвимости в приложениях и операционной системе. AOPP использует комбинацию техник, таких как анализ поведения, машинное обучение и тестирование на проникновение, чтобы обнаруживать потенциальные уязвимости в приложении и операционной системе до того, как они будут использованы злоумышленниками.
Ссылка: https://github.com/aopp
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#android #openpwnproject #mobilesecurity #vulnerabilities #exploits #applicationsecurity #operatingsystemsecurity #behavioralanalysis #machinelearning #penetrationtesting #cybersecurity #androidsecurity
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_106
🔠Q_106: что такое MapRCDP ?
✔️Ответ:
MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.
Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_106: что такое MapRCDP ?
✔️Ответ:
MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.
Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)
✔️Ответ:
1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.
2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.
3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)
✔️Ответ:
1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.
2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.
3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
Уважаемые подписчики мы открыли канал на Дзене, там будут публиковаться простые новостные статьи, такие же будут выходить и в телеграмм канале. Так что зовите друзей знакомых, для расширения комьюнити !!!
Ссылка на канал: https://dzen.ru/id/650054252e0d5318eac531bf
Ссылка на канал: https://dzen.ru/id/650054252e0d5318eac531bf
Дзен
DenoiseLAB
Канал автора «DenoiseLAB» в Дзен ⭐: Информационный портал компании DenoiseLAB о машинном обучении, информационной безопасности, аналитике и разработке. Новинки, полезные материалы новости и полные руководства вы найдете здесь.
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_77
🔠Q76: Что такое SQLMap ?
✔️Ответ
SQLMap — это инструмент для проведения атак на базы данных с использованием социальной инженерии. Он представляет собой скрипт на языке Python, который имитирует поведение пользователя и отправляет запросы к базе данных, чтобы получить доступ к защищенным данным. SQLMap использует различные техники, такие как фишинг, социальная инженерия и инъекции кода, чтобы обмануть пользователей и заставить их предоставить свои учетные данные или выполнять опасные действия. SQLMap предназначен для проведения атак на базы данных, но он может использоваться и для других целей, таких как тестирование на проникновение или оценка безопасности систем.
Ссылка: https://github.com/sqlmapproject/sqlmap
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#sqlmap #databasetool #security #phishing #socialengineering #pythonscript #injectionattacks #userbehaviormimicking #protecteddataaccess #penetrationtesting #systemsecurityassessment
🔠Q76: Что такое SQLMap ?
✔️Ответ
SQLMap — это инструмент для проведения атак на базы данных с использованием социальной инженерии. Он представляет собой скрипт на языке Python, который имитирует поведение пользователя и отправляет запросы к базе данных, чтобы получить доступ к защищенным данным. SQLMap использует различные техники, такие как фишинг, социальная инженерия и инъекции кода, чтобы обмануть пользователей и заставить их предоставить свои учетные данные или выполнять опасные действия. SQLMap предназначен для проведения атак на базы данных, но он может использоваться и для других целей, таких как тестирование на проникновение или оценка безопасности систем.
Ссылка: https://github.com/sqlmapproject/sqlmap
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#sqlmap #databasetool #security #phishing #socialengineering #pythonscript #injectionattacks #userbehaviormimicking #protecteddataaccess #penetrationtesting #systemsecurityassessment
Да и у нас есть чат куда вы можете писать любые ваши вопросы, постараемся отвечать очень оперативно !
📈Аналитическая сводка новостей: 12.09.2023
Проблемы, связанные с данными, являются критически важными для цифровых предприятий, особенно в условиях быстрого внедрения искусственного интеллекта. Исходя из этого:
- Для обеспечения качества, точности, соответствия и безопасности данных необходимо укреплять доверие к ним.
- Пять краеугольных камней доверия к данным - это доверие, этика, конфиденциальность, соответствие и безопасность.
- Эффективное управление данными позволяет предприятиям создавать уникальный опыт и ценности с помощью доменных центров данных и новых бизнес-моделей.
- Три способа повышения доверия к данным включают демонстрацию доверия потребителей к своим данным, политику открытых дверей и обеспечение этики данных.
- Важную роль в обеспечении доверия к данным играет уверенность в том, что они используются на благо человечества и не содержат фактических ошибок, нарушений конфиденциальности и необъективных результатов.
- Подход к использованию данных, ориентированный на человека, является ключевым для этичного использования данных.
Источник: https://www.informationweek.com/big-data/in-data-customers-trust
#DataProblems #DataTrust #DataQuality #DataAccuracy #DataCompliance #DataSecurity #DataEthics #DataManagement #DataValue #DataCenters #BusinessModels #BuildingTrust #Transparency #OpenDoorPolicy #HumanCenteredData
Проблемы, связанные с данными, являются критически важными для цифровых предприятий, особенно в условиях быстрого внедрения искусственного интеллекта. Исходя из этого:
- Для обеспечения качества, точности, соответствия и безопасности данных необходимо укреплять доверие к ним.
- Пять краеугольных камней доверия к данным - это доверие, этика, конфиденциальность, соответствие и безопасность.
- Эффективное управление данными позволяет предприятиям создавать уникальный опыт и ценности с помощью доменных центров данных и новых бизнес-моделей.
- Три способа повышения доверия к данным включают демонстрацию доверия потребителей к своим данным, политику открытых дверей и обеспечение этики данных.
- Важную роль в обеспечении доверия к данным играет уверенность в том, что они используются на благо человечества и не содержат фактических ошибок, нарушений конфиденциальности и необъективных результатов.
- Подход к использованию данных, ориентированный на человека, является ключевым для этичного использования данных.
Источник: https://www.informationweek.com/big-data/in-data-customers-trust
#DataProblems #DataTrust #DataQuality #DataAccuracy #DataCompliance #DataSecurity #DataEthics #DataManagement #DataValue #DataCenters #BusinessModels #BuildingTrust #Transparency #OpenDoorPolicy #HumanCenteredData