❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_118 (Часть_1)

🔠Q_118: Что такое Apache NiFi ?

Apache Nifi - это открытая платформа для обработки и распределения данных в реальном времени. Она разработана для работы с большими объемами данных и позволяет создавать сложные потоки данных для их обработки, маршрутизации и преобразования. Apache Nifi имеет визуальный интерфейс, который облегчает процесс создания и настройки потоков данных.

Сcылка: https://nifi.apache.org

#ApacheNifi #DataProcessing #RealTimeData #DataDistribution #DataStreams #DataRouting #DataTransformation #DataIntegration #DataManagement #DataAutomation #BigData #DataSources #Databases #Files #IOT #DataMonitoring #BusinessProcesses #Filtering #Routing #Transformation #Aggregation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_118 (Часть_2)

🔠Q_118: Что такое Apache NiFi ?

С помощью Apache Nifi можно интегрировать различные источники данных, такие как базы данных, файлы, сенсоры IoT и другие, а также управлять потоками данных в режиме реального времени. Это позволяет организациям эффективно обрабатывать и мониторить данные, а также автоматизировать различные бизнес-процессы. Apache Nifi поддерживает большое количество операций обработки данных, включая фильтрацию, маршрутизацию, трансформацию, агрегацию и др.

Сcылка: https://nifi.apache.org

#ApacheNifi #DataProcessing #RealTimeData #DataDistribution #DataStreams #DataRouting #DataTransformation #DataIntegration #DataManagement #DataAutomation #BigData #DataSources #Databases #Files #IOT #DataMonitoring #BusinessProcesses #Filtering #Routing #Transformation #Aggregation

⚠️Инструменты для пентеста №1

🔠Q1: Popmem ?

Pompem - это инструмент с открытым исходным кодом, созданный для автоматического поиска уязвимостей и эксплойтов в основных базах данных. Он обеспечивает возможность сканирования целевой системы и обнаружения устаревших версий программного обеспечения с известными уязвимостями.

С помощью Pompem можно провести сканирование различных уязвимых точек в целевой системе, таких как веб-серверы, базы данных и другие службы. Он использует базы данных, содержащие эксплойты и определения уязвимостей, чтобы найти совпадения с версиями программного обеспечения, установленными на целевой системе.

Ссылка: https://github.com/rfunix/Pompem

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.

⚠️Инструменты для пентеста №2

🔠Q1: ?

Justniffer - это анализатор сетевых протоколов, который может записывать сетевой трафик и создавать настраиваемые журналы. Этот инструмент способен эмулировать файлы журналов веб-сервера Apache, отслеживать время отклика и извлекать все "перехваченные" файлы из HTTP-трафика.

Ссылка: https://onotelli.github.io/justniffer/

#justniffer #networkprotocols #trafficanalysis #networktraffic #logfiles #webserver #apache #responsivetime #fileextraction #httptraffic

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_119 (Часть_1)

🔠Q_119: Какую концепцию поддерживает Apache Nifi ?

Apache NiFi поддерживает концепцию "переток данных" (data flow). Это означает, что NiFi обеспечивает возможность создания, управления и мониторинга потоков данных между различными системами.

Основные концепции, которые поддерживает Apache NiFi, включают:

1. Простота использования: NiFi предоставляет графический интерфейс пользователя (GUI), который позволяет легко создавать и настраивать потоки данных без необходимости написания кода.

2. Масштабируемость: NiFi позволяет горизонтально масштабировать систему для обработки больших объемов данных.

#ApacheNifi #DataFlow #DataIntegration #GUI #Scalability #Reliability #ErrorHandling #DataDelivery #DataManagement #Security #Flexibility #Authentication #Authorization #TextFiles #Databases #SensorData #Integrations

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_119 (Часть_2)

👉Ответ:
3. Надежность: NiFi имеет встроенные механизмы для обработки ошибок и обеспечения доставки данных даже при наличии сбоев.

4. Управление потоком данных: NiFi позволяет контролировать, мониторить и маршрутизировать потоки данных на основе различных условий и правил.

5. Безопасность: NiFi поддерживает различные механизмы аутентификации и авторизации для защиты данных.

6. Гибкость: NiFi может работать с различными типами данных (текстовые файлы, базы данных, потоки сенсорных данных и т. д.) и поддерживает множество интеграций с другими системами.

#ApacheNifi #DataFlow #DataIntegration #GUI #Scalability #Reliability #ErrorHandling #DataDelivery #DataManagement #Security #Flexibility #Authentication #Authorization #TextFiles #Databases #SensorData #Integrations

⚠️Инструменты для пентеста №3

🔠Q3: httpry ?

Httpry - это специализированный анализатор пакетов, предназначенный для отображения и регистрации HTTP-трафика. Этот инструмент не выполняет сам анализ трафика, а служит для сбора, анализа и регистрации трафика для его последующего анализа. Httpry может быть запущен в режиме реального времени, где он отображает трафик по мере его анализа, или как процесс-демон, который записывает трафик в выходной файл. Этот инструмент разработан таким образом, чтобы быть легким и гибким, что позволяет его легко адаптировать к различным приложениям.

Ссылка: https://dumpsterventures.com/jason/httpry/

#httpry #packet analyzer #http traffic #real-time mode #traffic recording #output file #lightweight #flexible #application

⚠️Инструменты для пентеста №4

🔠Q3: ngrep ?

Ngrep - это инструмент для анализа сетевого трафика, который позволяет использовать регулярные выражения для поиска и фильтрации пакетов данных. Он поддерживает различные протоколы, такие как IPv4/6, TCP, UDP, ICMPv4/6, IGMP, а также может работать с различными интерфейсами сетевого соединения, такими как Ethernet, PPP, SLIP, FDDI, Token Ring и Null. Ngrep позволяет указывать расширенные регулярные выражения для поиска и анализа полезной нагрузки пакетов данных.

Ngrep также поддерживает фильтрацию BPF (Berkeley Packet Filter) - технологию, используемую для фильтрации сетевого трафика на более низком уровне. Это позволяет более гибко управлять анализом и отслеживанием пакетов данных с помощью ngrep

Ссылка: https://github.com/jpr5/ngrep/

#ngrep #networktrafficanalysis #regularexpressions #ipv4 #ipv6 #tcp #udp #icmpv4 #icmpv6 #igmp #ethernet #ppp #slip #fddi #tokenring #null #berkeleypacketfilter #networkfiltering #networkmonitoring

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_120 (Часть_1)

🔠Q_120: Из чего состоит Apache Nifi ?

1. Web-сервер: Apache NiFi включает в себя встроенный web-сервер, который обеспечивает веб-интерфейс для управления и мониторинга потоков данных.

2. Flow Controller: Flow Controller или контроллер потока данных является центральным управляющим компонентом Apache NiFi. Он управляет потоками данных, управляет компонентами и обрабатывает события.

3. Processors: Процессоры выполняют фактическую обработку данных и преобразование потоков данных. Они принимают входные данные, выполняют действия, например, фильтрацию, преобразование формата, объединение данных и отправляют обработанные данные в другие процессоры или системы.

#ApacheNifi #DataFlow #DataIntegration #GUI #Scalability #Reliability #ErrorHandling #DataDelivery #DataManagement #Security #Flexibility #Authentication #Authorization #TextFiles #Databases #SensorData #Integrations

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_120 (Часть_2)

🔠Q_120: Из чего состоит Apache Nifi ?

4. Connections: Соединения представляют собой каналы связи между процессорами, которые передают данные из одного процессора в другой. Они определяют направление потока данных и механизмы доставки данных.

5. FlowFiles: FlowFiles являются базовыми объектами данных в Apache NiFi. Они содержат данные, а также набор атрибутов, описывающих эти данные.

6. Controllers: Контроллеры используются для настройки и управления системными ресурсами, например, базами данных, шифрованием, аутентификацией и авторизацией.

#ApacheNifi #DataFlow #DataIntegration #GUI #Scalability #Reliability #ErrorHandling #DataDelivery #DataManagement #Security #Flexibility #Authentication #Authorization #TextFiles #Databases #SensorData #Integrations

⚠️Инструменты для пентеста №5

🔠Q1: Sagan ?

Sagan - это инструмент, который использует движок, схожий со Snort, и набор правил для анализа различных журналов, таких как системные журналы, журналы событий, SNMP-ловушки, Netflow и другие.

Sagan предназначен для обнаружения и анализа аномального поведения в сети, с целью выявления потенциальных угроз безопасности. Он основан на системе обнаружения вторжений Snort, которая широко известна и популярна в сообществе информационной безопасности.

Cсылка: https://github.com/quadrantsec/sagan/

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.

#sagan #networksecurity #anomalydetection #intrusiondetection #snort

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_120 (Часть_3)

🔠Q_120: Из чего состоит Apache Nifi ?

7. Reporting Task: Задания отчетов предоставляют возможность собирать и отображать информацию о статусе системы, процессоров и потоков данных.

8. Templates: Шаблоны позволяют сохранить конфигурацию потока данных в файле для повторного использования или обмена с другими экземплярами Apache NiFi.

#ApacheNifi #DataFlow #DataIntegration #GUI #Scalability #Reliability #ErrorHandling #DataDelivery #DataManagement #Security #Flexibility #Authentication #Authorization #TextFiles #Databases #SensorData #Integrations

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_121

🔠Q_121: Что такое NLTK ?

NLTK (Natural Language Toolkit) - это библиотека для обработки естественного языка на языке программирования Python. Она предоставляет инструменты для работы с текстовыми данными, включая различные функции для токенизации, лемматизации, предварительной обработки текста, классификации и извлечения информации. NLTK также содержит различные корпусы текстовых данных и модели, которые можно использовать для обучения и тестирования алгоритмов обработки естественного языка. Эта библиотека широко используется в академических и исследовательских целях, а также в индустрии для разработки и применения алгоритмов обработки текста и анализа данных.

ССылка: https://www.nltk.org

#nltk #natural #language #processing #python

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_122

🔠Q_122: Что такое object detection и какие алгоритмы с ним работают ?

Object detection — это задача компьютерного зрения, которая заключается в определении и локализации объектов различных классов на изображении или видео. Целью алгоритмов object detection является не только идентификация объектов, но и определение их прямоугольной области на изображении.

Существует несколько алгоритмов для решения задачи object detection:

1. R-CNN (Region-Based Convolutional Neural Networks) — этот алгоритм применяет выделение регионов для локализации объектов, а затем применяет нейронные сети для классификации найденных регионов.

2. Fast R-CNN — улучшенная версия R-CNN, которая предложила совместное обучение сверточных слоев для выделения регионов и классификации.

Сcылки:
- https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/498652/
- https://habr.com/ru/articles/421299/

#object #detection #cnn #fast

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_122 (Часть_2)

🔠Q_122: Что такое object detection и какие алгоритмы с ним работают ?

3. Faster R-CNN — алгоритм, который добавляет в Fast R-CNN специальный слой Region Proposal Network (RPN), отвечающий за генерацию предложений регионов.

4. YOLO (You Only Look Once) — это алгоритм, который обрабатывает изображение одним проходом через нейронную сеть и делает прогнозы прямоугольных областей объектов и их классов в реальном времени.

Cсылка: https://medium.com/@bigdataschool/3-метода-детектирования-объектов-c-deep-learning-r-cnn-fast-r-cnn-и-faster-r-cnn-acdf6380fd33

#object #detection #cnn #fast

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_123 (Часть_1)

🔠Q_123: Что такое tensorflow и какая у него архитектура ?

TensorFlow - это открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Она позволяет создавать, обучать и применять глубокие нейронные сети и другие модели машинного обучения. TensorFlow предоставляет удобный набор инструментов для работы с большими объемами данных и выполнения сложных вычислительных операций.

Архитектура TensorFlow основана на графовых структурах. Она состоит из двух основных компонентов: графа выполнения и среды выполнения.

Cсылка: https://www.tensorflow.org/?hl=ru

# tensorflow #gpu

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_123 (Часть_2)

🔠Q_123: Что такое tensorflow и какая у него архитектура ?

Граф выполнения представляет собой набор вычислительных операций, объединенных в графовую структуру. Каждая операция в графе представляет собой узел, а данные представлены в виде тензоров - многомерных массивов.

Граф определяет, как данные будут протекать через операции и как они будут преобразовываться.Среда выполнения TensorFlow выполняет операции графа и оптимизирует вычисления для достижения максимальной производительности. Она может выполняться на различных аппаратных платформах, включая процессоры центрального процессора (CPU), графические процессоры (GPU) и специализированные устройства, такие как Tensor Processing Units (TPU).

Cсылка: https://www.tensorflow.org/?hl=ru

#tensorflow #gpu

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_124

🔠Q_124: Что такое apache parquet ?

Apache Parquet - это формат хранения данных, используемый для эффективного хранения и обработки структурированных данных в экосистеме Hadoop.

Parquet был разработан для решения проблемы эффективного хранения больших объемов данных, где каждый файл паркета содержит журнал, или сегмент, который легко читается и записывается независимо от других сегментов.

Формат Parquet поддерживает сжатие данных и обеспечивает эффективную селективность столбцов при чтении данных, что позволяет снизить нагрузку на процессор и объем используемой памяти при обработке данных.

Parquet также обеспечивает схему данных и порядок столбцов, что улучшает производительность при выполнении запросов.

Cсылка: https://parquet.apache.org/docs/

#apache #parquet #datastorage #hadoop #dataprocessing #bigdata #efficiency #compression #selectivity #columnarstorage #dataschema #queryperformance

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_125

🔠Что такое YOLO (You Only Look Once) ?

👉Ответ
YOLO (You Only Look Once) — это алгоритм, который обрабатывает изображение одним проходом через нейронную сеть и делает прогнозы прямоугольных областей объектов и их классов в реальном времени.

Ссылка: https://habr.com/ru/articles/514450/

#yolo #algorithm #neuralnetwork #realtime #imageprocessing #objectdetection #classification

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_126

🔠Что такое SSD (Single Shot MultiBox Detector) ?

👉Ответ: SSD (Single Shot MultiBox Detector) — способ организации архитектуры сверточной нейронной сети, в которой используется набор конволюций разных размеров, чтобы детектировать объекты разных размеров на разных уровнях абстракции.

Ccылка: https://arxiv.org/abs/1512.02325

#SSD #neuralnetwork #convolutionalnetwork #objectdetection #multiboxdetector #architecture #abstraction