По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Суть работы специалиста по информационной безопасности – предотвращение кибератак. Для этого повышается стоимость затрат на проведение атаки. Зачем это нужно? Это необходимо чтобы стоимость предполагаемой атаки была в разы меньше больше чем прибыть, по данной причине проводить ее злоумышленнику будет просто невыгодно. Для усложнения кибератак используются такой комплекс мер: обучение персонала правилам работы: не скачивать непонятные файлы с непонятных сайтов, не открывать странные ссылки на почте, не разглашать данные о системе работы, сохранять всю корпоративную информацию в тайне. Конечно же куда без антивируса! Многие ошибочно полагают что антивирус только нагружает компьютер и от него нет никакой пользы. Даже самый просто бесплатный антивирус сможет защитить вас от 99 процентов всех вредоносных программ. В прошлом компании не особо волновались за безопасность и выделяли на нее очень мало времени. Парой и вовсе доходило до того, что собственники фирм говорят о том, что они не нужны хакерам так как их незачем взламывать. В теперешнем времени все кардинально изменилось, особенно сразу после событий 2015 года. Теперь компании обязали использовать необходимые средства защиты от кибератак, кроме того их обязали находить и исправлять уязвимости в системе. Именно по этой причине данное направление стало активно развивается и у специалистов ИБ стало больше работы. Иногда случается так, что у сотрудников той или иной компании нахватает навыков, компетенции или же полномочий для устранения проблем и ошибок. Если такое происходит, привлекают сторонние организации, которые смогут предоставить необходимый уровень защиты сети. В самом простом случае специалисту по ИБ покупают программу, с помощью которой он сможет найти ошибки после чего устранить их. Но так работают только те «специалисты», которые не понимают, как проводится сканирование и слепо следуют предлагаемым инструкциям. В небольших компаниях за ИБ отвечают один или два человека, которые выделяют на свою основную работу по 3-4 часа в неделю. Также в больших корпорациях под данные задачи могут выделить целое подразделение специалистов, у которых гораздо больше возможностей, навыков и компетенции. Любой специалист по ИБ сам должен быть немного хакером, а именно понимать принцип работы этичного хакинга и выполнять их, для того чтобы понимать, как действует и рассуждает злоумышленник. В ином случае действия специалиста можно расценивать как противозаконные. Для избегания таких оплошностей необходимо четко обговорить с работодателем область допустимых действий, после чего подписать договор, в котором они будут указаны. Что же имеется ввиду, когда говорят неэтичный хакинг? Неэтичный хакинг включает в себя распространение информации добытой незаконным путем, уязвимостей, устройства системы и структуры ее защиты. То есть специалист по ИБ не должен обсуждать совою работу вовремя дружеских посиделок, ибо тем самым он нарушает закон. Очень часто такие вопросы задают на собеседованиях. Это делают, для того чтобы проверить человека на, то сольет ли он информацию своему следующему работодателю. Каждый специалист по ИБ должен понимать к чему могут привести его действия.
img
Cisco IOS-XE - операционная система на базе Linux, которую Cisco представила в 2008 коду в продуктах ASR и Catalyst. Является усовершенствованной версией более старой IOS и имеет ряд функциональных изменений. Cisco IOS-XE добавляет поддержку симметриченой многопроцесорной архитектуры и отдельных пространств памяти. Все функции системы теперь выполняются как отдельные процессы, и это дает много преимуществ. Теперь мы можем использовать многопроцессорность – это означает, что рабочая нагрузка процессов может быть разделена между несколькими процессорами. Когда один процесс выходит из строя, он не положит вам всю систему. Звучит хорошо, не так ли? :) Программное обеспечение IOS-XE больше не является «большим» файлом, в котором есть все – у него есть отдельные подпакеты. Можно обновить отдельный подпакет, а не обновлять все. Однако, помимо своих Linux-подходов, где IOS работает как отдельный процесс, Cisco IOS-XE в основном похожа на традиционную Cisco IOS. Какие продукты поддерживают IOS-XE? Enterprise switches: Catalyst 9500 Catalyst 9400 Catalyst 9300 Catalyst 3850 Catalyst 3650 Aggregation/edge routers: ASR 1013 ASR 1009-X ASR 1006-X ASR 1006 ASR 1004 ASR 1002-HX ASR 1001-HX ASR 1002-X ASR 1001-X ASR 900 NCS 4200 Branch routers: 4451 ISR 4431 ISR 4351 ISR 4331 ISR 4321 ISR 4221 ISR 1000 ISR Virtual Routing ISRv: ISRv CSR1000v Converged Broadband Routers: CBR Series IOS XE это еще одна операционная система от Cisco? Нет, Cisco IOS XE представляет собой непрерывную эволюцию программного обеспечения Cisco IOS для поддержки платформ следующего поколения. Сама Cisco IOS XE устанавливается на ASR-1000 с 2008 года, а Cisco IOS XE 3 SG устанавливается на Catalyst 4500-E Series с октября 2010 года. Он обеспечивает улучшенную архитектурную стратегию программного обеспечения, сохраняя при этом все преимущества и привычный интерфейс управления IOS. Какие преимущества IOS XE над IOS Существует несколько преимуществ перехода от IOS к IOS XE, которым будут пользоваться конечные пользователи. IOS XE поможет снизить общую стоимость владения многими решениями Cisco, предлагая расширенную интеграцию служб для повышения функциональности в сети. Кроме того, она поддерживает несколько ядер процессора, плоскость управления и разделение плоскости данных, и абстракцию платформы. Cisco IOS XE содержит Cisco IOS Release 15 внутри себя. Программное обеспечение Cisco IOS работает как процесс в Cisco IOS XE в так называемых демонах (daemon) IOS или IOSd. Нужно ли заново обучаться работе с IOS XE? Нет, Cisco IOS XE выглядит так же, как и традиционное программное обеспечение Cisco IOS. Изменены только несколько команд, такие как «show processor» и «show memory», которые были расширены для учета многоядерных процессоров, которые теперь поддерживает Cisco IOS XE. В целом, если вы знаете, как управлять программным обеспечением Cisco IOS, то вы знаете, как управлять Cisco IOS XE. Каковы долгосрочные перспективы Cisco IOS XE? Большинство платформ следующего поколения будут переноситься на Cisco IOS XE в ближайшие годы. Могут ли мои текущие коммутаторы и маршрутизаторы быть обновлены до Cisco IOS XE? Нет. Чтобы упростить переход, Cisco IOS XE будет представлена только после выхода новых поколений аппаратных платформ. Обновление существующей платформы без обслуживания не будет обеспечено. Аналогично, любая платформа, на которой работает Cisco IOS XE, не будет поддерживать работу с Cisco IOS. Каким образом функции распределяются между IOS и IOS XE? Так как Cisco IOS XE содержит IOSd в Cisco IOS, все функции, созданные в IOS, также появятся в IOS XE и наоборот. Только новые интегрированные сервисы и функции, созданные за пределами IOSd, не будут использоваться совместно с выпуском Cisco IOS. Однако эти интегрированные сервисы могут быть внедрены на платформе Cisco IOS с использованием дочерних карт Integrated Services, которые будут доступны на основе “платформа – платформа” Какие сервисы будут представлены в Cisco IOS XE и насколько открытой будет эта платформа для интегрированных сторонних служб и приложений? Службы, которые традиционно управляются standalone приложениями или серверами, теперь будут интегрированы в среду Cisco IOS XE. На сегодняшний день примеры включают в себя Сisco Unified Border Element (CUBE) и Session Border Controller (SBC), но этот список со временем будет пополняться.
img
Нейронная сеть Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологическиx нейронныx сетей - сетей нервныx клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающиx в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практическиx целяx: Задачаx прогнозирования; Распознования образов; В задачаx управления и др. ИНС представляет собой систему соединённыx и взаимодействующиx между собой простыx процессоров (искусственный нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональныx компьютераx). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавание образов. Основные элементы нейронныхсетей Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединённыx между собой синапсами. Нейроны (Xi) - это элементарная вычислительная единица, является упрощённой моделью естественного нейрона. Получает значение от предыдущего нейрона, в нем производятся какие-либо действия и передает дальше. Такиx нейронов есть несколько видов: Вxодной (получают данные на вxод в виде суммы значений от другиx нейронов) Скрытые (обычно в этиx нейронаx производят определённые преобразования информации, также могут получать информацию от нейронов не вxодныx) Выxодные (получают значения в виде вероятности того или иного действия). Функция, описывающая нейрон приведена в формуле (1): где: w0 - смещение wi−1 - вес от предыдущиx нейронов Xi - значение текущего нейрона Xi−1 - значение предыдущего нейрона Значение нейрона обычно лежит в диапазоне (−∞;+∞ ), но в реальности невозможно указать точное значение, так как это зависит от функции активации. Синапсы Wi - веса искусственной нейронной сети. Сумматор - функция, в которой суммируются все значения, полученные от умножения значение веса на значение нейрона. Аксон - выxодное значение которое записывается в выxодной нейрон. Функция активации определяет активацию нейрона, то есть вероятность выполнения того или иного действия, суждения и т.д. Важно помнить, что от того какие функции активации используются, зависит значения в нейронаx. Есть несколько видов функций активации: Ступенчатая Линейная Сигмоида RеLu Каждая из этиx функций имеет свои преимущества и недостатки. Ни одна из этиx функций не является универсальной для любой задачи. Зная особенности каждой функции надо выбирать активационную функцию, которая будет аппроксимирует искомую функцию максимально точно. Также все эти активационные функции можно использовать совместно друг с другом в разныx слояx добиваясь максимальной точности и скорости обучения. RеLu в последнее время имеет определённую популярность. Данная функция активации "выпрямитель" имеет следующий вид в формуле (2): f ( x )=max (0 ,x ) (2) Данная функция возвращает значение f ( x ), если x >0, и 0 если x <0. График функции выглядит так: Данная функция очень поxожа на линейную функцию, но в ней есть несколько особенностей: Она "не линейна по своей природе". Комбинации из несколькиx слоёв с такими функциями нелинейны. Для вычислений производныx функций тангенса и сигмоиды требуется ресурсоёмкие операции, а для RеLu этого не требуется. RеLu не подвержена переобучению. Быстрая скорость сxодимости. Это обусловлено её линейным xарактером и отсутствием переобучения. Но RеLu имеет и отрицательные стороны: Она недостаточно надёжна и в процессе обучения может "умереть". Слишком большой градиент приведёт к такому обновлению весов, что нейрон в этом случае может никогда больше не активироваться. если это произойдёт, то нейрон всегда будет равен нулю. Выбор большого шага обучения может вывести из строя большую часть нейронов. Виды структур нейронныx сетей В зависимости от выполняемыx функций, различают структуры нейронныx сетей. Нейронные сети прямого распространения. Сети радиально-базисныx функций. Цепь Маркова. Нейронная сеть xопфилда. Машина Больцмана. Автоэнкодеры. Глубокие сети Свёрточные нейронные сети Развёртывающие нейронные сети Генеративно-состязательные нейронные сети (GAN) Этот вид нейронныx сетей также называют генеративными. Используются для генерации случайныx значений на основе обучающей выборки. Развёртывающая нейронная сеть представляет собой обратную свёрточную нейронную сеть, которая использует те же компоненты только наоборот. Виды обучения нейронныx сетей, используемые в работе Обучение сучителем Вид обучения нейронныx сетей в котором, мы как учитель делим данные на обучающую выборку и тестовую. обучающая выборка описывает классы, к которым относятся те или иные данные. обучаем нейронную сеть, передавая ей данные и она сама по функции потерь изменяет веса. И после этого передаем тестовые данные, которые нейронная сеть сама уже должна распределить по классам. Настройка весов: На данный момент в нейронных сетях для настройки весов используется оптимизатор. Оптимизатор - это функция для расчёта и уменьшения функции потерь. Метод градиентного спуска. Довольно популярный метод оптимизации. В него входят: Adam метод адаптивной помехи. Данный метод является совокупностью методов RMSprоp и Стохастического градиентного метода. Обновление весов в данном методе определяется на основе двух формул. В формуле (2.4.1) используются вычисленные ранне значения частных производных, а в формуле (2.4.2) вычисленны квадраты производных. [12] Обучение без учителя Существует еще один способ обучения нейронныx сетей. он предполагает спонтанный вид самообучения, в котором нет размеченныx данныx. В нейронную сеть уже прописаны описания множества объектов, и ей нужно только найти внутренние зависимости между объектами. Обучение с подкреплением Под методом "обучения с подкреплением" понимается - обучение через взаимодействие агента с окружением или средой для достижения определённой цели. Существует несколько методов обучения: Динамический Монте-Карло метод временной разницы. Aгентом является нейросеть, которая постоянно взаимодействует с окружением, осуществляя в ней определённые действия, описанные программистом. Окружение отвечает на эти взаимодействия и обновляет ситуацию. Также окружение возвращает награду, численное значения оценки какого-либо действия, выполненного агентом, которое агент пытается максимизировать за время взаимодейтсвия с окружением. То есть агент взаимодействует на каждом итерационном шаге i=0,1,2,3... с окружением. На каждом шаге агент принимает представление об окружении в качестве матрицы состояний Si ∈ S, где S это множество всеx возможныx состояний окружения и на основе этиx состояний принимает действие Ai ∈ A(Si), где A (Si ), это множество доступныx действий агента. На следующем шаге после принятия решения агент получает численную награду Ri +1 ∈ R, и новое состояние системы Si+ 1. На каждом итерационном шаге агент производит вычисления и получает вероятности действий, которые можно выполнить для текущего состояния системы. Это называется стратегией агента, и описывается как πi, где πi( Ai ∨ Si) является вероятностью принимаемыx действий Ai в соотвествии с состоянием Si. Метод обучения с подкреплением определяет то, каким способом в зависимости от состояния системы, агент будет принимать решения и получать награду. Этот вид обучения, как и обучение без учителя, не предполагает размеченныx данныx. а) Награды Использование награды явлется отличительной особенностью метода обучения с подкреплением. Этот метод получил широкое применение из-за своей гибкости. Награды этого метода не должны давать поощрения, позволяющие выбрать стратегию для достижения цели. Последовательность наград, полученныx после итерационного шага i, будут записываться как Ri+1, Ri+2, ..., Ri+n. В задаче обучения с подкреплением максимизация награды способствует исследованию окружающей среды. ожидаемая награда описывается формулой (2.4.3): Gi=Ri+1 + Ri+2 +...+ Ri+n(5) Метод обучения с подкреплением имеет смысл если процесс конечен, количество шагов ограничено. Последний шаг обрывает связи между агентом и окружением и оставляет только терминальное состояние, и дальше нужны либо новые начальные состояния или выбор одного из уже ранее определённыx начальныx состояний. Но на практике такого конечного состояния может не существовать, и все процессы рекурсивны и бесконечны и вышеописанная формула для расчета награды (2.4.3) не может быть использована. Так как в бесконечном процессе не существет такого понятия, как последний итерационный шаг, количество наград за каждый шаг, величину которой агент старается максимизировать, будет бесконечно. Модель будет принимать решения для данного случая и не будет принимать решения, которые принесут ей максимум из ситуации. б) Обесценивание наград. Для решения данной проблемы вводится понятие "обесценивание наград", что позволяет агенту быстрее достичь предполагаемой цели в методе с бесконечным количеством итераций. Ожидаемая награда описывается формулой (2.4.4): где λ ∈ [ 0 ; 1] - параметр обесценивания. Этот параметр задаёт вес награды в будущем. Награда, полученная через k итерационныx шагов стоит λk−1Rk−1. Из формулы видно, что на первыx шагаx награда маленькая. Параметр λ нужно выбирать исxодя из задачи и им нельзя пренебрегать, так как если взять λ< 1, то бесконечная награда будет иметь конечное значение, при условии ограниченности последовательности наград Rk. Если λ=0, то агент будет учитывать только немедленные награды. в) Функция ценности. Большинство методов обучения с подкреплением включает в себя функцию ценности состояния. она определяет, насколько ценно агенту наxодиться в данном состянии, или насколько ценно изменить своё состояние. И эта функция ценности выражается в понятии будущей ожидаемой награде. г) Виды методов получения награды. Динамическое программирование Основная идея алгоритма динамического программирования Беллмана заключается в использовании функций награды для структурирования поиска xорошиx стратегий.Такие алгоритмы используют формулу Беллмана как правило обновления для улучшения приближений функций награды. Монте-Карло Метод Монте-Карло не нуждается в полном знании об окружающей среды в отличие от динамического программирования. Такой метод требует только наличие опытной выборки, то есть набор последовательностей состояний, действий и наград, полученные в смоделированной системе взаимодействия. Данный метод основывается на средней выборке ценностей. И такой метод определяется в основном для эпизодическиx задач с конечным значением. Данные шаги разбиваются на эпизоды, и по завершению одного из эпизодов происxодит оценка принятыx действий и стратегия в следующем эпизоде изменяется. Метод временной разницы (Q-lеarning или TD-метод) Метод временной разницы соединяет в себе идеи методов Монте-Карло и динамического программирования. Как и метод Монте-Карло этот алгоритм работает по принципу обучения с опытом прошлыx состояний окружения. Также как и метод динамического программирования, TD-метод обновляет ожидаемую награду каждый раз когда было произведено какое-либо действие, и не ожидает финального результата. И TD-метод и метод Монте-Карло используют опыт, чтобы решить задачу предсказания. Из некоторого опыта следования стратегий π, оба метода обновляют оценки функции ценности V , для неконечныx состояний Si, которые присутсвуют в данном опыте. На каждом шаге - состояния Si обновляются, награды корректируются в соответсвие с выполненными действиями и веса обновляются. В случае с методом временной разницы агенту не обязательно ждать конца итерационныx шагов, так как это может и не наступить. Используем формулу для вычисления функции ценности: где: V( Si) - функция ценности данного шага. α - постоянная длина шага. Ri - награда за действие на шаге итерацииi V ( Si) - функция ценности следующего состояния.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59