По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
Предыдущий материал из цикла про ARP в IPv4. Ждет вас по ссылке.
Как хост может узнать, следует ли пытаться отправить пакет хосту через сегмент, к которому он подключен, или отправить пакет на маршрутизатор для дальнейшей обработки? Если хост должен отправлять пакеты на маршрутизатор для дальнейшей обработки, как он может узнать, на какой маршрутизатор (если их несколько) отправлять трафик? Эти две проблемы вместе составляют проблему шлюза по умолчанию.
Для IPv4 проблему довольно легко решить, используя префикс и длину префикса. Рисунок ниже демонстрирует нам это.
Реализации IPv4 предполагают, что любой хост в пределах одной подсети IPv4 должен быть физически подключен к одному проводу. Как реализация может определить разницу? Маска подсети - это еще одна форма длины префикса, которая указывает, где заканчивается сетевой адрес и начинается адрес хоста. В этом случае предположим, что длина префикса равна 24 битам, или сетевой адрес равен /24. 24 указывает вам, сколько битов задано в маске подсети: 24 bits = 11111111.11111111.11111111.0000000
Поскольку в IPv4 используется десятичная запись маски, это также можно записать как 255.255.255.0. Чтобы определить, находится ли C на том же проводе, что и A, A будет:
Логическое умножение маски подсети с адресом локального интерфейса
Логическое умножение маски подсети с адресом назначения
Сравните два результата; если они совпадают, целевой хост находится на том же канале связи, что и локальный интерфейс
На рисунке ниже это продемонстрировано.
На рисунке выше показано четыре IPv4-адреса; предположим, что A должен отправлять пакеты в C, D и E. Если A знает, что длина префикса локального сегмента составляет 24 бита либо с помощью ручной настройки, либо с помощью DHCPv4, то он может просто посмотреть на 24 наиболее значимых бита каждого адреса, сравнить его с 24 наиболее значимыми битами своего собственного адреса и определить, находится ли пункт назначения на сегменте или нет. Двадцать четыре бита IPv4-адреса создают хороший разрыв между третьей и четвертой секциями адреса (каждая секция IPv4-адреса представляет собой 8 бит адресного пространства, в общей сложности 32 бита адресного пространства).
Любые два адреса с такими же левыми тремя секциями, что и у A, называемые сетевым адресом, находятся в одном сегменте; любой адрес, которого нет в сегменте. В этом случае сетевой адрес для A и C совпадает, поэтому A будет считать, что C находится в одном сегменте, и, следовательно, будет отправлять пакеты C напрямую, а не отправлять их на маршрутизатор. Для любого пункта назначения, который A считает вне сегмента, он будет отправлять пакеты на IPv4-адрес конечного пункта назначения, но на MAC-адрес шлюза по умолчанию. Это означает, что маршрутизатор, выступающий в качестве шлюза по умолчанию, примет пакет и переключит его на основе IPv4-адреса назначения. Как выбирается шлюз по умолчанию? Он либо настраивается вручную, либо включается в параметр DHCPv4.
А что насчет D? Поскольку сетевые части адресов не совпадают, A будет считать, что D находится вне сегмента. В этом случае A отправит любой трафик для D на свой шлюз по умолчанию, которым является B. Когда B получит эти пакеты, он поймет, что A и D достижимы через один и тот же интерфейс (на основе своей таблицы маршрутизации), поэтому он будет отправлять ICMP-перенаправление на A, говоря ему, что нужно отправлять трафик на D напрямую, а не через B.
IPv6 представляет собой более сложный набор проблем, которые необходимо решить при выборе шлюза по умолчанию, потому что IPv6 предполагает, что одно устройство может иметь много адресов IPv6, назначенных конкретному интерфейсу. Рисунок ниже демонстрирует это.
На рисунке выше предположим, что администратор сети настроил следующие политики:
Ни один хост не может подключаться к A, если у него нет адреса в диапазоне адресов 2001: db8: 3e8: 110 ::/64.
Ни один хост не может подключиться к D, если у него нет адреса в диапазоне адресов 2001: db8: 3e8: 112 ::/64.
Примечание: В реальном мире вы никогда не построили бы такую политику; это надуманная ситуация, чтобы проиллюстрировать проблему, поставленную в сети минимального размера. Гораздо более реальной проблемой такого же типа была бы одноадресная переадресация обратного пути (uRPF).
Чтобы эти политики работали, администратор назначил 110::3 и 112::12 хосту C и 111::120 хосту F. Это может показаться странным, но совершенно законно для одного сегмента иметь несколько подсетей IPv6, назначенных в IPv6; также совершенно законно иметь одно устройство с несколькими адресами. На самом деле, в IPv6 существует множество ситуаций, когда одному устройству может быть назначен диапазон адресов.
Однако с точки зрения длины префикса нет двух адресов, назначенных C или F, в одной подсети. Из-за этого IPv6 не полагается на длину префикса, чтобы определить, что находится в сегменте, а что нет. Вместо этого реализации IPv6 ведут таблицу всех подключенных хостов, используя запросы соседей, чтобы определить, что находится в сегменте, а что нет. Когда хост хочет отправить трафик из локального сегмента, он отправляет трафик на один из маршрутизаторов, о котором он узнал из объявлений маршрутизатора. Если маршрутизатор получает пакет, к которому, как он знает, другой маршрутизатор в сегменте имеет лучший маршрут (поскольку у маршрутизаторов есть таблицы маршрутизации, которые говорят им, какой путь выбрать к какому-либо конкретному месту назначения), маршрутизатор отправит сообщение перенаправления ICMPv6, сообщающее хосту использовать какой-либо другой маршрутизатор первого перехода для достижения пункта назначения.
В следующей статьей мы поговорим про пакетную коммутацию.
Электронная почта является неотъемлемой частью бизнес-процесса любой компании, независимо от того, хотите ли вы взаимодействовать со своими сотрудниками, клиентами или потенциальными клиентами.
Ваша электронная почта - это профессиональный способ представить продукцию и услуги вашего бренда, уведомить клиентов о предложениях и сделках. Она также может содержать конфиденциальную информацию, такую как реквизиты банковского счёта, номера кредитных карт, данные коммерческих переговоров и многое другое.
Учитывая вышенаписанное, вы не захотите рисковать потерей информации о вашей электронной почте. Тем не менее, электронная почта является первой мишенью для киберпреступников, благодаря которой получат доступ к конфиденциальным данным вашей компании с помощью фишинговых атак и спама.
Фишинговые кампании становятся всё более изощрёнными и масштабными. Такие атаки являются одной из основных причин инцидентов, связанных с безопасностью и утечкой данных. В отчёте компании Verizon говорится, что почти треть всех утечек данных в 2019 году была связана с фишингом.
Эти кибератаки используют замаскированные электронные письма в качестве инструмента для того, чтобы обманом заставить получателей не думать о том, что данные сообщения является опасными для них. Например, сообщение может содержать запрос, связанный с их банковскими реквизитами, щелчком мыши, чтобы загрузить вложение от их компании, навязанной срочности, и многое другое.
Какое влияние оказывают фишинговые махинации на бизнес?
Предприятия по всему миру несут огромные потери с точки зрения денег, репутации и многого другого. Даже такие крупные компании, как Facebook и Google с безупречными патчами безопасности, были атакованы киберпреступниками и потеряли миллионы долларов.
Мотивом таких афёр является не только кража денег, но и нечто еще более важное - информация.
Давайте выясним, каковы тяжёлые последствия таких атак для бизнеса.
Ущерб репутации
Основа вашего бизнеса строится на доверии между вами и вашими клиентами. Они доверяют вам свою информацию. Но когда происходит фишинговое мошенничество, все ваши данные, включая данные вашего бренда и клиентов раскрываются.
Следовательно, это подрывает их доверие к вашей компании. Это влияет на восприятие вашего бренда в глазах ваших клиентов, партнеров и даже сотрудников. Следовательно, стоимость вашего бренда снижается, как и ваш доход.
Штрафы, установленные законодательством
Регулирующие органы могут взимать серьёзные денежные штрафы за фишинговые атаки, подвергающие риску данные ваших клиентов и сотрудников, в случае нарушения ими стандарта PCI или HIPAA.
В таких случаях организации понесут миллионы расходов на выплату компенсаций клиентам и сотрудникам, чьи данные были украдены. В отчете говорится, что в период с 2016 по 2019 год бизнес потерял 26 миллиардов долларов США из-за фишинговых атак по всему миру.
Потеря клиентов
Несоблюдение конфиденциальности данных существенно влияют на потребителей и заставляют их понервничать. Они начинают искать другие продукты или услуги, которые им кажутся более безопасными. Таким образом, в дополнение к денежным потерям, организация-жертва теряет большое количество клиентов.
Теперь они снова должны начать строить эту доверительную связь, которая оказалась еще более жесткой, чем раньше. Точно так же это сказывается и на доверии ваших инвесторов, снижая стоимость вашей компании. В 2018 году, когда Facebook столкнулся с утечкой данных, его оценочная стоимость сократилась на $36 млрд.
Утрата интеллектуальной собственности
Есть еще кое-что - потеря интеллектуальной собственности также губительна.
Онлайн-мошенничество и фишинговые атаки включают в себя множество промышленных секретов, списков клиентов, ценных исследований, аналитических данных в области технологий, патентов или дизайна, и многое другое. Такая конфиденциальная информация, если она попадёт в чужие руки, может серьезно повлиять на компанию во многих отношениях.
Так что же вы можете с этим поделать?
Есть несколько вариантов для предотвращения фишинговых атак и других онлайн-угроз. Одним из способов защиты электронной почты является использование достойного программного обеспечения для защиты электронной почты. На самом деле, первой линией защиты в вашей компании должно быть ПО для защиты электронной почты. Оно может защитить вашу электронную почту от хакеров, вирусов и спама, позволяя при этом вести бизнес без страха.
Давайте рассмотрим следующее программное обеспечение, которое поможет защитить электронную почту вашей организации.
Sophos
Sophos - это интеллектуальная программа для защиты электронной почты, созданная на высоком профессиональном уровне и ориентированная на онлайн-угрозы нового поколения. Используя искусственный интеллект, она может обеспечить прогнозируемую безопасность для защиты электронной почты.
В sandboxing электронной почты Sophos применяется удостоенная наград технология Intercept X, которая представляет собой нейронную сеть с глубоким анализом данных. Она способна блокировать нежелательные приложения и вредоносные программы нулевого дня. Используя ультрасовременную технологию борьбы с вредоносными программами и поведенческий анализ, Sophos может остановить атаки с применением загрузочных записей и даже новейшие программы-вымогатели.
Sophos предлагает защиту URL-адресов по Time-of-click, которая может проверить репутацию сайта по полученным ссылкам на электронную почту перед доставкой. Таким образом, она блокирует скрытые атаки, что является уникальной особенностью, которую предлагает данное программное обеспечение.
Она также предотвращает атаку фишинг - мошенников, защищая вас от фальшивых электронных писем с помощью комбинации DMARC, DKIM и SPF-аутентификации, аналогичного доменного анализа, отображения имени и проверки аномальных заголовков электронных писем. Программное обеспечение помещает подозрительные сообщения в карантин, блокирует и тегирует их предупреждением. Оно развёртывает свои фильтры репутации IP, антивирусные, антиспамовые и почтовые фильтры для перехвата онлайн-угроз.
Sophos интегрируется с "облачной" консолью Sophos Central, что позволяет управлять защитой от угроз и быстрее реагировать на них. Sophos Endpoint Protection автоматически распознает и очищает зараженные компьютеры.
Используя шифрование электронной почты и сложную систему защиты от утечек данных, Sophos предотвращает потерю данных и позволяет полностью контролировать их. Программа быстро сканирует сообщения и вложения защищая вашу электронную почту с помощью кнопки расширения O365. Sophos эффективно работает с различными видами деловой почты и может легко интегрироваться с G Suite, Office 365, Exchange 2003+ и др.
Проконсультируем и рассчитаем проект на базе Sophos
Barracuda
Защитите свою электронную почту, данные и пользователей с помощью Barracuda Essentials, остановив такие современные угрозы, как вымогательство и "spear-phishing", а также масштабные угрозы, включая спам и вредоносные программы. Это защищенное от взлома средство архивирования соответствует требованиям, касающимся хранения электронной почты.
С помощью "Cloud" (облачного) резервного копирования вы можете защитить свои файлы от удаления или повреждения и восстановить каждый из них без проблем. Его надёжная технология шифрования и предотвращения утечек обеспечивает абсолютную безопасность ваших конфиденциальных данных. Входящие фильтры обнаруживают и обеззараживают каждое письмо перед его доставкой для защиты от угроз.
В Barracuda используются такие технологии, как сканирование на вирусы, анализ в реальном времени, оценка спама, проверка репутации, предотвращение ссылок на URL-адреса и т.д., что обеспечивает наилучшую защиту. Круглосуточный глобальный операционный центр по борьбе с угрозами - Barracuda Central постоянно отслеживает новые уязвимости и внедряет технологии фильтрации.
Advanced Threat Protection – это облачный сервис Barracuda для защиты от вредоносных программ, атак "нулевого дня" и других угроз. В нём используются многоуровневые аналитические модули, такие как статический анализ, поведенческий анализ и sandboxing, имитирующий работу процессора, для обнаружения уклончивых и неизвестных угроз.
Исходящие фильтры блокируют исходящие из сети атаки для защиты конфиденциальных данных клиентов, сотрудников и партнеров. Превосходное шифрование электронной почты обеспечивает безопасность номеров кредитных карт, данных HIPAA, учётных данных социального страхования и другой конфиденциальной информации.
Оставайтесь на связи всё время, даже во время потери подключения или отключения серверов, поскольку функция Email Continuity Barracuda позволяет использовать экстренный почтовый ящик. Это служба Incident Response, и Forensics предоставляет информацию об угрозах, чтобы администраторы могли предупредить пользователей об удалении вредоносных сообщений электронной почты.
Avanan
Avanan может эффективно блокировать угрозы до того, как ваш почтовый ящик получит их, и прекрасно работает с уже существующей системой безопасности. Он может обеспечить полную защиту как для "облачной" электронной почты, так и для Collaboration систем.
Он просканирует угрозы только после того, как существующая на вашем компьютере система безопасности завершит сканирование. Avanan предлагает высокоуровневую защиту от взлома корпоративной электронной почты, несанкционированного доступа к учетным записям и внутренних угроз.
Искусственный интеллект позволяет Avanan учиться на сложных взаимоотношениях между шаблонами коммуникаций, электронной почтой и сотрудниками, для создания профиля угрозы. Таким образом, программное обеспечение блокирует онлайн-угрозы, касающиеся деятельности каждой организации в отдельности.
При использовании этого программного обеспечения не вносится никаких изменений в MX - запись, что значит хакеры не смогут определить, какую систему безопасности электронной почты вы используете. Когда речь заходит о производительности, это позволяет вам наслаждаться бесперебойной работой с "облачными" приложениями. Avanan также может перехватить угрозы, связанные с "облачными" приложениями, включая Google Drive, Teams и OneDrive.
MailChannels
Существует два типа продуктов безопасности электронной почты, включенных в MailChannels - фильтрация исходящей почты и фильтрация входящей почты.
Фильтрация исходящей почты в MailChannels позволяет сканировать и отправлять электронные письма, а затем предотвращать добавления их IP-адресов в чёрные списки, обеспечивая при этом лучшую доставку электронной почты.
Это облачный SMTP ретранслятор, который может выявлять и блокировать спамеров. Используя его, вы можете устранить проблемы с доставкой электронной почты из-за чёрного списка IP-адресов, и он автоматически закроет скомпрометированные скрипты и аккаунты для лучшей безопасности. MailChannels оснащен технологией обнаружения фишинга и спама мирового класса, уведомляет о выявлении спама, предлагает поддержку нескольких паролей, обеспечивает поиск логов, позволяет использовать различных консольных пользователей, а также даёт представление об общем количестве отправленных писем.
Фильтрация входящих сообщений MailChannels позволяет защитить почтовый ящик от фишинга, спама, вредоносных программ и других онлайн-угроз. Это - также "облачный" спам-фильтр который предлагает простую интеграцию с помощью cPanel и многоуровневую защиту. MailChannels имеет новейшие стандарты безопасности, такие как SSL/TLS, DMARC, DKIM, SPF и другие. Вы можете напрямую блокировать входящие сообщения, используя опцию «Quarantine Digest», маркировать спам и получать подробные журналы логирования. MailChannels использует простой, интуитивно понятный и мощный пользовательский интерфейс, созданный с помощью современных технологий, чтобы вы могли эффективно управлять контактами. Работая в рамках различных облачных систем, он обеспечивает 99,99% безотказной работы минимизируя при этом количество сбоев.
Mimecast
Облачная система безопасности Mimecast защищает вашу компанию, клиентов и сотрудников, защищая их от входящего вредоносного ПО, спама, spear-phishing, атак "нулевого дня" и многого другого. Она использует инновационные технологии, приложения и политики для идентификации угроз и их блокирования до того, как они проникнут в ваш почтовый ящик. Mimecast предлагает основанную на правилах безопасность, которая может быть интегрирована с Secure Email Gateway. Система включает DLP, управление содержимым и сквозное шифрование с помощью Mimecast Secure Messaging. А также проверяет содержание URL-адресов веб-сайтов при щелчке по любой ссылке для защиты ваших данных.
Программное обеспечение обнаруживает все вложения, применяя аналитические методы, sandboxing, легко настраиваемые подходы для блокирования любых возможных угроз. Для Вашей безопасности в ПО встроена защита от шпионских электронных писем, которые выдают себя за других пользователей.
Целью обучения Mimecast является помощь людям в снижении онлайн-рисков, связанных с ошибками человека. Надежная система безопасности может контролировать исходящую электронную почту, обеспечивая 360-градусную защиту электронной почты. Для снижения риска, связанного с входящей электронной почтой, программное обеспечение приостанавливает спуфинг домена, чтобы защитить вашу компанию с помощью инструмента DMARC Analyzer.
Mimecast также использует Brand Exploit Protect для нейтрализации подражания вашему бренду в Интернете, чтобы защитить собственную репутацию.
INKY
Чтобы защитить ваш бизнес от фишинговых атак, компания INKY блокирует онлайн-угрозы различного рода. В этом ПО для защиты электронной почты используются специальные средства распознавания доменов и машинного обучения, позволяющие выявлять и блокировать фишинговые сообщения электронной почты, способные проникать даже через устаревшие почтовые программы.
Если вы используете G Suite, Office 365 или Exchange, используйте INKY и защитите свою электронную почту.
При обнаружении подозрительных электронных писем программа автоматически поднимет предупреждающие баннеры и отразит их прямо в Вашем электронном письме. Таким образом, она помогает понять, как выглядят такие письма, и вы можете игнорировать подобные письма в будущем, не отвечая на них.
Развертывание программы INKY на основе облачных технологий не требует усилий. Вы также можете легко и быстро выполнить интеграцию с Office 365 в течение нескольких минут. INKY отображает удобные для пользователя предупреждения - safe/malicious/unusual, чтобы вы могли понять природу сообщений электронной почты и способы безопасной работы с ними. Использовать программное обеспечение очень легко, а администрирование с помощью приборной панели также очень просто и удобно.
INKY дает вам лучшую визуализацию вашей электронной почты. Вы даже можете отслеживать, сколько спама или фишинговых писем вы получили, и как INKY разумно их заблокировала. Еще одной впечатляющей функцией является возможность отчитаться о конкретном электронном письме одним щелчком с помощью смартфона, ПК или планшета.
Бонусные баллы
Помимо использования вышеуказанных брандмауэров безопасности электронной почты, вы также можете воспользоваться некоторыми советами, чтобы оставаться в безопасности и получать меньше спама.
Настройте как минимум два адреса электронной почты - приватный и общедоступный. Используйте приватную электронную почту для личной переписки и сделайте ее адрес немного сложным для атак злоумышленников.
Никогда не отвечайте на нежелательные письма.
Не нажимайте кнопку "отписаться". Это может быть попытка получить ваш активный адрес электронной почты, а также увеличить количество спамовых писем.
Используйте обновленные версии веб-браузера.
Используйте антивирус или анти-спам фильтры.
Поддерживайте ваше клиентское приложение, такое как Adobe Reader и Microsoft Office, полностью исправным.
Разверните безопасную анти-спуфинговую технологию.
Продолжайте изучать тенденции в области кибербезопасности и повышать квалификацию своих сотрудников.
Заключение
Электронные письма являются профессиональным способом взаимодействия с клиентами и сотрудниками и могут содержать определенную информацию, которую вы никогда не захотите потерять. Но не волнуйтесь; есть способ защитить их. Вы не можете контролировать киберпреступников, но вы можете контролировать фишинговые атаки, спам, вредоносные программы и другие онлайн-угрозы. Используйте вышеупомянутые решения для обеспечения безопасности электронной почты, чтобы оставаться защищёнными.