По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Возможность эксплуатации уязвимости OpenSLP может быть устранена при помощи решения CVE-2019-5544, если следовать шагам, описанным в разделе решения в данной статье.
Предупреждение: Данное обходное решение применимо только для ESXi. Не используйте это временное решение c другими программами VMware.
Техническое влияние: С данным решением клиенты CIM, которые применяют SLP протокол для поиска сервисов через порт 427, не смогут подключиться к программе.
Решение
Для реализации данного решения для CVE-2019-5544 соблюдайте следующие шаги:
Остановите протокол обнаружения сервисов на ESXi хосте с помощью данной команды:
/etc/init.d/slpd stop
Протокол обнаружения сервисов может быть остановлен только когда сервис не используется. Используйте следующие команды для просмотра рабочего состояния протокола обнаружения сервиса Deamon:
esxcli system slp stats get
Для отключения сервиса SLP выполните следующую команду:
esxcli network firewall ruleset set -r CIMSLP -e 0
Чтобы внести это изменение, сохранитесь перед перезагрузкой:
chkconfig slpd off
Проверьте, чтобы сохранилось:
chkconfig --list | grep slpd
output: slpd off
Для того, чтобы удалить обходное решение CVE-2019-5544, выполните следующие шаги:
Чтобы включить набор правил сервиса SLP, выполните следующую команду:
esxcli network firewall ruleset set -r CIMSLP -e 1
Для изменения текущей информации о запуске сервиса slpd выполните следующую команду:
chkconfig slpd on
Введите следующую команду, чтобы проверить изменения после предыдущего шага:
chkconfig --list | grep slpd
output: slpd on
Введите следующую команду для того ,чтобы включить SLP:
/etc/init.d/slpd start
Деактивируйте и разблокируйте агента CIM
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.
Привет мир! Вы наверняка слышали аббревиатуру - VPN, и возможно даже пользовались этим. А знаете ли что это вообще такое и как это работает? Ну да, как то так... Но лучше - давайте разбираться!
Видеопособие
VPN расшифровывается как Virtual Private Network, или по русски Виртуальная частная сеть. В названии отражена суть этой технологии - она позволяет установить виртуальное соединение, которое называют туннелем, между вашим устройством, или даже целой сетью и другим удаленным устройством, или же - другой удаленной сетью.
Что значит виртуальное? Это значит что несмотря на то, что ваши данные будут также передаваться в публичную сеть, как правило Интернет, между вами и второй стороной будет образован защищенный виртуальный туннель, и вы окажетесь в одной сети, даже несмотря на то, что вас могут разделять тысячи километров.
VPN часто спасает, например, в случае удаленной работы, когда сотрудник, находясь вне офиса может подключаться к необходимым ресурсам в офисной сети, как если бы он находился там и сидел бы за своим рабочим местом. Или когда необходимо объединить сети, которые территориально располагаются в разных городах в одну большую сеть с единым адресным пространством!
Типы VPN
Глобально, не обращая внимания на различные протоколы, можно обозначить два типа VPN соединения: Site-to-Site и Remote Access.
Соединение Site-to-Site - это когда с пограничного маршрутизатора или межсетевого экрана, которые называют VPN шлюзом, строится туннель до такого же оборудования, стоящего в другом месте. Таким образом, сотрудники в сети, находящейся за одним VPN-шлюзом получают доступ к ресурсам, находящимся в сети за другим шлюзом через тот самый туннель и в этом случае по туннелю гоняет трафик всех и всего, что находится в этих сетях.
Remote Access, в свою очередь, это построение туннеля только с вашего индивидуального устройства, компьютера, ноутбука, айфона, планшета, например, до определенного VPN-сервера, и как раз такой способ чаще всего и используется для обхода блокировок и каких-нибудь темных дел. Ведь при таком подключении - реальный IP-адрес Вашего устройства будет изменен, а вместо него Вы получите адрес от VPN-сервера. И если Вы находясь где нибудь под Смоленском построите туннель с сервером, который живет на Сейшелах, то в Интернете Ваша геолокация молниеносно изменится. Именно поэтому так сложно определить реальное местоположение из которого осуществлялась кибератака. Злоумышленники никогда не светят свой реальный IP, чтобы к ним раньше времени не пришли из правоохранительных органов. Но не обольщайтесь - сегодня способов определения даже "заVPNненного" девайса более чем достаточно.
Отличаются эти два типа тем, что для Remote Access VPN требуется клиент или расширение для веб-браузера, чтобы можно было на чем-то приземлить туннель, а в случае site-to-site, всё происходит на уровне маршрутизации и все компьютеры, телефоны и прочая инфраструктура могут слать трафик в туннель без всяких дополнительных ухищрений.
Как VPN защищает подключение?
Защита заключается в том, что вся передаваемая информация по VPN туннелю шифруется тем или иным алгоритмом шифрования, и за счет этого, злоумышленники или другие неавторизованные личности не могут получить доступ к информации для ее прочтения или модификации.
Существует множество алгоритмов шифрования, но все они делятся на симметричные и асиметричные. Симметричное шифрование использует один и тот же ключ и для зашифровывания, и для расшифровывания. Пример такого алгоритма - AES (Advanced Encryption Standard).
Асимметричное шифрование использует два разных ключа: один для зашифровывания, который также называется открытым, другой для расшифровывания - он называется закрытым. Пример такого алгоритма шифрования - RSA.
Кстати, оба типа алгоритмов могут быть криптостойкими, то есть устойчивыми ко взлому и некриптостойкими. Как пример некриптостойкого алгоритма можно привести DES (Data Encryption Standard), длина ключа которого составляет всего 56 бит, за счет этого сегодня его можно взломать с использованием ну оооочень простых современных компьютеров. И противоположный ему - AES256, у которого длина ключа составляет, как можно догадаться, 256 бит. Перебор всех возможных комбинаций для такой длинны ключа занимает астрономически долгое время, поэтому AES не взломан и по сей день.
Как VPN помогает обходить блокировки?
Что если нужно добавить партнера по бизнесу из другой страны в LinkedIn, но он заблокирован у Вас? Тут поможет VPN, который создает защищенное соединение с VPN сервером, который может находится в другой стране, в которой доступ до нужного ресурса не ограничен, а затем оттуда к самому ресурсу. Погодите, а тогда в чем отличие VPN от прокси?
В зависимости от выполняемой задачи, существует много прокси-серверов, но в контексте этой статьи, прокси сервер - это посредник между пользователем и целевым ресурсом, который может быть заблокирован. Этот сервер тоже может находиться на другом континенте и соответственно иметь доступ туда, куда не имеем мы.
В случае с прокси - Вы просто указываете в своём браузере или другом клиенте адрес прокси сервера, порой с логином и паролем.
При этом виртуальный шифрованный туннель, как в случае с VPN, между Вами не строится, прокси сервер просто передаёт запросы от вас к другим ресурсам и пересылает ответы от них вам.
Помните, что при подключении к любому ВПН или прокси серверу, его администратор может увидеть к каким сайтам вы пробуете получить доступ и какую информацию передаете даже несмотря на то, что она может быть зашифрована.
Поэтому - просто будьте осторожны. Не подключайтесь к серверам и сервисам, которым не доверяете и не используйте VPN и прокси для противозаконных действий, ведь эти технологии разрабатывались совсем не для этого.