По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Дорогой читатель! В поисках полезной автоматизации и кастомизации своего Asterisk продвинутые администраторы прибегают к использованию различных скриптов. Это может быть PHP, Perl C, Pascal или Shell. Для использования скриптов, написанных на одном из перечисленных языков программирования в диалплане Asterisk используется AGI (Asterisk Gateway Interface) – о нем и поговорим.
Как это работает?
AGI - это прослойка между скриптом и диалпланом (планом набора) в Asterisk. В скрипт мы можем передавать различные переменные, а можем получать какие - то значения из скрипта. Когда Asterisk инициирует запуск скрипта через AGI, он передает в него набор переменных. Все переменные обладают префиксом agi_:
Переменная
Описание
Пример
agi_request
Имя файла исполняемого скрипта
trunk.php
agi_channel
Канал, инициирующий звонок
Local/89123456789@from-internal-00000002;2
agi_language
Языковой код
en
agi_type
Тип канала, инициирующий вызов
Local
agi_uniqueid
Уникальный идентификатор звонка
1497364935.15
agi_version
Версия Asterisk
13.10.0
agi_callerid
Номер звонящего (CID Number)
89123456789
agi_calleridname
Имя звонящего (CID Name)
89123456789
agi_dnid
Набранный номер
unknown
agi_context
Контекст обработки вызова
macro-dialout-trunk
Как вызвать AGI в диалплане?
Вызвать AGI скрипт очень просто: предварительно, загрузите скрипт в директорию /var/lib/asterisk/agi-bin/. После этого, скрипту необходимо дать права и собственника. Предположим, наш скрипт называется trunk.php:
chmod 755 /var/lib/asterisk/agi-bin/trunk.php
chown asterisk:asterisk /var/lib/asterisk/agi-bin/trunk.php
Теперь, чтобы скрипт был вызван в диалплане, просто добавьте следующую конструкцию:
exten => 1333,n,AGI(trunk.php)
Просто, не правда ли? А если мы хотим передать переменную в скрипт? Просто добавьте ее после запятой:
exten => 1333,n,AGI(trunk.php, ${CALLERID(number)})
А как же написать скрипт?
Теперь к самому скрипту – напишем его на PHP. Пусть нам нужно отправлять письмо с номером звонящего. Выглядеть скрипт будет так:
#!/usr/bin/php -q
<?php
require('phpagi.php');
$agi = new AGI(); //подключаем файл phpagi.php – 1 и 2 строки обязательны в любом скрипте
$cid = $agi->request['agi_callerid']; // берем из AGI номер звонящего
mail("info@merionet.ru", 'Привет!', 'Вот и номер звонящего:', $cid); //отправляем в письме
Вот и все. Нам будет приходить на почту письмо с номером звонящего – прокачав данный функционал можно отслеживать пропущенные вызовы, например.
Привет! В предыдущей статье, посвященной основам WLAN, вы узнали о беспроводных клиентах, формирующих ассоциации с беспроводными точками доступа (AP) и передающих данные по Wi-Fi. В сегодняшней статье мы рассмотрим анатомию защищенного соединения в беспроводных сетях.
Основы защищенного соединения в беспроводных сетях.
Все клиенты и точки доступа, которые соответствуют стандарту 802.11, могут сосуществовать на одном канале. Однако не всем устройствам, поддерживающим стандарт 802.11, можно доверять. Нужно понимать, что данные передаются не как в проводной сети, то есть непосредственно от отправителя к получателю, а от приемника до ближайшей точки доступа, располагаемой в зоне досягаемости.
Рассмотрим случай, изображенный на рисунке ниже. Беспроводной клиент соединяется с каким-либо удаленным объектом с использованием зашифрованного пароля. В сети так же присутствуют два не доверенных пользователя. Они находятся в пределах диапазона сигнала клиента и могут легко узнать пароль клиента, перехватив данные, отправленные по каналу. Особенности беспроводной связи позволяют легко перехватывать пересылаемые пакеты злоумышленниками.
Если данные передаются по беспроводным каналам, как их можно защитить от перехвата и взлома? В стандарте 802.11 предусмотрены механизмы безопасности, которые используются для обеспечения доверия, конфиденциальности и целостности беспроводной сети. Далее более подробно разберем методы беспроводной безопасности.
Аутентификация.
Для того чтобы начать использовать беспроводную сеть для передачи данных, клиенты сначала должны обнаружить базовый набор услуг (BSS), а затем запросить разрешение на подключение. После чего клиенты должны пройти процедуру аутентификации. Зачем это делать? Предположим, что ваша беспроводная сеть позволяет подключиться к корпоративным ресурсам, располагающим конфиденциальной информацией. В этом случае доступ должен предоставляться только тем устройствам, которые считаются надежными и доверенными. Гостевым пользователям, если они вообще разрешены, разрешается подключиться к другой гостевой WLAN, где они могут получить доступ к не конфиденциальным или общедоступным ресурсам. Не доверенным клиентам, вообще рекомендуется запретить доступ. В конце концов, они не связаны с корпоративной сетью и, скорее всего, будут неизвестными устройствами, которые окажутся в пределах досягаемости вашей сети.
Чтобы контролировать доступ, WLAN могут аутентифицировать клиентские устройства, прежде чем им будет разрешено подключение. Потенциальные клиенты должны идентифицировать себя, предоставив информацию учетных данных для точки доступа. На рисунке ниже показан основной процесс аутентификации клиента.
Существует много методов аутентификации по «воздуху». Есть методы, которые требуют ввода только кодового слова, которое является общим для всех доверенных клиентов и AP. Кодовое слово хранится на клиентском устройстве и при необходимости передается непосредственно в точку доступа. Что произойдет, если устройство будет утеряно или похищено? Скорее всего, любой пользователь, владеющий данным устройством, сможет аутентифицироваться в сети. Другие, более строгие методы аутентификации требуют взаимодействия с корпоративной базой данных пользователей. В таких случаях конечный пользователь должен ввести действительное имя пользователя и пароль.
В обычной жизни, при подключении к любой беспроводной сети, мы неявно доверяем ближайшей точке доступа проверку подлинности нашего устройства. Например, если вы на работе, используя устройство с беспроводной связью, найдете WI-Fi, скорее всего, подключитесь к ней без колебаний. Это утверждение верно для беспроводных сетей в аэропорту, торговом центре, или дома - вы думаете, что точка доступа, которая раздает SSID, будет принадлежать и управляться организацией, в которой вы находитесь. Но как вы можете быть уверены в этом?
Как правило, единственная информация, которой вы владеете- это SSID транслируемый в эфир точкой доступа. Если SSID знаком, вы, скорее всего, подключитесь к ней. Возможно, ваше устройство настроено на автоматическое подключение к знакомому SSID, так что оно подключается автоматически. В любом случае, есть вероятность невольно подключиться к тому же SSID, даже если он рассылается злоумышленником.
Некоторые атаки, организованные злоумышленником, осуществляются посредством подмены точки доступа. «Поддельная» точка доступа, аналогично настоящей, так же рассылает и принимает запросы, и затем осуществляет ассоциацию клиентов с АР. Как только клиент подключается к «поддельной» AP, злоумышленник может легко перехватить все данные передаваемые от клиента к центральному узлу. Подменная точка доступа может также отправлять поддельные фреймы управления, которые деактивируют подключенных клиентов, для нарушения нормального функционирования сети.
Чтобы предотвратить этот тип атаки, называемой «man-in-the-middle», клиент должен сначала идентифицировать точку доступа, и только потом подключиться, используя логин и пароль (пройти аутентификацию). На рисунке ниже показан простой пример данного защищенного подключения. Также, клиент, получая пакеты управления, должен быть уверен, что они отправлены с проверенной и доверенной точки доступа.
Конфиденциальность сообщений.
Предположим, что клиент изображенный на рисунке 3, должен пройти аутентификацию перед подключением к беспроводной сети. Клиент должен идентифицировать точку доступа и её фреймы управления для подключения перед аутентификацией себя на устройстве. Отношения клиента с точкой доступа могли бы быть более доверительными, но передача данных по каналу все еще подвергается опасности быть перехваченной.
Чтобы защитить конфиденциальность данных в беспроводной сети, данные должны быть зашифрованы. Это возможно кодированием полезной нагрузки данных в каждом фрейме, пересылаемым по WI-Fi, непосредственно перед отправкой, а затем декодирования ее по мере поступления. Идея заключается в использование единого метода шифрования/дешифрования как на передатчике, так и на приемнике, чтобы данные могли быть успешно зашифрованы и расшифрованы.
В беспроводных сетях каждый WLAN может поддерживать только одну схему аутентификации и шифрования, поэтому все клиенты должны использовать один и тот же метод шифрования при подключении. Вы можете предположить, что наличие одного общего метода шифрования позволит любому клиенту сети перехватывать пакеты других клиентов. Это не так, потому что точка доступа при подключении к клиенту высылает специальный ключ шифрования. Это уникальный ключ, который может использовать только один клиент. Таким образом точка доступа рассылает каждому клиенту свой уникальный ключ. В идеале точка доступа и клиент- это те два устройства, которые имеют общие ключи шифрования для взаимодействия. Другие устройства не могут использовать чужой ключ для подключения. На рисунке ниже конфиденциальная информация о пароле клиента была зашифрована перед передачей. Только точка доступа может успешно расшифровать его перед отправкой в проводную сеть, в то время как другие беспроводные устройства не могут.
Точка доступа также поддерживает «групповой ключ» (group key), когда ей необходимо отправить зашифрованные данные всем клиентам ячейки одновременно. Каждый из подключенных клиентов использует один и тот же групповой ключ для расшифровки данных.
Целостность сообщения
Шифрование данных позволяет скрыть содержимое от просмотра, при их пересылке по общедоступной или ненадежной сети. Предполагаемый получатель должен быть в состоянии расшифровать сообщение и восстановить исходное содержимое, но что, если кто-то сумел изменить содержимое по пути? Получатель не сможет определить, что исходные данные были изменены.
Проверка целостности сообщений (MIC)- это инструмент безопасности, который позволяет защитить от подмены данных. MIC представляет собой способ добавления секретного штампа в зашифрованный кадр перед отправкой. Штамп содержит информацию о количестве битов передаваемых данных. При получении и расшифровке фрейма устройство сравнивает секретный шифр с количеством бит полученного сообщения. Если количество бит совпадает, то соответственно данные не были изменены или подменены. На рисунке ниже изображен процесс MIC.
На рисунке показано, что клиент отправляет сообщение точке доступа через WLAN. Сообщение зашифровано, «741fcb64901d». Сам процесс MIC заключается в следующем:
Исходные данные –«P@ssw0rd».
Затем вычисляется секретный шифр MIC (штамп).
После вычисления штампа происходит шифрование данных и MIC завершается.
На стороне получателя следует расшифровка, вычисление MIC и сравнение штампов.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.