По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
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.
Big Data (Большие данные) – это термин, обозначающий большое количество информации – структурированной и неструктурированной – наводняющей сферу бизнеса ежедневно. Но обилие этой информации – не самое важное, гораздо важнее то, что организации делают с ней. Большие данные анализируются для принятия решений и построения стратегий развития бизнеса.
История Больших данных
Термин «большие данные» относится к данным, настолько обильным и сложным, чей быстрый прирост сложно или невозможно обрабатывать при помощи традиционных подходов. Получение и хранение большого количества информации долгое время были камнем преткновения аналитиков, поэтому концепт больших данных набрал обороты в ранних 2000-х годах. Тогда Дуглас Б. Лейни сформулировал «правило трёх V», которое сейчас используется повсеместно, а тогда было основой концепта больших данных:
Объем (Volume): Организации получают информацию от множества источников, включая биржу, смарт-девайсы («Интернета Вещей» - IoT), промышленное оборудование, видео, социальные сети и еще ряд ресурсов. В прошлом проблемой было хранение этих данных, но бюджетные хранилища на таких платформах как Hadoop и так называемых «озерах данных» облегчили это бремя.
Скорость прироста (Velocity): С развитием Интернета Вещей, потоки информации наводнили бизнес-поле с беспрецедентной скоростью, и обрабатываться они должны своевременно. RFID-метки, сенсоры и интеллектуальные счетчики позволяют иметь дело с потоками данных в режиме почти реального времени.
Многообразие (Variety): Данные поступают во всех возможных форматах – от структурированных, числовых данных с традиционных баз, до текстовых документов, электронных писем, видео, аудио файлов и биржевых данных.
Нам, представляются релевантными еще два признака, свойственные большим данным:
Переменчивость (Variability): Вдобавок к скорости прироста и многообразию, течение потока данных непредсказуемо – оно меняется часто и значительно. Это непросто, но владельцам бизнеса необходимо знать, что находится в трендах социальных сетей и как обуздывать сезонные и тематические пики выгрузки данных.
Достоверность (Veracity): Достоверность – это качество данных. Из-за вариативности источников процесс связки, подбора, очищения и трансформации данных в системе затруднен. Бизнесам необходимо выстраивать отношения и коррелировать иерархию многочисленных ссылок на данные в единую систему. В противном случае, их данные быстро выйдут из-под контроля.
Почему важны Большие данные?
Важно не количество данных, которыми вы обладаете, а то, что вы с ними делаете. Вы можете взять информацию из любого источника и проанализировать ее, чтобы найти ответы на следующие вопросы:
Как уменьшить цены?
Как сэкономить время?
Как оптимизировать предложения и развивать свой продукт?
Как принимать мудрые решения?
Комбинируя мощные аналитические подходы и большие данные можно достичь выполнения таких бизнес-задач, как:
Определение причин провалов, выявление проблем и дефектов производства в практически реальном времени.
Генерирование купонов на распродажу в соответствии с привычками и особенностями покупателя.
Пересчет всеобщего портфолио рисков за минуты.
Предупреждение мошенничества.
Кому интересны большие данные?
Большие данные представляют собой большой интерес для производителей. Натиск Интернета Вещей и связанных с ним устройств создал мощный всплеск информации, которую организации собирают, структурируют и анализируют. Большие данные – это всегда возможность сделать большие открытия – для любой организации, крупной или нет.
Углубленное изучение требует наличия больших данных, потому что они позволяют отделить скрытые схемы от ответов на интересующие Вас вопросы без «подгонки» данных. Чем глубже вы изучаете, тем выше качество данных, тем лучше результаты.
Мотивированные данными инновации
Сегодня эксабайты больших данных открывают бесчисленные возможности улучить производство. От более точных прогнозов до повышения оперативной эффективности и улучшения впечатления покупателя – всё возможно, если использовать большие данные с умом. Аналитика – двигатель перемен, затрагивающих весь мир. Это ключ к улучшению условий жизни, исцелению болезней, защиты уязвимых слоев населения и сохранению ресурсов.
Как работать с Большими данными?
Прежде, чем большие данные начнут работать на бизнес, необходимо осознать, какой путь - источники, системы, обладателей и пользователей – проходят большие данные. Ниже приведены пять ключевых шагов к тому, чтобы стать Большим Боссом Больших Данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных.
Шаг 1. Постройте стратегию больших данных
В идеале, стратегия больших данных – это план, выработанный для того, что бы Вы могли видеть все доступные пути для принятия, хранения, обработки, распределения и использования данных внутри компании и за ее пределами. Стратегия больших данных устанавливает планку для успеха бизнеса на фоне обилия информации. Разрабатывая стратегию, важно учесть существование – и будущее развитие – бизнеса, его технологий, целей и инициатив. Это призывает к тому, чтобы с большими данными обращались, как и с любым другим ценным активом, а не как с второсортным приложением.
Шаг 2. Узнайте об источниках данных
Потоки данных поступают из Интернета Вещей и сопряженных с ним устройств, вливающихся в информационные системы из умной одежды, машин, медицинских устройств, промышленного оборудования и прочего. Эту информацию можно анализировать прямо в момент поступления, решая, что из нее нужно оставить, от чего – избавиться, и что подлежит дальнейшему анализу.
Данные социальных сетей поступают из таких источников, как Facebook, YouTube, Instagram, так далее. Эта категория включает в себя огромное количество изображений, видео, голосовых, текстовых и аудио данных, пригодных для маркетинга, распродаж и поддерживающих функций. Эти данные зачастую неструктурированы или полу-структурированы, поэтому их анализ и обработка представляют собой неповторимое испытание.
Публично доступные данные поступают из массивов открытых источников, например, data.gov, которым руководит правительство США, или Всемирная книга фактов ЦРУ и Портал открытых данных ЕС.
Другие источники больших данных – такие, как «озера», облака поставщиков и покупателей.
Шаг 3. Получите доступ к большим данным, обрабатывайте их и храните
Современные компьютерные системы способны обеспечить необходимую для обработки массивов данных скорость, мощность и гибкость. Помимо надежного доступа, компании нуждаются в методиках сбора данных, проверки их качества и обеспечения управления данными, а так же их хранения и подготовки к аналитике. Некоторые данные могут храниться в локальной системе традиционных хранилищ, но существуют так же и доступные, недорогие способы хранения данных в облаках, «озерах» и Hadoop.
Шаг 4. Анализируйте
С помощью высокопроизводительных технологий, таких как грид-вычисления или in-memory аналитика, организации могут использовать все свои большие данные для анализа. Другой подход заключается в предварительном определении актуальности данных. В обоих случаях, аналитика больших данных – это ценный опыт для любой компании. Большие объемы данных все чаще используются в современных аналитических разработках, таких как искусственный интеллект.
Шаг 5. Принимайте умные, мотивированные информацией решения
Хорошо обработанные данные, которым можно доверять, позволят проводить качественный анализ, на основе которого можно принимать надежные решения. Любому бизнесу необходимо использовать большие данные и действовать, основываясь на информации, которую они предоставляют, чтобы оставаться конкурентоспособными. Принимать решения, продиктованные аналитическими результатами, а не интуицией. Преимущества таких решений очевидны. Организации, управляемые данными, работают лучше, являются более развитыми и более прибыльными.
Дальнейшие шаги
Большие данные требуют чуткого управления и поддержки продвинутых аналитических технологий. Чтобы подготовить большие данные, меняющиеся ежесекундно, для аналитической обработки, Вам необходимо получить доступ, оформить профиль, очистить данные и преобразовать их. При наличии большого количества источников, объемов и скорости прироста, подготовка данных может занимать огромное количество времени, и тут не обойтись без профессиональной помощи.
В данный момент на рынке представлено большое количество таких технологий виртуализации, как, например, OpenVZ, KVM и Xen. Вы, должно быть, встречались с этими терминами, если пытались купить виртуальный частный сервер (VPS). В статье мы сравним эти три технологии с точки зрения покупки VPS, чтобы вы могли выбрать наиболее подходящую вам технологию.
Обзор Виртуализации и Контейнеризации
Виртуализация – это технология, которая позволяет вам создавать несколько виртуальных машин (ВМ) на одном аппаратном обеспечении. В свою очередь каждая виртуальная машина представляет собой физический компьютер, на который вы можете установить операционную систему. Работу виртуальных машин контролирует гипервизор, который предоставляет им хостовые системные ресурсы: процессорные, оперативной памяти и устройств хранения.
Все ВМ изолированы друг от друга, то есть программное обеспечение одной ВМ не имеет доступ к ресурсам другой ВМ. Многие провайдеры VPS устанавливают гипервизор на физический сервер и предоставляют пользователям виртуальную машину в качестве виртуального частного сервера (VPS).
Контейнеризация сильно отличается от виртуализации. Вместо гипервизора на хост-систему устанавливается операционная система, на которой вы можете создавать «контейнеры». Внутри контейнеров вы можете создавать приложения, и уже ОС позаботится о выделении ресурсов каждому контейнеру. В этом случае ядро операционной системы и драйверы являются общими для всех контейнеров.
Таким образом, контейнеризация зависит от ОС. И, соответственно, в контейнере можно запускать только те программы, которые соответствуют хостовой ОС. Например, если контейнеризация работает на Linux как на хостовой ОС, внутри контейнера вы можете запускать приложения только на Linux. В этом отличие от виртуализации – в виртуальной машине вы можете запустить любую ОС и, соответственно, любое приложение. С другой стороны, контейнеризация намного более эффективна, чем виртуализация, так как не затрачивает лишнюю энергию на запуск ОС в каждой виртуальной машине.
В этой статье мы уделим внимание системной контейнеризации. Такой вид контейнеризации позволит вам запускать ОС внутри контейнера. Несмотря на это, ядро и драйверы по-прежнему являются общими для различных операционных систем внутри каждого контейнера.
Xen и KVM являются технологиями виртуализации, а OpenVZ – это технология контейнеризации на базе Linux.
OpenVZ
OpenVZ (Open Virtuozzo) – это платформа контейнеризации, базирующаяся на ядре Linux. Она позволяет на одной хост-системе запускать несколько ОС, также базирующихся на Linux. Контейнеры работают как независимая система Linux с правами доступа уровня root, изоляцией на уровне файлов, пользователей или групп, процессов и сетей.
Провайдеры серверов предоставляют контейнерам OpenVZ некоторое количество оперативной памяти, процессорных ядер и места на жестком диске и продают их в качестве виртуальных серверов Linux. Какая-то часть ресурсов ЦП и памяти выделена контейнеру, а какая-то часть ресурсов “разрывается”, то есть если контейнеру требуется больше ресурсов помимо того, что ему было выделено, он может временно заимствовать их из неиспользуемых ресурсов других контейнеров.
Так как при контейнеризации ядро является общим для всех контейнеров, изменить настройки ядра, обновить его или использовать дополнительные модули ядра невозможно. К моменту написание этой статьи большинство провайдеров используют OpenVZ 6 на базе Linux 2.6. Таким образом, вы не сможете улучшить функционирование системы и возможности ядра за счет обновлений. У вас так и останется старый дистрибутив Linux. И вы не сможете установить Docker или использовать утилиты ipset и nftables.
OpenVZ 7 – это самая последняя версия проекта с обновленным ядром. Однако очень немногие провайдеры предоставляют ее из-за сложности установки и нехватки вспомогательных инструментов.
В заключение, с точки зрения провайдера систему OpenVZ легко конфигурировать и запускать, в отличие от KVM и Xen. И так как это система на контейнеризации, она затрачивает намного меньше энергии, вследствие чего провайдеры могут предоставлять большее количество VPS с одного физического сервера.
Xen
Xen – это платформа виртуализации с открытым исходным кодом, которая первоначально начиналась как исследовательский проект в Кембриджском университете. В настоящее время в разработке проекта участвует Linux Foundation.
С помощью различных инструментов провайдер предоставляет виртуальным машинам Xen фиксированный объем оперативной памяти, процессорных ядер, места на жестком диске и IP-адресов и предлагает их в качестве VPS.
В целом гипервизоры делятся на два типа: 1 и 2. Гипервизор типа 1 работает непосредственно на хост-оборудовании, в то время как гипервизор типа 2 зависит от базовой операционной системы. Xen относится к гипервизору первого типа.
Так как Xen – технология виртуализации, созданные на ее основе ВМ могут работать на любой ОС, включая Linux, Windows и BSD. А поскольку каждая ВМ работает на своей операционной системе, вы можете обновить ядро, изменить его настройки или использовать дополнительные модули ядра.
Установка виртуализации несет за собой большой расход энергии на эмуляцию определенных аппаратных функций, а также на запуск операционной системы. Чтобы уменьшить расходы, Xen использует технику "паравиртуализация". В этом случае гипервизор использует альтернативные способы выполнения одних и тех же аппаратных операций более эффективным способом. Если гостевая ОС знает, как использовать эти альтернативные интерфейсы, она делает “гиперзвонок”, чтобы поговорить с гипервизором. Этот режим работы называется Xen Paravirtualization (Xen-PV).
Когда гостевая ОС поддерживает паравиртуализацию, используется другой режим виртуализации – Xen Hardware Virtual Machine (Xen-HVM). В этом случае Xen использует программу QEMU, чтобы обеспечить эмуляцию аппаратного обеспечения. Чтобы использовать Xen-HVM, аппаратная виртуализация должна быть обеспечена хост-системой.
KVM
KVM (Kernel Virtual Machine) – это модуль ядра Linux, который предоставляет платформу для сторонних инструментов (таких как QEMU) для обеспечения виртуализации. Поскольку это модуль ядра, KVM повторно использует многие функции ядра Linux для своих целей.
С точки зрения конечного пользователя Xen похож на KVM, поскольку он позволяет запускать любую ОС и работать с низкоуровневыми настройками ядра. Провайдеры серверов используют сторонние инструменты для создания виртуальных машин с фиксированным объемом оперативной памяти, ядрами ЦП, пространством жесткого диска и IP-адресами и предлагают их в качестве виртуальных машин. Иногда провайдеры VPS, использующие KVM, предоставляют пользователю возможность загрузить свой ISO-файл для установки на VPS.
KVM работает только на оборудовании, поддерживающем аппаратную виртуализацию. Подобно Xen, KVM также обеспечивает паравиртуализацию для устройств ввода-вывода через API «virtio».
Что же выбрать?
Выбор платформы зависит исключительно от ваших предпочтений. Если вы не хотите тратить много денег на Linux сервер и вас не беспокоит старая версия ядра и невозможность пользоваться такими программами, как Docker, то выбирайте OpenVZ. Если вам нужна еще другая ОС, например, Windows или вы хотите использовать обновленное ядро Linux, выбирайте KVM или Xen.
Многие провайдеры используют возможность OpenVZ «разрываться» и перегружают свои системы, вмещая как можно больше серверов на один хост. В случае, если слишком много серверов будет пользоваться центральным процессором и памятью одновременно, вы заметите значительное снижение уровня производительности своего сервера.
Есть провайдеры, которые рекламируют свои KVM и Xen как «специализированные ресурсы», но, к сожалению, это тоже не всегда правда. И KVM, и Xen предлагают функцию «раздувания памяти» («memory ballooning»), при которой ваша оперативная память может быть востребована другим VPS. В каждом VPS установлен драйвер (Balloon Driver), который помогает в этом процессе. Когда гипервизор забирает память у вашего VPS, создается впечатление, что драйвер не дает пользоваться вашей памятью. Однако VPS никогда не сможет получить больше памяти, чем ему было изначально выделено.
Таким образом, перегрузка возможна в случае со всеми тремя платформами. Однако провайдеры KVM/Xen перегружают их намного меньше, чем OpenVZ, из-за технических ограничений системы, основанной на гипервизоре.
Чтобы определить производительность сервера перед покупкой, следует пройти тест производительности (бенчмарк) с помощью приложений: bench.sh, speedtest-cli или Geekbench. К тому же, прежде чем покупать VPS, основанный на одной из технологий – OpenVZ, KVM или Xen, лучше сравнить цены и прочитать комментарии о компании. У провайдера с заниженными ценами или плохой репутацией независимо от технологии будет низкая производительность VPS.