İlgili Yazılar

Gmail Kırıldı

sonereker

Buradan orjinal dökümana ulaşılabilir.

Google bu durumun muhtemel saldırgana bilgi veren kullanıcılar için geçerli olduğunu savundu. Açık kapatıldı, Google bu durum üzerine resmi bir açıklama yapmadı ve Full-disclosure'da da aynı sitede yakında yayınlanacak olan --tüm online banka sistemlerinin barındırdığı- benzer türde bir açığın duyurusu yapıldı :)

Güvenlik uzmanlarına göre kullanılan sistemlerin %98'inde benzer türde rapor edilmemiş açıklar mevcut.

NetSec Güvenlik Bülteni Sayı:2

parsifal

Hilmi ESEN, Huzeyfe ÖNAL, Sertan KOLAT'ın katkılarıyla, NetSec Güvenlik Bülteni sayı 2 çıktı!

Spam ve Hacking Elele

sundance

Spam hepimizin malumu, "Internet ne de güzel bir yer, bulalım birilerinin e-posta adreslerini de reklamla bombalayalım" eylemine verilen isim. Yurt dışında ciddi parasal cezaları olan spam, Türkiye içinde de en ünlü ISP`mizin başını bayağı bir ağrıtmıştı zamanında.

Genelde fazla bilgisayar bilgisi olmayan Spamciler bu sefer oldukça teknik bir yöntem geliştirmişler. Spam atabilmek için birkaç ISP`i hack edip onun üstünden mail göndermişler...

IstSec '09 - İstanbul Bilgi Güvenliği Konferansı

sundance

2009 yılında dünyaya damgası vuran ve siber tehditlere karşı önemini daha çok hissettiren siber güvenlik, siber casus yetiştirme politikaları, siber savaşlar ve bu alana yönelik olarak ülkelerin bütçelerinden ayırdıkları hatırı sayılır oranlara ulaşan rakamlar, bilgi güvenliğini bireysel, kurumsal ve ülke güvenliği açısından kritik öneme kavuşturmuştur. ISTSEC ‘09 konferansı bu eksendeki soru ve sorunlara çözüm ve çözüm önerileri sunmayı hedeflemektedir.

Kayıt için www.istsec.org

bogofilter İle Olasılıksal SPAM Filtreleme

FZ

Paul Graham 2002 yılı Ağustos'unda yazdığı makalede spam filtrelemede Bayes Teoremi'nin (Öznel Olasılık Teorisi) kullanılabilirliğine değinerek SPAM e-posta (email) ile savaş konusunda yeni bir akımı başlatmış oldu.

Graham'a göre aldığımız her email'e içerdiği kelimeler - mesaj başlığındakiler (header) de dahil olmak üzere- incelenerek 0 ile 1 arasında bir spam skoru atamak mümkün. Bu sayının hesaplanabilmesi için öncelikle size gelen çok sayıda spam ve spam olmayan emailin ayrı ayrı incelenmesi gerekiyor. Bu inceleme sonucunda eğer belli bir kelimeye sadece spam olan emaillerde rastlanıyorsa o kelimeyi göreceğiniz bir sonraki emailin de spam olma olasılığı çok yüksek olacaktır. Aynı mantıktan yola çıkarak, büyük bir çoğunlukla gerçekten okumak istediğiniz emaillerde rastlanan kelimelerin gelecekte de spam içermeyen emaillerde görülmesi beklenir. Bu anlattıklarımızın iyice yerleşmesi için birkaç örnek verelim: