İlgili Yazılar

Anonim gezinti için Tor kullanırken dikkat!

anonim

Tor EFF'nin anonim gezinti için ücretsiz sağladığı, ticari alternatiflerinden daha gelişmiş bir yazılım. Fakat Tor kullansanız bile basit yöntemlerle kimliğiniz ortaya çıkarılabiliyor. Tor kullanırken dikkat edilmesi gerekenler şöyle sıralanmış:

LKD listeleri yeniden düzenleniyor

rootshell

Linux.org.tr´da Mustafa Akgül hocamızın imzasıyla yayınlanan açıklamaya göre LKD listeleri çıkan bir problem yüzünden yeniden oluşturulmuştur, eski üyeler ve yenileri lütfen müdüriyete ;)

Rootshell´e not: Lütfen bir dahaki sefere metni aldığın yerin urlini yazarsan, haberine müdahale etmek zorunda kalmayız.

Bayrağı yakalamaya çalışanları yakalayın!

conan

Her sene DEF CON dünyanın en büyük "hacking party"sini düzenliyor. Capture the flag ismi verilen bu partiye dünyanın dört bir yanından hackerlar katılıyor. Göreviniz 72 saat içerisinde bir sisteme girebilmek!

İşte bu kargaşada da The Shmoo Group da oluşan bütün trafiği loglamış ve de online olarak internet ortamına sunmuş. 5.8 GB'lik herhalde dunyanın en büyük IDS testinin sonucunu indirmek isteyenlere kolay gelsin! :)))

Not: ben baktığımda site sanırım slashdot etkisinden down olmuştu ;) Yine de referans olarak linkleri vereyim dedim.

BugTraq Tarayıcı Testi

Soulblighter

SecurityFocus sitesinde Michal Zalewski tarafından gerçekleştirilmiş bir tarayıcı testi var. Ben de bu testin çevirisini (özetle) burada sunuyor ve yorumlarınızı merakla bekliyorum :)

Çok kullanılan web tarayıcılarının potansiyel saldırılara ve DoS ataklarına ne kadar dayanabildiklerini ölçmek istedim. Bu amaçla kullanışlı bir araç hazırladım.

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: