Gemnasium: Proje bağımlılıklarının güncellik ve güvenliğini kontrol altında tutun

İnsanlar konuşur. Konuşmalarımız, davranışlarımız sonuçlar doğurur ve bu sonuçlar yaşamımızı yönlendirir, gelişmelere zemin hazırlar.

Bilgi güvenliği gibi bir konu her ne kadar teknik gibi gözükse de içerisinde insan ögesi bulunan sosyal yansımaları içeren bir konu. Bilgi güvenliği insanlardan ve onların ürünü olan zararlı kodlardan korunmayı içerdiği bir gerçek. Konu böyle olunca sistemlerini korumak için uğraşan sistem yöneticileri ve diğer yanda yeni zayıflıklar keşfedip yöntemler bulan hackerlar, bir çarkın dişlileri gibi bu endüstrinin gelişimine on ayak oluyorlar. Fakat bazen insanlardan birşeyler öğrenmenin en iyi yolu sistemlerine sizip kritik bilgilerine ulaşmaktan öte bir hal alabiliyor. Onlarla birebir iletişime geçmek ya da zaten göz önünde olan şeyleri incelemek risksiz, saf bilgi akışını kolaylaştiriyor. Bu yönteme ise kısaca “Sosyal Mühendislik” adı veriliyor.

GSM sistemi ile çalışan cep telefonlarının veri iletişim güvenliği ile ilgili olarak son günlerde pek çok gazete haberi ile karşılaşmış ve belki de bir kısmını okumuşsunuzdur. Benim burada dikkati çekmek istediğim ise öyle komplo teorileri ya da işte hangi GSM iletişim şirketi kimin telefonunu ne kadar dinlemiş falan değil.

Daha teknik bir konu ile ilgili birkaç belge adresi vermek istiyorum. Cep telefonlarında iki taraflı iletişim şifrelemesi için hemen hemen tüm dünyada yaygın olarak A5 (A5/1 ve A5/2) algoritmaları kullanılıyor. Peki bu algoritmalar ne kadar güvenli ?

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.

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: