GitHub commit arama: “remove password”
https://github.com/
Görüşler
Görüş belirtmek için giriş yapın...İlgili Yazılar
Klavyeden Çıkan Sesler Ne Yazıldığını Ele Veriyor
University of California, Berkeley araştırmacıları klavyede tuşa basarken çıkan sesleri analiz edip hangi tuşlara basıldığını anlamanın yolunu keşfetti.
10 dakikalık bir kaydı dinleyen sistem yazılanların %96sını çözebiliyor.
Bu tekniğin çalışmasının sebebi ise "a" tuşuna basıldığında çıkan sesle, mesela "t" tuşuna basıldığında çıkan ses arasında fark olması. Bilgisayar bilimleri profesörü Doug Tyger yapılan işin bir davulun değişik yerlerine vurulduğunda değişik ses çıkmasının fark edilmesine benzetti.
10 dakikalık bir kaydı dinleyen sistem yazılanların %96sını çözebiliyor.
Bu tekniğin çalışmasının sebebi ise "a" tuşuna basıldığında çıkan sesle, mesela "t" tuşuna basıldığında çıkan ses arasında fark olması. Bilgisayar bilimleri profesörü Doug Tyger yapılan işin bir davulun değişik yerlerine vurulduğunda değişik ses çıkmasının fark edilmesine benzetti.
Gmail Problemi(!)
Gmail'in "kişisellik"i ihlal etmesi, sınırsız disk alanı gibi özelliklerinden daha fazla tartışılmıştı. Ama tartışmalar bir süre sonra yerini tam bir sessizliğe bıraktı. Ama SecurityFocus'taki yazıdan sonra bu tartışmaların kolay kolay bitmeyeceği anlaşılıyor.
Google, mail mesajı-reklam ilişkisinde kişisel hakların gözardı edildiği, gizlilik ilkesinin yok sayıldığı eleştirilerine, "Mesajları insanlar değil, bilgisayarlar tarayacak" cevabını veriyordu. SecurityFocus'ta yazan Mark Rasch ise yazısında, "bir insan ya da insanlar tarafından yazılmış bir program; ikisi de aynı şey" diyor. Yazar, ayrıca bu tarz tarama sistemlerinin yeni bir Echelon işlevi taşıyabileceğini belirtiyor. Ve Google'ın bu politikasının ABD yasalarına da ters düştüğünü belirtiyor.
Google, mail mesajı-reklam ilişkisinde kişisel hakların gözardı edildiği, gizlilik ilkesinin yok sayıldığı eleştirilerine, "Mesajları insanlar değil, bilgisayarlar tarayacak" cevabını veriyordu. SecurityFocus'ta yazan Mark Rasch ise yazısında, "bir insan ya da insanlar tarafından yazılmış bir program; ikisi de aynı şey" diyor. Yazar, ayrıca bu tarz tarama sistemlerinin yeni bir Echelon işlevi taşıyabileceğini belirtiyor. Ve Google'ın bu politikasının ABD yasalarına da ters düştüğünü belirtiyor.
JavaScrypt
Autodesk firmasının kurucularından ve efsanevi AutoCAD programının yazarlarından biri olan John Walker, DES şifreleme standardının yerini almış olan AES´i (yani Rijndael algoritmasını) JavaScript ortamına taşıdı. Şifreleme, şifre çözme, parola cümlesi oluşturma ve steganografi işlevlerini barındıran bu JavaScript kullanımı GPL lisanslı olarak isteyen herkesin kullanımına açık.
C/C++ dururken neden JavaScript kullanayım, deli miyim divane miyim ben tepkisini verecekler ilgili sayfada usta programcının gerekçelerini okuyabilirler.
C/C++ dururken neden JavaScript kullanayım, deli miyim divane miyim ben tepkisini verecekler ilgili sayfada usta programcının gerekçelerini okuyabilirler.
SQL Server 7.0 için yazılmış WORM yakalandı
Sistem yöneticisi (sa user) için parola tanımlanmamış SQL Server 7.0 veritabanı sunucu sistemine sızabilen bir worm yazılımı (kurtçuk) yakalandı.
Sisteme girebildikten sonra iki Truva atı (Trojan horse) programını sisteme yerleştiren worm yazılımı bu şekilde kontrolü worm yaratıcısına aktarmaya çalışıyor.
Sisteme girebildikten sonra iki Truva atı (Trojan horse) programını sisteme yerleştiren worm yazılımı bu şekilde kontrolü worm yaratıcısına aktarmaya çalışıyor.
bogofilter İle Olasılıksal SPAM Filtreleme
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:
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: