Kredi kartı güvenliği

Bu eğitim güvenlik dünyasında ismi duyulmuş çeşitli açık kaynak kodlu yazılımların en etkin şekilde kullanılarak efektif güvenlik testlerinin yapılabilmesini amaçlamaktadır. Eğitimde kullanılan araçların isimleri çok bilinmesine rağmen detay özellikleri ve etkin kullanımı genelde bilinmemektedir.

Eğitim sonrası katılımcılar herbiri kendi alanında en iyisi sayılabilecek bu araçları tüm detayları ile birlikte nerede nasıl kullanılacağını öğrenmiş olacaktır.

Diğer detaylar ve eğitim içeriğine bu adresten ulaşabilirsiniz.

Geçen hafta çalınan Windows 2000 kaynak kodlarını inceleyen iyi niyetli :) bir yazılımcı, IE 5 gözatıcısında açık tespit etti.

Bu açık kullanılarak, bitmap dosyası ile (ne alakaysa, klasik M$ açığı) kullanıcının bilgisayarında aşırı yüklenme meydana getirilebiliyor. Açığı bulan yazılımcı, haberi www.securitytracker.com adresinde duyurdu.

Internet tarayıcınız güvenli mi? Güvenlik firması ScanIT bunun için online çalışan bir güvenlik testi hazırlamış.
http://bcheck.scanit.be/bcheck adresinden ulaşabilirsiniz...

Test uygulaması, kullandığım Firefox 1.0.1 tarayıcısında herhangi bir hataya rastlamadı. :)

Windows´ta güvenlik açığı başlıklı haberlerden sıkıldınız mı bilmiyorum ama Windows da durmuyor ki. Yine kritik bir güvenlik açığı üstelik ie kullanmıyor olmanızda sizi kurtaramıyor. Microsoft Windows 98, Microsoft Windows 98 Second Edition, Microsoft Windows Me, Microsoft Windows NT 4.0, Microsoft Windows NT 4.0 Terminal Server Edition, Microsoft Windows 2000 işletim sistemlerinde etkili bu açık sayesinde crackerımızın web sitesini ziyaret ederseniz oluşan açık yüzünden cracker o an kayıtlı olan kullanıcının yetkilerine sahip oluyor. Admin yetkileride buna dahil. Ayrıntılı bilgi ve yama için: Bu adrese

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: