İlgili Yazılar

"Dungeons & Dragons" ile ilişkili güvenlik riskleri

anonim

İsrail Ordusu D&D oynayan yada oynamış olan askerlere daha düşük seviye güvenlik erişim hakları verdiğini açıkladı.

"Gerçeklerden daha kopuk ve etkilenmeye daha açık oluyorlar"

Haberi okumak için buraya lütfen.

Tanımlanmamış Trojan Loader

SRLabs.net

Antivirüs yazılımları tarafından tanımlanamayan bir trojan loader mail yolu ile yayılmaya başladı. Türkiye kaynaklı olan malware kariyer.net'ten gelmiş gibi gözüken bir mail ile yayılmaktadır.

Zombie virüsü geri döndü

FZ

Korku filmi başlığı gibi göründüğüne bakmayın, tüm zamanların en karmaşık virüslerinden biri olan Zombie, geri döndü ve bu sefer daha da gelişmiş ve güçlenmiş.

Symantec`ten Peter Szor`un açıklamalarına göre Mistfall motorunu kullanan virüs, hafızada kendine 32 MB yer ayırıp, bulaşmaya çalıştığı programı "decompile" edebiliyor. Daha sonra program kodunun bir kısmını belirleyip iptal ediyor, kendini o bölgeye yerleştiriyor, veri referanslarını yeniden oluşturup, çalışabilir program dosyasını (.exe dosyayı) yeniden derliyor. Böylece ZombieMist, bulaştığı şeye dönüşmüş oluyor. Szor'un açıklamalarına göre böyle bir durumla ilk defa karşılaşılıyor.

Kılıçla Yaşayan , Kılıçla Ölür... V2.0

Nightwalker

Bu sefer güvenlik ve hacking ile ilgili 2 ayrı siteden haber var.

1.si artık hackerların deneme tahtasına dönüşen defensive thinking.

Dünyaca ünlü hacker Kevin Mitnick’e ait web sitesi (www.defensivethinking.com) yine hacklendi… 23.02.2003 itibariyle zone-h üyeleri tarafından yapılan saldırıda (http://www.zone-h.org/defaced/2003/02/23/www.defensivethinking.com(1)/) Mitnick’in sitesinin bu kez politik amaçlı hack edildiği bildirildi…

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: