Ücretsiz Metasploit Eğitimi

0
parsifal

İlgili Yazılar

Visa&Mastercard Hacked !

anonim

İki firmanın salı günü en büyük güvenlik sızmalarından biri olarak belirttikleri olayda, bir bilgisayar korsanı toplam 8 milyon Visa ve MasterCard hesabına erişti.

NAT arkasındaki makinaları saymak

raistlinthewiz

Gerçekten ilginç bir konu:
http://slashdot.org/article.pl?sid=03/02/05/2129218&mode=thread&tid=95
Kablo modem, DSL ya da normal modem üzerinden birden fazla bilgisayarını Internet´e açanların okumaları menfaatleri icabıdır.

UNIX ile ilgili güvenlik problemleri

FZ

Internet Security Systems (ISS) geçen hafta yaptığı bir açıklama ile pek çok büyük ticari UNIX sisteminin güvenlik açığı bulunduğunu belirtti.

Konu ile ilgili olarak HP ve Sun Microsystems firmalarının yoğun eleştirilerine ve "yok bizim sistemlerin öyle bir problemi, atıyorsun" tarzı demeçlerine maruz kalan ISS iddia ettiği problemlerin varlığı konusunda iddialı ve sistem yöneticilerini uyarmaya devam etmekte ısrarlı.

Avustralya, Koreli korsanların tehdidinde!

Soulblighter

Kuzey Kore askeri birliği, 500 kadar bilgisayar korsanı kiraladı. Korsanların görevi Güney Kore, japonya ve Amerika ağlarına sızarak bilgi çalmak.
Güvenlik uzmanları, Avusturalya'nın Amerika ve Avrupa'ya göre daha fazla risk altında olduğunu, bilgisayar korsanları için basit hedef olduğunu söylüyor.
Adını açıklamak istemeyen bir Amerikalı güvenlik uzmanı, Avustralya'nın şirket ağlarına giriş için "arka kapı" olarak kullanılabileceğini ve Kuzey Korenin amacına ulaşmasına neden olabileceği yönünde uyarıyor.
Avustralya'lı firmalar ise Amerika'lı ve Avrupa'lı firmalar ile aynı düşünce yapısına sahip olmasına rağmen güvenlik konusunda daha rahat davranıyorlar. Bu da onları açık tehdit haline getiriyor. Haberin devamı...

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: