Собираем данные в crm: стероиды для компании

Варианты действий

Чтобы история не сохранялась в Гугл Хроме, можно использовать как один из ниже предложенных вариантов, так и сразу несколько. Каждый из них отличается способом настройки и принципом работы.

Настройки истории

Сначала разберемся, что нам предлагает сам браузер. Итак, запускаем Гугл Хром, нажимаем на кнопку меню – три вертикальные точки справа, переходим в пункт «История». Открывается новая страница с историей посещения сайтов. Среди доступных функций имеется только «Очистить историю». То есть, если вы не хотите, чтобы кто-то узнал, какие веб-страницы вы посещали, то вам нужно будет перед каждым выходом из Хрома, нажимать на эту кнопку и очищать историю. А если вы не хотите сохранять список посещаемых сайтов, ввиду сбора ненужной информации в системе, то можете с определенной периодичностью, например, один раз в неделю самостоятельно производить чистку браузера.

Данный способ никак не относится к отключению историй, поэтому если вас интересует именно не очистка, а предупреждение сохранения ваших действий в браузере, то эффективнее будет вариант через использование настроек аккаунта Google. Дело в том, что при входе в Гугл Хроме в свою учетную запись, вам станут доступны дополнительные настройки. Воспользуйтесь этой возможностью.

1. Запускаете Гугл Хром.
2. Нажимаете на иконку в правом верхнем углу, которая обозначает вход в аккаунт Google.
3. Указываете свой логин и пароль от почты Gmail, если вы не зарегистрированы, то придется сначала пройти регистрацию.
4. После входа в аккаунт нажимаете на пункт «Перейти в настройки аккаунт Google».
5. На странице с настройками, выбираете слева «Данные и персонализация».
6. В разделе «Отслеживание действий» выключите все пункты, связанные с историей.
7. Перезапустите браузер и все готово, теперь история не сохраняется.

Способ с аккаунтом будет полезен и тогда, если вы настроили синхронизацию учетной записи со всеми вашими устройствами, то есть, история посещений не будет сохраняться ни одном вашем устройстве.

Включить режим инкогнито в Google Chrome

Режим инкогнито

Браузер Google Chrome может похвастаться такой полезной функцией, как режим Инкогнито. Это бесплатная опция, которая встроена в веб-обозреватель и помогает защищено работать в интернете, не оставляя следов. С помощью включения режима Инкогнито вы сможете не только настроить автоматическое отключение истории, но и сохранение кэш-файлов, cookie, указанных сведений в формах заполнения. Как реализовать такой способ на практике:

1. Открываете браузер.
2. В новой вкладке нажимаете на три вертикальные точки в правом верхнем углу и в выпадающем списке выбираете пункт «Открыть новое окно в режиме Инкогнито».
3. После чего открывается еще одно новое окно Хрома, окрашенное в темный цвет, что обозначает, режим Инкогнито активирован.

Быстро перейти в новое окно и включить режим Инкогнито можно при помощи использования быстрых клавиш Ctrl+Shift+N.

Окно скрытого режима окрашено в темный цвет, чтобы вы смогли его не перепутать с обычной работой браузера и не оставить следов в истории. Единственным минусом использования режима Инкогнито является то, что его нужно постоянно включать при входе в браузер, если вы хотите скрыть историю посещений. Кроме того, он может оказаться полезным и тогда, если вы работаете с сомнительными ресурсами и хотите обезопасить свою систему.

Использование расширений

Ну и последний, наиболее эффективный и удобный способ, который позволяет не сохранять историю – это использовать специальные расширения для Гугл Хрома. Для браузера представлено большое количество расширений, которые можно скачать и быстро установить прямо в обозреватель. Подобные плагины направлены на выполнение дополнительных функций в Хроме. Что касается отключения сохранения истории посещения сайтов, то здесь нам придет на помощь расширений Click&Clean:

После установки приложения его значок отобразится справа от адресной строки. Через иконку программы вы можете ею управлять. По умолчанию, приложение будет активно и с момента установки очищает всю вашу историю посещений. Но если хотите, вы можете на время отключить действие утилиты, через ее меню и вернуться к прежней работе в браузере. После того, как вы правильно сделали отключение истории, браузер больше не сохраняет ваш серфинг по сайтам и просмотреть этого нигде нельзя.

Платформы управления данными (DPM) в рекламе и маркетинге

По прогнозу Market Research Future (MRFR), мировой рынок платформ управления данными (DMP) может достичь к концу 2023 года 3 млрд. долларов при среднегодовом росте 15%, а в 2025 году его объем превысит 3,5 млрд. долларов.

• Дает возможность собирать и структурировать все типы аудиторных данных; анализировать имеющиеся данные; передавать данные в любое медийное пространство для размещения таргетированной рекламы. 
• Помогает собирать, организовывать и активировать данные из различных источников и переводить их в полезную форму. 
• Организует все данные в категории на основе бизнес-целей и маркетинговых моделей. Система анализирует данные и генерирует сегменты аудитории, которые точно представляют клиентскую базу в широком диапазоне каналов, основанных на различных общих характеристиках.
• Позволяет повысить точность таргетинга рекламы в онлайне и выстроить персонализированные коммуникации с релевантной аудиторией. На базе DMP также можно настроить цепочки взаимодействия с каждым целевым сегментом, чтобы пользователи получали актуальные сообщения в нужное время и в нужном месте.

Литература

1 Асадуллаев С. “Система сбора и анализа первичных данных – II. Анализ первичных данных”, 2011, developerWorks http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/sabir/warehouse-2/index.html

2 IBM Forms documentation, 09.07.2009. https://www.ibm.com/developerworks/lotus/documentation/forms/

3 Boyer J., Bray T., Gordon M. “Extensible Forms Description Language (XFDL) 4.0”. 1998, , http://www.w3.org/TR/1998/NOTE-XFDL-19980902

4 IBM, “XFDL 8 Specification”, 2010,http://www-10.lotus.com/ldd/lfwiki.nsf/xpViewCategories.xsp?lookupName=XFDL%208%20Specification

5 IBM, “InfoSphere Warehouse overview 9.7”, 2010, http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/idm/v2r2/index.jsp?topic=/com.ibm.isw.release.doc/helpindex_isw.html

6 IBM DB2 Database for Linux, UNIX, and Windows Information Center”, 2011,http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/db2luw/v9r7/index.jsp?topic=/com.ibm.db2.luw.doc/welcome.html

Безопасное и полное удаление данных

Как только пользователь стирает данные из своего аккаунта Google, мы сразу же приступаем к их удалению из соответствующего сервиса и всех наших систем. Прежде всего мы исключаем любую возможность просмотра данных и их использования для персонализации работы с сервисами Google. Например, если на странице «Мои действия» вы удалите данные о просмотренном видео, в YouTube станут недоступны сведения о том, в какой момент было остановлено воспроизведение этого видео.

Далее мы запускаем процедуру безопасного и полного удаления данных из наших систем хранения. Благодаря ей мы можем обеспечить защиту от случайной потери данных, а также спокойствие пользователей. Вся процедура обычно занимает около двух месяцев. При этом зачастую предусмотрен период, позволяющий восстановить данные, если они были удалены непреднамеренно. Обычно он длится до одного месяца.

В разных системах хранения Google используются разные процедуры безопасного и полного удаления данных. Во многих случаях данные стираются только после многократного выполнения операции. Кроме того, возможны небольшие задержки, чтобы в случае ошибки информацию можно было восстановить. Иными словами, иногда для безопасного и полного удаления данных требуется больше времени, чем обычно.

Чтобы при необходимости данные можно было восстановить, в наших сервисах предусмотрено дополнительное средство защиты – зашифрованные системы хранения резервных копий. В этих системах данные могут храниться в течение шести месяцев.

На процедуры удаления данных и сроки их проведения, описанные в этой статье, могут влиять такие факторы, как плановое обслуживание, технические неполадки, сбои и ошибки в протоколах. Для того чтобы оперативно обнаруживать и устранять подобные проблемы, нами внедрены специальные решения.

защита от мошенничества и других противоправных действий;

Описание

Обеспечение защиты пользователей и иных лиц и компании Google от мошенничества и иных противоправных действий

Google подозревает кого-либо в мошенничестве с объявлениями.

финансовая отчетность;

Описание

Участие Google в финансовой транзакции, например путем перечисления вам платежа или приема средств от вас. Длительное хранение информации зачастую требуется для бухгалтерского учета, разрешения споров, соблюдения финансовых норм в отношении налогов, выморочного имущества, противодействия отмыванию денег и т. д.

Вы приобретаете приложения в Play Маркете или совершаете покупки в Google Store

соблюдение законодательных и нормативных требований;

Описание

Выполнение требований законодательства, судебного решения или исполнение в принудительном порядке запроса государственного учреждения, а также принудительное соблюдение Условий использования или расследование их возможных нарушений

Google получает повестку в суд

обеспечение работы сервисов;

Описание

Поддержка непрерывной работы наших продуктов

Если вы предоставили кому-либо свою информацию (например, отправив письмо по электронной почте), а затем удалили ее из своего аккаунта Google, она сохранится в тех материалах, которые вы передали другим

Описание

Если вы связались с компанией Google, обратившись в службу поддержки, оставив отзыв или отправив информацию об ошибке, мы можем сохранить сведения об этом

Какой выбрать сервис загрузки данных из баз?

Помимо сбора событий непосредственно из продуктов, нам нужно ещё и выгружать данные из их баз, а у Skyeng это целый зоопарк — разные инстансы разных версий MySQL и PostgreSQL, как облачные, так и на собственных серверах. Существуют решения, которые делают и то, и другое: например, Treasure Data и Alooma; однако стоимость у них крайне непрозрачна и в выделенный бюджет однозначно не вписывается (в год ~$30K за Alooma или $60K за Treasure Data при условии ежемесячной отправки 100 млн событий из приложений и 100 млн строк из баз данных).

Ещё раз уточню, что варианты писать своё ETL-решение, даже на основе существующих фреймворков типа Luigi или Airflow, и программировать пайплайны были отброшены сразу же, так как требуют как минимум ещё одной пары рук программиста и соответствующего увеличения фонда оплаты труда.

Из автоматических сервисов мне были известны только FlyData, Fivetran, Xplenty и Stitch, и я выбрал просто самый дешёвый из них — Stitch даёт бесплатный триал на месяц, в течение которого можно выгрузить все исторические данные и настроить инкрементальную репликацию новых данных (до 100 млн строк в месяц за $500).

В отличие от Xplenty, который по сути является полноценным ETL-сервисом с поддержкой различных трансформаций данных, Stitch имеет довольно примитивный интерфейс и позволяет просто отметить галочками, какие таблицы и какие поля из них (или все) вы хотите реплицировать, с какой периодичностью и каким способом.

В Stitch поддерживается полная перезапись и инкрементальная репликация по ключу, которым может быть, например, первичный ключ, если строки в исходную таблицу только добавляются, но не изменяются, либо, например, updated_at, если это поле хранит дату последнего изменения строки. При необходимости трансформации данных до перенесения в хранилище нужно прямо в исходной базе создать view с нужными данными и реплицировать этот view аналогичным образом.

Должен сказать, что такое простое решение оказывается достаточным в большинстве случаев.
Stitch поддерживает различные хранилища, сам осуществляет преобразования типов данных в зависимости от хранилища (например, json и enum переводит в varchar в случае Redshift), а также следит за структурой исходной базы и изменениями в таблицах — новые колонки подцепляются автоматически. Ещё у них толковая служба поддержки, которая много раз помогала мне решать самые разные вопросы прямо в окошке чата.

По деньгам всё же это первый кандидат на замену в выбранной архитектуре, потому что при росте числа реплицируемых таблиц очень быстро станет выгодным просто завести отдельного ETL-разработчика.

Кто имеет доступ к данным

Некоторое время назад разгорелся скандал, связанный с возможностью сотрудников Uber бесконтрольно получать данные о поездках пассажиров. Некоторые сотрудники занимались подработкой, отслеживая по заказу поездки пользователей. Отдельный интерес представляли поездки знаменитостей, например, из разоблачения стало известно, что следили за поездками известной R&B-певицы Бейонсе.

Эти данные предоставил под присягой бывший сотрудник Uber Сэмуэль Шпангенберг. Несмотря на заявления Uber о безопасности данных пользователей, похоже, ее не было, и не факт, что на сегодняшний день она есть. Особенно учитывая историю об утечке персональных данных 50 миллионов пользователей Uber и сокрытия этого факта от регулятора со стороны компании.

Сотрудник технической поддержки не имеет доступа к отправленным CrashReports и логам сервера, этим занимаются разработчики: если специалист технической поддержки помочь не может, он переадресует задачу им.

Узнаем номер телефона в ноль касаний

Представь, что тебе нужно узнать номер телефона, лежащего в кармане другого человека. И при этом не привлекать внимания! Конечно, для этого есть масса способов, начиная от брутального перехвата через IMSI catcher и заканчивая социальной инженерией. А до 2018 года Wi-Fi в московском метро легко отдавал по MAC номер телефона и рекламный профиль его владельца.

Исследователи из Hexway недавно опубликовали информацию о том, как устройства Apple общаются между собой через Bluetooth LE. Для взаимной идентификации они используют хеши от данных аккаунта человека: три байта от SHA-256 номера телефона, Apple ID и почтового ящика. Да-да, айфоны, макбуки и даже наушники буквально кричат в радиоэфир вокруг, кто они и в каком режиме работы находятся.

К счастью, хеши отсылаются не всегда, а только в конкретных случаях: например, при открытии экранов ввода пароля от беспроводной сети. Но этого достаточно: предложи человеку подключиться к Wi-Fi — и хеши от его данных у тебя.

Кроме того, вспомним, что российский номер состоит из одиннадцати цифр и по трем байтам фактически будет лишь несколько десятков коллизий. И даже еще меньше, если мы точно знаем регион и оператора. Авторы исследования сделали удобный скрипт, который позволяет сгенерировать хеши по нужным диапазонам. Отдельные энтузиасты уже создали готовую базу, вычистив несуществующие коды операторов. Так что после получения списка номеров остается только сузить количество «подозреваемых» с помощью запросов HLR для пробива активности абонента и проверки наличия у него аккаунтов мессенджеров. Пара итераций — и у тебя в руках номер нужного мобильника.

Также не стоит забывать об Apple ID и почтовом ящике! Теперь у тебя есть все данные для проверки информации об аккаунтах человека, которую ты найдешь в открытых источниках.

Организуйте информацию на ранней стадии

Если вам нужно организовать большое количество данных на нескольких устройствах, рассмотрите возможность использования приложения для создания заметок, такого как Evernote, OneNote или Google Keep. Все они отлично подходят для отслеживания веб-страниц, PDF-файлов, фотографий и всего, что вам нужно для вашего большого проекта.

Если вы просто пытаетесь написать короткое эссе или узнать что-то об одном объекте, то вам, вероятно, не нужно использовать специальное приложение для заметок, если вы его ещё не используете. Возможно, вам будет проще вырезать и вставлять веб-страницы в файл Word или Google Doc и сохранять любые PDF-файлы или изображения на локальном или облачном носителе. Просто убедитесь, что вы храните свои файлы в порядке и делайте заметки для всех ваших источников.

В конце концов, вы будете использовать только несколько сохраненных ссылок. Но если вы публикуете сообщение в блоге или пишете эссе, вы должны уметь перепроверять и ссылаться на все свои источники. В противном случае вы можете создать для себя много дополнительной работы.

Идите дальше, чем Google

Иногда вам будет недостаточно возможностей Google. Если вы работаете над полной академической статьей или пишете статью для блога с глубоким погружением в тему, вам может понадобиться просмотреть некоторые журналы, академические статьи или старые книги. Вы должны найти «первоисточники».

Некоторые веб-сайты, такие как Project Muse и JSTOR, являются отличными сервисами для поиска периодических изданий, научных работ и других первоисточников. Обычно вы можете получить к ним доступ через свой университет или публичную библиотеку. Есть также некоторые бесплатные альтернативы этим сайтам, такие как Google Scholar и SSRN.

Но если вы пишете о рекламе молока, вам нужно найти старые каталоги, журналы, периодические издания и плакаты. Google Книги – отличный ресурс для поиска такого рода материалов.

Вы также можете использовать Википедию, чтобы найти некоторые первоисточники. В конце каждой статьи Википедии есть таблица «Ссылки». В этой таблице указаны источники всей информации в статье. Если во время чтения статьи в Википедии вы сталкиваетесь с важной информацией, то обычно есть небольшая ссылка на справочную таблицу. Полезно изучить все эти ресурсы!

Soft Identifier — VK OSINT TOOL

lass=»block-body message-inner»>

Приветствую всех обитателей данного форума! Сегодня я поведаю вам о таком инструменте как «Identifier», он нужен для анализа странички в соц.сети ВК. Что делает этот инструмент? Создает отчет где: записываются данные друзей человека, кол-во мужчин/женщин у человека в друзьях, его предположительный пол (определяется на основе соотношения мужчин/женщин в друзьях у человека), предполагаемый возраст (определяется по среднему значению возраста друзей человека), предполагаемые города, где проживает человек (определяется по 3-ем самым часто встречающимся городам у друзей), возможные увлечения…

Soft Инструменты Oneforall,Dirmap и Fuzzscan

class=»block-body message-inner»>

Приветствую Уважаемых Друзей и всех Жителей Форума. Сегодня немного поговорим о популярных инструментах в Поднебесной. Их объединяет способность нахождения директорий,субдоменов,скриптов,файлов xml,txt и т.д. Первый инструмент,который рассмотрим- Oneforall, созданный Jing Ling. Страница автора здесь И если говорить о поиске субдоменов-то это одна из самых важных его задач. Как инструмент,он постоянно модернизируется и дополняется новыми модулями автором. Опции можно видеть на скриншоте: Установка: # git clone https://github.com/shmilylty/OneForAll.git # cd OneForAll/ # pip3 install -r…

Этапы сбора и анализа информации

Подготовка

Вначале формулируется вопрос, на который необходимо получить ответ. Например, «анализ привлекательности китайского рынка» с точки зрения российского производителя нефтехимической продукции можно разбить на следующие вопросы:

• Как будут развиваться рынок и конкурентная среда нефтехимической промышленности Китая в ближайшие десять лет? Точнее, как будут развиваться спрос, предложение и рыночные цены на отдельные товары?
• Какие возможности выхода на рынок доступны для нашей компании с учетом имеющихся возможностей?
• Какую долю рынка мы сможем завоевать на китайском рынке? 
• Какую прибыль нам следует ожидать?

Создание различных диаграмм может помочь в процессе структурирования и наглядной визуализации тенденций.

На основе оперативной проблемы должен быть подготовлен план анализа. Он включает в себя модели и методы анализа, которые будут использоваться, с учетом существующего информационного статуса, а также времени и ресурсов. 

Подход, основанный на гипотезах, часто оказывается полезным. Для каждого из рассматриваемых вопросов разрабатывается гипотеза, которая состоит из утверждения, считающимся наиболее вероятным. Пример: «Гипотеза: поставки в Китай резко возрастут, поскольку будут наращиваться как локально высокие нефтехимические мощности, так и избыточные мощности на Ближнем Востоке, что приведет к увеличению импорта».

Сбор данных

Во время последующего выполнения сбора данных необходимо соблюдать осторожность, чтобы минимизировать влияние источников ошибок, описанных выше. Информация может быть получена как из первичных, так и из вторичных источников данных. . Поскольку фактическое обследование или оценка часто показывает качество полученной информации, может возникнуть необходимость в корректировке процедуры анализа

Например, использовать дополнительные вторичные источники или специальные методики для проверки полученных результатов. 

Поскольку фактическое обследование или оценка часто показывает качество полученной информации, может возникнуть необходимость в корректировке процедуры анализа. Например, использовать дополнительные вторичные источники или специальные методики для проверки полученных результатов. 

Первичные и вторичные источники информации

Источники информации могут быть классифицированы как первичные или вторичные.  

Если информация для стратегического анализа собирается независимо от проведенных ранее исследований, то это называется сбор первичных данных. Однако по многим вопросам имеет смысл прибегнуть к уже имеющейся информации, так называемым вторичным данным, которые ранее собирались для аналогичных или других целей. Их преимущество состоит в том, что они доступны и зачастую дешевле. Однако часто эта информация недостаточно актуальна или не подходит для рассматриваемой проблемы. 

Внешние источники

• Официальная статистика;
• Отраслевые и специализированные отчеты;
• Информация из научных институтов и ассоциаций;
• Информация из технической и общей литературы;
• Международные базы данных.

Теперь следует провести оценку и интерпретацию полученной информации. Первоначально она состоит из объединения, суммирования и обработки данных. Для этой цели доступны многочисленные статистические методы. Из большого количества собранных данных необходимо сделать итоговые выводы. Поскольку целью анализа является картина будущего развития, часто используется метод представления тренда. Это основано на предположении, что события из прошлого будут продолжаться в будущем. 

Комфортный режим

Проект закона 14 августа уже поддержала рабочая группа «Нормативное регулирование цифровой среды», рассказал «Известиям» директор направления «Нормативное регулирование» АНО «Цифровая экономика» Дмитрий Тер-Степанов.

Он добавил, что регулирование внутри ЭПР устанавливает правительство. Оно будет описано в подзаконных актах, которые разрабатывают Минэкономразвития и «Цифровая экономика» при участии других заинтересованных ведомств, экспертов и компаний. Замечания от федеральных органов уже получены, добавил Дмитрий Тер-Степанов. По его словам, в ближайшее время Минэкономразвития направит законопроект-спутник на рассмотрение в правительство, а в случае одобрения кабмином его внесут в Госдуму. В пресс-службе Минэкономразвития подтвердили «Известиям» эту информацию. Там добавили, что законопроект прошел межведомственное согласование и направлен на рассмотрение в Минюст.

Участник проекта «Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» (НБМЗ) будет создавать комфортный режим для стартапов, занимающихся искусственным интеллектом в медицине, рассказал ее генеральный директор Борис Зингерман. Компании смогут протестировать в «регуляторной песочнице» свои продукты и быстрее доводить успешные решения до пациентов.

По словам соучредителя одной из участниц ассоциации, компании «Алгом», Евгения Кадушина, государству только предстоит найти форматы, режимы регистрации и эксплуатации экспертных систем, помогающих врачам. Именно поэтому нужно тестировать продукты в «регуляторной песочнице».

Система сбора и анализа эксплуатационных данных

ЛягушкаGanglia

• «Из коробки» работает с кластерами;
• Естественно масштабируется;
• Создает низкую нагрузку на узлы, с которых собирает данные;
• Поддерживает отказоустойчивую конфигурацию;
• Хорошо сопрягается с системами событийного мониторинга;
• Панель инструментов не требует доработки напильником.

1. Ganglia monitoring daemon (gmond) — демон мониторинга Ganglia, запускающийся на каждом узле. Gmond собирает данные со своего сервера и отсылает их на другие узлы.
2. Ganglia meta daemon (gmetad) — мета-демон Ganglia, опрашивающий демоны мониторинга и собирающий метрики. Результаты измерений, собранные мета-демоном, записываются в структурированном виде и могут быть опубликованы произвольному набору доверенных хостов. Формат данных документирован. Мы используем эти данные для графиков в веб-интерфейсе и информирования событийного мониторинга об аномалиях.
3. Веб-интерфейс Ganglia. В идеальном мире, где все процессы полностью автоматизированы, иметь веб-интерфейс к системе сбора данных необязательно. Мы же довольно активно смотрим на графики и выявляем закономерности самостоятельно. Можно использовать любой веб-интерфейс или написать свой собственный. Мы используем стандартный. Каждый сотрудник может сформировать собственный набор графиков для одновременного отображения и таким образом отслеживать именно те параметры, которые интересуют его. Также есть возможность строить агрегированные графики по нескольким хостам.

Практическое применение

1. Наши системы управления, сбора информации о потреблении ресурсов и биллинга написаны на ruby. Для ruby есть гем gmetric, разработанный Ильей Григориком. С его помощью на этапе разработки мы включили биллинг в систему мониторинга за пару дней. Сразу после этого мы нашли несколько бутылочных горлышек и исключили их.
2. Важнейшее ПО, которое мы используем — Openstack Swift. Сбор данных с него организуется при помощи StatsD. StatsD в свою очередь имеет бэкенд для Ganglia — и с его помощью мы отсылаем данные в нашу систему сбора.

фронтенде Wikipediaмобильную версию

Дважды проверьте свои исследования

После того как вы завершили своё исследование, вы должны убедиться, что вся ваша информация является точной. Вы можете спасти себя от позора, дважды проверив все свои исследования, прежде чем написать и опубликовать.

Перечитайте все ваши источники, потому что есть вероятность, что вы неправильно поняли то, что они говорят. Конечно, вы не единственный человек, который может неправильно истолковать источник, поэтому следует проверить все цитаты, которые вы найдете на веб-сайте.

Вам также следует подумать о том, как вы использовали Google для исследования своей темы. Если вы включили какое-либо отклонение в свои условия поиска, то есть вероятность, что собранная вами информация будет отражать это отклонение. Попробуйте выполнить поиск в Google с помощью различных поисковых терминов и операторов поиска Google.

Soft Тест Cms с Medusa и разведка с Magnifier

lass=»block-body message-inner»>

Приветствую Друзей и Уважаемых Форумчан. Сегодня рассмотрим пару инструментов,заслуживающих внимания. Поработают они последовательно в связке. Тестировать и атаковать будем один из недобросовестных ресурсов с помощью BlackArch. Будет также немного трэша,но главной задачей останется демонстрация работы инструментов. При тестировании не нанесено ни малейшего ущерба web-ресурсам,а также юр.и физ.лицам. Вся информация предоставлена исключительно в рамках ознакомления и изучения безопасности. Первый инструмент из раздела Information Gathering . Название Magnifier ему было дано известным…

Статья Offensive OSINT часть 3 — Ищем дезинформацию, связанную с выборами, на польском сервисе wykop.pl

lass=»block-body message-inner»>

Данная статья является переводом. Оригинал вот тут В этой часте мы рассмотрим кампанию по дезинформации в польской социальной сети — wykop.pl. Она очень похожа на Reddit, хоть и без сабредитов, но с тегами и микроблогом. Я представлю методы сбора информации о пользователях, положительных / отрицательных голосов и контента. Кроме того, все будет представлено в понятной форме с диаграммой и графиком отношений для пользователей. Если вы пропустили последнюю статью о деобфускации, анализе исходного кода и расскрытии кампании по расспространению нелегального контента, вы все еще можете…

Событийный мониторинг

Shinken

• умная фильтрация и обнаружение корневых проблем, ведущая к уменьшению количества ненужных оповещений;
• концентрация на «воздействии на бизнес»;
• масштабируемость;
• надежность.

Масштабирование и обеспечение отказоустойчивости

• Pollers — запускают проверки и возвращают результаты;
• Reactionners — реагируют на результаты, отсылая уведомления или запуская обработчики событий;
• Schedulers — распределяют задачи между поллерами и результаты между реакционерами. Schedulers имеют некоторый внутренний интеллект, который позволяет им, например, если одна из проверок возвращает ошибку, поднять наверх очереди проверки от которых она зависит.
• Brokers — получают данные от scheduler-ов и сохраняют их в заданные при помощи плагинов хранилища.
• Arbiter — арбитр знает всю конфигурацию системы и распределяет части конфигурации и задачи между scheduler-ами. Он проверяет работоспособность других демонов, и если, например, один из scheduler-ов не отвечает, он делит его задачи между другими. В одном кластере нельзя иметь более одного активного арбитра.

Что если вы нашли противоречивую информацию

Иногда вы тратите много времени, перепроверяя все свои исследования, и понимаете, что факты не совпадают. В этой ситуации соблазнительно поддержать одну сторону, которая может быть не совсем точной. В конце концов, гораздо легче согласиться с неточной информацией, чем переделывать весь ваш исследовательский процесс.

Но вы никогда не должны писать или публиковать какую-либо информацию, если вы не уверены, что она точна. Если вы столкнулись с противоречивой информацией во время исследования темы, вернитесь к широкому поиску или попытайтесь использовать кусочки противоречивой информации в вашу пользу.

Например, если во время исследования «Титаника» вы обнаружили множество противоречивых свидетельств очевидцев, вы можете быстро превратить эти противоречивые данные в интересную информацию. Вы могли бы даже вернуться и провести некоторое углубленное исследование, кто собрал эти рассказы очевидцев, и как они сформировали общественное мнение о крушении Титаника. Этого хватит на целую книгу!

Заключение

Предложенное решение является масштабируемым и функционально расширяемым. В дальнейшем возможно подключение различных систем документооборота, корпоративного планирования, систем управления метаданными и НСИ. Система сбора и анализа первичных данных может быть легко интегрирована в существующую корпоративную ИТ инфраструктуру. В других условиях она может стать первым этапом реализации корпоративной системы сбора, хранения и анализа данных.

Варианты решений для анализа данных с помощью средств IBM InfoSphere Warehouse и IBM Cognos BI будет выполнен во второй части статьи.

Автор благодарит М.Баринштейна, В.Иванова, М.Озерову, Д.Савустьяна, А.Сона и Е.Фищукову за полезные обсуждения.