Viac

Extrakcia údajov servera ArcGIS - úloha neexistuje alebo je neprístupná


Sledoval som dokumentáciu a video a nastavil som službu geoprocesingu extrakcie dát, ku ktorej pristupujem pomocou ArcGIS Viewer for Flex (v. 2.3.1). Keď v prehliadači spustím miniaplikáciu Extrahovať údaje, zobrazí sa chyba: Úloha „(názov priečinka úlohy)“ neexistuje alebo je neprístupná. Keď idem do priečinka arcgisjobs na serveri, priečinok je tam, spolu s priečinkom scratch a výstupným súborom .zip obsahujúcim údaje, ktoré boli orezané. Podľa súboru messages.xml v pomocnom priečinku sa úloha úspešne dokončila.

Skontroloval som protokoly servera ArcGIS a Windows a nenašiel som nič zrejmé, čo by poukazovalo na problém. Povolenia pre priečinok by mali byť správne, pretože úloha môže vytvoriť priečinok úlohy, orezať údaje a vytvoriť výstupný priečinok .zip. Úloha bude úspešne spustená, ak sa použije prostredníctvom aplikácie ArcGIS Desktop.

Zažil teda niekto podobné správanie s nástrojom na extrakciu údajov alebo s inými úlohami praktického lekára? Nejaké nápady, kam sa môžem pozrieť ďalej?

Prostredie:
ArcGIS Server 10, .NET, SP2 - distribuovaná inštalácia
ArcGIS Desktop 10, SP2
Windows Server 2008 x64 R2
Ďakujem, Tim

Aktualizácia:
Dnes som urobil nejaké testovanie (vo Firefoxe) a našiel som ešte niekoľko vecí:
1. Služba GP áno príležitostne práca, zdá sa. Každých pár pokusov sa mi zobrazí výzva na stiahnutie extrahovaných údajov, len aby som získal porušenie karantény zabezpečenia:
http: //IP SERVERU/Samples/DataExtract/Flex/widgets/DataExtract/DataExtractWidget.swf nemôže načítať údaje z http: //NÁZOV SERVERA/arcgisjobs/sumner.dataextract_gpserver/j77643b1b114e458f82e6f416262aaf58/scratch/output.zip.
2. Keď sa zobrazí výzva na stiahnutie súboru, program Firebug ukáže, že nemôže stiahnuť môj súbor crossdomain.xml. Adresa sa zobrazuje ako http: //NÁZOV SERVERA/crossdomain.xml

V oboch prípadoch sa pokúša získať prístup k adrese URL servera http: // a nemôže sa tam dostať. Problém je, že nemôžem zistiť, odkiaľ pochádza táto adresa URL. Pokúsil som sa upraviť URL virtuálneho adresára a znova publikovať služby pomocou IP servera ArcGIS namiesto názvu stroja, bez zmeny správania.


Ak je to skript, na ktorý myslím, adresár úloh je v skripte napevno. Crack otvorte skript a uistite sa, že adresár úloh v skripte je v súlade s tým, čo máte vo svojom prostredí.

Z toho, čo ste povedali, to znie, že sa úloha úspešne dokončuje, iba že vracia nesprávnu adresu URL do aplikácie FlexApp na stiahnutie súboru .zip.


Mám distribuované nastavenie AGS10 SP2, ktoré sa zdá byť podobné tomu vášmu. Vyvíjal som službu PDF na základe ArcPy.Mapping jednoduchého príkladu služby geoprocesingu ExportToPDF a stretávam sa s rovnakou správou „Job xx neexistuje alebo je neprístupná“, ktorú ste.

V mojom prípade sa zdá, že ide o načasovanie: úloha je dokončená, ale proces sa pokúša získať prístup k výsledkom skôr, ako ich bude možné presunúť zo SOC do priečinka úloh SOM.

Dočasným riešením je zachytiť konkrétnu chybu, extrahovať JobID a volať na načítanie vygenerovaného PDF:

funkcia gpError (e) {if (e.message.search ("neexistuje alebo je neprístupná")> -1) {var jobId = e.message.replace (/ Job '([az, 0-9] *) 'neexistuje alebo je neprístupný  ./, "$ 1"); gp.getResultData (jobId, "Output_PDF"); } else {showDialog (dojo.string.substitute ('

Chyba: $ {error}

', {chyba: e.message})); }}

Toto by určite nebol produkt, ktorý by som uviedol do výroby, ale umožňuje mi to obísť chybu a pokračovať vo vývojových prácach, kým budem čakať na vyriešenie problému spoločnosťou ESRI.


Ochrana osobných údajov úložiska Kingston Data Traveler - ďalšie pokusy o heslo

Jednotka USB Kingston Data Traveler Vault Privacy má pred vymazaním predvolené množstvo 10 hesiel. Jeden mi zostane a otázkou je, či mi niektorý z nasledujúcich dvoch prístupov umožní precvičiť viac pokusov o zadanie hesla (mal by som poznať správne, len som ho nastavil už dávno). Nemienim to hrubou silou.

skopírujte zašifrované údaje z jednotky a dešifrujte mimo jednotky

skopírujte šifrované údaje ako zálohu, zadajte heslo na jednotku, nechajte ju naformátovať a potom znova skopírujte zálohované údaje na jednotku

osvojte si AES reprezentáciu uloženého hesla a pokúste sa uhádnuť heslo mimo prostredia disku a vložte správne heslo až po nájdení zodpovedajúcej reprezentácie AES


6 odpovedí 6

Som z Crossrefu. DOI by sa mal vždy rozhodnúť pre určité umiestnenie, aj keď obsah presunul umiestnenie na webe alebo zmenil vydavateľa. Môžete zdieľať príklad, aby sme ho mohli nahlásiť? Je možné, že to nie je Crossref DOI samozrejme (existuje niekoľko ďalších agentúr DOI), ale môžem to zistiť z DOI. Predpona často označuje konkrétneho vydavateľa, ale časopisy si často menia majiteľa, pretože spoločnosti dojednávajú rôzne publikačné dohody, takže to nemusí byť nevyhnutne bezpečný spôsob riešenia problému (čo však podľa mňa nemusí byť váš problém!). Radi pomôžeme, ak budete zdieľať príklady :-)

Tiež som z Crossrefu. Nefunkčné odkazy DOI nie sú dobré a my sa ich snažíme opraviť. Ak sa vám zobrazí chybová stránka & quotDOI Not Found & quot - napríklad po kliknutí na tento odkaz - https://doi.org/10.15680/IJIRSET.2019.0806081 - znamená to, že DOI nebol zaregistrovaný. Ak vyplníte formulár, táto chyba bude nahlásená príslušnej registračnej agentúre. V prípade Crossrefu upozorníme vydavateľa na chybu a požiadame ho, aby problém odstránili - zvyčajne sa problém opraví, ale ak vydavateľ ukončil činnosť alebo už nie je členom Crossrefu, odkaz nemusí byť možné opraviť. Tam, kde sú zavedené archivačné opatrenia, možno DOI presmerovať na archivované kópie obsahu.

Aj keď DOI nie sú také nestále ako adresy URL, môžu byť odvolané alebo inak znefunkčnené.

Vo vašom prípade zvážte, či existuje šanca, že DOI bude opäť k dispozícii (môžu nastať technické ťažkosti s hostiteľom) alebo či existuje iný dostupný zdroj (iný DOI). Osobne by som zahrnul DOI do bibliografie a poslal správu autorovi (autorom) alebo poskytovateľovi (to by nemal byť váš problém vyriešiť).

Všetky prístupné DOI je možné prehľadať pomocou Crossref (vyhľadávanie podľa názvu, autora, DOI a ďalších metadát).

Aj keď sú DOI veľmi pohodlné, nemusí to byť problém, ak sú porušené. Citácie zvyčajne zahŕňajú mená autorov, meno časopisu, číslo časopisu, rok a prípadne odkaz na stránku a názov článku. Len s týmito informáciami by ste mali byť schopní nájsť odkazovaný článok tradičnou metódou. Preto možno DOI považovať za pohodlnú službu, ktorá nemá príliš veľký spad, ak sa pokazí. Ďalšou pohodlnou metódou & quotservice & quot je požiadať knihovníka vo vašej inštitúcii, ak máte ťažkosti s hľadaním referenčného zdroja.

Ďalej majte na pamäti, že DOI môže jednoducho obsahovať preklep, a preto ho nemožno správne vyriešiť. Toto sa samozrejme môže stať aj pri tradičnom odkazovaní, ale tam je zvyčajne ľahšie vidieť, že článok z & quotNautre & quot je skutočne publikovaný v & quot; Príroda & quot ;.

Na záver by som chcel zdôrazniť, že internet má na riešenie DOI iné nástroje ako bežné webové stránky. Napríklad článok, ktorý ste spomenuli v komentároch, ľahko nájdem pomocou bežného internetového vyhľadávača.

Táto odpoveď je čiastočne odvodená od ďalších odpovedí a komentárov k tejto otázke:

Odpoveď na otázku 1

Napriek tomu, že DOI by mal zostať v prevádzke / prístupné, existujú rôzne dôvody, prečo sa môžu stať neprístupnými:

Niektorí vydavatelia môžu časom zmiznúť. V takom prípade je možné kontaktovať orgán DOI a nahlásiť nefunkčný DOI.

Vydavateľ mohol byť zlúčený s iným vydavateľom. V prípade, že dôjde k porušeniu DOI, je možné o tom informovať vydavateľa alebo orgán DOI. Nový vydavateľ to zvyčajne dokáže opraviť.

Niektoré príspevky môžu byť po zverejnení odvolané. V takom prípade je potrebné kontaktovať úrad DOI, aby DOI neodkazoval na adresu URL, ktorá napr. už neexistuje.

Doména vydavateľa môže byť dočasne mimo prevádzky. Tento prípad je možné testovať načítaním ďalších webových stránok rovnakého vydavateľa. Ak je niekoľko stránok naraz nefunkčných, je vhodné počkať niekoľko hodín a potom znova skontrolovať stav domény. Tento problém môže vyriešiť len trpezlivosť.

Môže existovať technický problém s konkrétnou webovou stránkou domény vydavateľa. Napr. obsah mohol byť presunutý na iné miesto / adresu. Toto je možné otestovať kontrolou iných webových stránok rovnakého vydavateľa. Ak fungujú správne, je pravdepodobné, že konkrétna webová stránka má nejaký problém, ktorý musí vydavateľ vyriešiť. Preto by mal byť vydavateľ informovaný.

Niekedy, keď boli nedávno zverejnené príspevky, DOI už môže existovať, ale príspevok ešte nie je prístupný. V prípade veľmi čerstvých správ môže tento problém vyriešiť len trpezlivosť, kým sa obsah nenahrá správne.

Niektoré papiere môžu byť tiež falošné alebo vydavateľ môže poskytnúť nekvalitné papiere. V prípade, že DOI nie je prístupný, môže byť užitočné skontrolovať dôveryhodnosť vydavateľa:

  • Je to dosť neznámy vydavateľ?
  • Vyzerá webová stránka podozrivo?
  • Existuje veľa preklepov v novinách alebo na webovej doméne vydavateľa?
  • Vydal vydavateľ publikácie iba pre napr. 1 alebo 2 roky?
  • Existuje niekoľko článkov s neprístupnými DOI tohto vydavateľa?
  • Nájdete ďalšie nezrovnalosti?
  • Voliteľné a všeobecne sa neodporúča: Neuvádzal tento príspevok nikdy iný autor alebo len veľmi málo autorov (počet citácií)? Toto nie je všeobecné odporúčanie, pretože každý nový príspevok musí začínať nulovým počtom citácií. Okrem toho nie je vždy úplne transparentné, ako sú počty citácií vytvárané existujúcimi systémami. Rôzne systémy môžu hlásiť rôzne počty citácií. Počet citácií bude navyše ťažko úplne presný. Ak sa to zváži, malo by sa to považovať iba za malý indikátor v kombinácii s inými kritériami.

Čím viac otázok bude možné odpovedať kladne, tým je podozrivejšie, že vydavateľ môže byť podvodný. Môže sa tiež stať, že tento vydavateľ je vydavateľom & quotlow quality & quot, ktorý poskytuje dokumenty nízkej kvality bez dlhšieho procesu vzájomného hodnotenia. V každom uvedenom prípade sa odporúča zvážiť, či je možné nájsť alternatívne príspevky pravdepodobne aj od iných vydavateľov.

DOI ukazuje na nesprávny papier. Ak DOI poukazuje na nesprávny papier alebo obsah, mal by o tom byť informovaný orgán DOI.

V DOI môžu existovať nejaké preklepy. Nakoniec je tiež možné, že v danom DOI je len nejaký preklep.


Zdroje údajov H-K

Dátový zdroj Pripojte sa z počítača Pripojte sa a obnovte zo služby DirectQuery / Live pripojenie Brána (podporovaná) Brána (požadovaná) Dátové toky Power BI
Súbor Hadoop (HDFS) Áno Nie Nie Nie Nie Nie
Úľ LLAP Áno Áno Áno Áno Nie Nie
Interaktívny dopyt HDInsight Áno Áno Áno Nie Nie Nie
IBM DB2 Áno Áno Áno Áno Nie Áno
Databáza IBM Informix Áno Áno Nie Áno Nie Nie
IBM Netezza Áno Áno Áno Áno Áno Nie
Impala Áno Áno Áno Áno Áno Áno
Indexima Áno Áno Áno Áno Áno Nie
Priemyselný obchod s aplikáciami Áno Áno Nie Nie Nie Nie
Informačná mriežka Áno Áno Nie Nie Nie Nie
Medzisystémy IRIS Áno Áno Áno Áno Áno Nie
Intune Data Warehouse Áno Áno Nie Nie Nie Nie
Jethro ODBC Áno Áno Áno Áno Áno Nie
JSON Áno Áno Nie Áno** Č. 3 Áno
Kyligence Enterprise Áno Áno Áno Áno Áno Nie

Počítačová bezpečnosť pre technológie zhromažďovania údajov ☆

Mnoho organizácií v rozvojovom svete (napr. Mimovládne organizácie) zahŕňa do svojho pracovného toku zber digitálnych údajov. Zhromaždené údaje môžu obsahovať informácie, ktoré možno považovať za citlivé, napríklad lekárske alebo sociálno-ekonomické údaje, a ktoré by mohli byť ovplyvnené počítačovými bezpečnostnými útokmi alebo neúmyselným nesprávnym zaobchádzaním. Postoje a postupy organizácií zhromažďujúcich údaje majú dôsledky pre dôvernosť, dostupnosťa bezúhonnosť údajov. Táto práca, spolupráca medzi počítačovou bezpečnosťou a výskumníkmi ICTD, skúma prístupy, postupy a potreby v oblasti bezpečnosti a ochrany súkromia v organizáciách, ktoré používajú Open Data Kit (ODK), poprednú platformu na zber digitálnych údajov. Vykonávame podrobné modelovanie hrozieb cvičte, aby ste informovali náš pohľad na potenciálne bezpečnostné hrozby, a potom vykonajte a analyzujte prieskum a rozhovory s technologickými expertmi v týchto organizáciách, aby ste založili túto analýzu na skutočných skúsenostiach s nasadením. Potom sa zamyslíme nad našimi výsledkami a získame lekcie pre organizácie zhromažďujúce údaje aj pre vývojárov nástrojov.


Pretože TDE sa spolieha na certifikát uložený v hlavnom počítači (ktorý sa používa na šifrovanie šifrovacieho kľúča databázy), potom by to fungovalo iba ak hlavnú databázu môžete obnoviť na iný server tak, aby bolo možné certifikát dešifrovať.

Toto je hierarchia šifrovania TDE:

  1. Hlavný kľúč služby (chránený systémom Windows viazaný na poverenia účtu služby a strojový kľúč)
  2. Hlavný kľúč databázy (v tomto prípade ten pre hlavnú databázu)
  3. Osvedčenie
  4. Šifrovací kľúč TDE

Prvé tri položky sú uložené v hlavnej databáze a je možné ich všetky zálohovať. Štvrtý je uložený (šifrovaný certifikátom z # 3) v hlavičke šifrovanej databázy.

V scenári zlyhania by ste teda museli obnoviť dostatok šifrovacej hierarchie, aby ste mohli načítať kľúč TDE. SQL Server vytvorí hlavný kľúč služby pri inštalácii, takže pri obnovení hlavnej databázy do inej inštancie sa obnovia aj položky 2 a 3, potrebné kľúče na ich dešifrovanie nebudú prítomné. Výsledok: nečitateľné údaje.

Dve najlepšie možnosti sú buď obnovenie certifikátu (č. 3) zo zálohy (dobrá voľba, ak z nejakého dôvodu nemožno obnoviť hlavný server), alebo obnovenie hlavnej databázy a jej hlavného kľúča (# 2) zo zálohy. Obnova hlavného kľúča môže byť lepšou voľbou, ak máte veľa certifikátov / kľúčov chránených týmto kľúčom a potrebujete ich sprístupniť naraz. Dodávajú sa s rovnakými preventívnymi opatreniami, ktoré sa bežne vyskytujú pri obnove hlavnej databázy (porovnávanie, prihlásenie, názvy databáz a cesty k súborom atď.)

Všeobecne by som odporúčal obnoviť master iba v scenári obnovy. V prípade scenára migrácie / škálovania (napríklad použitie skupín dostupnosti / zrkadlenie s databázou šifrovanou TDE) je lepšie zálohovať / obnoviť certifikát (# 3), aby bol šifrovaný pomocou hlavných kľúčov jedinečných pre každú inštanciu, ktorá sa pohybuje. do. Do zálohy certifikátu budete musieť zahrnúť súkromný kľúč.

V každom prípade budete musieť vytvoriť zálohu kľúča / certifikátu, takže ich dobre strážte a ukladajte na nadbytočné a bezpečné miesta. Jednoducho mať zálohu pána nebude aby ste sa dostali z katastrofy TDE, budete potrebovať zálohu aspoň jedného kľúča alebo certifikátu.


Integrácia veľkých dát

Nástroje business intelligence

Štruktúrované obchodné spravodajstvo

Spolu s dátovým skladom sú dátové sklady tradičné nástroje business intelligence, ktoré fungujú predovšetkým na štruktúrovaných dátach v relačných databázach. Tradičné nástroje business intelligence sa stávajú výkonnejšími ako kedykoľvek predtým, keď sa dáta prenášajú vo vhodnom štruktúrovanom formáte z neštruktúrovaných zdrojov údajov cez server virtualizácie údajov.

Vyhľadajte business intelligence

Pre architektúru veľkých dát je rozhodujúce zahrnutie nástrojov na správu dokumentov a e-mailov, vrátane nástrojov business intelligence zameraných na analýzu týchto údajov, ktoré sa bežne označujú ako „vyhľadávací“ typ analýzy. Nástroje na analýzu vyhľadávania majú prístup k údajom mnohých typov a na mnohých miestach.

Hadoop a MapReduce Business Intelligence

V mnohých prípadoch sa ako synonymá používajú výrazy „big data“ a Hadoop. Ako súčasť sady riešení Hadoop sa MapReduce všeobecne používa na orchestráciu a analýzu údajov uložených v systéme súborov Hadoop.

Vizualizácia

Nástroje na vizualizáciu údajov na prezentáciu veľkého množstva informácií sa používajú proti údajom z väčšiny sprostredkujúcich dátových rozbočovačov, vrátane dátových skladov, dátových tokov a Hadoop.


Zisťovanie populačných centier v Nigérii

Zaujímavý algoritmus a citácia # 8230. Viac sa dá prepojiť s dátumom narodenia, pre viac starostlivosti o viac ako viac rôznych pokusov.

Existujú veľké oblasti planéty, ktoré (aj keď sú obývané) zostávajú nezmapované dodnes. Spoločnosť DigitalGlobe zahájila crowdsourcingové kampane na zisťovanie odľahlých centier obyvateľstva v Etiópii, Sudáne a Svazijsku na podporu iniciatív očkovania mimovládnych organizácií a distribúcie pomoci. Je to jedna z niekoľkých súčasných iniciatív na vyplnenie medzier na globálnej mape, aby respondenti prvej pomoci mohli poskytnúť pomoc zraniteľným osobám , ale neprístupní, ľudia.

Crowdsourcing zisťovania dedín je presný, ale pomalý. Ľudské oči dokážu ľahko zistiť budovy, ale kým im zaberie veľký kus zeme, trvá to chvíľu. V minulosti sme kombinovali crowdsourcing s hlbokým učením na GBDX na detekciu a klasifikáciu objektov v mierke. Jedná sa o prístup: zhromaždiť tréningové vzorky z davu, trénovať neurónovú sieť na identifikáciu predmetu záujmu, potom nasadiť trénovaný model na veľké plochy.

V súvislosti s nedávnou rozsiahlou kampaňou na mapovanie populácie sme čelili obvyklej otázke. Nájsť budovy s davom ľudí alebo vycvičiť stroj na to? To viedlo k ďalšej otázke: dá sa konvolučná neurónová sieť (CNN), ktorú sme trénovali pri hľadaní bazénov v Adelaide, trénovať na detekciu budov v Nigérii?

Aby sme odpovedali na túto otázku, vybrali sme si oblasť záujmu v severovýchodnej Nigérii, na hranici s Nigerom a Kamerunom. Knižnica obrázkov spoločnosti DigitalGlobe poskytla požadovaný obsah: deväť obrazových pásov WorldView-2 a dva obrazové pásy GeoEye-1 zhromaždené v období od januára 2015 do mája 2016.

Vybrali sme štyri pásy WorldView-2, rozdelili ich na štvorcové čipy s dĺžkou 115 m na každú stranu (250 pixelov pri rozlíšení snímača) a požiadali náš dav, aby ich označili ako „Budovy“ alebo „Žiadne budovy“. Týmto spôsobom sme získali označené dáta na trénovanie neurónovej siete.

Vycvičený model sa potom nasadil na zvyšok pásov. To zahŕňalo rozdelenie každého obrázka na čipy rovnakej veľkosti ako tie, ktoré sme trénovali, a potom model klasifikoval každý jednotlivý čip ako „Budovy“ alebo „Žiadne budovy“.

Výsledok: súbor, ktorý obsahuje všetky čipy klasifikované ako „Budovy“ alebo „Žiadne budovy“ spolu so skóre spoľahlivosti každej klasifikácie.

Výsledky

Tu je príklad klasifikácie modelu:

Intenzita zelenej farby je úmerná dôveryhodnosti modelu v prítomnosť budovy. Je zrejmé, že dôvera rastie s hustotou budovy. Modelka si robí svoju prácu!

Čo sa vlastne neurónová sieť učí? Ďalej uvádzame príklady výstupov skrytých vrstiev vytvorených počas klasifikácie čipu, ktorý obsahuje budovy. Upozorňujeme, že keď sa čip spracováva v následných vrstvách, polohy budov sa čoraz viac osvetľujú, čo vedie k rozhodnutiu o vysokej spoľahlivosti, že čip obsahuje budovy.

Tu je väčšia vzorka výsledkov. Rýchla kontrola v Mapách Google ukazuje, že väčšina z týchto dedín nie je na mape.

Aby sme teda odpovedali na našu pôvodnú otázku: áno, rovnaká architektúra neurónovej siete, ktorá sa úspešne používa na detekciu bazénov v prímestskom prostredí v Austrálii, sa dá použiť na detekciu budov v nigérijskej púšti. Vyškolený model dokáže klasifikovať približne 200 000 čipov (niečo nad 3 000 km2) na inštancii Amazon vybavenej GPU. GBDX umožňuje paralelné nasadenie modelu na ľubovoľný počet prúžkov - vďaka čomu sa mapovanie populačných centier v kontinentálnom meradle stáva realitou.

Celý príbeh nájdete tu a odkaz na mapu plného rozlíšenia podmnožiny oblasti záujmu tu.

Zdieľaj toto:

Páči sa ti to:


Procesy a postupy zabezpečenia

Zabezpečenie izolácie Azure je ďalej vynútené interným používaním spoločnosti Microsoft v rámci Security Development Lifecycle (SDL) a ďalších silných procesov zabezpečenia zabezpečenia na ochranu povrchov útokov a zmierňovanie hrozieb. Spoločnosť Microsoft zaviedla špičkové procesy a nástroje, ktoré poskytujú vysokú dôveru v záruku izolácie Azure.

  • Životný cyklus vývoja zabezpečenia (SDL) - Microsoft SDL zavádza aspekty zabezpečenia a ochrany súkromia vo všetkých fázach vývojového procesu, pomáha vývojárom vytvárať vysoko zabezpečený softvér, plniť bezpečnostné požiadavky a znižovať náklady na vývoj. Pokyny, najlepšie postupy, nástroje a procesy v Microsoft SDL sú interne používané postupy na vytváranie všetkých služieb Azure a vytváranie bezpečnejších produktov a služieb. Tento proces je tiež verejne zdokumentovaný s cieľom zdieľať poznatky spoločnosti Microsoft so širším odvetvím a začleniť spätnú väzbu od odvetvia s cieľom vytvoriť silnejší proces vývoja zabezpečenia.
  • Nástroje a procesy - Celý kód Azure podlieha rozsiahlej skupine nástrojov statickej aj dynamickej analýzy, ktoré identifikujú potenciálne chyby zabezpečenia, neefektívne vzorce zabezpečenia, poškodenie pamäte, problémy s oprávneniami používateľov a ďalšie kritické problémy so zabezpečením.
    • Účelovo vytvorené fuzzovanie - Testovacia technika používaná na nájdenie bezpečnostných chýb v softvérových produktoch a službách. Pozostáva z opakovaného napájania upravených alebo fuzzovaných údajov do softvérových vstupov, aby sa spustili zablokovania, výnimky a pády, t. J. Poruchové stavy, ktoré by mohol útočník využiť na narušenie alebo prevzatie kontroly nad aplikáciami a službami. Microsoft SDL odporúča fuzzovať všetky útočné povrchy softvérového produktu, najmä tie, ktoré vystavujú syntaktický analyzátor údajov nedôveryhodným údajom.
    • Testovanie penetrácie naživo - Spoločnosť Microsoft priebežne testuje penetráciu naživo na webe s cieľom vylepšiť kontroly a procesy zabezpečenia cloudu, ako súčasť programu Red Teaming, ktorý je opísaný ďalej v tejto časti. Penetračné testovanie je bezpečnostná analýza softvérového systému, ktorú vykonávajú skúsení odborníci v oblasti bezpečnosti simulujúci činnosť hackera. Cieľom penetračného testu je odhaliť potenciálne chyby zabezpečenia vyplývajúce z chýb kódovania, chýb konfigurácie systému alebo iných slabín prevádzkového nasadenia. Testy sa vykonávajú proti infraštruktúre a platformám Azure, ako aj proti vlastným nájomcom, aplikáciám a údajom spoločnosti Microsoft. Zákazníci, aplikácie a dáta hostované v Azure nie sú nikdy zacielené, zákazníci však môžu vykonávať svoje vlastné penetračné testy svojich aplikácií nasadených v Azure.
    • Modelovanie hrozieb - Základný prvok Microsoft SDL. Je to inžinierska technika používaná na identifikáciu hrozieb, útokov, slabých miest a protiopatrení, ktoré by mohli mať vplyv na aplikácie a služby. Modelovanie hrozieb je súčasťou životného cyklu vývoja rutiny Azure.
    • Automatizované vytváranie upozornení na zmeny napadnuté povrchom - Attack Surface Analyzer je softvér vyvinutý spoločnosťou Microsoft s otvoreným zdrojom zabezpečenia, ktorý analyzuje útočnú plochu cieľového systému a informuje o potenciálnych bezpečnostných chybách zavedených počas inštalácie softvéru alebo nesprávnej konfigurácie systému. Základnou vlastnosťou Attack Surface Analyzer je schopnosť „odlišovať“ konfiguráciu zabezpečenia operačného systému pred a po nainštalovaní softvérového komponentu. Táto vlastnosť je dôležitá, pretože väčšina inštalačných procesov vyžaduje zvýšené oprávnenie a po udelení môže viesť k neúmyselným zmenám konfigurácie systému.

    Pri migrácii do cloudu zákazníci zvyknutí na tradičné nasadenie lokálnych dátových centier zvyčajne vykonajú hodnotenie rizika, aby určili mieru ohrozenia a formulovali zmierňujúce opatrenia. V mnohých z týchto prípadov majú bezpečnostné dôvody pre tradičné miestne nasadenie tendenciu byť dobre pochopené, zatiaľ čo zodpovedajúce možnosti cloudu bývajú nové. Ďalšia časť má pomôcť zákazníkom pri tomto porovnaní.


    Odstrániť a odstrániť sú definované dosť podobne, ale hlavný rozdiel medzi nimi je v tom vymazať znamená vymazať (t. j. poskytnuté neexistujúce alebo neopraviteľné), zatiaľ čo odstrániť implikuje odniesť a odložiť (ale stále existuje).

    Vo vašom príklade, ak položka po odstránení existuje, stačí povedať odstrániť, ale ak prestane existovať, povedzme vymazať.

    Ako sprievodná poznámka: vymazať sa niekedy používa v počítačových súboroch presunúť do koša / koša (teda je stále obnoviteľný), ale nejde o štandardný význam mimo tohto kontextu.

    Sú si veľmi podobné, ale spôsob, akým by som tu rozlišoval, je založený na tom, čo robí akcia, a na položke, ktorá je odstránená / vymazaná zo zoznamu.

    Pokiaľ bude položka naďalej existovať mimo zoznamu, odporučil by som „odstrániť“, pretože sa odstraňuje zo zoznamu, ale samotná položka sa neodstráni.

    Ak položka už nebude existovať, potom sú výrazy „odstrániť“ a „odstrániť“ v podstate rovnocenné, aj keď výraz „odstrániť“ môže byť o niečo zreteľnejší, pretože používateľ položku odstraňuje.

    Môžete odstrániť niečo zo zbierky (napr. Súbor z projektu, priečinok z knižnice) bez odstránenia. Ak príslušná položka mimo vašej zbierky nežije (napr. Odsek zo slovného dokumentu), nie je rozdiel medzi odstránením a odstránením. Ale ak to má taký život (napr. Obrazový súbor na stránke HTML), potom by odstraňovanie a mazanie mohlo byť iné. Odstrániť je silnejšie - nielenže ho prestanete do svojej zbierky pridávať, odkazovať na neho, na čokoľvek, ale tiež ho odstraňovať z ľubovoľného miesta.


    Weary, D. J. & amp. Doctor, D. H. Kras v Spojených štátoch: kompilácia a databáza digitálnych máp, https://doi.org/10.3133/ofr20141156 (2014).

    Weary, D. Náklady na pokles krasu a zrútenie závrtov v USA v porovnaní s inými prírodnými rizikami. V Sinkholes and the Engineering and Environmental Impacts of Kras: Zborník zo štrnástej multidisciplinárnej konferencie (eds Doctor, D. H., Land, L. & amp Stephenson, J. B.) 433–445, https://doi.org/10.5038/9780991000951.1062 (National Cave and Karst Research Institute, Carlsbad, NM, 2015).

    Nariadenie o úrade pre poistenie na Floride. Správa o preskúmaní dátového volania z roku 2010 (2010).

    Scott, T. M. Florida’s Springs in Jeopardy. Geotimes 47, 16–20 (2002).

    Lindsey, B. D. a kol. Vzťahy medzi hustotou závrtu a antropogénnymi kontaminantmi vo vybraných uhličitanových zvodnených vrstvách vo východných Spojených štátoch. Env. Earth Sci 60, 1073–1090 (2010).

    Katz, B. G., Sepulveda, A. A. & amp. Verdi, R. J. Odhad zaťaženia dusíka spodnou vodou a hodnotenie citlivosti na kontamináciu dusičnanmi v povodí veľkých krasových prameňov na Floride. J. Am. Voda Resour. Doc. 45, 607–627 (2009).

    Kidanu, S. T., Anderson, N. L. & amp Rogers, J. D. Využitie priestorovej analýzy založenej na GIS na stanovenie faktorov ovplyvňujúcich tvorbu sinkholes v okrese Greene v štáte Missouri. Environ. Angl. Geosci. 24, 251–261 (2018).

    Galve, J. P. a kol. Pravdepodobnostné modelovanie závrtov na hodnotenie nebezpečenstva. Earth Surf. Proces. Landformy 34, 437–452 (2009).

    Whitman, D., Gubbels, T. & amp Powell, L. Priestorové vzájomné vzťahy medzi nadmorskými výškami jazier, vodnými hladinami a výskytom závrtov na strednej Floride: prístup GIS. Fotograma. Angl. Diaľkový prieskum 65, 1169–1178 (1999).

    Wilson, W. L. & amp Beck, B. F. Hydrogeologické faktory ovplyvňujúce vývoj nového závrtu v oblasti Orlanda na Floride. Podzemná voda 30, 918–930 (1992).

    Gongyu, L. & amp. Wanfang, Z. Sinkholes v krasových banských oblastiach v Číne a niektoré metódy prevencie. Angl. Geol. 52, 45–50 (1999).

    Benito, G., del Campo, P. P., Gutiérrez-Elorza, M. & amp Sancho, C. Prírodné a človekom vyvolané závrty v sadrovom teréne a súvisiace environmentálne problémy v SV Španielsku. Environ. Geol. 25, 156–164 (1995).

    Taheri, K. a kol. Mapovanie citlivosti výlevky: Porovnanie medzi algoritmami strojového učenia na báze Bayes. L. Degrad. Dev, https://doi.org/10.1002/ldr.3255 (2019).

    Brook, G. A. a amp Allison, T. L. Mapovanie zlomenín a modelovanie citlivosti na pokles pôdy v krytom krasovom teréne: príklad okresu Dougherty v Gruzínsku. Dotácia pôdy. Publikácia IAHS č. 151 (1986).

    Dai, J., Lei, M., Lui, W., Tang, S. & amp Lai, S. Posúdenie nebezpečenstva kolapsu krasu v Guilin, provincia Guangxi, Čína. Drez. Angl. Environ. Dopady Kras 156–164, https://doi.org/10.1061/41003(327)16 (2008).

    Galve, J. P., Remondo, J. & amp Gutiérrez, F. Zlepšenie modelov nebezpečenstva závrtov zahrňujúcich vzťahy veľkosti a frekvencie a analýzu najbližších susedov. Geomorfológia 134, 157–170 (2011).

    Taheri, K., Gutiérrez, F., Mohseni, H., Raeisi, E. & amp Taheri, M. Sinkholeovo mapovanie citlivosti pomocou procesu analytickej hierarchie (AHP) a vzťahov medzi veľkosťou a frekvenciou: Prípadová štúdia v provincii Hamadan, Irán. Geomorfológia 234, 64–79 (2015).

    Orndorff, R. C., Weary, D. J. & amp. Lagueux, K. M. Geografické informačné systémy, analýza geologických kontrol rozloženia dolín v Ozarks v juhovýchodnej časti Missouri, USA. Acta Carsologica 29, 161–175 (2000).

    Gao, Y., Alexander, E. C. & amp Barnes, R. J. Karst implementácia databázy v Minnesote: Analýza distribúcie závrtov. Environ. Geol. 47, 1083–1098 (2005).

    Zhou, W., Beck, B. F. a amp. Adams, A. L. Aplikácia maticovej analýzy pri určovaní rizikových oblastí ponoru pozdĺž diaľnice (I-70 blízko Frederick, Maryland). Environ. Geol. 44, 834–842 (2003).

    Tharp, T. M. Tvorba závrtu a zrútenia krycej vrstvy a pôdna plasticita. V Sinkholes and the Engineering and Environmental Impacts of Kras 110–123 (2003).

    On, K., Liu, C. & amp Wang, S. Karst kolaps súvisiaci s nadmerným čerpaním a kritériom pre jeho stabilitu. Environ. Geol. 43, 720–724 (2003).

    Galve, J. P. a kol. Vyhodnotenie a porovnanie metód mapovania citlivosti závrtov v vaporitickom krase údolia Ebro (SV Španielsko). Geomorfológia 111, 160–172 (2009).

    Ciotoli, G. a kol. Citlivosť výlevky, oblasť Lazio, stredné Taliansko. J. Mapy 12, 287–294 (2016).

    Saha, A. K., Gupta, R. P., Sarkar, I., Arora, M. K. & amp Csaplovics, E. Prístup k štatistickej zonácii náchylnosti na zosuvy pôdy založenej na GIS - s prípadovou štúdiou v Himalájach. Zosuvy pôdy 2, 61–69 (2005).

    Yilmaz, I., Marschalko, M. & amp Bednarik, M. An Assessment on the use of bivariate, multivariate and soft computing techniques for collaps susceptibility in GIS environment. J. Earth Syst. Sci. 122, 371–388 (2013).

    Yalcin, A. Mapovanie citlivosti na zosuv pôdy založené na GIS pomocou procesu analytickej hierarchie a dvojrozmerných štatistík v Ardesene (Turecko): Porovnanie výsledkov a potvrdení. Catena 72, 1–12 (2008).

    Ciurleo, M., Cascini, L. & amp Calvello, M. Porovnanie štatistických a deterministických metód pre zónovanie citlivosti plytkých zosuvov v ílovitých pôdach. Angl. Geol. 223, 71–81 (2017).

    Lee, S. Aplikácia modelu logistickej regresie a jeho validácia pre mapovanie citlivosti na zosuv pôdy pomocou GIS a údajov diaľkového prieskumu Zeme. Int. J. Remote Sens. 26, 1477–1491 (2005).

    Ayalew, L. & amp Yamagishi, H. Aplikácia logistickej regresie založenej na GIS pre mapovanie citlivosti na zosuv pôdy v pohorí Kakuda-Yahiko v strednom Japonsku. Geomorfológia 65, 15–31 (2005).

    Papadopoulou-Vrynioti, K., Bathrellos, G. D., Skilodimou, H. D., Kaviris, G. & amp Makropoulos, K. Karst mapovanie náchylnosti ku kolapsu vzhľadom na špičkové zrýchlenie pôdy v rýchlo rastúcej mestskej oblasti. Angl. Geol. 158, 77–88 (2013).

    Ayalew, L., Yamagishi, H. & amp Ugawa, N. Mapovanie citlivosti na zosuv pôdy pomocou váženej lineárnej kombinácie na základe GIS, prípad v oblasti Tsugawa pri rieke Agano, prefektúra Niigata, Japonsko. Zosuvy pôdy 1, 73–81 (2004).

    Wu, C. H. & amp Chen, S. C. Stanovenie citlivosti na zosuv pôdy na strednom Taiwane z dažďových zrážok a šiestich faktorov lokality pomocou metódy analytickej hierarchickej metódy. Geomorfológia 112, 190–204 (2009).

    Chen, W. a kol. Mapovanie citlivosti na zosuv pôdy založené na GIS pomocou modelov procesu analytickej hierarchie (AHP) a modelov faktoru istoty (CF) pre oblasť Baozhong v meste Baoji City v Číne. Environ. Earth Sci. 75, 1–14 (2016).

    Ercanoglu, M., Kasmer, O. & amp Temiz, N. Adaptácia a porovnanie znaleckého posudku s procesom analytickej hierarchie pre mapovanie citlivosti na zosuv. Bull. Angl. Geol. Environ. 67, 565–578 (2008).

    Park, S., Choi, C., Kim, B. & Kim, J. Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, analytic hierarchy process, logistic regression, and artificial neural network methods at the Inje area, Korea. Environ. Earth Sci. 68, 1443–1464 (2013).

    Komac, M. A landslide susceptibility model using the Analytical Hierarchy Process method and multivariate statistics in perialpine Slovenia. Geomorphology 74, 17–28 (2006).

    Marinoni, O. Implementation of the analytical hierarchy process with VBA in ArcGIS. Comput. Geosci. 30, 637–646 (2004).

    Gutiérrez, F., Cooper, A. H. & Johnson, K. S. Identification, prediction, and mitigation of sinkhole hazards in evaporite karst areas. Environ. Geol. 53, 1007–1022 (2008).

    Tang, Z., Yi, S., Wang, C. & Xiao, Y. Incorporating probabilistic approach into local multi-criteria decision analysis for flood susceptibility assessment. Stoch. Environ. Res. Risk Assess. 32, 701–714 (2018).

    Park, H. J., Lee, J. H. & Woo, I. Assessment of rainfall-induced shallow landslide susceptibility using a GIS-based probabilistic approach. Eng. Geol. 161, 1–15 (2013).

    Census Bureau, U. S. & Census Bureau, U. S. QuickFacts: Marion County, Florida. US Census Bureau, Census of Population and Housing Available at, https://www.census.gov/quickfacts/fact/table/marioncountyflorida/POP060210#viewtop (Accessed: 22 nd October 2018) (2010).

    Florida Department of Community Affairs. Mapping for Emergency Management, Parallel Hazard Information System (2005).

    Miller, J. A. Hydrogeologic framework of the Floridan Aquifer System in Florida and in parts of Georgia, Alabama, and South Carolina. U.S. Geological Survey Professional Paper 1403–B (1986).

    Scott, T. M. Lithostratigraphy and hydrostratigraphy of Florida. Florida Sci. 79, 198–207 (1988).

    Kim, Y. J., Xiao, H., Wang, D., Choi, Y. W. & Nam, B. H. Development of Sinkhole Hazard Mapping for Central Florida. V Geotechnical Frontiers 2017 459–468, https://doi.org/10.1061/9780784480441.048 (American Society of Civil Engineers, 2017).

    Newton, J. G. Sinkholes resulting from ground-water withdrawals in carbonate terranes-an overview, https://doi.org/10.1130/REG6-p195 (1984).

    Sinclair, W. C. Sinkhole development resulting from ground-water withdrawal in the Tampa area, Florida (1982).

    Parise, M. A present risk from past activities: sinkhole occurrence above underground quarries. Carbonates and Evaporites 27, 109–118 (2012).

    Salvati, R. & Sasowsky, I. D. Development of collapse sinkholes in areas of groundwater discharge. J. Hydrol. 264, 1–11 (2002).

    Rawal, K. Exploring the Geomechanics of Sinkholes: A Preliminary Numerical Study. (University of Toledo, 2016).

    Arthur, J. D., Baker, A. E., Cichon, J. R., Wood, A. R. & Rudin, A. Florida aquifer vulnerability assessment (FAVA): contamination potential of Florida’s principal aquifer systems (2005).

    Singh, K. B. & Dhar, B. B. Sinkhole subsidence due to mining. Geotech. Geol. Eng. 15, 327–341 (1997).

    Shofner, G. A., Mills, H. H. & Duke, J. E. A simple map index of karstification and its relationship to sinkhole and cave distribution in Tennessee. J. Cave Karst Stud. 63, 67–75 (2001).

    Saaty, T. L. Multicriteria decision making. The analytical hierarchy process. V McGraw-Hill. 287 (McGraw Hill International, 1980).

    Saaty, T. L. Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary. Eur. J. Oper. Res. 145, 85–91 (2003).

    Yalcin, A. & Bulut, F. Landslide susceptibility mapping using GIS and digital photogrammetric techniques: a case study from Ardesen (NE-Turkey). Nat. Hazards 41, 201–226 (2007).

    Pourghasemi, H. R., Pradhan, B. & Gokceoglu, C. Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. Nat. Hazards 63, 965–996 (2012).

    Chendeş, V., Sima, M. & Enciu, P. A country-wide spatial assessment of landslide susceptibility in Romania. Geomorphology 124, 102–112 (2010).

    King, G. & Zeng, L. Logistic regression in rare events data. Polit. Anal. 9, 137–163 (2001).

    Atkinson, P. M. & Massari, R. Generalized linear modelling of susceptibility to landsliding in the Central Apenines, Italy. Comput. Geosci. 24(4), 373–385 (1998).

    Dai, F. & Lee, C. Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS, Lantau Island, Hong Kong. Geomorphology 42, 213–228 (2002).

    Van Den Eeckhaut, M. a kol. Prediction of landslide susceptibility using rare events logistic regression: A case-study in the Flemish Ardennes (Belgium). Geomorphology 76, 392–410 (2006).

    Ohlmacher, G. C. & Davis, J. C. Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in northeast Kansas, USA. Eng. Geol. 69, 331–343 (2003).

    Crone, S. F. & Finlay, S. Instance sampling in credit scoring: An empirical study of sample size and balancing. Int. J. Forecast. 28, 224–238 (2012).

    Alin, A. Multicollinearity. Wiley Interdiscip. Rev. Comput. Stat. 2, 370–374 (2010).

    Chung, C.-J. & Fabbri, A. G. Predicting landslides for risk analysis — Spatial models tested by a cross-validation technique. Geomorphology 94, 438–452 (2008).

    Brinkmann, R., Parise, M. & Dye, D. Sinkhole distribution in a rapidly developing urban environment: Hillsborough County, Tampa Bay area, Florida. Eng. Geol. 99, 169–184 (2008).

    Florida Department of Transportation Surveying and Mapping Office Geographic Mapping Section. Floridia land use, cover and forms classification system. (State of Florida, Department of Transportation, 1999).

    Ozdemir, A. Sinkhole Susceptibility Mapping Using a Frequency Ratio Method and GIS Technology Near Karapınar, Konya-Turkey. Procedia Earth Planet. Sci. 15, 502–506 (2015).

    Todd, A. & Ivey-Burden, L. A method of mapping sinkhole susceptibility using a geographic information system: a case study for interstates in the karst counties of Virginia. V Sinkholes and the Engineering and Environmental Impacts of Karst: Proceedings of the Fourteenth Multidisciplinary Conference (eds Doctor, D. H., Land, L. & Stephenson, J. B.) 299–305 (National Cave and Karst Research Institute, Carlsbad, NM, 2015).

    Gutiérrez-Santolalla, F., Gutiérrez-Elorza, M., Marín, C., Desir, G. & Maldonado, C. Spatial distribution, morphometry and activity of La Puebla de Alfindén sinkhole field in the Ebro river valley (NE Spain): applied aspects for hazard zonation. Environ. Geol. 48, 360–369 (2005).

    Drake, J. & Ford, D. The analysis of growth patterns of two-generation populations: the examples of karst sinkholes. Can. Geogr. 16, 381–384 (1972).

    Lari, S., Frattini, P. & Crosta, G. B. A probabilistic approach for landslide hazard analysis. Eng. Geol. 182, 3–14 (2014).

    Kim, Y. J. & Nam, B. H. Sinkhole Hazard Mapping Using Frequency Ratio and Logistic Regression Models for Central Florida. V Geo-Risk 2017 246–256, https://doi.org/10.1061/9780784480717.023 (American Society of Civil Engineers, 2017).

    Ozdemir, A. Sinkhole susceptibility mapping using logistic regression in Karapınar (Konya, Turkey). Bull. Eng. Geol. Environ. 75, 681–707 (2016).

    Theron, A. & Engelbrecht, J. The Role of Earth Observation, with a Focus on SAR Interferometry, for Sinkhole Hazard Assessment. Remote Sens. 10, 1506 (2018).

    Jones, C. & Blom, R. Pre-Event and Post-Formation Ground Movement Associated with the Bayou Corne Sinkhole. V Sinkholes and the Engineering and Environmental Impacts of Karst: Proceedings of the Fourteenth Multidisciplinary Conference (eds Doctor, D. H., Land, L. & Stephenson, J. B.) 415–422, https://doi.org/10.5038/9780991000951.1083 (National Cave and Karst Research Institute, Carlsbad, NM, 2015).

    Wu, Q., Deng, C. & Chen, Z. Automated delineation of karst sinkholes from LiDAR-derived digital elevation models. Geomorphology 266, 1–10 (2016).

    Fleury, E. S., Carson, S. & Brinkmann, R. Testing reporting bias in the Florida sinkhole database: an analysis of sinkhole occurrences in the Tampa metropolitan statistical area. Southeast. Geogr. 48, 38–52 (2008).

    Xiao, H., Kim, Y. J., Nam, B. H. & Wang, D. Investigation of the impacts of local-scale hydrogeologic conditions on sinkhole occurrence in East-Central Florida, USA. Environ. Earth Sci. 75, 1274 (2016).


    Pozri si video: Data Extraction Services in ArcGIS Server 10 (Septembra 2021).