-Музыка

 -Поиск по дневнику

Поиск сообщений в it_is_it

 -Подписка по e-mail

 

 -Статистика

Статистика LiveInternet.ru: показано количество хитов и посетителей
Создан: 17.08.2005
Записей: 347
Комментариев: 103
Написано: 508




Записи содержат ненормативную лексику! Описание того, что я делаю на работе.


RuSIEM

Вторник, 15 Декабря 2015 г. 14:42 + в цитатник
Reeder (it_is_it) все записи автора

http://www.slideshare.net/OlesyaShelestova/rusiem/1 

RuSIEM

  1. 1. 2
  2. 2. Что такое SIEM SIEM – Security Information and Event Management • Собирает события с различных систем (операционные системы, средства защиты, бизнес-системы, базы данных, сетевая среда) • Приводит к общему формату для дальнейшей обработки • Анализирует разнородные данные и выявляет отклонения, нарушения, аномалии, выявляет угрозы на основе сигнатур, алгоритмов, математических методов и моделей • Фиксирует инцидент, чтобы он не остался незамеченным, скрытым • Уменьшает время реагирования на возникающие инциденты • *Предотвращает инциденты 3
  3. 3. Что такое SIEM SIEM это не панацея, это не замена AV/IPS/IDS/DLP/DPI! • SIEM – аггрегатор информации от различных источников • Получаемые данные слишком разнородны, поэтому приводятся к одному виду • Данные от источников как «сплетни». Поэтому они проверяются по нескольким факторам • Это «думалка», визуализация для полученной информации и быстрые поисковые механизмы • Кроме всего – это защищенное хранилище в котором факты о случившемся не будут удалены даже администратором. 4
  4. 4. Инциденты • Сетевые атаки • Вирусные эпидемии • Отключение средств защиты • Злонамеренные действия • Несанкционированный доступ • Использование служебного положения • Отказ в обслуживании • Сбои в работе • Аномалии и всплески • *Мошеннические действия • Несоответствие требованиям Законодательства и регуляторов 5
  5. 5. «Сопутствующие» варианты применения • Расследование инцидентов • Снижение числа ложных срабатываний от СЗИ • Антифрод • Инвентаризация активов • Обнаружение сбоев в работе ИТ инфраструктуры • *Прогнозирование инцидентов ИТ и ИБ • *Прогнозирование состояний активов 6
  6. 6. Зачем SIEM • Из за большого количества источников – не знаем что происходит в инфраструктуре • Смотреть логи чтобы «понять» - нет ни бюджета ни свободных сотрудников • Если рассматривать пословицу «Мальчик кричал волки» - то ваши СЗИ это куча съеденных мальчиков в единицу времени • Слова «Да узнаем когда это случится. Инциденты ведь происходят не часто» - следует воспринимать как «мне все равно что произойдет с компанией, работу другую найду». 7
  7. 7. А что происходит в инфраструктуре • Что то «упало». Идут ли бекапы? Или в случае вируса-шифровальщика вам восстановиться будет не из чего? • «Вася Пупкин» запустил Hamachi. Ваша DLP абсолютно бесполезна так как диск «Васи» подмаплен к домашнему компьютеру в зашифрованном тоннеле. На другом краю Земли над вашим Квартальным отчетом смеется группа китайцев. • «Маша» уже скачала фильм «Злые будни» но не оставлять же других без пира торрента. Интернет то безлимитный. Репликация базы с удаленным филиалом шла безумно долго. • Администратору Жене было не все равно заплатите ли премиальные и бонусы после обходного. Скрипт уже был вывешен и сработает автоматически ровно через 7 дней стерев все данные. Спишется все на злых хакеров. Логов ведь все равно не будет. • Новая внедренная IPS система работает «отлично». Посмотрите сколько писем шлет. Все «видит», обо всем «знает». Видите вот за сегодня 100500 событий. 8
  8. 8. Идеальный кейс в помощь 1. Пригласите хороших пентестеров или объявите «Bug bounty». 2. Не ожидайте стороннего воздействия хакеров. Пусть это будет внезапностью. Считайте что Вы не объявляли никаких конкурсов. Вы же не знаете в другие моменты времени что вас кто то решил взломать. Постфактум: • Обнаружили ли вы действия посторонних лиц? • Какой процент обнаружения? • Задайте вопрос нам – можно ли это обнаружить? 9
  9. 9. Нужна ли Вам SIEM? Для начала задайтесь вопросом – а вообще есть что защищать? Есть ли что то ценное и можно ли это защитить? 10
  10. 10. Вам НЕ_нужен_SIEM если: • У Вас совсем небольшая инфраструктура • Не планируется роста/слияния компаний • Совокупные нижеуказанные стоимости ниже 20% стоимости проекта: • потери_данных • стоимость_простоя • стоимость_восстановления • потери_преимущества • репутационные/регуляторные риски • Нет квалифицированных специалистов кто может хотя бы базово понять как закрыть уязвимость и как ее могут проэксплуатировать. Бюджет можно потратить разумнее купив «бюджетные» продукты и закрыв для начала часть рисков. Ну или open source решения. 11
  11. 11. SIEM не поможет Вам • В сокращении штата ИТ специалистов • *В автоматическом отражении сетевых атак • Ни в чем, если не обеспечите SIEM необходимыми данными • Ни в чем, если не будет «смотрящего эксперта»/процессов реагирования на инциденты. Утро ИТ/ИБ эксперта должно начинаться не с просмотра логов, а с чашечки кофе за просмотром инцидентов SIEM 12
  12. 12. От простого к сложному  Откуда, когда и почему блокировались учетные записи  Доступ к финансовым сервисам с анонимных сетей  Поток данных из продакшн зон в тестовую  Изменение конфигураций «не админами»  Повышение привилегий (локально, ldap, приложения, бизнес-системы)  Выявление несанкционированных сервисов (проброс в продакшн зону, несанкционированный прокси-сервер)  Обнаружение НСД (вход под учеткой уволенного сотрудника)  Hacker-profiling (поисковые запросы, попытки повышения привилегий и т.д.)  Отсутствие антивирусной защиты на новом установленном компьютере  Изменение критичных конфигураций с VPN подключений  Статистика работы удаленных пользователей 13
  13. 13.  Аудит изменений конфигураций (сетевых устройств, приложений, ОС)  Вход в систему под пользователем, отсутствующим в офисе  Аномальная активность пользователя (массовое удаление/копирование)  Обнаружение распределенной атаки или вирусной эпидемии  Обнаружение уязвимости по событию об установке софта  Оповещение об активной уязвимости по запуску ранее отключенной службы  Обнаружение распределенных по времени атаках (APTx)  Влияние отказа в инфраструктуре на бизнес-процессы (отказ базы данных – не сможем оказывать услугу)  …… От простого к сложному 14
  14. 14. Отличие от конкурентов  Тариф ноль за входящие  Отсутствует лицензирование по EPS и объему хранения  Нет ограничений по скорости потока и объему хранения  Извлечение бОльшего числа полей событий для глубокого детального анализа  Приведение событий в читаемый и понятный вид  Приведение полей к единому формату  Симптоматика, позволяющая понимать о чем событие  Обнаружение угроз и аномалий безсигнатурными методами  Наличие аналитических моделей и представлений, а не только RBR корреляция  Скорость разработки и возможность реализовать ваши «хотелки» Мы не моем посуду в стиральной машинке  15
  15. 15. Что у нас на входе • События с операционных, бизнес систем, AV, СЗИ, IDM, баз данных и т.п. (абсолютно любой источник, который может предоставить полезную информацию о состоянии и угрозе) • Сетевой поток (Flow, span/tap порт) • Экспертные данные (симптомы простые и составные, правила корреляции, аналитические пакетные задания, модели, риск-метрики, параметры нормализации событий и т.д.) • Данные от пользователя (описание границ инфраструктуры и объектов, запросы, дашборды, прочие настройки) • Фиды (CIF по умолчанию, возможны: *Kaspersky, OTX, Cisco …) • *Данные по инвентаризации, топологии, уязвимостях, открытых портах, конфигурациях 16
  16. 16. Что на выходе • Инциденты по правилам корреляции • *Инциденты в результате построения и анализа моделей : • *Поведенческая • Скоринговая • *Baseline • *Регрессионная • *Кластерная • Транзакционная • *Семантическая • Инциденты в результате анализа «умными» роботами (для определения многофакторных слабозаметных развивающихся во времени угроз) • Данные для поисковых запросов и аналитики • Скоринговые метрики для акцентирования внимания экспертов • Влияние на соответствие политикам и стандартам 17
  17. 17. Развеем «мифы» и сплетни  С октября 2015 по январь 2015: Мы использовали kibana,logstash, Чтобы: Быстро стартануть Научить разработчиков. В предыдущей компании на аналогичном проекте я учила на Splunk-е ;) Уменьшить стоимость конечного решения для Заказчика Посмотреть – насколько это будет работать и применимо 18
  18. 18. Что мы усвоили • SMB рынок большой, но мы не желаем делать siem из г... и веток • У выбранной связки уйма неработающих элементов, низкая производительность и неприменимость для решения задач больше чем log management. • Доработка open source механизмов до работающего стабильного релиза обходится дороже собственной разработки • И да. Мы 2 раза поменяли команду собственной разработки доводя до идеальной  19
  19. 19. Что имеем сейчас • Собственный агент управляемый с сервера для локального и удаленного сбора Windows event log, событий с таблиц и представлений MsSQL, Oracle, текстовых файлов … • Написанный с нуля интерфейс для взаимодействия с пользователем • Корреляцию первой версии • Высокопроизводительные инпуты/аутпуты и обработчики • API • Симптоматику • Трансляторы • Рабочую масштабируемую архитектуру хранения и обработки • Набитую руку на кейсах пилотных внедрений • Обученную команду первоклассных разработчиков Утопические идеи по разработке собственной базы данных оставим для других  20
  20. 20. На чем построено решение • ОС серверов решения – (Ubuntu Server 14.*/RH-like) X64 на реальном или виртуальном оборудовании. Разворачивается из OVF или образа • Агент (пока только под Windows системы) – собственная разработка с защищенным хранилищем и управлением с сервера. Для сервера подписки событий Windows может использоваться дополнительный сервер с win OS и агентом • Базы данных – Hadoop + Elasticsearch + секрет:) • MQ: Redis, 0mq, Kafka Apache • Прием событий – собственные инпуты на с++ и API для агента • Анализ сетевого трафика – доработанное open source решение • Нормализация событий – собственные парсеры • Симптоматика – свое решение • Корреляция – свое решение • Интерфейс – свое решение • Аналитика – свое решение • Фиды – внешние + наших экспертов 21
  21. 21. • Для Заказчика - black box • Вся настройка – из веб-интерфейса • Доступ к консоли – с браузера по https • LDAP аутентификация • Ролевая модель доступа • Кастомизируемый интерфейс • Возможность добавления пользовательских сущностей (правил, запросов, симптомов …) • Горизонтальное увеличение производительности и вертикальное масштабирование • *Возможность автоматического обновления продукта (база знаний, правила корреляции, батчи, фиды, новые фичи …) Подробности о продукте 22
  22. 22. Минимальная одно-нодовая конфигурация • Физический сервер или гипервизор • 1 сервер • ОЗУ от 16 GB • Процессор 2x2.4 GHz, суммарно не менее 4х ядер • HDD 100GB под систему + под данные. На что то постарше тестов желательно RAID/SSD 23
  23. 23. Оптимальная Enterprise конфигурация: • Минимально 1 нода для сбора и обработки событий • 1 нода для встроенной аналитики и работы с интерфейсом • Опционально: 1 нода для работы с трафиком (span/tap) • Опционально: 1 нода для API к фидам 24
  24. 24. Планы развития (август 2015) • Интеграция с PaloAlto • Интеграция с Kaspersky SC, Symantec EndPoint • Интеграция с Cisco FireSIGHT (eStreamer) • Допишем ролевую модель • Корреляция v.2.0 • Доработаем свои парсеры • Добавим в релиз аналитическую модель • Переработаем работу с источниками и агентами • Добавим раздел работы с трафиком • Группировка весов в симптоматике • Наполнение контента (корреляция, симтоматика, списки) 25
  25. 25. Планы развития (по октябрь 2015) • Инвентаризация и управление активами • Активное обнаружение активов • Регрессионная модель • Составная симтоматическая модель • Расширенное пассивное обнаружение активов • Интеграция со сканерами уязвимостей • Добавление механизмов обнаружения аномалий и угроз • Динамические активы • Workflow для фиксации и работы с инцидентами • Улучшенный интерфейс и дашборды 26
  26. 26. Планы развития (ближайшие направления) • Расширение управления продуктом через web консоль • Нормализация событий и подключение новых источников интеграторами через web консоль • Управление конфигурациями в разрезе влияния на соответствие стандартам и политикам • Интеграции с вендорами для более точного, полного и оперативного обнаружения угроз • Интеграция с Service Desk системами 27
  27. 27. Варианты внедрения RuSIEM • All-in-One SIEM решение • Только LM • SOC • Снижение стоимости лицензий имеющихся SIEM систем за счет фильтрации событий • Антифрод • Аналитическая система 28
  28. 28. Контактная информация: Максим Степченков m.stepchenkov@it-task.ru Олеся Шелестова oshelestova@rusiem.com Официальный дистрибьютор: СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ (Далее – более техническая часть) 105082, Россия, г. Москва ул. Большая Почтовая, 55/59с1 Телефон: +7 (495) 972-98-26 E-mail: info@it-task.ru 29
  29. 29. Техническая часть 30
  30. 30. Лишь некоторые принципы в разработке • Пользовательские и системные сущности • Модульность системы • Взаимозаменяемость модулей. Любых. Даже БД. • Буферизация данных между модулями во избежание потерь данных и сглаживания всплесков • Вертикальная скалируемость • Горизонтальное увеличение производительности • Отсутствие каких либо узлов и архитектуры «звезда» 31
  31. 31. Нормализация • Все поля сводятся к единому формату • Формат «модели» с вложенными объектами и свойствами • Вложенность рекомендуется до 4-5 уровней • Наименования объектов – вне зависимости от источника. То есть user.name это имя пользователя и не важен тип источника. Свойство учетной записи определяется другими атрибутами. 32
  32. 32. Нормализация
  33. 33. Производительность одной ноды • Приемники событий - до 100 000 EPS суммарно • Обработчики – от 5 000 EPS на 1 ядро процессора в 1 поток • Агрегаты – от 4 000 EPS на 1 ядро процессора в 1 поток • Сохранение в БД – от 5 000 EPS на 1 ядро процессора Производительность кластера не имеет ограничений. Все тесты производились на реальных событиях при полном разборе полей в JSON формате от источников: MS Windows, Linux Syslog, Bluecoat Proxy, Stonegate. Производительность на элементарном разборе коротких событий как LM - свыше 100 000 EPS 34
  34. 34. Дашборды
  35. 35. Разделы Группировка и быстрый поиск Интервал времени Количество событий в интервале Авторефреш Настройка представления Выбор представления Текущий фильтр запроса Навигация по событиям
  36. 36. Симптоматика и события
  37. 37. Фильтрация запроса Предварительная фильтрация запроса Настройка представления Поиск с использованнием симтоматики Настройка полей предварительного и детального просмотра событий Настройка полей грида событий Настройка представлений
  38. 38. Правила корреляции
  39. 39. Инциденты (пока без воркфлоу)
  40. 40. Мониторинг и управление системой
  41. 41. Управление агентами RuSIEM
  42. 42. Простая симптоматика
  43. 43. Списки
  44. 44. Настройки системы
  45. 45. Аналитика • Будет скоро  • Задания будут крутиться в фоновом режиме, near real-time, обрабатывая имеющиеся данные • В первых релизах не будут предоставляться пользователю возможность управления/изменения аналитических тасков. Пользователю лишь будут доступны результаты в виде инцидентов или простых событий • Задания работают как по трафику так и по простым событиям • В первых версиях будут учитываться скоринговые, регрессионные показатели (например, «топ-10 ip адресов имеющих сегодня трафик в сеть DMZ отличный от прошлой недели», «активы, имеющие иные соединения на порт назначения чем на прошлой неделе». 

СУДЯ ПО ВАЛУ НОВОСТЕЙ В IT СКОРО РЕЗКО ИЗМЕНИТСЯ ВСЁ 2

Вторник, 15 Декабря 2015 г. 14:40 + в цитатник
Reeder (it_is_it) все записи автора
Машинный интеллект идёт к вам
Как там Махатма Ганди говорил? Сначала они тебя не замечают, потом смеются над тобой, затем борются с тобой. Потом ты побеждаешь. Я смотрю на внимание, которым пользуется сегодня мой всплывший доклад по deep learning полугодовой давности (http://ailev.livejournal.com/1234198.html), и понимаю, что deep learning и связанные с ним распределённые представления тихонько двигаются по этому жизненному циклу: раньше их никто не замечал, потом посмеивались над моими странными интересами, теперь усиленно отрицают происходящее. Дальше мне осталось победить, это будет в следующем году. ;-) 

Машинный интеллект идёт к вам: он уже нашёл вашу страну, нашёл ваш город и теперь ищет вашу улицу. Не читайте этот пост на ночь, плохо будете спать.

Тёплый мясной человеческий интеллект легко расстался с мыслью, что самолёт летает лучше человека, но тяжело расстаётся с мыслью, что рак лёгких и переломы компьютер-рентгенолог распознаёт лучше, чем бригада топ-рентгенологов (Enlitic benchmarked its performance against the publicly available, NIH-funded Lung Image Database Consortium data set, demonstrating its commitment to transparency. In detection of fractures, Enlitic achieved 0.97 AUC (the most common measure of predictive modeling accuracy), more than 3 times better than the 0.85 AUC achieved by leading radiologists and many times better than the 0.71 AUC achieved by traditional computer vision approaches. -- http://www.enlitic.com/press-release-10272015.html). Это совсем не IBM Watson, как можно было бы ожидать, это Enlitic (http://www.enlitic.com/news.html). 

Меняется и организация "клинических испытаний". Данных медицинских уже много, вот мозгов (мокрых или кремниевых, это неважно), которые с ними могут справиться, мало. Так что легко проверять работоспособность алгоритмов на уже имеющихся базах медицинских данных -- например, вот данные для компьютеров, желающих посоревноваться с рентгенологами: http://imaging.cancer.gov/programsandresources/informationsystems/lidc. Тут никакой опыт, стаж и статус не помогает, тут спорт -- и молодые спортсмены (competitors, "соревнователи" -- именно так переводится "конкуренты" на английский) имеют все шансы выиграть у старичков, даже если это старички-люди, а не старички-алгоритмы. Правила бенчмаркинга активно обсуждаются, в зачёт идут только конкретные результаты. Вот пример: http://dswalter.github.io/blog/machine-learnings-first-cheating-scandal/.

Подождите полгода, и вы узнаете о приложениях, в которых работают новые алгоритмы. Иногда эти приложения будут от лидеров соответствующего рынка, иногда эти приложения будут от совсем маленьких малоизвестных стартапов и будут знаменовать становление нового рынка. Инвестпузырь надувается, надувается быстро, но помним о том, что самые крупные инвестиции и проекты приходят обычно уже после того, как пузырь лопнул -- пена одномоментно уходит, но нормальная жизнь потом продолжается. Первый интернет-сайт был сделан в 1991 году, пузырь доткомов лопнул в 2000 году, но рост интернета так и не замедлился. Фейсбук был, например, основан только в 2004 году, через четыре года после того, как лопнул интернет-пузырь, хотя Гугль ещё в 1998 -- за пару лет до этого.

Завтра начнётся конференция по экономике машинного интеллекта (Machine Intelligence, обратите внимание на смену термина с "искусственного интеллекта") --http://deeplearning.net/2015/12/01/conference-on-the-economics-of-machine-intelligence-dec-15/. This meeting is not a computer science conference. The focus is on the business opportunities that ML is spawning: what has already happened, trends, and how the future may unfold.

Лидеры рынков и сами рынки при крутых технологических прорывах обычно меняются. С приходом машинного интеллекта лидеры рынков могут меняться быстрее, чем обыватели и даже специалисты на этих рынках будут успевать отслеживать и осознавать эту смену. Да что там лидеры рынков, сами рынки будут появляться и исчезать в мгновение ока. Компаний, использующих deep learning или другие технологии machine learning, уже множество, объявленных инвестиций давно больше $1млрд. 

Проинвестированные компании работают в самых разных отраслях, ибо интеллект приложим повсеместно. Спецов по deep learning, наверное, уже и сейчас больше работает в каких-то прикладных бизнесах больше, чем в специализированных компаниях. А специализированные компании? Напомню только одну из классификаций (http://techcrunch.com/2015/11/26/machine-intelligence-in-the-real-world/):
-- "паноптикумы" (собирают всевозможные наборы данных, чтобы потом продавать их владельцам алгоритмов -- Planet Labs, Premise and Diffbot)
-- "лазеры" (вертикальные нишевые компании, хорошо разбирающиеся с одним типом данных -- Tule Technologies, Enlitic, InVenture, Conservation Metrics, Red Bird, Mavrx and Watson Health)
-- "алхимики" (сервисы с алгоритмами -- Nervana Systems, Context Relevant, IBM Watson, Metamind, AlchemyAPI (acquired by IBM Watson), Skymind, Lucid.ai and Citrine).
-- "шлюзы" (сервисы с алгоритмами, но специализируются на каком-то одном типе данных, в отличие от всеядных "алхимиков" -- Clarifai, Gridspace, Orbital Insight, Descartes Labs, Deep Genomics and Atomwise).
-- "волшебные палочки" (пользовательские приложения с интеллектом, резко позволяющие снизить планку квалификации работников -- Textio, RelateIQ (acquired by Salesforce), InboxVudu, Sigopt and The Grid)
-- "штурманы" (связанные с реальным "железом" навигаторы-автопилоты, интеллектуальный транспорт и логистика -- Blue River Technologies, Airware, Clearpath Robotics, Kiva Systems (acquired by Amazon), 3DR, Skycatch, Cruise Automation and the self-driving car groups at Google, Uber, Apple and Tesla).
-- "агенты" (киборги-помощники -- Clara, x.ai, Facebook M, Digital Genius, Kasisto and Howdy).

В декабре 2015 опубликовано довольно много прорывных работ по алгоритмам машинного обучения, это означает, что через полгода компании будут предлагать прорывные сервисы и продукты.

Вот, например, на одном из тестов уже удалось превзойти человеческий уровень качества в распознавании речи (речь была без шума и искажений, без акцента, но ещё в начале этого года такое достижение казалось делом далёкого будущего): http://arxiv.org/abs/1512.02595v1. Работа посвящена даже не столько демонстрации рекордного качества распознавания, сколько приёмам по ускорению и упрощению вычислений для онлайн-сервиса распознавания речи. Более того, для демонстрации подхода было выбрано два абсолютно разных языка (английский и мандарин) и заявлено, что никаких спецов по языку для реализации распознавания новых языков не нужно. В статье намёк, что результаты уже работают на основных серверах этой немаленькой компании.

Проблема обучения очень глубоких сеток уже во многом решена. Вот, например, обучение сеток глубиной 150 и даже 1000 слоёв -- http://arxiv.org/abs/1512.03385, такие глубокие сетки уменьшают чуть ли не на треть ошибку распознавания объектов на картинках, при этом вычислительная сложность не растёт. Это Microsoft, так что потребители в той или иной форме получат эти результаты быстро.

Deep learning занимаются всё больше народу (эти профи ещё не имеют самоназвания типа "глубокие учителя" или "инженеры нейронных сетей", но скоро что-то такое появится), говорят они на птичьем языке (вот отчёт одного из победителей соревнований -- нужно было распознать платный контент, замаскированный как настоящий, много ли вы поймёте из отчёта? http://blog.kaggle.com/2015/12/03/dato-winners-interview-1st-place-mad-professors/), но этот птичий язык сейчас учат толпы. Только на последней конференции NIPS 2015 очно было около 4000 человек, вдвое больше, чем в прошлом году. Только из Гугля там было 140 человек -- http://googleresearch.blogspot.ru/2015/12/nips-2015-and-machine-learning-research.html

Один из обзоров трендов года: http://opendatascience.ru/%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D1%8B-deep-reinforcement-learning-nips-2015/, там в том числе и такой тренд, что исследования и использование сливаются, ибо ведутся на одном и том же софте. И интересный софт продолжает и продолжает появляться, например MXNet явно хочет стать более гибкой библиотекой машинного обучения, чем последние наработки от гигантов рынка -- http://arxiv.org/abs/1512.01274, всё за счёт того, что embedding of both symbolic expression and tensor operation is handled in a unified fashion. 

И "железо" потихоньку подтягивается, это важно, ибо мощность "железа" сейчас один из лимитирующих факторов в стоимости работы (http://www.nextplatform.com/2015/12/07/gpu-platforms-emerge-for-longer-deep-learning-reach/): 

На рынок готовится прийти и другое железо, например EIE chip -- http://www.nextplatform.com/2015/12/08/emergent-chip-vastly-accelerates-deep-neural-networks/, as the benchmarks show, the energy efficiency is better by between 3,000X on a GPU and 24,000X on CPU.

Растёт интерес и к другим типам алгоритмов машинного обучения, нежели deep learning. Например, вероятностное программирование (тут довольно много ссылок по теме:http://ailev.livejournal.com/1211950.html) позволяет учить компьютер маленьким количеством данных, "с первого предъявления" -- http://www.technologyreview.com/news/544376/this-ai-algorithm-learns-simple-tasks-as-fast-as-we-do/. Both humans and the software draw new characters after seeing one handwritten example, and then asking a group of people to judge whether a character was written by a person or a machine. They found that fewer than 25 percent of judges were able to tell the difference. 

Где следить за новостями? Всё равно у вас на это не будет времени (ибо новостей слишком много), но вот несколько мест:
-- http://vk.com/deeplearning (русскоязычная группа deep learning вконтакте, сейчас почти 3тыс. человек)
-- http://www.wikitract.com/ (краткое содержание интересных статей, это что-то типа вики. В разы меньше работ, чем в группе вконтакте -- пытаются отбирать "важнейшие").
-- https://www.semanticscholar.org/ -- специализированный поисковик, там можно фильтровать по датам

 


Судя по валу новостей в IT скоро резко изменится ВСЁ

Вторник, 15 Декабря 2015 г. 14:20 + в цитатник
Reeder (it_is_it) все записи автора

http://ailev.livejournal.com/1229731.html

Глубокое обучение: алгоритмы ничто, приложение всё

В deep learning уже довольно много народу, это уже как интернет года эдак 1995, когда была основана AltaVista (Google был основан только в 1998 году, за два года до лопанья пузыря). Тренд уже более чем заметен, появились картинки, на которых "секретную историю кремниевой долины" (слайд 2 в http://steveblank.com/secret-history/) дополняют послеинтернетой волной смартфонов и уж далее deep machine learning (хотя так внутри самой тусовки и не говорят: там либо machine learning, либо deep learning, но прибежало много новых людей, и тамошний междусобойчик уже никогда не будет "консистентным"). Вот какая теперь история Долины (http://www.computervisionblog.com/2015/11/the-deep-learning-gold-rush-of-2015.html?m=1):


Периодизация там такая: "2010-2015 Deep learning comes to the party, 2015-2020 Deep learning Revitalizes Robotics". Я бы заметил, что нейронные сетки оживят не только робототехнику, но и многое другое -- но уж робототехнику-то точно: видеть мир, слышать и понимать речь, управляться с телом -- это всё вполне выучивается, а 1ТFLOPS с размерами кредитной карточки доступен уже сегодня (http://devblogs.nvidia.com/parallelforall/nvidia-jetson-tx1-supercomputer-on-module-drives-next-wave-of-autonomous-machines/ -- на такой штуке даже мне захотелось попрограммировать, слюна потекла. Это вам не смертьдуино на 16МHz!). 

А тут и новая волна подступает, недовольных GPU -- они демонстрируют чудеса производительности по обработке видео на FPGA. Вот типичная работа по "вниманию/attention и характерности/особенностям/saliency" (специально даю ссылку на видео, а не статью -- там работа с видепотоком, а не анализ статики, всё не слишком заумно, более-менее попсовый отчёт -- распознают пробегание людей в поле зрения камеры, увеличивают возможности силовиков и даже простых граждан по поимке всех плохих в пользу всех хороших):https://youtu.be/S9qUl2zQFsc. Таких работ сейчас огромное количество, deep learning стремительно теряет статус rocket science и становится нормальным ремеслом для тысяч и тысяч инженеров глубокого обучения по всему миру (хотел написать "программистов", но потом сдержался. Это не программисты, им матан нужно знать лучше, чем языки программирования. Но они и не математики, физикам ведь тоже матан нужно знать, но физики тоже не математики. И самоназвания у них ещё устойчивого нет, типа "вебмастеров" раннего интернета). 

Получив зоркие глазки от deep learning, интернет-магазины перестраивают свои интерфейсы. Вот обувные магазины, например, пытаются решить задачи обувного поиска: http://blogs.wsj.com/digits/2015/11/17/can-artificial-intelligence-sell-shoes/, или прямо можно искать по встреченной на улице обувке -- https://www.cortexica.com/, или к обувке подбирать одежду или к одежде обувку прямо по картинкам --http://arxiv.org/abs/1509.07473, а то и брать любую фотографию в газете, распознавать на ней вещи бренда и превращать их в ссылку на страничку каталога в магазине -- http://www.deepomatic.com/

Вообще -- обувь хороший пример, ибо она вся крайне разная, и нет общепринятой системы классов, так что на ней тренируются даже сами люди из deep learning -- см. "обувной хакатон": https://github.com/LenaTash/ShoeFetish.ai, а ещё сетки могут выдавать очень точную 3D модель ноги, что существенно облегчает все задачи кастомизации -- можно по трём фотографиям ступни на смартфоне и стельку на 3D-принтере напечатать ортопедической точности без личного присутствия -- http://www.sols.com/, и примерку готовой обуви делать дистантно, по фотографии: http://techjaw.com/2015/02/13/the-shoe-fitting-app-set-to-revolutionise-the-footwear-industry/

Применения машинного обучения самые разнообразные. Вот, например, небольшой обзорчик трёх приложений: определение объема заполнения мусорного контейнера по фотографии его внутренностей (а затем можно на 40% сократить маршрут мусоровоза за счёт пропуска полупустых контейнеров), определение нарушителей правил стоянки в курортной зоне (патрули идут целенаправленно к нарушителям, а не проводят время приклееными к мониторам), оценка вероятности прохождения судебного иска, издержек на него и длительности процесса -- всё это основано на deep learning, http://www.datanami.com/2015/11/18/three-unique-ways-machine-learning-is-being-used-in-the-real-world/

Это всё небольшие новости. Новости побольше -- это что рак на рентгеновских снимках deep learning находит лучше, чем консилиум рентгенологов: http://singularityhub.com/2015/11/11/exponential-medicine-deep-learning-ai-better-than-your-doctor-at-finding-cancer/

Тут нужно понимать, что сам алгоритм deep learning -- это крайне небольшой кусочек. Ибо любое приложение варится из него, как суп из топора. Нужно для этого алгоритма найти подходящую решаемую проблему, развернуть для него инфраструктуру работы с данными (идеально -- сделать "пылесос", который высасывает целевые данные отовсюду -- типа как Гугль со своим краулером или фейсбук, которому свои данные несут полтора миллиарда человек в день), интегрировать в какое-то полезное людям приложение. Если у вас много данных и есть алгоритмы deep learning, то вы можете выйти за пределы ограничений человеческого мышления и решать буквально нечеловеческие задачи. Так что сейчас у предпринимателей в deep learning ровно такая же задачка, как у получивших ответ "42" -- нужно теперь найти, это ответ на какой вопрос! Этот вопрос найти не так легко, как кажется. Deep learning отвечает на множество самых разных вопросов, но не за все ответы на вопросы люди готовы платить деньги.

Когда данные есть в изобилии и результаты работы алгоритма обучения пользуются спросом на рынке, настроить и обучить нейронную сеть -- это уже не проблема, это обычная рабочая задача. Венчурные капиталисты уже начали жаловаться, что к ним приходят толпами авторы "общих алгоритмов обучения чему угодно" -- примерно так же, как на заре веба любой вебмастер становился через некоторое время владельцем собственного state-of-the-art веб-движка (даже я не миновал сей участи когда-то, тоже разработал Коммунивер, но счастья это мне не принесло: движков таких на рынке было много, а вот приложить его к чему-то большому и красивому мне не удалось -- я не заметил, что людям нужны не вебсайты, а дневники/блоги с возможностью "дружить". Хотя я был от этого в одном шаге, с этим Community ware -- в 1998 году, за много лет до social web!). Так что акцент сегодня стремительно перемещается с самого deep learning на его приложения. За алгоритмы уже не платят (хотя DeepMind с их алгоритмами и был куплен Гуглем за $400млн.), платят только за приложения. Алгоритмы уже ничто, приложения -- всё.

А поскольку никакого профита от "движков deep learning" (как когда-то и от веб-движков) не намечается, то их исходники раскрывают, массово. 

На прошлой неделе много шуму было по поводу выкладывания в открытый доступ профессиональных библиотек deep learning от Гугля (TensorFlow, http://tensorflow.org/) и Майкрософта (http://www.dmtk.io/). В связи с этим было много разговоров на тему "какая должна быть идеальная библиотека глубокого обучения". Я бы хотел указать в этой связи на вот эту страницу: https://mxnet.readthedocs.org/en/latest/program_model.html и реализующую тамошние рассуждения фреймворк mxnet https://github.com/dmlc/mxnet -- Lightweight, Portable, Flexible Distributed/Mobile Deep Learning with Dynamic, Mutation-aware Dataflow Dep Scheduler; for Python, R, Julia, Go, and more.

Mxnet для Julia тут: https://github.com/dmlc/MXNet.jl (можете поглядеть, например, как на mxnet/Julia пишется генератор текста с LSTM RNN, знаменитый пример посимвольной работы с текстом от Karphathy -- http://mxnetjl.readthedocs.org/en/latest/tutorial/char-lstm.html).


Кстати, основные разработчики Julia получили на пару лет грант на $600тыс., чтобы побыстрее появилась версия 1.0 с дебаггером, профайлером, IDE и улучшениями в уже и так немаленьких библиотеках -- https://www.moore.org/newsroom/in-the-news/2015/11/10/bringing-julia-from-beta-to-1.0-to-support-data-intensive-scientific-computing. Никакого государства, никаких DARPA и прочих "институтов развития". Частный фонд.

информация по ремонту железа

Четверг, 26 Ноября 2015 г. 14:37 + в цитатник

сканирование сети

Пятница, 30 Октября 2015 г. 12:40 + в цитатник

серия статей

Пятница, 30 Октября 2015 г. 12:38 + в цитатник

описание одной вакансии

Четверг, 14 Мая 2015 г. 12:54 + в цитатник
Reeder (it_is_it) все записи автора

некая фирма ищет админа
---
Обязанности:
Администрирование, сопровождение и развитие корпоративного портала на платформе SharePoint 2010/13, наполнение и автоматизация пользовательских сервисов.
Ведение базы данных пользователей.
Сопровождение внешнего сайта на платформе IBM Websphere.
Сопровождение системы электронного документооборота на платформе DocsVision.
Администрирование, сопровождение и развитие системы управления идентификацией и доступом к информационным системам на платформе Dell (Quest) One Identity Manager.
Администрирование, сопровождение и развитие системы контроля и согласования прав доступа к неструктурированным ресурсам на платформе Varonis.
Администрирование, сопровождение и развитие автоматизированного портала самообслуживания на платформе OmniTracker.
Взаимодействие с внутренними подразделениями с целью формирования технического задания и его реализации;
Консультирование и обучение пользователей.
Требования:
Высшее образование (техническое или гуманитарное).
Опыт работы от 3 лет в сферах :
администрирования и разработки под MS SharePoint;
разработки и администрирования баз данных MS SQL Server, построение запросов T-SQL, создание хранимых процедур; администрирования MS IIS;
автоматизации пользовательских сервисов;
Профессиональные знания и навыки:
администрирование и программирование SharePoint Portal Server 2010/2013;
администрирование Active Directory, семейств Windows Server и Microsoft SQL Server, Microsoft SharePoint Portal Server 2010/2013, администрирование и управление системами электронного документооборота, администрирование и управление системами класса Identity Management;
наличие навыков понятного визуального представления слабоструктурированной информации;
знание и понимание работоспособности файловой системы NTFS;
понимание принципов и наличие навыков составления требований к графическому интерфейсу пользователя.
Владение ПК:
администрирование Active Directory, семейств Windows Server и Microsoft SQL Server, Microsoft SharePoint Portal Server 2010/2013, администрирование и управление системами электронного документооборота, администрирование и управление системами класса Identity Management;
знание веб: HTML, JavaScript;
знание MS SQL 2012: T-SQL;
базовые знания верстки.
Владение английским языком (чтение технической документации).
Условия:
СРОЧНЫЙ ТРУДОВОЙ ДОГОВОР на период отсутствия работника;
Стабильная заработная плата (оклад + надбавка + годовой бонус по результатам работы);
Возможности для обучения и профессионального развития;
Гарантированный социальный пакет;
Офис класса А в центре Москвы.
Тип занятости

Полная занятость, полный день
-----------------------
вот я и думаю - может я зажрался?

с моей точки зрения это минимум 3 человека.   и что это за срочный трудовой договор на период отсутствия? 

т.е.  я понимаю как могла возникнуть такая вакансия...  но вот найти на рынке готового человека.


hyper-v to vmware

Суббота, 11 Апреля 2015 г. 14:17 + в цитатник
Gorely (it_is_it) все записи автора


-https://www.starwindsoftware.com/v2v-converter-download


How to Access VMFS from Windows

Пятница, 10 Апреля 2015 г. 14:38 + в цитатник
Gorely (it_is_it) все записи автора


_http://woshub.com/how-to-access-vmfs-datastore-from-linux-windows/#h2_2


справочник по пакетам управления ском 2012

Суббота, 14 Февраля 2015 г. 14:32 + в цитатник

350 GPO и все-все-все

Пятница, 13 Февраля 2015 г. 13:32 + в цитатник
Gorely (it_is_it) все записи автора
Итак... Имеем небольшой доменчик тысяч на 30 пользователей образованный миграцией в него разных других доменчиков. в домене конечно попытались во время миграции соблюдать порядок, но доменные политики остались вне поля зрения. Ну так уж случилось) Теперь этот доменчик мигрирует в новую среду, ессно что хочется навести порядок. Лезем в GPMC и видим что-то около 350 объектов групповых политик, многие прилинкованы совсем не к одному контейнеру, многие, как видно из их названия разрабытывались на основе какой то одной типовой и вроде бы как похожи. 
 
Задача - сделать реестр GPO, понять что лишнее, что можно скрестить друг с другом и и вообще - причесать весь этот взрыв на макаронной фабрике.
 
Ну для начала получаем репорты всех политики простым дедовским способом - на каждой из политик кликаем "правым глазом" и просим сохранить как html а потом и как xml. или пользуемся технетом, находим в нем раздел Group Policy Cmdlets in Windows PowerShell и получаем тоже что и в первом случае но гораздо быстрее)
 
А! совсем забыл! политики любят вызывать скрипты - выгружаем скрипты - в эксплорере, в адресной строке пишем \\имя_домена попадаем в корень и таи простым поиском ищем файлики со всевозможными исполняемыми расширениями вида *.bat, *.vbs, *.cmd и тому подобное.
ну и получаем кучу мусора в количестве около 600 файликов.
 
что ж теперь с этим барахлом делать?
 
ну... берем старый добрый Excel (спасибо товарищу Гейтсу!!!) и по первоначальной дурости пытаемся запихать в него данные XML.
Как ни странно Excel хоть и умеет это делать, но делает с косяками - причина кроется в самом формате XML - заголовки данных для каждого файлика будут разными - ибо в какой-то политике есть параметр, например logon script, а в другой - он просто не определен. От такого количества заголовков Excel-ю слегка сносит кукушечку и по началу он доооолго импортит данные (порядка 4-х часов). каждый раз пытаясь хоть как понять а какой заголовок чему соответвует, а потом мы получаем структурированную кашу работать с которой просто невозможно.
Берем свою вторую дурость и запихиваем данные в эксель путем копипасты из открытого в броузере репорта политики. получается все довольно не плохо, но это не таблица а так - какое то подобие. потом плюем и на форматирование пишем макрос копипасты из открытого excel-ем HTML с закрытием листа и копированием его в новую книгу. получаем 351 лист в новой книге. листать - невозможно. Вспоминаем про гиперссылки внутри книги. злобно сдираем в интернете макрос позволяющий сделать оглавление: http://www.planetaexcel.ru/techniques/3/60/
коротенько это вот так - 
Откройте Диспетчер Имен на вкладке Формулы (Formulas – Name Manager) и создайте новый именованный диапазон с именем, допустим, Оглавление. В поле Диапазон (Reference) введите вот такую формулу:
=ПОЛУЧИТЬ.РАБОЧУЮ.КНИГУ(1)  
=GET.WORKBOOK(1)
 
Теперь в переменной Оглавление содержатся наши искомые имена. Чтобы извлечь их оттуда на лист, можно воспользоваться функцией ИНДЕКС (INDEX), которая «выдергивает» элементы из массива по их номеру:
 
=ИНДЕКС(Оглавление; СТРОКА()) 
=INDEX(Оглавление; ROW())
 
Функция СТРОКА (ROW) выдает номер текущей строки и, в данном случае, нужна только для того, чтобы вручную не создавать отдельный столбец с порядковыми номерами извлекаемых элементов (1,2,3…). Таким образом, в ячейке А1 у нас получится имя первого листа, в А2 – имя второго и т.д.
И, наконец, для добавления к именам листов "живых" гиперссылок для быстрой навигации, можно использовать все ту же функцию ГИПЕРССЫЛКА (HYPERLINK), которая будет формировать адрес для перехода из имени листа
 
потом автоматизируем переход с каждого листа на лист с оглавлением - точно! именно созданием гиперссылки из первой ячейки листа!
ну, можно как то уже что то делать)))
смотрим на что получилось и понимаем что надо все это парсить - ну не совпадают номера ячеек на разных листах - так уж устроен вывод GPO в HTML - это даже не таблица, а просто хитро сверстанная простыня с набором данных.
 
пытаемся понять к каким контейнерам привязаны политики - опять таки макросом: 
 
Sub параметры_безопасности()
'
' Макрос11 Макрос
'
 
'
Line0:
C1 = "C1"
C2 = "C2"
Set RangeObj = Cells.Find(What:="Параметры данного объекта групповой политики применяются только для следующих групп, пользователей и компьютеров:", After:=ActiveCell, LookIn:=xlFormulas _
        , LookAt:=xlWhole, SearchOrder:=xlByRows, SearchDirection:=xlNext, _
        MatchCase:=False, SearchFormat:=False)
        If RangeObj Is Nothing Then GoTo Line1 Else RangeObj.Select
       Range(Selection, Selection.End(xlToRight)).Select
   C1 = ActiveCell.Address
   
   Set RangeObj = Cells.Find(What:="Фильтрация WMI", After:=ActiveCell, LookIn:=xlFormulas _
        , LookAt:=xlWhole, SearchOrder:=xlByRows, SearchDirection:=xlNext, _
        MatchCase:=False, SearchFormat:=False)
        If RangeObj Is Nothing Then GoTo Line1 Else RangeObj.Select
       Range(Selection, Selection.End(xlToRight)).Select
   C2 = ActiveCell.Address
   
   If C1 = C2 Then GoTo Line2 Else RangeObj.Select
 
   Range(C1, C2).Select
   
    Selection.Copy
    Worksheets("Лист5").Activate
        Selection.End(xlToLeft).Select
    Selection.End(xlDown).Select
    Range("B319").Select
    Selection.End(xlUp).Select
    ActiveCell.Offset(1, 0).Select
        Selection.PasteSpecial Paste:=xlPasteAll, Operation:=xlNone, SkipBlanks:= _
        False, Transpose:=True
    ActiveCell.Offset(1, -1).Select
    
    Selection.Hyperlinks(1).Follow NewWindow:=False, AddHistory:=True
 
    GoTo Line0
    
Line1:
    
    Set RangeObj = Cells.Find(What:="Делегирование", After:=ActiveCell, LookIn:=xlFormulas _
        , LookAt:=xlWhole, SearchOrder:=xlByRows, SearchDirection:=xlNext, _
        MatchCase:=False, SearchFormat:=False)
        If RangeObj Is Nothing Then GoTo Line2 Else RangeObj.Select
       Range(Selection, Selection.End(xlToRight)).Select
   C2 = ActiveCell.Address
   
    If C1 = C2 Then GoTo Line2 Else RangeObj.Select
 
   Range(C1, C2).Select
   
    Selection.Copy
    Worksheets("Лист5").Activate
        Selection.End(xlToLeft).Select
    Selection.End(xlDown).Select
    Range("B319").Select
    Selection.End(xlUp).Select
    ActiveCell.Offset(1, 0).Select
    Selection.PasteSpecial Paste:=xlPasteAll, Operation:=xlNone, SkipBlanks:= _
        False, Transpose:=True
    ActiveCell.Offset(1, -1).Select
    'Stop
    
    Selection.Hyperlinks(1).Follow NewWindow:=False, AddHistory:=True
'    Stop
    GoTo Line0
    
Line2:     Worksheets("Лист5").Activate
        Selection.End(xlToLeft).Select
    Selection.End(xlDown).Select
    Range("B319").Select
    Selection.End(xlUp).Select
    ActiveCell.Offset(1, 0).Select
    ActiveCell = "N"
    ActiveCell.Offset(1, -1).Select
    
    Selection.Hyperlinks(1).Follow NewWindow:=False, AddHistory:=True
 '   Stop
    GoTo Line0
End Sub
 
и увы - по другому итоговую табличку не заполнить...
 
поковырялись, получили табличку:
 
Домен/Сайт GUID Название User Group Policy loopback processing mode Comment (из GPMC, при наличии) Прерывается наследование (Y/N) Форсируется (Y/N) Объекты применения GPO исходного леса Объекты применения GPO целевого леса Назначение - описание результата отработки политики Выполняемые скрипты Тестовая (Y/N) Наличие настроек в Computer Configuration (Y/N) Наличие настроек в User Configuration (Y/N) Фильтрация по группам безопасности (Y/N) Фильтрация WMI (Y/N) Целевое состояние (переносится как есть, интегрируется в стандартные GPO, не переносится, см лист "Расширенный статус") Имя целевого GPO (если применимо) если вдруг не переезжает то не применимо
 
и вспомнили что  репорте нет данных о наследовании по контейнерам - т.е. столбец Прерывается наследование (Y/N) мы просто так не заполним....
 
вспоминаем что есть Group Policy Cmdlets in Windows PowerShell и в нем Get-GPInheritance - запускаем, получаем полную фигню вида:
 
Name                  : SS_WW
ContainerType         : OU
Path                  : ou=##_ws,dc=##,dc=###,dc=##
GpoInheritanceBlocked : No
GpoLinks              : {AAA_LLL_NO_WWW, AAA_1234_W7_##+$$ RR, AAA_1234+WWW, AAA_LLL_SSSS-CliInst...}
InheritedGpoLinks     :  {default domain controllers policy, default domain policy, AAA_1234+WWW, AAA_LLL_SSSS-CliInst...}
 
как видим - линки обрезаны, попытки поиграться с выводом ни к чему не приводят....
 
рвем последние волосья на лысине, лезем в гугл и.... Аллилуя!!!!! 
Некий Fred Young, The University of Waikato, Hamilton, NZ, (https://github.com/wanion) в далеком 2012 году создал набор функций к PowerShell-у решающих именно мою задачу. И опубликовал их!! Низкий поклон тебе добрый человечищще!!!! и пусть в твоей Новой Зеландии всегда будет хорошая погода, и да не перестанут коровы давать молоко, и трава всегда будет зеленой и океан комфортной температуры!
 
 
вот такая история происходила с 8-го января по 10-е февраля 
 

Вложение: 4160591_grouppolicymaster.zip


Без заголовка

Вторник, 03 Февраля 2015 г. 09:58 + в цитатник

заколебался искать

Пятница, 16 Января 2015 г. 14:44 + в цитатник
Капранова В.А. Сравнительная педагогика. Школа и образование

Утилита для поиска эксплойтов: как показать самые опасные уязвимости

Вторник, 16 Декабря 2014 г. 18:35 + в цитатник
http://www.securitylab.ru/analytics/463219.php
Как это работает

Программа позволяет искать ссылки на эксплойты в общедоступных базах данных, включая Rapid7 и exploit-db. Утилита полностью совместима с нашим корпоративным софтом (сканером уязвимостей XSpider и системой контроля защищенности и соответствия стандартам MaxPatrol), а также с отчетами других систем обнаружения уязвимостей в любых несжатых форматах.

Программу можно использовать как в консольном режиме, так и в интерактивном (запуск без параметров). Сделано это для того, чтобы ее можно было интегрировать в различные проекты как внешний модуль.

sql

Четверг, 27 Ноября 2014 г. 11:40 + в цитатник
Сегодня как раз дискуссия вышла.
http://plumqqz.livejournal.com/394579.html
Что интересно, по англоязычной ссылке товарищ пишет в небольшом комментарии то, что мне пришлось разворачивать на пару страниц, но суть в абзацах сформулирована почти идентично: "SQL - декларативный язык 4 поколения, но программисты, не осилив его, возвращаются к 3-му поколению императивных языков и привычным методам обработки".
Наверное, мысль настолько очевидная, что большинству незаметная.

на прочитать

Четверг, 13 Ноября 2014 г. 01:00 + в цитатник

https://www.facebook.com/notes/566631290061246/

Физкультура для здоровья: современные рекомендации

Несколько ключевых документов, на основании которых можно сформировать представление о том, как физическая активность влияет на здоровье, что рекомендуется регулярно выполнять и в каком объеме. Или, когда кто-то из "доброжелателей" в следующий раз будет вам рассказывать что и как вам нужно делать, его можно будет посылать не на хрен, а почитать документы Всемирной организации здравоохранения или, например, ACSM.

В первую очередь, конечно, следует обратить внимание на Всемирную организацию здравоохранения (ВОЗ), на документы которой есть ссылки практически во всех европейских руководствах, некоторые списаны подчистую без каких-то изменений.

Основной документ - Глобальные рекомендации по физической активности для здоровья, 2010

http://whqlibdoc.who.int/publications/2010/9789244599976_rus.pdf

В документе мы без труда найдем рекомендации для разных возрастных групп:

18–64 лет
Для взрослых людей этой возрастной группы физическая активность предполагает оздоровительные упражнения или занятия в период досуга, подвижные виды активности (например, велосипед или пешие прогулки), профессиональную деятельность (т.е. работа), домашние дела, игры, состязания, спортивные или плановые занятия в рамках ежедневной деятельности, семьи и сообщества.
В целях укрепления сердечно-легочной системы, костно-мышечных тканей, снижения риска неинфекционных заболеваний и депрессии рекомендуется следующая практика физической активности:
1. Взрослые люди в возрасте 18 – 64 лет должны уделять не менее 150 минут в неделю занятиям аэробикой средней интенсивности, или не менее 75 минут в неделю занятиям аэробикой высокой интенсивности, или аналогичному сочетанию физической активности средней и высокой интенсивности.
2. Каждое занятие аэробикой должно продолжаться не менее 10 минут.
3. Для того чтобы получить дополнительные преимущества для здоровья, взрослые люди этой возрастной категории должны увеличить нагрузки своих занятий аэробикой средней интенсивности до 300 минут в неделю, или до 150 минут в неделю, если занимаются аэробикой высокой интенсивности, или аналогичное сочетание занятий аэробикой средней и высокой интенсивности.
4. Силовым упражнениям, где задействованы основные группы мышц, следует посвящать 2 или более дней в неделю.

(Ключевые моменты я выделил самопроизвольно, чтобы "слепое пятно" на них не попало при чтении).

Для 65 лет и старше рекомендации мало отличаются: минимум 150 минут в неделю занятиям аэробикой средней интенсивности, или не менее 75 минут в неделю занятиям аэробикой высокой интенсивности, для того чтобы получить дополнительные преимущества для здоровья, взрослые люди этой возрастной категории должны увеличить нагрузки своих занятий аэробикой средней интенсивности до 300 минут в неделю, или до 150 минут в неделю, силовым упражнениям, где задействованы основные группы мышц, следует посвящать 2 или более дней в неделю. Если пожилые люди по состоянию своего здоровья не могут выполнять рекомендуемый объем физической активности, то они должны заниматься физическими упражнениями с учетом своих физических возможностей и
состояния здоровья.

В документе также указывается, что преимущества выполнения вышеуказанных рекомендаций для всех возрастных групп, включая сам факт физических упражнений, превосходят недостатки. При рекомендуемом уровне физической активности средней интенсивности в объеме 150 минут в неделю практически не бывает травм опорно-двигательного аппарата. При подходе, ориентированном на разные группы населения, представляется целесообразным начинать с занятий средней интенсивности с постепенным увеличением нагрузок до более высоких уровней физической активности.

Следует также посмотреть на значение терминов:

Оздоровительная физическая активность: Активность, дополняющая основную активность, которая создает дополнительные
преимущества для здоровья. Ходьба быстрым шагом, прыжки через скакалку, танцы, игра в теннис или футбол, поднятие тяжестей,
подъем на оборудование на детских площадках на переменах, занятия йогой – все это примеры оздоровительной физической
активности

Физическая активность высокой интенсивности: По абсолютной шкале высокая интенсивность означает, что физическая
активность выполняется на уровне 6,0 и более раз от интенсивности покоя для взрослых людей и, как правило, 7,0 и более раз для
детей и молодых людей. По шкале индивидуальных возможностей человека от 0 до 10 физическая активность высокой интенсивности
находится в пределах от 7 до 8.

Физическая активность средней интенсивности: По абсолютной шкале средняя интенсивность означает, что физическая
активность выполняется на уровне 3,0–5,9 раз от интенсивности покоя. По шкале индивидуальных возможностей человека от 0 до 10
физическая активность средней интенсивности находится в пределах от 5 до 6 (34).


В Финляндии есть научно-исследовательский центр оздоровительной физкультуры The UKK Institute, известный среди врачей (правда тех, которым вообще известны способы оценки уровня здоровья) своим простым и информативным 2-километровым тестом ходьбы, который используется в 22 странах. Рекомендации по физической активности они оформили в виде инфографики под названием Physical Activity Pie (2009):

http://www.ukkinstituutti.fi/en/products/physical_activity_pie


2 часа 30 минут суммарной аэробной физической активности (порциями минимум по 10 минут) или 1 час 15 минут более интенсивных нагрузок. В добавок, необходимо работать над укреплением мышц и развитием баланса как минимум дважды в неделю (In addition, everyone needs muscle-strengthening and balance training at least twice a week).

Ссылаются в UKK на рекомендации U.S. Department of Health and Human Services, 2008. 

 

http://www.health.gov/paguidelines/pdf/paguide.pdf

 

Довольно подробный и популярно написанный гайд о том, чем полезны разные виды активностей и в каком количестве их следует включать в повседневную жизнь, чтобы рассчитывать на крепкое здоровье.


*Под упражнениями для укрепления костей подразумевают бег, прыжки, поднятие тяжестей - активности, дающие интенсивную нагрузку на опорно-двигательный аппарат и кости. Список с примерами активностей для разных видов нагрузок:
 


Ну и на закуску десерт - самый подробный и обстоятельный документ (по крайней мере из представленных, но лучше уже руководства и учебники) - рекомендации Американского Колледжа Спортивнй Медицины, ACSM position stand Quantity and Quality of Exercise for Developing and Maintaining Cardiorespiratory, Musculoskeletal, and Neuromotor Fitness in Apparently Healthy Adults: Guidance for Prescribing Exercise

http://journals.lww.com/acsm-msse/Fulltext/2011/07...xercise_for_Developing.26.aspx

ACSM  для большинства взрослых рекомендует более 30 минут в день упражнений умеренной интенсивности, с общей суммой ≥ 150 мин/неделю, 3 и более раз в неделю различные активности с высокой интенсивностью с общей суммой ≥ 75 мин/неделю, 2 и более раз в неделю выполнять силовые упражнения на все ключевые группы мышц, а также упражнения на координацию, гибкость. Взрослые, которые не могут или не желают выполнять указанный объем физических нагрузок, могут получить хоть какую-то пользу и от меньшего количества активностей. Также рекомендуется сокращать промежутки обездвиженности (например, в сидячем положении на работе - так что оторвите зад от стула и разомнитесь), что положительно сказывается на здоровье даже у активных взрослых. Документ рекомендуется для вдумчивого ознакомления, т.к. покрывает большинство вопросов, связанных с физкультурными активностями, все очень аргументировано, корректно и обосновано.


и причём ошибки видимо деают НОСИТЕЛИ. А не русские гггг

Четверг, 13 Ноября 2014 г. 00:51 + в цитатник

Вне зависимости от того, сколько времени и денег вы потратили на языковые курсы, скорее всего, вы тоже совершаете самые распространенные ошибки во время разговора или переписки на английском.

 

Jon Gingerich, редактор журнала O’Dwyer’s в Нью Йорке и ведущий воркшопов и тренингов по копирайтингу и писательскому мастерству, собрал 20 самых распространенных ошибок в английском языке, которые он регулярно встречает не только в личном общении, но и в публикациях газет, журналов и даже в популярных книгах.

Если вы хотите грамотно разговаривать и писать на английском, вам так же следует ознакомиться с этими популярными случаями.

20 самых распространенных ошибок в английском языке

Who and Whom

Who (Кто) – это субъектное местоимение наряду с «он», «она», «оно», «мы» и «они». Это слово используется тогда, когда местоимение выступает в качестве предмета предложения. Whom  (Кого) же относится к объектным местоимениям наряду с «ним», «ее», «это», «нас» и «их». Whom используется, когда местоимение выступает в качестве объекта предложения. Если вы сомневаетесь, замените Who на местоимение «он» или «она», а Whom – на местоимение «ним» или «ее». Например, «I consulted an attorney whom I met in New York. cf., I consulted him» (Я консультировался с адвокатом, которого встретил в Нью Йорке. То есть, я консультировался с «ним»).

Which and That

Это одна из самых распространенных ошибок, с которыми приходится сталкиваться. «That» — это ограничительное местоимение. Например, «I don’t trust fruits and vegetables that aren’t organic». Здесь имеются в виду все неорганические фрукты и овощи. Другими словами, я доверяю только органическим фруктам и овощам. «Which» представляет относительное предложение, то есть, подразумевает варианты, которые могут быть необязательными. Например, «I recommend you eat only organic fruits and vegetables, which are available in area grocery stores». В этом случае вам не нужно идти в специальный магазин органических продуктов. Which определяет, а that ограничивает.

Lay and Lie

Это жемчужина всех грамматических ошибок. Lay – это переходной глагол. Он требует прямого предмета и одного или нескольких объектов речи, на которые перейдет его действие. Его настоящее время – Lay (например, I lay the pencil on the table), а прошедшее – laid (например, Yesterday I laid the pencil on the table). Lie же – непереходный глагол. Он не требует объекта. Настоящее время – Lie (например, The Andes mountains lie between Chile and Argentina) и прошедшее – lay (The man lay waiting for an ambulance). Самая распространенная ошибка происходит, когда автор использует прошедшее время переходного глагола Lay (например, I laid on the bed), когда на самом деле имеет в виду прошедшее время непереходного глагола Lie (I lay on the bed).

Moot

Вопреки общепринятому мнению Moot не означает что-то лишнее/избыточное/чрезмерное. Это слово означает спорный предмет или предмет, открыт к обсуждению. Например, «The idea that commercial zoning should be allowed in the residential neighborhood was a moot point for the council» (Идея о том, что коммерческое зонирование должно быть разрешено в жилом районе, была спорным вопросом для совета).

Continual and Continuous

Эти слова похожи, но между ними так же есть разница. Continual означает что-то, что происходит с перерывами во времени. Continuous же означает что-либо, что происходит постоянно без остановки или перерывов. Например, «The continual music next door made it the worst night of studying ever» (Постоянная музыка, которая играла по соседству, превратила эту ночь в худшее время для учебы) или «Her continuous talking prevented him from concentrating» (Ее непрерывный разговор мешал ему сосредоточиться).

Envy and Jealousy

Слово Envy (зависть) подразумевает стремление к удаче кого-то другого. Jealousy (ревность) же имеет более негативное значение. Это страх соперничества, часто присутствует в личных отношениях. Envy – это когда вы желаете выглядеть так же хорошо, как ваш друг, а Jealousy – это то, что происходит с вами, когда ваш партнер восхищается другим человеком.

Nor

Nor выражает негативное состояние. Буквально это означает «и нет». Вы должны использовать Nor, если ваше предложение носит негативный оттенок и после него следует другое негативное условие. Например, «Neither the men nor the women were drunk» (Ни мужчины, ни женщины не были пьяны). Все знают правило использования тандема neither – nor и either – or, но здесь важно помнить, что Nor нужно использовать в качестве второго негативного условия только в том случае, если второе негативное условие – это глагол. Если второй негатив это существительное, прилагательное или наречие, правильно использовать Or. Например, «He won’t eat broccoli or asparagus» — первый отрицательный глагол распространяется на первое и второе существительное.

May and Might

May подразумевает возможность, а Might – неопределенность. «You may get drunk if you have two shots in ten minutes» (Вы можете опьянеть, если выпьете два шота в течение 10 минут) означает реальную возможность опьянения. «You might get a ticket if you operate a tug boat while drunk» (Вы можете получить штраф, если будете вести буксир в нетрезвом состоянии) – подразумевает вероятность того, что может произойти в принципе. Тот, кто говорит «I may have more wine», имеет в виду, что он не хочет больше вина прямо сейчас, а если он использует слово Might, это будет означать, что он не хочет вина вообще. В этом контексте Might будет более правильным.

Whether and If

Многие писатели считают, что эти два слова имеют одинаковые значения. Но это не так. Whether выражает состояние, где есть две или больше альтернативы. If выражает ситуацию, где нет никаких альтернатив. Например, «I don’t know whether I’ll get drunk tonight» (Я не знаю, буду ли я пьян этим вечером) или «I can get drunk tonight if I have money for booze» (Я сегодня напьюсь, если у меня будут деньги).

Fewer and Less

Less используется при гипотетических количествах. Few и fewer – для вещей, которые вы можете посчитать. Например, «The firm has fewer than ten employees» (в компании меньше, чем 10 работников) или «The firm is less successful now that we have only ten employees» (сейчас компания менее успешна, когда у нас только 10 работников).

Farther and Further

Слово Farther означает измеряемое расстояние. Further используется для обозначения абстрактной длины, которую вы не всегда можете измерить. Например, «I threw the ball ten feet farther than Bill» (я бросил мяч на 10 шагов дальше, чем Билл) или «The financial crisis caused further implications» (Финансовый кризис вызвал дальнейшие последствия).

Since and Because

Since относится ко времени, а Because – к причинности. Например, «Since I quit drinking I’ve married and had two children»(С тех пор как я бросил пить, у меня есть жена и двоих детей) или «Because I quit drinking I no longer wake up in my own vomit» (Так как я бросил пить, я больше не просыпаюсь в своей собственной рвоте).

Disinterested and Uninterested

Вопреки распространенному использованию, эти слова не являются синонимами. Disinterested (бескорыстная) личность – это беспристрастный человек. Например, менеджер хедж-фонда  может быть заинтересован в промотировании акции несмотря на то, что он не получает никакой финансовой выгоды от этого. В таком случае он бескорыстный. То же самое относится, например, и к судьям. Если же вы имеете в виду человека, который не заинтересован в чем-либо, в таком случае нужно использовать слово Uninterested.

Anxious

Если вы не боитесь за них, не нужно говорить, что вы «anxious to see your friends». В таком случае вы скорее всего eager (стремитесь) или excited (взволнованы). To be anxious означает надвигающийся страх или беспокойство, но не то, что вы с нетерпением чего-то ждете.

Different Than and Different From

Еще один сложный момент в грамматике. Слова rather и faster – сравнительные прилагательные, которые используются для сравнения предлога Than (например, больше/меньше, чем, быстрее, чем… и т.п.). Прилагательное Different используется для указания различия. Поэтому когда за прилагательным Different следует предлог, в таком случае это должен быть From, близкое к «separate from», «distinct from» или «away from». Например, «My living situation in New York was different from home» (Мои жилищные условия в Нью Йорке отличаются от условий дома). Different Than используется очень редко в тех случаях, когда предлог Than соединяет понятия. Например, «Development is different in New York than in Los Angeles» (Разработка в Нью Йорке отличается от разработки в Лос Анджелесе).

Bring and Take

Для правильного использования слов Bring и Take автор должен знать, перемещается ли объект в сторону или от предмета. Если в сторону, используйте Bring, а если от – Take. Например, муж может сказать «take your clothes to the cleaners» (отнеси одежду в химчистку), а работник химчистки – «bring your clothes to the cleaners» (возьми одежду в химчистку).

Impactful

А такого слова вообще не существует. Слово Impact может быть использовано как существительное (The impact of the crash was severe – воздействие аварии было суровым) или в качестве переходного глагола (The crash impacted my ability to walk or hold a job — авария повлияла на мою способность ходить или работать). Impactful – это выдуманное модное слово, которое просто не нужно использовать.

Affect and Effect

Чтобы справиться с этой задачей, можно использовать простую подсказку: Affect почти всегда является глаголом (например, «Facebook affects people’s attention spans»), а Effect – почти всегда существительное (например, «Facebook’s effects can also be positive»). Affect означает влиять  или создавать впечатление, то есть, вызывать действие/результат (Effect). Однако существуют некоторые исключения. Effect может быть использован в качестве переходного глагола, означающего сделать что-либо или произойти. Например, «My new computer effected a much-needed transition from magazines to Web porn». Так же существуют редкие случаи использования слова Affect в качестве существительного. Например, «His lack of affect made him seem like a shallow person».

Irony and Coincidence

Еще два слова, которые многие используют неверно. Как и в русском языке, Irony (ирония) означает несоответствие серии событий между ожидаемыми и фактическими результатами. Например, «Barbara moved from California to New York to escape California men, but the first man she ended up meeting and falling in love with was a fellow Californian» (Барбара переехала из Калифорнии в Нью Йорк, чтобы избежать отношений с калифорнийцем, а в результате влюбилась в мужчину из Калифорнии). Coincidence (совпадение) же – это серия событий, которые кажутся запланированными, когда на самом деле имели случайный характер. Например, «Barbara moved from California to New York, where she ended up meeting and falling in love with a fellow Californian» (Барбара переехала в Калифорнию из Нью Йорка, где она, в результате, встретила свою любовь — калифорнийца).

Nauseous

Еще одна из самых распространенных ошибок. Nauseous (тошнотворный) означает не тошноту в результате болезни, а то, что вы вызываете тошноту у других. Например, «That week-old hot dog is nauseous» (Тот хот-дог недельной давности — тошнотворный). Когда вы испытаете отвращение и заболеете в результате этого, вы станете «nauseated». Например, «I was nauseated after falling into that dumpster behind the Planned Parenthood».

Для того чтобы избегать подобных ошибок в будущем, Jon Gingerich рекомендует использовать книгу «Элементы стиля» (The Elements of Style) авторов William Strunk, Jr. and E. B. White».

(via)


су-вид

Понедельник, 10 Ноября 2014 г. 02:16 + в цитатник

про любовь

Понедельник, 27 Октября 2014 г. 16:32 + в цитатник

потратить бабки

Понедельник, 27 Октября 2014 г. 16:31 + в цитатник


Поиск сообщений в it_is_it
Страницы: 17 ... 15 14 [13] 12 11 ..
.. 1 Календарь