Вы не согласны с чем? С тем, что стеганография дает дополнительную (и существенную) степень защиты?
AES-256, как и любая другая криптографическая система уж слишком просто взламывается (уж простите за пошлый термин) терморектальным криптоанализом, иллюстрации к которому приводили в комментариях.
Да, сокрытие факта присутствия паролей не увеличивает стойкость самого пароля, но применение комплексных мер все же эффективнее.
Может чтобы никто не знал что там хранятся пароли? Согласитесь, так безопаснее. Или злоумышленник знает что в файле pwd.kbdx точно есть пароли, или в файле temp какой-то набор случайных данных.
Ну половина от «дцать лет» это тоже не мало :)
Кстати, интересны различные алгоритмы для полного перебора.
Не совсем уверен, но скорее всего в полном переборе паролей обычно начинают перебирать от начала и до конца всех возможных комбинаций символов из словаря, от наименьшего числа символов к наибольшему. В этом случае самые простые (короткие) пароли разгадаются самыми первыми.
Если перебирать с конца, то до простых паролей можно слишком долго добираться.
В случайном выборе комбинации вообще не вижу смысла, так как все сильно упирается в генератор случайных чисел. Если же хранить все возможные комбинации и случайным образом отсортировать, то скорее всего на хранение на хватит оперативной памяти.
Как-то так.
Если кто знает, просветите.
Линейная регрессия это, разумеется, очень сильное упрощение. Но если мы проведем проверку статистической гипотезы и докажем, что наша модель (линейная) адекватна (в пределах требуемой нам точности), то почему мы не можем ее использовать?
Дело в том, что в ИТ, как правило, немного другие задачи перед экспериментатором. К примеру, в естественных науках планирование эксперимента используют для оптимизации некоторой выходной характеристики, например выход продукта химической реакции. В этом случае особенно важен вид уравнения регрессии, т.к. его мы используем для движения к оптимуму по градиенту.
В нашем случае все немного проще. Выявление главных влияющих факторов это уже хорошее дополнение к профайлингу. Плюс возможность выявить зависимости между факторами.
В конце концов, никто не заставляет использовать линейные модели. Пример в работе лишь показывает возможность применения МПЭ.
Про ТМО, спасибо, подумаю.
А что именно вы хотите автоматизировать?
Если автоматическое проведение серии опытов, то вам будет необходимо менять свои, специфические для приложения факторы.
AES-256, как и любая другая криптографическая система уж слишком просто взламывается (уж простите за пошлый термин) терморектальным криптоанализом, иллюстрации к которому приводили в комментариях.
Да, сокрытие факта присутствия паролей не увеличивает стойкость самого пароля, но применение комплексных мер все же эффективнее.
Кстати, интересны различные алгоритмы для полного перебора.
Не совсем уверен, но скорее всего в полном переборе паролей обычно начинают перебирать от начала и до конца всех возможных комбинаций символов из словаря, от наименьшего числа символов к наибольшему. В этом случае самые простые (короткие) пароли разгадаются самыми первыми.
Если перебирать с конца, то до простых паролей можно слишком долго добираться.
В случайном выборе комбинации вообще не вижу смысла, так как все сильно упирается в генератор случайных чисел. Если же хранить все возможные комбинации и случайным образом отсортировать, то скорее всего на хранение на хватит оперативной памяти.
Как-то так.
Если кто знает, просветите.
Дело в том, что в ИТ, как правило, немного другие задачи перед экспериментатором. К примеру, в естественных науках планирование эксперимента используют для оптимизации некоторой выходной характеристики, например выход продукта химической реакции. В этом случае особенно важен вид уравнения регрессии, т.к. его мы используем для движения к оптимуму по градиенту.
В нашем случае все немного проще. Выявление главных влияющих факторов это уже хорошее дополнение к профайлингу. Плюс возможность выявить зависимости между факторами.
В конце концов, никто не заставляет использовать линейные модели. Пример в работе лишь показывает возможность применения МПЭ.
Про ТМО, спасибо, подумаю.
Если автоматическое проведение серии опытов, то вам будет необходимо менять свои, специфические для приложения факторы.