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Extraction de données ArcGIS Server - La tâche n'existe pas ou est inaccessible

Extraction de données ArcGIS Server - La tâche n'existe pas ou est inaccessible


J'ai suivi la documentation et la vidéo pour configurer un service de géotraitement d'extraction de données, auquel j'accède avec ArcGIS Viewer for Flex (v. 2.3.1). Lorsque j'exécute le widget Extraire les données dans la visionneuse, j'obtiens une erreur : le travail '(nom du dossier du travail)' n'existe pas ou est inaccessible. Lorsque je vais dans le dossier arcgisjobs sur le serveur, le dossier est là, avec le dossier scratch et le fichier .zip de sortie contenant les données qui ont été coupées. Selon le fichier messages.xml dans le dossier scratch, le travail se termine avec succès.

J'ai vérifié les journaux ArcGIS Server et Windows et je n'ai rien trouvé d'évident qui indiquerait un problème. Les autorisations de dossier doivent être correctes, car la tâche peut créer le dossier du travail, couper les données et créer le dossier .zip de sortie. La tâche s'exécutera avec succès lorsqu'elle sera utilisée via ArcGIS Desktop.

Quelqu'un a-t-il déjà rencontré un comportement similaire avec l'outil d'extraction de données ou d'autres tâches GP ? Des idées d'où je peux regarder ensuite?

Environnement:
ArcGIS Server 10, .NET, SP2 - Installation distribuée
ArcGIS Desktop 10, SP2
Windows Server 2008 x64 R2
Merci, Tim

Mettre à jour:
J'ai fait quelques tests aujourd'hui (dans Firefox) et j'ai trouvé quelques autres choses :
1. Le service GP fait parfois travail, semble-t-il. À quelques essais, je reçois une invite pour télécharger les données extraites, uniquement pour obtenir une violation du bac à sable de sécurité :
http://IP DU SERVEUR/Samples/DataExtract/Flex/widgets/DataExtract/DataExtractWidget.swf ne peut pas charger les données depuis http://NOM DU SERVEUR/arcgisjobs/sumner.dataextract_gpserver/j77643b1b114e458f82e6f416262aaf58/scratch/output.zip.
2. Lorsque je suis invité à télécharger le fichier, Firebug indique qu'il ne peut pas télécharger mon fichier crossdomain.xml. Il affiche l'adresse comme http://NOM DU SERVEUR/crossdomain.xml

Dans les deux cas, il essaie d'accéder à une URL http://servername et n'y parvient pas. Le problème, c'est que je n'arrive pas à savoir d'où vient cette URL. J'ai essayé de modifier les URL du répertoire virtuel et de republier les services en utilisant l'adresse IP d'ArcGIS Server au lieu du nom de la machine, sans changement de comportement.


Si c'est le script auquel je pense, le répertoire jobs est codé en dur dans le script. Ouvrez le script et assurez-vous que le répertoire des tâches dans le script correspond à ce que vous avez dans votre environnement.

D'après ce que vous avez dit, il semble que le travail se termine avec succès, il renvoie simplement la mauvaise URL à la FlexApp pour télécharger le fichier .zip.


J'ai une configuration distribuée AGS10 SP2 qui semble similaire à la vôtre. J'ai développé un service PDF basé sur l'exemple de service de géotraitement ArcPy.Mapping Simple ExportToPDF et je rencontre le même message "La tâche xx n'existe pas ou est inaccessible".

Dans mon cas, cela semble être un problème de timing : la tâche se termine mais le processus essaie d'accéder aux résultats avant qu'ils ne puissent être déplacés du SOC vers le dossier des travaux du SOM.

Une solution de contournement temporaire consiste à intercepter l'erreur spécifique, à extraire le JobID et à effectuer un appel pour récupérer le PDF généré :

function gpError(e) { if (e.message.search("n'existe pas ou est inaccessible") > -1) { var jobId = e.message.replace(/Job '([az,0-9]*) ' n'existe pas ou est inaccessible./, "$1"); gp.getResultData(jobId, "Output_PDF"); } else { showDialog(dojo.string.substitute('

Erreur : ${error}

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

Ce n'est certainement pas quelque chose que je mettrais en production, mais cela me permet de contourner l'erreur et de continuer le travail de développement en attendant qu'ESRI résolve le problème.


Confidentialité Kingston Data Traveler Vault - plus de tentatives de mot de passe

La clé USB Kingston Data Traveler Vault Privacy a un nombre par défaut de 10 entrées de mot de passe avant d'être effacée. Il m'en reste un et la question est de savoir si l'une des deux approches suivantes me permettra d'effectuer plus de tentatives pour taper le mot de passe (je devrais connaître le bon, cela fait juste longtemps que je ne l'ai pas configuré). Je n'ai pas l'intention de le forcer brutalement.

copier les données cryptées du lecteur et effectuer le décryptage à l'extérieur du lecteur

copiez les données cryptées en tant que sauvegarde, entrez le mot de passe sur le lecteur, laissez-le se formater, puis copiez à nouveau les données sauvegardées sur le lecteur

apprendre la représentation AES du mot de passe stocké et essayer de deviner le mot de passe en dehors de l'environnement du lecteur et saisir le mot de passe correct uniquement après avoir trouvé la représentation AES correspondante


6 réponses 6

Je viens de Crossref. Le DOI doit toujours se résoudre à un emplacement, même si le contenu a changé d'emplacement sur le Web ou a changé d'éditeur. Pouvez-vous partager l'exemple afin que nous puissions le signaler? Il est possible que ce ne soit pas un Crossref DOI bien sûr (il existe plusieurs autres agences DOI) mais je peux me renseigner auprès du DOI. Le préfixe désigne souvent un éditeur particulier, mais les revues changent fréquemment de mains car les sociétés négocient différents accords de publication, ce n'est donc pas nécessairement un moyen sûr de résoudre le problème (ce qui, j'en conviens, ne devrait pas être votre problème !). Heureux de vous aider si vous partagez le(s) exemple(s) :-)

Je suis aussi de Crossref. Les liens DOI brisés ne sont pas bons et nous essayons de les réparer. Si vous obtenez la page d'erreur "DOI Not Found" - par exemple en suivant ce lien - https://doi.org/10.15680/IJIRSET.2019.0806081 - cela signifie que le DOI n'a pas été enregistré. Si vous remplissez le formulaire, cette erreur est signalée à l'agence d'enregistrement appropriée. Dans le cas de Crossref, nous informons l'éditeur de l'erreur et lui demandons de résoudre le problème - il est généralement résolu, mais si l'éditeur a cessé ses opérations ou n'est plus membre de Crossref, le lien peut ne pas pouvoir être corrigé. Lorsque des dispositions d'archivage sont en place, le DOI peut être redirigé vers des copies archivées du contenu.

Bien qu'ils ne soient pas aussi volatiles que les URL, les DOI peuvent toujours être révoqués ou devenir indisponibles.

Dans votre cas, réfléchissez à la possibilité que le DOI redevienne disponible (il pourrait y avoir des difficultés techniques avec l'hébergeur) ou s'il existe une autre source disponible (un autre DOI). Personnellement, j'inclurais le DOI dans la bibliographie et j'enverrais un message au(x) auteur(s) ou au fournisseur (cela ne devrait pas être votre problème à résoudre).

Tous les DOI accessibles peuvent être recherchés avec Crossref (recherche par titre, auteur, DOI et autres métadonnées).

Bien que les DOI soient très pratiques, cela peut en fait ne pas être un problème s'il est cassé. Habituellement, les citations incluent le(s) nom(s) de l'auteur(s), le nom de la revue, le numéro de la revue, l'année et éventuellement la référence de la page et le titre de l'article. Avec ces seules informations, vous devriez être en mesure de trouver un article référencé en utilisant la méthode traditionnelle. Par conséquent, les DOI peuvent être considérés comme un service de commodité sans trop de conséquences en cas de rupture. Un autre "service" pratique consiste à demander à un bibliothécaire de votre institution si vous avez des difficultés à trouver une source référencée.

De plus, gardez à l'esprit qu'un DOI peut simplement contenir une faute de frappe et ne peut donc pas être résolu correctement. Cela peut bien sûr aussi arriver avec le référencement traditionnel, mais là il est généralement plus facile de voir que l'article de "Nautre" est en fait publié dans "Nature".

Enfin, je tiens à souligner qu'Internet dispose d'autres outils pour résoudre les DOI que les sites Web habituels. Par exemple, je peux facilement trouver l'article que vous avez mentionné dans les commentaires en utilisant un moteur de recherche Internet classique.

Cette réponse est partiellement dérivée d'autres réponses et commentaires pour cette question :

Réponse à la question 1

Malgré le fait que les DOI devrait restent opérationnels/accessibles, il existe différentes raisons pour lesquelles ils peuvent devenir inaccessibles :

Certains éditeurs peuvent disparaître avec le temps. Dans ce cas, une autorité DOI peut être contactée pour signaler le DOI cassé.

Un éditeur peut avoir été fusionné avec un autre éditeur. En cas de rupture d'un tel DOI, l'éditeur ou une autorité DOI pourrait en être informé. Habituellement, le nouvel éditeur peut le corriger.

Certains articles peuvent être révoqués après publication. Dans ce cas, une autorité DOI doit être contactée afin que le DOI ne renvoie pas à une URL qui, par ex. n'existe plus.

Un domaine d'un éditeur peut être temporairement indisponible. Ce cas peut être testé en chargeant d'autres pages Web du même éditeur. Si plusieurs pages sont indisponibles en même temps, il est conseillé d'attendre quelques heures puis de vérifier à nouveau l'état du domaine. Un peu de patience pourrait résoudre ce problème.

Un problème technique avec un site Web spécifique du domaine de l'éditeur peut exister. Par exemple. le contenu aurait pu être déplacé vers un autre emplacement/adresse. Cela peut être testé, en vérifiant d'autres pages Web du même éditeur. S'ils fonctionnent correctement, il est fort probable qu'un site Web spécifique présente un problème qui doit être résolu par l'éditeur. Ainsi, l'éditeur doit être informé.

Parfois, lorsque des articles ont été publiés récemment, le DOI peut déjà exister mais l'article n'est pas encore accessible. Dans le cas d'articles très récents, un peu de patience peut résoudre ce problème, jusqu'à ce que le contenu soit correctement téléchargé.

Certains papiers peuvent également être faux ou l'éditeur peut fournir des papiers de mauvaise qualité. Dans le cas où un DOI est inaccessible, il peut être utile de vérifier la fiabilité d'un éditeur :

  • Est-ce un éditeur plutôt inconnu ?
  • Le site Web semble-t-il suspect ?
  • Y a-t-il beaucoup de fautes de frappe dans les journaux ou sur le domaine Web de l'éditeur ?
  • L'éditeur a-t-il publié des articles uniquement pour, par ex. 1 ou 2 ans ?
  • Existe-t-il plusieurs articles avec des DOI inaccessibles de cet éditeur ?
  • Pouvez-vous trouver d'autres incohérences?
  • Facultatif et non recommandé en général : cet article n'a-t-il jamais été cité par un autre auteur ou par très peu d'auteurs (nombre de citations) ? Il ne s'agit pas d'une recommandation générale, car chaque nouveau papier doit commencer par un nombre de citations de zéro. De plus, la manière dont les décomptes de citations sont créés par les systèmes existants n'est pas toujours parfaitement transparente. Différents systèmes peuvent rapporter différents nombres de citations. De plus, le nombre de citations ne sera pas tout à fait exact. S'il est considéré, cela ne devrait être considéré que comme un petit indicateur en combinaison avec d'autres critères.

Plus il est possible de répondre par oui aux questions, plus il est suspect que l'éditeur puisse être frauduleux. Il peut également arriver que cet éditeur soit un éditeur de "faible qualité", qui propose des articles de mauvaise qualité, sans processus d'examen approfondi par les pairs. Dans tous les cas mentionnés, il est recommandé d'envisager de trouver des papiers alternatifs probablement aussi d'autres éditeurs, si possible.

Le DOI pointe vers le mauvais papier. Si un DOI pointe vers le mauvais papier ou contenu, alors une autorité DOI doit être informée.

Certaines fautes de frappe peuvent exister dans le DOI. Enfin, il est également possible qu'il y ait juste une faute de frappe dans le DOI donné.


Sources de données H-K

La source de données Se connecter depuis le bureau Se connecter et actualiser à partir du service DirectQuery / Connexion en direct Passerelle (prise en charge) Passerelle (obligatoire) Flux de données Power BI
Fichier Hadoop (HDFS) Oui Non Non Non Non Non
Ruche LLAP Oui Oui Oui Oui Non Non
Requête interactive HDInsight Oui Oui Oui Non Non Non
IBM DB2 Oui Oui Oui Oui Non Oui
Base de données IBM Informix Oui Oui Non Oui Non Non
IBM Netezza Oui Oui Oui Oui Oui Non
Impala Oui Oui Oui Oui Oui Oui
Indexima Oui Oui Oui Oui Oui Non
App Store industriel Oui Oui Non Non Non Non
Grille d'informations Oui Oui Non Non Non Non
Intersystèmes IRIS Oui Oui Oui Oui Oui Non
Entrepôt de données Intune Oui Oui Non Non Non Non
Jethro ODBC Oui Oui Oui Oui Oui Non
JSON Oui Oui Non Oui** N ° 3 Oui
Entreprise Kyligence Oui Oui Oui Oui Oui Non

Sécurité informatique pour les technologies de collecte de données ☆

De nombreuses organisations dans les pays en développement (par exemple, les ONG) incluent la collecte de données numériques dans leur flux de travail. Les données collectées peuvent inclure des informations qui peuvent être considérées comme sensibles, telles que des données médicales ou socio-économiques, et qui pourraient être affectées par des attaques de sécurité informatique ou une mauvaise manipulation involontaire. Les attitudes et les pratiques des organisations qui collectent des données ont des implications pour confidentialité, disponibilité, et intégrité de données. Ce travail, une collaboration entre les chercheurs en sécurité informatique et ICTD, explore les attitudes, les pratiques et les besoins en matière de sécurité et de confidentialité au sein des organisations qui utilisent Open Data Kit (ODK), une importante plate-forme de collecte de données numériques. Nous effectuons une étude détaillée modélisation des menaces exercice pour éclairer notre point de vue sur les menaces de sécurité potentielles, puis mener et analyser une enquête et des entretiens avec des experts en technologie de ces organisations pour fonder cette analyse sur des expériences de déploiement réelles. Nous réfléchissons ensuite à nos résultats, tirant des leçons à la fois pour les organisations qui collectent des données et pour les développeurs d'outils.


Étant donné que TDE repose sur un certificat stocké dans le maître (qui est utilisé pour chiffrer la clé de chiffrement de la base de données), cela ne fonctionnerait que si vous pouvez restaurer la base de données master sur un autre serveur de manière à ce que le certificat puisse être déchiffré.

Voici la hiérarchie de chiffrement TDE :

  1. Clé principale de service (protégée par Windows liée aux informations d'identification du compte de service et à une clé machine)
  2. Clé principale de la base de données (dans ce cas, celle de la base de données principale)
  3. Certificat
  4. Clé de cryptage TDE

Les trois premiers éléments sont stockés dans la base de données principale et peuvent tous être sauvegardés. Le quatrième est stocké (crypté par le certificat de #3) dans l'en-tête de la base de données cryptée.

Ainsi, dans un scénario d'échec, vous devrez restaurer suffisamment de hiérarchie de chiffrement pour vous permettre de lire la clé TDE. SQL Server crée la clé principale du service lors de l'installation. Ainsi, lors de la restauration de la base de données principale sur une instance différente, les éléments 2 et 3 seront également restaurés, la ou les clés nécessaires pour les déchiffrer ne seront pas présentes. Résultat : données illisibles.

Les deux meilleures options sont soit de restaurer le certificat (#3) à partir d'une sauvegarde (une bonne option si le maître ne peut pas être restauré pour une raison quelconque), soit de restaurer votre base de données principale et sa clé principale (#2) à partir d'une sauvegarde. La restauration de la clé principale peut être une meilleure option si vous avez beaucoup de certificats/clés protégés par cette clé et que vous devez les rendre tous accessibles en même temps. Cela s'accompagne des mêmes précautions normalement associées à la restauration de la base de données principale (classements, connexions, noms de bases de données et chemins de fichiers, etc.)

En règle générale, je ne recommanderais de restaurer le maître que dans un scénario de récupération. Pour un scénario de migration/évolutivité horizontale (comme l'utilisation de groupes de disponibilité/mise en miroir avec une base de données chiffrée TDE), il est préférable de sauvegarder/restaurer le certificat (#3) afin qu'il soit chiffré à l'aide des clés principales uniques à chaque instance qu'il déplace à. Vous devrez inclure la clé privée avec la sauvegarde du certificat.

Dans tous les cas, vous devrez effectuer des sauvegardes de clés/certificats, alors gardez-les bien et stockez-les dans des emplacements redondants et sécurisés. Avoir simplement une sauvegarde du maître Ne fera pas vous sortir d'un désastre TDE, vous aurez besoin d'une sauvegarde d'au moins une clé ou un certificat.


Intégration des mégadonnées

Outils d'intelligence d'affaires

Intelligence d'affaires structurée

Outre les magasins de données d'entrepôt de données, il existe des outils de business intelligence traditionnels qui fonctionnent principalement sur des données structurées dans des bases de données relationnelles. Les outils de business intelligence traditionnels deviennent plus puissants que jamais lorsqu'ils alimentent les données dans un format structuré approprié à partir des sources de données non structurées via le serveur de virtualisation des données.

Recherche d'intelligence d'affaires

L'inclusion d'outils de gestion des documents et des e-mails, y compris des outils de veille économique axés sur l'analyse de ces données, ce qui est communément appelé analyse de type « recherche » est essentielle à l'architecture Big Data. Les outils d'analyse de recherche peuvent accéder à des données de nombreux types et à de nombreux endroits.

Hadoop et MapReduce business intelligence

Dans de nombreux cas, « big data » et Hadoop sont utilisés comme synonymes. Dans le cadre de l'ensemble de solutions Hadoop, MapReduce est généralement utilisé pour l'orchestration et l'analyse des données stockées dans le système de fichiers Hadoop.

Visualisation

Des outils de visualisation de données pour présenter des quantités massives d'informations sont utilisés par rapport aux données de la plupart des hubs de données intermédiaires, y compris les entrepôts de données, les flux de données et Hadoop.


Détecter les centres de population au Nigeria

Algoritmul… de cité intéressant. Mai jos se afla si un link cu sursele de date, pentru cei care vor sa afle mai multe sau sa experimenteze direct.

Il y a de grandes régions de la planète qui (bien qu'habitées) restent non cartographiées à ce jour. DigitalGlobe a lancé des campagnes de crowdsourcing pour détecter les centres de population éloignés en Éthiopie, au Soudan et au Swaziland à l'appui des initiatives de vaccination et de distribution d'aide des ONG. Il s'agit de l'une des nombreuses initiatives en cours visant à combler les lacunes de la carte mondiale afin que les premiers intervenants puissent porter secours aux personnes vulnérables. , pourtant inaccessibles, les gens.

Le crowdsourcing pour la détection des villages est précis mais lent. Les yeux humains peuvent facilement détecter les bâtiments, mais il leur faut un certain temps pour couvrir de grandes étendues de terre. Dans le passé, nous avons combiné le crowdsourcing avec l'apprentissage en profondeur sur GBDX pour détecter et classer les objets à grande échelle. Voici l'approche : collecter des échantillons d'entraînement dans la foule, former un réseau de neurones pour identifier l'objet d'intérêt, puis déployer le modèle entraîné sur de vastes zones.

Dans le cadre d'une récente campagne de cartographie démographique à grande échelle, nous avons été confrontés à la question habituelle. Trouver des bâtiments avec la foule ou entraîner une machine pour le faire ? Cela a conduit à une autre question : le réseau de neurones convolutifs (CNN) que nous avons formé pour trouver des piscines à Adélaïde peut-il être formé pour détecter des bâtiments au Nigeria ?

Pour répondre à cette question, nous avons choisi une zone d'intérêt au nord-est du Nigeria, à la frontière avec le Niger et le Cameroun. La bibliothèque d'images de DigitalGlobe a fourni le contenu requis : neuf bandes d'images WorldView-2 et deux bandes d'images GeoEye-1 collectées entre janvier 2015 et mai 2016.

Nous avons sélectionné quatre bandes WorldView-2, les avons divisées en puces carrées de 115 m de côté (250 pixels à la résolution du capteur) et avons demandé à notre public de les étiqueter comme « Bâtiments » ou « Pas de bâtiments ». De cette manière, nous avons obtenu des données étiquetées pour entraîner le réseau de neurones.

Le modèle entraîné a ensuite été déployé sur le reste des bandes. Cela impliquait de diviser chaque image en puces de la même taille que celles sur lesquelles nous nous sommes entraînés, puis de demander au modèle de classer chaque puce individuelle en tant que « bâtiments » ou « pas de bâtiments ».

Le résultat : un fichier qui contient toutes les puces classées en « Bâtiments » ou « Pas de bâtiments », ainsi qu'un score de confiance sur chaque classification.

Résultats

Voici des exemples de classifications du modèle :

L'intensité du vert est proportionnelle à la confiance du modèle en présence d'un bâtiment. Il est évident que la confiance augmente avec la densité des bâtiments. Le modèle fait son travail !

Qu'est-ce que le réseau de neurones apprend réellement ? Vous trouverez ci-dessous des exemples de sorties de couche cachée produites lors de la classification d'une puce contenant des bâtiments. Notez qu'au fur et à mesure que la puce est traitée par couches successives, les emplacements des bâtiments deviennent de plus en plus éclairés, ce qui conduit à une décision de confiance élevée que la puce contient des bâtiments.

Voici un plus grand échantillon des résultats. Une vérification rapide sur Google maps montre que la plupart de ces villages ne sont pas sur la carte.

Donc pour répondre à notre question initiale : oui, la même architecture de réseau de neurones utilisée avec succès pour détecter les piscines dans un environnement suburbain en Australie peut être utilisée pour détecter des bâtiments dans le désert nigérian. Le modèle entraîné peut classer environ 200 000 puces (un peu plus de 3 000 km2) sur une instance Amazon équipée d'un GPU. GBDX permet le déploiement parallèle du modèle sur un nombre arbitraire de bandes, faisant de la cartographie à l'échelle continentale des centres de population une réalité.

Vous pouvez trouver l'histoire complète ici et un lien vers la carte en pleine résolution pour un sous-ensemble de la zone d'intérêt ici.

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Comme ça:


Processus et pratiques d'assurance de la sécurité

L'assurance d'isolement Azure est renforcée par l'utilisation interne par Microsoft du cycle de vie du développement de la sécurité (SDL) et d'autres processus d'assurance de sécurité solides pour protéger les surfaces d'attaque et atténuer les menaces. Microsoft a mis en place des processus et des outils de pointe qui offrent une grande confiance dans la garantie d'isolement Azure.

  • Cycle de vie du développement de la sécurité (SDL) – Le SDL Microsoft introduit des considérations de sécurité et de confidentialité tout au long de toutes les phases du processus de développement, aidant les développeurs à créer des logiciels hautement sécurisés, à répondre aux exigences de conformité en matière de sécurité et à réduire les coûts de développement. Les conseils, les meilleures pratiques, les outils et les processus de Microsoft SDL sont des pratiques utilisées en interne pour créer tous les services Azure et créer des produits et services plus sécurisés. Ce processus est également documenté publiquement pour partager les enseignements de Microsoft avec l'ensemble du secteur et intégrer les commentaires du secteur pour créer un processus de développement de la sécurité plus solide.
  • Outillage et procédés – Tout le code Azure est soumis à un ensemble complet d'outils d'analyse statiques et dynamiques qui identifient les vulnérabilités potentielles, les modèles de sécurité inefficaces, la corruption de la mémoire, les problèmes de privilèges utilisateur et d'autres problèmes de sécurité critiques.
    • Fuzz spécialement conçu – Une technique de test utilisée pour détecter les failles de sécurité dans les produits et services logiciels. Il consiste à fournir à plusieurs reprises des données modifiées ou floues aux entrées logicielles pour déclencher des blocages, des exceptions et des plantages, c'est-à-dire des conditions de panne qui pourraient être exploitées par un attaquant pour perturber ou prendre le contrôle des applications et des services. Le SDL de Microsoft recommande de brouiller toutes les surfaces d'attaque d'un produit logiciel, en particulier les surfaces qui exposent un analyseur de données à des données non fiables.
    • Tests d'intrusion sur site en direct – Microsoft effectue des tests d'intrusion sur site en direct pour améliorer les contrôles et les processus de sécurité du cloud, dans le cadre du programme Red Teaming décrit plus loin dans cette section. Les tests d'intrusion sont une analyse de sécurité d'un système logiciel effectuée par des professionnels de la sécurité qualifiés simulant les actions d'un pirate informatique. L'objectif d'un test d'intrusion est de découvrir les vulnérabilités potentielles résultant d'erreurs de codage, de défauts de configuration du système ou d'autres faiblesses de déploiement opérationnel. Les tests sont effectués sur l'infrastructure et les plateformes Azure ainsi que sur les propres locataires, applications et données de Microsoft. Les locataires clients, les applications et les données hébergées dans Azure ne sont jamais ciblés, cependant, les clients peuvent effectuer leurs propres tests d'intrusion de leurs applications déployées dans Azure.
    • Modélisation des menaces – Un élément central du SDL Microsoft. C'est une technique d'ingénierie utilisée pour aider à identifier les menaces, les attaques, les vulnérabilités et les contre-mesures qui pourraient affecter les applications et les services. La modélisation des menaces fait partie du cycle de vie de développement de routine Azure.
    • Alerte de construction automatisée des modifications de la surface d'attaque – Attack Surface Analyzer est un outil de sécurité open source développé par Microsoft qui analyse la surface d'attaque d'un système cible et signale les vulnérabilités de sécurité potentielles introduites lors de l'installation d'un logiciel ou d'une mauvaise configuration du système. La caractéristique principale d'Attack Surface Analyzer est la possibilité de « diff » la configuration de sécurité d'un système d'exploitation, avant et après l'installation d'un composant logiciel. Cette fonctionnalité est importante car la plupart des processus d'installation nécessitent des privilèges élevés et, une fois accordés, peuvent entraîner des modifications involontaires de la configuration du système.

    Lors de la migration vers le cloud, les clients habitués au déploiement traditionnel de centres de données sur site procèdent généralement à une évaluation des risques pour évaluer leur exposition aux menaces et formuler des mesures d'atténuation. Dans bon nombre de ces cas, les considérations de sécurité pour le déploiement sur site traditionnel ont tendance à être bien comprises alors que les options de cloud correspondantes ont tendance à être nouvelles. La section suivante est destinée à aider les clients dans cette comparaison.


    Effacer et supprimer sont définis de manière assez similaire, mais la principale différence entre eux est que effacer moyens effacer (c'est-à-dire rendu inexistant ou non récupérable), tandis que supprimer connote emporter et mettre de côté (mais maintenu en existence).

    Dans votre exemple, si l'élément existe après la suppression, dites simplement supprimer, mais s'il cesse d'exister, disons effacer.

    En remarque : effacer est parfois utilisé pour désigner des fichiers informatiques mettre à la poubelle/corbeille (par conséquent, il est toujours récupérable), mais ce n'est pas une signification standard en dehors de ce contexte.

    Ils sont très similaires, mais la façon dont je ferais la distinction ici est basée sur ce que fait l'action et sur l'élément supprimé/supprimé de la liste.

    Si l'élément continue d'exister en dehors de la liste, je recommanderais de "supprimer", car il est supprimé de la liste, mais l'élément lui-même n'est pas supprimé.

    Si l'élément n'existe plus, alors "supprimer" et "supprimer" sont essentiellement équivalents, bien que "supprimer" puisse être un peu plus clair, car l'utilisateur supprime l'élément.

    Vous pouvez supprimer quelque chose d'une collection (par exemple un fichier d'un projet, un dossier d'une bibliothèque) sans le supprimer. Si l'élément en question n'a pas de vie en dehors de votre collection (par exemple, un paragraphe d'un document Word), il n'y a aucune différence entre supprimer et supprimer. Mais s'il a une telle durée de vie (par exemple un fichier image dans une page HTML), alors supprimer et supprimer pourraient être différents. Supprimer est plus fort - arrêtez non seulement de l'inclure dans ma collection, d'y créer un lien, peu importe, mais supprimez-le également de l'endroit où il vit.


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