Verileri İşleme
Verileri İşleme Verilerin üzerine yazmak için çok sayıda başka yazılım paketi oldukça iyidir, ancak her birinin kendine has özellikleri ve eksiklikleri vardır. Özellikle: 1. Ücretsiz yazılımının birçok sürümünün dosya silme işlevinin kusurlu olduğu bulundu. Yine de kullanmak istiyorsa, nasıl düzgün bir şekilde yapılacağına dair kapsamlı bir el için. 2. Samimiyetsiz bir şekilde adlandırılan yapımcılarının reklamını yaparken korkutma taktikleri nedeniyle onunla ilgili pek çok tartışmaya sahiptir. Comparison_Shredders.htm'deki daha eksiksiz bir liste, öğütücülerin bulunabilirlik ve fiyatlandırma gibi diğer nitelikleri (veya bunların eksikliği) hakkında bilgiler içerir. Disk temizleme için özel olarak değerlendirilmemiş başka ek yazılım ürünleri mevcuttur. Aşağıdakileri içerir, ancak bunlarla sınırlı değildir: ◗ Strafor Systems tarafından geliştirilen Shredder 2.0; ◗ FatFree Software'den İzlerinizi Kapatın 3.0 ◗ Shiva, Isis Software Tarafından Dosyaların Yok Edicisi Disk temizleme saatlerce sürebileceğinden, güvenlik bilincine sahip bir kullanıcının bunu olası bir tehdide karşı kullanamayacağı açıktır. Kişi böyle bir ortamdaysa (örneğin, totaliter bir rejim), kapının herhangi bir zamanda bir davetsiz misafir tarafından kırılabileceği varsayımıyla çok düzenli bir şekilde disk temizliği yapmalıdır. Manyetik mikroskopi disklerin adli muayenesi Cerberus Systems'tan Albert Bell Isle, dosyalara yönelik üç adli bilgisayar tehdidi sınıfını tanımlar. 1. Sınıf saldırılar yalnızca adli yazılım kullanır. Disk üzerine yazarak yenilebilirler. 1. Bir dosyanın tüm kopyaları (parçaları dahil); 2. Tüm dosya ayırma tablosu ve dosyaları ve özniteliklerini adlandırır; 3. Takas dosyası. 2. Sınıf saldırılar, özel yükselticiler ve sinyal işleme kullanır ve üzerine yazılan bazı dosyaları değişken başarı dereceleriyle kurtarabilir. Başarı derecesi, bir dosyanın üzerine kaç kez ve hangi veri modelleriyle yazıldığı, söz konusu manyetik ortamın fiziği, disk boyutu ve üreticisi gibi ayrıntılara bağlıdır. 3. Sınıf saldırılar, taramalı prob mikroskobundan türetilen manyetik kuvvet mikroskobu (MFM) kullanır. MFM'ye dayalı teknikler çok pahalıdır ve potansiyel olarak her tür yazılım kontrollü üzerine yazmanın üstesinden gelebilir. Nispeten deneyimsiz bir kullanıcı için bile, bir sürücü plakasındaki verilerin görüntülerini almaya başlama süresi yaklaşık 5 dakikadır. Belirli bir parçanın yararlı görüntülerini almaya başlamak, disk biçimleri hakkında bilgi edinmekten daha fazlasını gerektirir, ancak bunlar iyi belgelenmiştir ve plaka üzerinde doğru konum bulunduğunda, beceriye bağlı olarak tek bir görüntü [birkaç dakika] alacaktır. Daha pahalı MFM'lerden biriyle, bir toplama sırasını otomatikleştirmek mümkündür ve MFM denetleyici yazılımını değiştirerek tüm diskin görüntüsünü toplamak teorik olarak mümkündür. Kişisel veri işleme şartları Özel nitelikli kişisel veriler Nelerdir Kişisel verilerin işlenmesi iptali Veri işleme örnekleri Kişisel verilerin işlenmesi ne demek Kişisel veriler Nelerdir Veri işleme şartları Kişisel veri işleme faaliyeti MFM'nin en yeni varyantı, manyetik kuvvet taramalı tünelleme mikroskobu (STM) kullanır. STM'nin temel prensibi, gösterildiği gibi tek bir atom noktasına kadar keskinleştirilmiş metalik bir uç ile iletken bir malzeme arasındaki tünelleme akımına dayanmaktadır. STM daha hassastır ve incelenmekte olan diskin yüzeyine zarar verebilir. Üreticilerin satış rakamlarına göre, sahada kullanımda olan birkaç bin SPM vardı ve bunlardan bazıları, standart diskler için vakumlu aynalar gibi disk sürücü plakalarını analiz etmek için özel özelliklere sahipti. manyetik medya analizi için özel çalışma modları ile birlikte disk sürücü plakaları. Bu SPM'ler, veri kurtarma sürecinin otomasyonuna izin vermek için gelişmiş programlanabilir kontrolörler ve analiz yazılımı ile birlikte kullanılabilir. Piyasada bulunan SPM'lerin çok pahalı olduğu düşünülürse, bir PC'yi denetleyici olarak kullanarak yaklaşık 1.400 ABD Doları'na makul ölçüde yetenekli bir SPM oluşturmak mümkündür." Manyetik Disk Silgileri konusunda Japonya'da da yeni bir patent var. Saldırganın bakış açısından, tartışılanlar gibi aynı verileri elde etmenin daha ucuz, alternatif yollarını kullanma olasılığına ilişkin bir değerlendirme yapılması muhtemeldir. Manyetik ortama karşı gelişmiş saldırılara ilişkin en iyi referans, Auckland Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nün "Manyetik ve Katı Hal Belleğinden Verilerin Güvenli Silinmesi" başlıklı biraz eski tarihli bir makalesidir. "Silinen" manyetik kayıtların mikroskobik kalıntılarının çarpıcı fotoğraflarından oluşan mükemmel bir koleksiyon Digital Instruments'ın Web sitesinde bulunabilir. Genel olarak, geleneksel mikroskopi kullanılarak manyetik ortamın adli analizi, günümüzde neredeyse tüm bilgisayarlar tarafından kullanılan kullanıma hazır ticari ortamlardaki manyetik depolama yoğunluğunun sürekli artması nedeniyle giderek daha zor hale gelmektedir. Bugünün yoğunlukları inç kare başına 1 GB'a yaklaşıyor, bu da manyetik özelliklerin gerçek boyutunun mavi ışığın dalga boyundan bile daha küçük olduğu anlamına geliyor. Bu nedenle, bu tür ortamlarda adli analiz yapmak için SPM'nin gücünü kullanan yeni bir tekniğe, MFM'ye ihtiyaç vardır. Bu teknik, kişinin 50 nm (1 nm = 0.000000001m) kadar küçük özellikleri “görmesine” izin verir. Hassas Veriler Nerede Saklanıyor? Ne yazık ki, mahremiyete önem veren profesyoneller için hassas veriler, hepsinin dikkate alınması gereken çok fazla yerde saklanıyor. Nerede ve neden olduğunu anlamak için önce biraz teknik arka plan sunulmalıdır. Küme İpuçları Geçmiş yılların LP müzik kayıtları, müziği uzun spagetti benzeri tek bir olukta saklarken, bilgisayar diskleri, bilgileri depolayan çok sayıda tamamen ayrı kutuya bölünmüştür. Konuyu fazla basitleştirme riskini göze alarak, bu tür bölmelerin her birine "küme" denir (çünkü "sektörler" adı verilen bir grup daha küçük bölmeden oluşur, ancak bu, bu tartışmayla ilgisizdir). Her bölmenin boyutu (yani, her bir kümeye ne kadar veri sığabileceği), diskin toplam kapasitesine, kullanılan işletim sistemine (yani, DOS, Windows 95, Windows 98 veya Win olup olmadığına) bağlıdır. Ve bir seçeneğin olduğu durumlarda her kullanıcının neyi seçtiği üzerine. Bu tür kümelerin her birinin boyutu 256 bayttan (bir bayt aslında bir alfabetik sembol veya sayıdır) 65.536 bayta kadar değişebilir (her zaman 2'nin bir katı; yani 2'nin kendisi ile birkaç kez çarpılması).

Tespit Olasılığı – İş Sağlığı ve Güvenliği – İş Sağlığı ve Güvenliği Ödevleri – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma – İSG – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma Ücretleri

Nicel Veri

Görsel inceleme deneyi sırasında toplanan nicel veriler, başarısızlık oranı verilerini geliştirmek için kullanıldı. Çalışmanın ikinci yılında gerçekleştirilen deneyin başlı başına bir POD çalışması olmadığını belirtmek önemlidir, çünkü katılımcılardan tüm çukurları bulmaları istenmemiştir. Katılımcılardan yüzey anomalilerinin gerçek hasar olup olmadığını belirlemeleri istendi.

Boeing tarafından belirtildiği gibi, bir perçin etrafındaki bir girinti, perçin sıkıldığında kompozitin içine çekildiğini gösterebilir. Şekil 30.18 bu tür çentikleri göstermektedir. Termografik inceleme, perçinlerin çevresinde ne tür korozyon olabileceğini gösterse de, herhangi bir kompozit hasarı yoktu.

Deneyimli havayolu müfettişlerinin hiçbiri bu tür eziklerin hasar olduğunu belirtmedi. Öğrencilerin sadece %20’si ve GA katılımcılarının %33’ü bu eziklerin hasarlı olduğunu belirtti. Bu nedenle, deneyimli havayolu katılımcıları bu yüzey anomalisini doğru bir şekilde kategorize ederken, diğer iki katılımcı grubunun bir yüzdesi bunu yapmadı. Bazı yüzey anomalileri kesinlikle hasarlıdır. Şekil 30.20, R3 Çeyreği’ndeki bir çatlaktır. Termografik inceleme hasar olduğunu doğruluyor.

Bulunan en yaygın yeraltı hasarı türleri şunları içerir:

• Delikler/çatlaklar. Yüzeyden kompozit malzemenin iç kısmına doğru uzatın.
• Gözeneklilik. NDT uzmanı tarafından “hafif” ila “ağır” olarak tanımlanmıştır. Üretici, bu gözenekliliğin, üretim sırasında kullanılan üretim yöntemlerinden bir yapaylık olabileceğini bile belirtti.
• Aşınma. Metal bağlantı elemanlarının korozyonu.
• Çatlama. Yüzeyde görünmeyen bağlantı elemanlarının çevresinde küçük çatlaklar.
• Düzensiz yapıştırma. İmalat hatası.
• Tanımlanamayan hasar. Kategorize edilemeyen hasarlar.

Temelde yatan bileşik hasar denetçilerinin GVI/DVI tekniklerini kullanarak neyi tespit edebileceğine dair bir soru var. Bu, Bölüm 30.5.6’da daha ayrıntılı olarak incelenecektir.

Tablo 30.2, ikinci yılda gerçekleştirilen deneyden elde edilen genelleştirilmiş PPID sonuçlarını göstermektedir. Bu, kompozit hasarı başarıyla bulmanın bir göstergesidir. Genellikle başarısızlık oranı bir risk değerlendirmesi için hesaplanır. Arıza oranının kabaca bir tahminini belirlemek için PPID, 1.0’dan çıkarıldı.

Olasılık nedir
Deneysel olasılık soruları
Olasılık formülleri
TEORİK OLASILIK
Olasılık kavramları
Koşullu Olasılık
Bir olayın olmama olasılığı nasıl bulunur
Risk skoru

Tablo 30.2 bir kombinasyon tablosudur ve Tablo 30.2’nin ikinci bölümündeki verileri kullanarak bu anormallik tipi kategorilerinin her biriyle ilişkili hataları gösterir.

Ancak Tablo 30.2’deki sonuçlar, tüm yüzey anomalilerinin gerçekten hasarlı olup olmadığını belirlemeden önce deneysel çalışmalardan elde edilen veriler kullanılarak geliştirilmiştir. Denetçilerin GVI/DVI teknikleri kullanılarak hasarlı ve hasarsız kadranlar arasında ne kadar doğru bir şekilde ayrım yaptıkları belirlenmeye çalışıldı.

Tablo 30.3, kadranların örneklerini ve NDT tarafından o bölgede hasar tespit edilip edilmediğini ve katılımcıların çeyreği hasarlı olarak algılayıp algılamadığını göstermektedir. Bu tablo, bu çalışmadaki katılımcıların, yüzey anomalilerini hasar olarak algılamada tutarlı olmadıklarını ve GVI/DVI tekniklerini kullanarak yüzey anomalisi olmayan bir kadranda altta yatan hasarın olup olmadığını belirlemede tutarlı olmadıklarını açıkça göstermektedir. Tablo ayrıca DVI’nın yanlış pozitiflere GVI’dan daha az eğilimli olduğunu göstermektedir.

Tespit Olasılığı

Genelleştirilmiş veriler kullanılarak POD eğrileri geliştirildi. Şekil 30.22 bir örneği göstermektedir. Bu, genel göçük algılama POD eğrisidir. Bir kez daha, çalışma katılımcılarından tüm çentikleri bulmak yerine hasar aramaları istendiğinden, bu eğri bu çalışma hedefini yansıtmaktadır. Analize yalnızca gerçekten tespit edilebilir hasar olan oyuklar dahil edildiğinde, çok daha geleneksel POD eğrileri geliştirilebilir. Bunlar aşağıda gösterilmiştir.

Arıza Oranlarının Gelişimi

NDE/NDT’den elde edilen sonuçlar ve ikinci yılda gerçekleştirilen deneyden elde edilen sonuçlar kullanılarak, uçak bileşik hasarını tespit etmek için bir dizi başarısızlık oranı geliştirilmiştir. Bu sonuçlardan insan hatası türleri geliştirilmiş ve Tablo 30.5’te verilmiştir.

Uçak Kompozit Görsel Muayene Riskinin Modellenmesi

Kompozit malzemelerin görsel muayenesiyle ilişkili riski modellemek için aşağıdakiler kullanıldı:

• Olay ağaçları.
• Arıza ağaçları.
• İnsan güvenilirlik değerlendirmesi/analizi (HRA) olay ağaçları.

Bir risk modeli bir risk çerçevesi olmasa da, risk modelleri, riske en fazla katkıda bulunanların nerede olduğunu açıklamaya yardımcı olur. Genel olarak, bir yüzey anomalisi için bir GVI veya bir DVI için dört olası sonuç vardır.

Bunlar aşağıdakileri içerir:

1.Yüzey anomalisi gerçek hasar değildir, ancak müfettişhasarı algılar. Bu yanlış bir pozitif olarak kabul edilir.
2. Bir yüzey anomalisi gerçek hasar değildir ve denetçi bunu hasar olarak algılamaz. Bu güvenli bir durum olarak kabul edilir.
3. Yüzey anomalisi, denetçinin hasar olarak algılamadığı gerçek hasardır. Bu durumda hasar fark edilmez.
4.Yüzey anomalisigerçekhasarve müfettişhasarı algılar. Hasar tespit edilir ve süreç daha sonra başka bir inceleme düzeyine ilerler. GVI durumunda, bu bir DVI olabilir; veya DVI durumunda, NDE/NDT olabilir.

Bir GVI için çok basit bir olay ağacını göstermektedir. Şekil 30.26, bir GVI olay ağacını ve ardından bir DVI olay ağacını gösterir.

İşlem için basit bir hata ağacı da geliştirilebilir. Bununla birlikte, bir hata ağacı yalnızca süreç için başarısızlık yollarını gösterir ve başka olası yolları göstermez. Şekil 30.27, süreç için basit bir hata ağacını göstermektedir.

HRA olay ağaçları GVI ve DVI için geliştirilebilir. Şekil 30.28 ve 30.29, süreçler için geliştirilebilecek iki HRA olay ağacını göstermektedir. Şekil 30.29’daki HRA olay ağacı yollarının başarısızlık oranları hesaplanabilir. Tablo 30.6 bu hesaplamaları içermektedir.

Daha önce gösterilen analizler, bir parça üzerinde bir anormallik bulmaya dayanmaktadır. Ancak, gerçek denetim durumlarında, bir kompozit uçaktaki bir denetim bölgesi veya parçası birden fazla yüzey anomalisine sahip olabilir. Ek olarak, bir denetçi belirli bir anormallik türü (yani büyük bir delik) bulursa, o zaman inceleme sona erebilir çünkü bir delik bölgeyi/parçayı kırmak için yeterli olabilir.

Deneyde kullanılan test makalesindeki yüzey anormallikleri (iki site hariç), proje onu aldığında oradaydı. Test makalesinin üst tarafında 24 yüzey anomalisi vardı. Test makalesinin alt tarafında altı yüzey anomalisi vardı.

Test makalesinin alt tarafı bir test durumu olarak kullanılarak, HRA olay ağaçları kullanılarak altı yüzey anomalisi için bir risk modeli geliştirildi. HRA olay ağaçlarını bağlamak için bir hata ağacı kullanılacaktır.

Bu modelde aşağıdaki varsayımlar aşağıdaki gibidir:

• Her yüzey anomalisinin araştırılması gerekir.
• Her yüzey anomalisi diğerlerinden bağımsızdır.
• Önce GVI, ardından DVI kullanılacaktır.
• Her kadran için yanlış pozitifler dikkate alınacaktır.
• Denetimleri havayolu müfettişleri yapacaktır. GVI’yı bir denetçi yapacak ve DVI’yı farklı bir denetçi yapacak.
• Hasarlı 6 kadran ve yüzey anomalisi olmayan 42 kadran vardır. K2, düzenine ilişkin sorular olduğu için hariç tutulmuştur.