Мыслепреступление

Мыслепреступление

С 1 ноября 2017 года в России использование всех средств доступа к запрещённым сайтам – запрещается!

Всякие VPN и TORы станут незаконными для доступа к незаконной информации, в частности – к LinkedIn (LinkedIn – запрещённая в России организация). Для тех, кто ещё не понял, цитата:

“КоАП РФ, Статья 13.6. Использование средств связи или несертифицированных средств кодирования (шифрования), не прошедших процедуру подтверждения их соответствия установленным требованиям. 

1. Использование в сетях связи несертифицированных средств связи или несертифицированных средств кодирования (шифрования) при передаче сообщений в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», если законодательством предусмотрена их обязательная сертификация, 

  влечет наложение административного штрафа на граждан в размере от трех тысяч до пяти тысяч рублей с конфискацией несертифицированных средств связи либо без таковой…”

Не стоит напрягаться с дешифровкой этого текста на понятный нормальному человеку язык – просто отключитесь от интернета навсегда. Иначе есть шанс загреметь под конфискацию вашего компьютера. И под штраф пять тысяч рублей, вдогонку. Вы ведь не знаете, сертифицированы ли ваши “средства связи и средства кодирования”. Какой протокол использует ваш компьютер для доступа к сайту? А вдруг?

Поэтому большое спасибо всем, кто читает мои заметочки здесь, и очень большое спасибо всем, кто ещё и лайкает их. Ибо лайкнувши, даёте вы новую жизнь им, и увидят их новые читатели. А ещё большее спасибо тем, кто репостит их. Спасибо и до свидания. Непереводимое русское выражение “до свидания” в зависимости от контекста может означать “до скорой встречи” или “прощай навсегда”. В зависимости от интонации, с которой произносится.

Кстати, о птичках: всё, что я пишу здесь, а также ещё кое-где и у нас порой, на другие темы, можно прочитать здесь: https://ms456000.wordpress.com. Включая кулинарные рецепты. Так что, пока wordpress.com не внесен в список террористических организаций, добро пожаловать.

Юридическая формула преступного деяния построена по принципу “эскалации ответственности”. Логика при этом примерно такая:

– Мы заберем ваш компьютер и все средства связи, которые найдём у вас дома, потому что вы используете анонимайзер для доступа к запрещённому сайту.”

– А что так такого страшного, на этом сайте, можно увидеть?

– К содержанию сайта, собственно, претензий нет, но владелец сайта нарушил инструкцию о том, что в помещении должен быть огнетушитель. Поэтому сайт мы запретили. А раз вы посетили запрещённый сайт, то это даже не важно, что там такого на этом сайте. Расстрел с конфискацией имущества.

Цитата: “Мыслепреступление не влечёт за собой смерть. Мыслепреступление ЕСТЬ смерть”.

Мир Оруэлла переходил постепенно в мир Кафки.

Ещё почитать: http://bit.ly/2vc5e3m

З.Ы. Продолжение следует.

А у нас в квартире газ. Это раз.

А у нас в квартире газ. Это раз.

А ещё водопровод. Это вот. (http://stihi-rus.ru/1/Mihalkov/1.htm)

А еще сегодня мэрия привезла нам новые ящики для мусора. Большие, настоящие, красивые, блестящие! Желтые – это для бумаги, коробок, картона. Синие – для пластика. И так далее. Всего – 6 типов для сортировки мусора. Нет, старые тоже были неплохие. Но – порадовало.

И вот у меня вопрос созрел к русскоговорящему сообществу: можно, конечно, дать п-ды мэру местного мухосранска и закрыть нах ихнюю свалку мусора. И гордо отрапортовать во всех зомбоящиках.

А вот научить народ сортировать мусор, перерабатывать его, и сделать так, что выбрасывать несортированный мусор станет ссыкотно – оно слабо?

Пусть наши внуки сортируют монбланы дерьма?

В этом, казалось бы, мелком и мусорном вопросе есть одна большая разница. Два мира, два детства, как вещала пропаганда в моем детстве.

Почему не сортировать мусор там, где нас нет – стыдно? Вот давно пытаюсь понять. Мои наблюдения и предположения:

В солнечной Финляндии: рядом с помойкой на высоком шесте установлена видеокамера и объявление, что если что не так – то штраф 200 евро. Тут не поленятся разобрать твой мешок мусора, найти какую-нибудь бумажку с твоим адресом и примерно-показательно отодрать тебя на радость соседям. Это -германский менталитет. Очень нам понятный- ведь Россией 300 лет управляли немцы, со всеми генетическими последствиями.

Но что же двигает людей сортировать мусор в не менее солнечном Брюсселе (где дождь чаще идёт параллельно, а не перпендикулярно земле)?

Да, теоретически, здесь тоже могут поиметь тебя за неправильную сортировку мусора – по самые гланды. Но это только теоретически… На практике здесь наблюдается некий социальный феномен природы.

Люди приезжают со всего мира, из десятков стран – доля коренного населения 30%. Остальные “понаехали”, как говорится. Сидел как-то в пивной с коренным фламандцем. Говорю ему: – хороший город. Не чувствую себя здесь иностранцем. А он мне в ответ: – зато мы себя чувствуем:)

Но не это главное. А главное то, что вот эти самые разные люди, они понаехали сюда. Кто-то из них привык выбрасывать мусор из окна (как в Марьино), кто-то даже доносит его до мусорных баков. Но необъяснимый феномен заключается в том, что через два-три года все они дружно начинают сортировать мусор и спорить о том, можно ли вот такую баночку из-под салата кинуть в синий бак – или, всё-таки, лучше в серый…

Это загадка природы. До сих пор не могу разгадать. Возможно, мой германско-финско-русский менталитет мешает – “если враг не сдаётся, его уничтожают”?

И тут вспомнил, что в Москве до 1980 года было что-то похожее … И люди улыбались друг другу…

З.Ы.

01.08.2017 И результат не заставил себя долго ждать. Вести с полей: “Массовое закрытие мусорных полигонов в Подмосковье спровоцировало коллапс в некоторых районах Московской области. Лишившись возможности пользоваться услугами свалок, сотни мусоровозов ежедневно скидывают отходы в канавы и леса” … «Это сложное решение, на которое мы идем по требованиям жителей и велению времени», — заявил губернатор Андрей Воробьев во время встречи с жителями области. Полностью читать здесь: http://bit.ly/2hlkPYv

Личная информационная безопасность. Урок №3.

Личная информационная безопасность. Урок №3.

Предыдущие – №1 (http://bit.ly/2sUBnsb) и №2 (http://bit.ly/2ryGilt). Напоминаю: пишу только о том, “чему не учат в школе” – то есть никто другой об этом не пишет. По разным материальным соображениям.

Вы, наверное, любите “умные вещи”? Зачем же тогда покупать обыкновенный телевизор? Лучше купить такой, который по команде, данной человеческим голосом, поворачивается “ко мне передом, к лесу задом”. То есть распознаёт команды управления, как избушка на курьих ножках. Такой вот был интернет вещей в эпоху бабы Яги и Кащея Бессмертного.

Вот и телевизоры Самсунг (для примера) – внимательно подслушивают всё помещение – с целью “выявления в потоке речи команд управления телевизиором”. Если выявят – то выполнят. А не выявят – не обессудьте. Но прослушивают всё подряд, и отправляют – для распознавания – х.з. куда по интернету. Вроде бы какому-то субчику Самсунга, который неизвестно откуда взялся и неизвестно куда потом денется. И ответственности за то, что ваши словесные упражнения стали известны кому надо, не понесёт. Ведь прослушивается-то всё подряд, и отправляется х.з. куда – тоже.

В принципе, ещё Д. Оруэлл описал такой телевизор Самсунг в своём бессмертном романе “1984”. Пока не запретили (не телевизор, а роман), крайне рекомендую почитать. Конечно, делайте поправки на то, что писано всё это было ещё в 1948 году, когда и телевизоров-то толком не было. Но тем приятнее.

Так вот, живите проще. Никогда не приносите домой всякой гадости, которая хочет жить с подключением к интернету. Что может быть лучше старых простых чайников, кофеварок, телевизоров, хлебопечек, пылесосов, которые можно было выключить легким движением руки?

Кстати, о пылесосах. Есть такой шибко умный пылесос Roomba (I-Robot), который, (естественно!) “для улучшения качества бла-бла-бла” собирает всю информацию вокруг себя – о площади и планировке квартиры, температуре, как часто вы занимаетесь уборкой и т.д. – и отправляет её в компанию-производитель пылесоса. Всё бы прошло незаметно, но тут Colin Angle (CEO этого пылесоса) проболтался, что поделится всей накопленной за два-три года информацией с теми, кто – то ли заплатит больше, то ли имеет более красивые глаза. Кто не верит – читайте вот тут (http://reut.rs/2tP4fSR). Ну, может, уставший он был, слегка. Короче, сморозил.

Ох, какой же был скандал! Просто как у Луи в песне Пугачёвой. Через неделю, правда, появилась статья (http://bit.ly/2eZsbQL), что его не правильно поняли, и тому подобное. Ну, как всегда в таких случаях. И информацию он не продаст, а подарит бесплатно, и не все данные, а только те, которые вы согласились отдать, бла-бла-бла.

А для тех, кто дочитал досюда, мораль: а ну их на фиг, эти умные вещи. Живите проще, пока можно. А то ведь скоро на аукционах будут продавать “бесценный металлический чайник 20 века, который может работать без подключения к интернет”. А на покупку такого чайника надо будет получать лицензию, как на огнестрельное оружие.

Всем хорошей трудовой недели!

Тренинг: Использование технологий больших данных (Big Data) и интеллидженс во внутреннем аудите

Тренинг: Использование технологий больших данных (Big Data) и интеллидженс во внутреннем аудите

2 дня, корпоративный формат (август-сентябрь). Место проведения: определяется заказчиком

Почему: Великая технологическая революция интернета вещей (IoT) приводит к радикальному изменению принципов и правил внутреннего контроля. Каким станет внутренний аудит и внутренний контроль в ближайшие пять лет? Как освоить новые технологии и новый уровень эффективности внутреннего контроля?

Зачем: Чтобы изменить своё понимание внутреннего контроля и внутреннего аудита, увидеть новые пути и способы повышения эффективности бизнеса.

Для кого: Для тех аудиторов и контролёров, кто видит изменения в технологической среде и понимает, что все они требуют от нас знать и уметь нечто, что ещё не написано в стандартах внутреннего аудита и книгах по внутреннему контролю.

В результате: знания теории и практики внутреннего контроля в современной технологической среде. Повышения эффективности процессов: разработки контрольных процедур, оценки рисков системы внутреннего контроля, проведения внутренних расследований.

В программе:

– Интеллидженс и технологии обработки больших данных в системе внутреннего контроля

– Особенности контрольных процедур и их оценки в эпоху технологий интернета вещей.

– Большие данные: основы технологии и использования во внутреннем аудите

– Новые принципы и правила внутреннего контроля с использованием средств Big Data и интеллидженс.

Чего точно не будет:

– рассказа про кубик COSO и три линии обороны и прочих общеизвестных теорий.

Дополнительно:

Для участников тренинга будет проведены два предварительных вебинара по теме тренинга – для предварительной подготовки участников и повышения эффективности восприятия материала непосредственно на тренинге.

Кто проводит: Ассоциация “Объединение сертифицированных специалистов по расследованию хищений” в сотрудничестве с MS Business Security Consulting Oy. Участники получают 12 часов CPE международного образца (ACFE).

Лектор и автор курса: Сергей Мартынов, CFE, CIA, CISA, Ms. Criminal Justice, профессиональный бухгалтер.

Контакты по всем вопросам: e-mail: martynovsa@mac.com

Пациент скорее мертв, чем жив?

Пациент скорее мертв, чем жив?

   Это я про наше образование, высшее и специальное. По-моему, за 30 тыс. рублей в месяц (ставка преподавателя) учить кого-то и чему-то может только энтузиаст своего дела (это я долго искал изящный оборот речи и, наконец, выразился). То есть представьте: вы являетесь первоклассным специалистом в своей профессии, но вместо того, чтобы пойти в люди и зарабатывать 300-500 тыр. вы идёте в вуз и пытаетесь за 30 тыр. научить своей профессии неких не совсем сформировавшихся представителей человеческого рода. Которым, к тому же, это всё пох… неактуально. Если да – то у вас садомахизм в особо извращённой форме.

И какие перспективы у нашего бобика? То есть у высшего образования?

Один очень уважаемый товарищ как-то затеял здесь дискуссию – может ли “корпоративный университет” заменить высшее образование. Слушал я это всё долго и внимательно и вспоминал применимые случаи из своей жизни на эту тему почти что месяц. И наконец понял.

1) Корпоративный университет в нашей, отечественной, практике – на 90% – это прачечная. Для тех, кто не в теме – термин “прачечная” означает банальный смыв бабла нужным людям и его отмывка:). С ним соревнуется (по степени воровства) ещё благотворительность, но это всё детали. Если хотите подробнее, пишите – и не забудьте указать название своей компании. Обязательно отвечу. “С разоблачением фокусов” – как говорил один персонаж Булгакова.

2) Но и это не главное. Любая компания живёт днём сегодняшним, проблемами актуальными. Сегодня надо разрабатывать новую коробку передач или искусственный интеллект – и мы набираем молодежь с правильным происхождением или с “горящими глазами” (http://bit.ly/2c6n1Mn) и засираем им свежие, не тронутые классическим образованием мозги чем-то, по звуку произношения близким к актуальной на сегодня теме. Не факт, что это будет актуальным уже завтра – когда президент компании встанет не с той ноги или поланчует не с тем, с кем надо…

3) И самое главное. Такое уже было в истории. Называлось – ремесленничество. Когда гильдии бочкарей обучали своих учеников профессии (искусству) изготовления бочек или чего-то там, скрывая знания от непосвящённых. И обученные гильдией бочкари были непревзойдённы, пока не наступил примитивный капитализм.

История повторяется. На новом технологическом уровне.

Всем приятного воскресенья!

Так у вас большие данные или маленький компьютер?

Так у вас большие данные или маленький компьютер?

 Товарищи учёные, доценты с кандидатами уже не первый год совещаются в поте лица, сочиняют определение термина “Big Data”, чтобы потом увековечить его в очередном эпохальном ФЗ. А тем временем я расскажу вам, что это такое.

Многие думают, что Big Data – это когда много данных. А что такое много? Гига-, тера-, пента-? Неспособность вашего компьютера обработать ваши данные (“многа буковок ниасилил”) не делает ваши данные Big Data. Скорее всего, у вас не большие данные, а маленький компьютер.

Главное отличительное свойство Big Data, о котором я сейчас скажу, приведет немало почтеннейшей публики в состояние разрыва шаблона. Оно, это свойство, заключается в том, что, работая с большими данными, вы никогда не получите точный ответ на свой запрос. Как же так? Мы привыкли, что если уж компьютер посчитал – это точно.

Существуют ряд причин, по которым получаемая вами из Big Data информация будет всегда приблизительной, с большей или меньшей степенью ошибки.

Если вы пишете запрос к обычной базе данных найти всех людей по фамилии Иванов, вы уверены, что полученный список будет включать всех существующих Ивановых. В случае с Big Data это не так.

В любой момент времени точное количество Ивановых неизвестно. Часть из них умерла, но информация об этом ещё не занесена в базу данных, а часть – родилась, но тоже ещё не зарегистрированы, потому что в Петропавловске-Камчатском – полночь. У некоторых Ивановых фамилия занесена в базу данных с ошибкой, например – Ивонов, Ивнов и т.д., и они не будут найдены. Часть базы данных, находящаяся в на Дальнем востоке, подверглась кибератаке и не ответила на запрос, поэтому все находящиеся в этом сегменте Ивановы тоже не были найдены. Так как с большими данными работают сотни приложений, сочинённых не совсем пряморукими кодерами, всегда часть из этих приложений глючит (как наш с вами любимый ЛинкедИн), и в любой конкретный момент времени  что-нибудь, да не работает.

То есть, работая с Big Data, вы всегда получаете не точный, а более-менее правильный ответ – с некоторой степенью ошибки. Как в известном анекдоте: «Сколько будет 2х2? – Ну, в основном четыре, редко – пять, а совсем редко – даже 8 бывает». Раньше это был анекдот. А теперь это – нормальный результат работы с Big Data.

Поэтому одна из самых важных проблем, которую приходится решать при работе с большими данными – как при неточных, содержащих ошибки, искажения и тому подобные прелести исходных данных, получить результат с необходимой (приемлемой) точностью. А если вы всё же нашли способ получать в любой момент времени совершенно точный результат при работе с данными – извиняюсь, у вас уже не Big Data, сколько бы тера и пентабайт данных там не было.

Собственно, для получения достаточно точных результатов при некачественных исходных данных существуют всего два метода. Но об этом в другой раз.