Большинство сисадминов предпочитают GUI для управления файрволом

Большинство сисадминов предпочитают GUI для управления файрволом

Большинство сисадминов предпочитают GUI для управления файрволом

Работая с файрволами, большинство системных администраторов выбирают взаимодействие через GUI (графический интерфейс пользователя), нежели интерфейс командной строки (CLI). К такому выводу пришли исследователи Карлстадского университета в Швеции.

Специалисты провели опрос среди нескольких сотен системных администраторов. Несмотря на стереотип, что все они используют командную строку, любителей GUI оказалось существенно больше.

Практически 60% администраторов заявили, что предпочитают GUI. 70% утверждают, что используют графический интерфейс ежедневно.

По словам экспертов, CLI не всегда подходит для управления сложным набором защитных программ. Хотя в некоторых кругах, безусловно, командная строка является эталоном.

В ходе опроса исследователи задали сисадминам более 15 вопросов, призванных раскрыть причины выбора GUI. Основной такой причиной стало юзабилити.

«CLI совсем не годится для отображения визуальной информации», — заявил Леонардо Мартучи, один из проводивших исследование специалистов.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru