Microsoft выпустила утилиту мониторинга Procmon для Linux

Microsoft выпустила утилиту мониторинга Procmon для Linux

Microsoft выпустила утилиту мониторинга Procmon для Linux

Корпорация из Редмонда портировала популярную утилиту Procmon из набора инструментов Sysinternals под Linux. Теперь с её помощью линуксоиды смогут мониторить активность процессов. Ранее Procmon использовали в Windows для отслеживания системных вызовов, доступа к реестру и взаимодействия с файлами.

Сам мониторинг процессов может быть крайне полезен, когда надо выявить причину сбоя в работе программ, чрезмерного использования ресурсов компьютера или даже вычислить вредоносную программу в системе.

Вряд ли пользователей Linux беспокоят вредоносы, но найти применение Procmon они, скорее всего, смогут. В Linux-версии утилиты можно определить конкретные идентификаторы процесса (PID), которые пользователь желает отслеживать. Также можно мониторить определённые системные вызовы, для этого подойдут следующие команды (для отслеживания идентификаторов 738 и 2657):

sudo procmon -p 738,2657

Или можно, например, мониторить PID 738 на предмет всех вызовов чтения-записи:

sudo procmon -p 738 -e read,write

Подробная инструкция по использованию Procmon в системах Linux есть на соответствующей странице GitHub.

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