Viruses and Lotus Notes:- Have the Virus Writers Finally Met Their Match? Viruses and Lotus Notes:- Have the Virus Writers Finally Met Their Match?
Notice bibliographique
Résumé
Many companies are standardising on Lotus Notes/Domino as a groupware solution. With this move towards a standard groupware product and strategy, the risks from targeted attacks are increased. Exactly how virus resistant is Lotus Notes and what unique threats do you need to be aware of, and more importantly, how do you counter them? This paper aims to answer the above questions and the following questions, and offer advice that can be used in organisations that have or are planning to standardise on Lotus Notes/Domino. Œ Has Lotus Notes reached the critical mass for virus writers to target it as they have the Microsoft Office components (Word, Excel, PowerPoint and Access)? Œ How will the virus writers approach this new vector for infection? Œ What are the threats from existing viruses, and how can these threats be minimised or eradicated in Lotus Notes? Œ What Notes specific threats (LotusScript, Buttons, Stored Forms, etc…) do I need to be aware of and what can be done to help minimise the potential threats? Œ What in-built security can be leveraged to help minimise the risks from virus attack? Œ How can encrypted mail be effectively used without risking viruses sneaking in through the outer-perimeter defences? This paper was written for, and presented at the 1999 Virus Bulletin conference at Vancouver, Canada on September 30 th- October 1 st 1999. I would welcome any constructive feedback on this paper and it’s content. This paper will be updated from time to time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».