Вразливі лабораторії у хмарних програмах, розгорнутих у середовищах AWS, Azure або Google Cloud. Частина 2

22 червня 2023 1 хвилина Автор: Lady Liberty

Лабораторії безпеки хмарних середовищ

Перевагою цих вразливих лабораторій є їх доступність у хмарних середовищах, таких як AWS, Azure або Google Cloud. Це означає, що ви можете легко розгортати та керувати своїми лабораторіями без необхідності власного апаратного забезпечення. Крім того, ці середовища мають гнучкість та масштабованість, що дозволяє створювати власні складні конфігурації та сценарії атак для реалістичного моделювання ризиків та вразливостей. Вразливі лабораторії у хмарних програмах у середовищах AWS, Azure або Google Cloud є неоціненим інструментом для навчання та практичного вдосконалення навичок в кібербезпеці. Вони допомагають розширити розуміння реальних викликів та ризиків, пов’язаних з безпекою хмарних середовищ, та розвивати ефективні стратегії захисту.

Завдяки вразливим лабораторіям у хмарних програмах, ви матимете можливість отримати практичний досвід роботи з безпекою в хмарних середовищах, виявляти та аналізувати вразливості, розробляти та впроваджувати заходи захисту. Ви зможете підвищити свою експертизу в цій галузі та стати більш компетентними в управлінні безпекою хмарних програм. Ознайомтесь з вразливими лабораторіями у хмарних програмах у середовищах AWS, Azure або Google Cloud та розширте свої знання та навички в кібербезпеці в контексті хмарних середовищ. Ці вразливі лабораторії у хмарних програмах, розгорнуті у середовищах AWS, Azure або Google Cloud, відіграють важливу роль у навчанні та практичному вдосконаленні кібербезпеки. Вони створені для тестування та аналізу безпеки хмарних рішень та дозволяють користувачам практикувати виявлення вразливостей, проведення атак та розробку стратегій захисту в реальних хмарних оточеннях. Ці вразливі лабораторії надають можливість вивчати імовірні ризики, з якими стикаються хмарні програми, і розробляти ефективні заходи безпеки для їх запобігання.

Друга дванадцятка

AWS Detonation Lab

Це інноваційний набір вразливих лабораторій, розроблений спеціально для безпеки в хмарних програмах на основі AWS. Цей набір дозволяє проводити безпечні експерименти та тестування, відтворюючи реальні сценарії атак та досліджуючи вразливості хмарних середовищ. Він надає доступ до різних хмарних середовищ AWS, де можна симулювати атаки.

НАТИСНУТИ ТУТ

Cfngoat

Vulnerable CloudFormation Template (Вразливий шаблон CloudFormation) – це набір розроблених спеціально вразливих шаблонів CloudFormation для навчання та вивчення безпеки хмарних середовищ. Цей набір створений з метою допомогти користувачам, розробникам виробити практичні навички виявлення, експлуатації та захисту вразливостей в середовищах.

НАТИСНУТИ ТУТ

CdkGoat

Vulnerable AWS CDK Infrastructure (Вразлива інфраструктура AWS CDK) – це проект, спрямований на навчання та вивчення безпеки в контексті інфраструктурного кодування AWS (AWS CDK). Цей проект надає користувачам вразливу інфраструктуру, побудовану за допомогою AWS CDK, для вивчення реальних сценаріїв атак, виявлення вразливостей та розробки ефективних стратегій захисту.

НАТИСНУТИ ТУТ

IAM Vulnerable

Це термін, який використовується для опису потенційних вразливостей і проблем, пов’язаних з IAM (Identity and Access Management) в середовищі AWS. IAM відповідає за керування доступом та ідентифікацією в середовищі AWS.

НАТИСНУТИ ТУТ

PenTesting.Cloud

Це платформа для проведення тестування на проникнення (Penetration Testing) у хмарних середовищах. Ця платформа надає зручні та ефективні інструменти для виявлення вразливостей та оцінки рівня безпеки хмарних інфраструктур.

НАТИСНУТИ ТУТ

AWSGoat

Це проект, створений для навчання та вивчення безпеки в контексті AWS (Amazon Web Services). Цей проект надає вразливу інфраструктуру, побудовану на платформі AWS, для вивчення реальних сценаріїв атак та виявлення вразливостей.

НАТИСНУТИ ТУТ

AzureGoat

Це проект, розроблений для навчання та вивчення безпеки в контексті Microsoft Azure. Цей проект надає вразливу інфраструктуру, побудовану на платформі Azure, для дослідження реальних сценаріїв атак, виявлення вразливостей.

НАТИСНУТИ ТУТ

Caponeme

Це відсортована, структурована та організована інформація про капіталовкладення, ресурси та здійснені операції. Це інноваційний фінансовий інструмент, що надає можливість відстежувати капіталовкладення.

НАТИСНУТИ ТУТ

TerraGoat

Vulnerable Terraform Infrastructure- це проект, створений для навчання та вивчення безпеки в контексті Terraform. Надає вразливу інфраструктуру, побудовану за допомогою Terraform, для вивчення сценаріїв атак.

НАТИСНУТИ ТУТ

The Big IAM Challenge

Це ініціатива, створена компанією Wiz, щоб спрямувати увагу на проблеми та ризики, пов’язані з управлінням ідентифікацією та доступом (IAM) в хмарних середовищах. Цей виклик ставить перед учасниками завдання, пов’язані з аудитом.

НАТИСНУТИ ТУТ

CONVEX

Це інноваційний фінансовий інструмент, розроблений для оптимізації та управління портфелем активів. Цей інструмент надає можливість аналізувати ринкові умови, ризики та потенційні доходи для прийняття інвестиційних рішень.

НАТИСНУТИ ТУТ

GCP Goat

Це проект, створений для навчання та вивчення безпеки в контексті Google Cloud Platform (GCP). Цей проект надає вразливу інфраструктуру, побудовану на основі GCP, для дослідження реальних сценаріїв атак та розробки стратегій захисту.

НАТИСНУТИ ТУТ

Інші статті по темі
Для початківцівОсвіта
Читати далі
Нейромережі, які покращують якість фото
Нейромережі - це потужний інструмент штучного інтелекту, який дозволяє комп'ютерам вчитися і виконувати складні завдання. Вони моделюють роботу нейронів у мозку і застосовуються в різних сферах, таких як розпізнавання образів, мови, прогнозування та автономні системи.
1027
Для початківцівОсвіта
Читати далі
Підбірка актуальних нейромереж
Нейромережі - це комп'ютерні системи, які моделюють роботу людського мозку. Вони складаються зі штучних нейронів, які взаємодіють між собою, надаючи здатність до вивчення та прийняття рішень на основі вхідних даних.
1019
Знайшли помилку?
Якщо ви знайшли помилку, зробіть скріншот і надішліть його боту.