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Pesquisadores de Segurança | 21 - Mecanismos de Busca de Dados da Internet

Os Mecanismos de Busca de Dados se tornaram ferramentas essenciais no século 21 para todos, incluindo profissionais de segurança de TI.

Precisamos de mecanismos de pesquisa como o Google para verificar uma análise de produto e reservar hotéis para encontrar o sinônimo de uma palavra.

Olhando para o enorme sucesso do Google, agora você pode encontrar tantos mecanismos de pesquisa hoje em dia, incluindo Safari, Bing, Yandex, DuckDuckGo, etc.

Mas você acha que todas as informações estão disponíveis nesses mecanismos de pesquisa disponíveis publicamente?

A resposta é não.

Então, o que fará se precisar encontrar as informações essenciais para a segurança da sua empresa ou site?
E se os dados não estiverem disponíveis nesses mecanismos de pesquisa?

Não precisa franzir a testa, a solução existe!

Existem mecanismos de pesquisa específicos equipados com ferramentas projetadas principalmente para atender às necessidades das equipes de segurança cibernética e dos pesquisadores de segurança. Esses mecanismos de pesquisa ajudam você a procurar informações valiosas que podem ser aproveitadas em suas operações de segurança.

Você pode usá-los para encontrar dispositivos de Internet expostos, rastrear ameaças, analisar vulnerabilidades , preparar-se para simulações de phishing, descobrir violações de segurança de rede e muito mais.

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brazilsalesforceeffectiveness@gmail.com

Ranking: DB-Engines - Classificação dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados

O DB-Engines Ranking classifica os sistemas de gerenciamento de banco de dados de acordo com a sua popularidade.

Método de Cálculo

O DB-Engines Ranking é uma lista de sistemas de gerenciamento de banco de dados classificados por sua atual popularidade. Medimos a popularidade de um sistema usando os seguintes parâmetros:

O número de menções do sistema em sites, foi medido como número de resultados em consultas dos motores de busca. No momento, usou-se o Google, Bing e Yandex para esta medição. Para contar apenas resultados relevantes, procurou-se <nome do sistema> em conjunto com o banco de dados, por exemplo, "Oracle" e "base de dados".

Interesse geral no sistema. Para esta medição, usamos a frequência de buscas em Google Trends.

Frequência de discussões técnicas sobre o sistema. Usou-se o número de questões, e o número de usuários TI interessados nos bem-conhecidos site de relacionados Q&A Stack Overflow e DBA.

Número de ofertas de emprego, em que o sistema é mencionado. Usou-se também o número de ofertas sobre os principais motores de busca de emprego.

Número de perfis em redes profissionais, em que o sistema é mencionado. Usamos a mais popular e internacionalmente profissionais redes LinkedIn e Upwork.

Relevância em redes sociais. Contou-se o número de tweets no Twitter quando o sistema foi mencionado.

Calculou-se o valor a popularidade de um sistema por meio da padronização, calculando a média dos parâmetros individuais. Estas transformações matemáticas são feitas de uma forma tal que a distância dos sistemas individuais é preservada. Isso significa que, quando o sistema A tem o dobro do tamanho de um valor nos DB-Engines Ranking como o sistema B, então é duas vezes mais popular quando calculados sobre os critérios de avaliação individuais.

A fim de eliminar efeitos causados por uma mudança na quantidade das fontes de dados elas mesmas, a pontuação popularidade é sempre um valor relativo, que deve ser interpretado, em comparação com apenas outros sistemas.

O DB-Engines Ranking não mede o número de instalações dos sistemas, nem a sua utilização no âmbito dos sistemas de TI. Pode-se esperar, que o aumento da popularidade de um sistema (por exemplo, em debates ou ofertas de emprego) precede uma ampla utilização correspondente do sistema por um determinado fator tempo. Devido a isso, os DB-Engines Ranking podem atuar como um indicador precoce.