[OWASP-TR Mobil Güvenlik Çalıştayı 2015] Yalçın Çakmak - Social Media Apps Fo...OWASP Turkiye
Ìý
This document discusses social media forensics on mobile devices. It introduces the topic by noting the large percentage of social media users on mobile and the potential for evidence from mobile devices in investigations. It then outlines the scope of the research, including focusing on Android and iOS operating systems and popular social media apps like Facebook, Twitter, Instagram, and WhatsApp. The document describes the methodology used, including acquiring physical and logical images using tools like XRY and examining evidence using commercial and open source tools. Finally, it provides examples of specific artifacts and evidence found from the various social media apps on both Android and iOS devices.
This document discusses architectural photography and contingency in three parts:
1) It examines how architectural photography has been adapted for security purposes in response to increased global risk. Photography now serves to represent architecture as part of risk containment.
2) It analyzes Peter Eisenman's 2005 Memorial to the Murdered Jews of Europe, arguing it exemplifies using architecture to evoke powerful historical memory through conceptual structures and movement.
3) It discusses two artists, Harun Farocki and Walid Raad, who extend the scope of architectural concepts into critical modes of engagement through photography and virtual technologies. Their work highlights how contingency interrupts representations of architecture.
This document discusses leukoreduction apheresis (LRA) for the treatment of hyperleukocytosis. It notes that LRA remains useful in the acute setting but requires more research to establish guidelines. Complications include expense, technical skill requirements, and citrate toxicity in small children. Benefits of LRA include reducing the physical burden on patients and drawing extravascular blasts into circulation to improve chemotherapy response. The document outlines complications of hyperleukocytosis like leukostasis and tumor lysis syndrome that LRA aims to prevent by removing blasts from circulation. It provides details on the LRA procedure and mechanics.
Big data kavramı hakkında en temel bilgiler ve örnek big data senaryolarının yer aldığı bir sunumdur. Büyük verinin hangi sektörlerde ve nasıl kullanılabileceğine dair ipuçları da yer alan sunumda 4 adet dikkat çekici video da yer almaktadır.
Yazılarıma göz atmak için: velibahceci.com 'u ziyaret edebilirsiniz.
Kanunun amacı kişisel verilerin işlenmesinde başta özel hayatın gizliliği olmak üzere kişilerin temel hak ve özgürlüklerini korumak ve kişisel verileri işleyen gerçek ve tüzel kişilerin yükümlülükleri ile uyacakları usul ve esasları düzenlemektir.
Kişisel veri, kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiye ilişkin her türlü bilgidir. Kişisel verilere örnek olarak; ad, soyad, T.C. kimlik no, IP bilgisi, video kayıtları, parmak izi, göz retinası, avuç içi izi, telefon numarası verilebilir.
Doğrudan pazarlamanın bir kolu olan internetten pazarlamada dataların ne olduğunu gösteren sunu dosyasında ''data nedir'', ''şirketler neden data toplar'' ''data oluşturma'' ''data kullanımı'' ''facebook'un datalarımıza ihtiyacı'' gibi başlıklar ele alınmıştır.
Byk Verinin Karanlk Yz 1 nsanlarla ilgili byk verile.pdfjaipur2
Ìý
Byk Verinin Karanlk Yz
1. nsanlarla ilgili byk verileri analiz etmek etik bir ikilem yaratr m? Neden ya da neden olmasn?
2.Bireyleri byk verileri analiz eden irketler tarafndan hedef olmaktan korumak iin yeni gizlilik
yasalar olmal m? neden ya da neden olmasn
Alarda alanlar zlemek: Etik Deil mi, yi Bir mi?
1.Yneticiler alanlarn e-postalarn ve nternet kullanmn izlemeli mi? Neden ya da neden olmasn?
2.Bir irket iin etkili bir e-posta ve web kullanm politikas tanmlayn.
3. Yneticiler, alanlarna web davranlarnn izlendiini bildirmeli mi? ya da yapmal
yneticiler gizlice izliyor mu? Neden ya da neden olmasn?
Kurulular Bulut Biliim Ykseliyor
1.Bulut bilgi ilem hizmetleri hangi i avantajlarn salar? Hangi sorunlar zyorlar?
2.Bulut biliimin dezavantajlar nelerdir?
3. Bulut biliimi kullanmaktan en ok ne tr iletmeler yararlanr? Neden?.
This document discusses leukoreduction apheresis (LRA) for the treatment of hyperleukocytosis. It notes that LRA remains useful in the acute setting but requires more research to establish guidelines. Complications include expense, technical skill requirements, and citrate toxicity in small children. Benefits of LRA include reducing the physical burden on patients and drawing extravascular blasts into circulation to improve chemotherapy response. The document outlines complications of hyperleukocytosis like leukostasis and tumor lysis syndrome that LRA aims to prevent by removing blasts from circulation. It provides details on the LRA procedure and mechanics.
Big data kavramı hakkında en temel bilgiler ve örnek big data senaryolarının yer aldığı bir sunumdur. Büyük verinin hangi sektörlerde ve nasıl kullanılabileceğine dair ipuçları da yer alan sunumda 4 adet dikkat çekici video da yer almaktadır.
Yazılarıma göz atmak için: velibahceci.com 'u ziyaret edebilirsiniz.
Kanunun amacı kişisel verilerin işlenmesinde başta özel hayatın gizliliği olmak üzere kişilerin temel hak ve özgürlüklerini korumak ve kişisel verileri işleyen gerçek ve tüzel kişilerin yükümlülükleri ile uyacakları usul ve esasları düzenlemektir.
Kişisel veri, kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiye ilişkin her türlü bilgidir. Kişisel verilere örnek olarak; ad, soyad, T.C. kimlik no, IP bilgisi, video kayıtları, parmak izi, göz retinası, avuç içi izi, telefon numarası verilebilir.
Doğrudan pazarlamanın bir kolu olan internetten pazarlamada dataların ne olduğunu gösteren sunu dosyasında ''data nedir'', ''şirketler neden data toplar'' ''data oluşturma'' ''data kullanımı'' ''facebook'un datalarımıza ihtiyacı'' gibi başlıklar ele alınmıştır.
Byk Verinin Karanlk Yz 1 nsanlarla ilgili byk verile.pdfjaipur2
Ìý
Byk Verinin Karanlk Yz
1. nsanlarla ilgili byk verileri analiz etmek etik bir ikilem yaratr m? Neden ya da neden olmasn?
2.Bireyleri byk verileri analiz eden irketler tarafndan hedef olmaktan korumak iin yeni gizlilik
yasalar olmal m? neden ya da neden olmasn
Alarda alanlar zlemek: Etik Deil mi, yi Bir mi?
1.Yneticiler alanlarn e-postalarn ve nternet kullanmn izlemeli mi? Neden ya da neden olmasn?
2.Bir irket iin etkili bir e-posta ve web kullanm politikas tanmlayn.
3. Yneticiler, alanlarna web davranlarnn izlendiini bildirmeli mi? ya da yapmal
yneticiler gizlice izliyor mu? Neden ya da neden olmasn?
Kurulular Bulut Biliim Ykseliyor
1.Bulut bilgi ilem hizmetleri hangi i avantajlarn salar? Hangi sorunlar zyorlar?
2.Bulut biliimin dezavantajlar nelerdir?
3. Bulut biliimi kullanmaktan en ok ne tr iletmeler yararlanr? Neden?.
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu,
95/46/EC sayılı Veri Koruma Direktifi’nin
Türkiye’ye uyarlanmış halidir.
6698 - Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, 7 Nisan 2016 tarihinde resmi
gazetede yayınlanarak artık yürürlüğe girmiş bulunmaktadır.
Kanunun amacı kişisel verilerin işlenmesinde başta özel hayatın gizliliği
olmak üzere kişilerin temel hak ve özgürlüklerini korumak ve kişisel
verileri işleyen gerçek ve tüzel kişilerin yükümlülükleri ile uyacakları
usul ve esasları düzenlemek olarak adreslendi.
Kapsamına baktığımızda ucundan kıyısından müşteri bilgilerini ilgilendiren
herkes kapsama dahil oldu.
Özellikle bankalar ve büyük ölçekli şirketlerin çok sayıda tedarikçiyle
çalıştığını düşündüğümüzde tedarikçi yönetimi ve güvenlik konuları tekrar
değinilmesi gereken bir konu olarak görülmektedir.
3. Veri Koruma Hukuku Açısından
Mobil Uygulamalar
• Kural olarak rıza olmadan veri işlenemez.
• Toplanan veri uygulama için gerekli mi?
• Saklama süreniz var mı?
• Irk, etnik unsur, sağlık bilgileri hassas veridir.
İşlenmesi için açık rıza gerekir.
• Kullanıcının hakları: Bilgi edinme hakkı, verilerin
düzeltilmesi – silinmesi, ilgilinin itiraz hakkı
5. LOKASYON BÄ°LGÄ°LERÄ°NÄ°N
TOPLANMASI
• Uygulamadan beklenen faydanın gerçekleşmesi için lokasyon verisi
önemli mi?
• Lokasyon verisi alınması gerektiğinde kullanıcı bilgilendiriliyor mu?
• Lokasyon verisinin toplanacağını, paylaşılacağını, işleneceğini kullanıcı
onayladı mı?
• Uygulama Toplanan lokasyon bilgileri anonim mi?
• Lokasyon ile birlikte toplanan veriler kişinin tespitine neden oluyor mu?
• Çocuklarla ilgili önlemleriniz var mı?
6. LOKASYON BÄ°LGÄ°LERÄ°NÄ°N TÄ°CARÄ°
KULLANIMI
• Toplanan veri reklam ajansları ile paylaşılacak mı?
• Foursquare doğası gereği kapalı da olsa konum
bilginizi istiyor, peki Fruit Ninja neden istiyor?
• Nokta atışı reklam = Daha çok para
• Bazen sorun kullanılan kütüphanelerden kaynaklanıyor.
• Uygulama konum almıyor olabilir ama reklam için
kullanılan reklam ağı bu verileri topluyor.
10. iBeacon ve Hukuk
• iBeacon ile reklam iletmek için izin gerekiyor
mu?
• Uygulama mı? Mekan mı sorumlu? Markaya ait
uygulamayı indirirken bu izni alıyor mu?
• Saldırgan reklam olarak kabul edilir mi?
• Tüketiciyi yanıltıcı kabul edilir mi?
• Fiziken toplanan lokasyon verisine dikkat.
12. Hukuka Uygun Bir Uygulama İçin
Sorulması Gereken Sorular
1. Uygulama daha önce belirtilmeyen sürpriz bir
ödeme talep ediyor mu?
2. Uygulama hangi kullanıcı verilerini topluyor,
kiminle paylaşıyor, topladığı veriler hassas mı,
gerekli mi?
3. Bütün bunlar için kullanıcı rızası açık şekilde
alınmış mı?
13. Toplandığınız
ÌýVeriler
ÌýHakkında
ÌýSorulması
Ìý
Gereken
ÌýSorular
1.Uygulamanın topladığı veriler kullanıcının adını,
telefon numarasını, kişi listesini içeriyor mu?
2.Uygulama kullanıcının lokasyonunu, kimlik
bilgilerini, yüklendiği cihaza ait benzersiz numaraları
topluyor mu?
3.Toplanan veriler ile ilgili süre var mı ve uzun mu?
4.Toplanan verileri üçüncü şahıslarla paylaşmanız
gerekiyor mu? Üçüncü şahıslar aldıkları veri ile
kullanıcının kimliğini tespit edebilirler mi?
5.Kullanıcı kendi verilerini yönetebiliyor mu?
14. Verinin Sahibi kim?
Devlet - Şirket - Kullanıcı
Bu bilgilere sahip olmak için devletlerin neler yaptığını hatırlayın
Veri, artık paraya benziyor.
Nesnelerin interneti ile toplanan verilere paha biçilemez.
Şirketler, devletlerden daha çok kişisel veriye, ticari sırra sahipler. Sağlık, lokasyon,
davranış, tercihlerimiz.
Şirketlerin sözleşmeleri anayasalardan, yerel mevzuattan daha üstün
Sektör verisi toplanan kişi lehine düzenlenmeli
Depolamayı şirketler, bankalar değil, veri sahibinin yönetiminde depolanmalı
Şirketler, kullanıcı ile şeffaf bir anlaşma yapmalı, kurallara uymalı ve güven inşaa etmeli,
gelecekte bu ÅŸirketler kazanacak.
İnsanlar daha çok veri paylaşacak.
18. Uygulamalarda Açık Tespit Etmenin
Hukuksal DeÄŸerlendirmesi
1. Responsible Disclosure
2. Limited Disclosure
3. Full Disclosure
4. No Disclosure
19. Uygulamalarda Açık Tespit Etmenin
Hukuksal DeÄŸerlendirmesi
•Ülkemizde ifşa modellerinin kabul edildiğine
dair düzenleme yoktur.
•Haksız rekabet davası ile karşılaşabilirsiniz.
•TCK 243 gereği yargılanabilirsiniz.
•Kullanıcı sözleşmesine aykırılık da gündeme
getirilebilir. FSEK devreye girebilir.
•Rakip bir şirketse daha da sıkıntılı olacaktır.
•Bedel istenmesi halinde şantaj gündeme
gelecektir.