直到今天，安全行业才逐渐开始意识到开源社区已信奉多年的天条：协作才是创新的关键所在。
即使你不是软件开发人员，你也可能听说过全球***的代码托管服务GitHub的大名，如今有800万用户使用GitHub进行社会化协作开发，事实上GitHub已经改变了软件开发的游戏规则，甚至非开发人员也能使用GitHub对产品的功能和bug进行反馈。
但是很少有人注意到，GitHub本身的安全开发和运营实际上正在改变企业安全的游戏规则，通过GitHub安全团队成员Roberts的介绍，我们了解到GitHub正在从以下几个方面改变信息安全的游戏规则：
重新定义的团队协作
与现代企业中的团队不同，GitHub的雇员来自全球各地。例如GitHub的安全团队中Scott Roberts来自俄亥俄州，负责网络安全监控、事件响应和威胁情报，而安全团队的其他成员则散布在自科罗拉多、伊利诺伊和路易斯安那等州。
Roberts有一天想为事件响应任务找一个好用的OS X审核工具，他在GitHub上查到了一个项目OSXAuditor能非常好地满足他的需要，于是Roberts开始Fork这个项目，在发送pull Request提交贡献的同时也认识了项目的作者@jipegit。数月后Roberts在巴黎与jipegit共进晚餐时感慨万千：GitHub的魅力在于，它能让这个世界上互不认识的人也能达成协作，甚至成为朋友。
可以说，GitHub重新定义了团队的边界。而且类似GitHub的开源社区***的优势就是本身就是一个***的众测环境——用户和潜在团队成员的多样化和多元化，他们会在各种古怪和极端的环境中测试你的产品，***限度地发掘你产品中可能有的各种漏洞或bug，甚至提交代码贡献。
基础架构的改变
GitHub的 服务器 主要运行Ubuntu，都通过Puppet管理，自动化配置是关键所在，这样才能快速实现任何修改，尤其是安全更新和新功能发布方面。
Roberts认为，抛开运营团队不谈，GitHub网络最牛逼的是GitHub自己开发的聊天机器人程序——Hubot，可以完成图片查找、日志搜索等各种任务。从某种程度上，Hubot完全改变了GitHub的运营方式。GitHub的安全团队还在OS X桌面系统使用Puppet(Github开源项目Boxen)，可以管理散布于不同地理位置的笔记本电脑，方便开发者的项目协作。
安全方法与工具的改变
对于任何一个提供软件下载的站点，人们首先会质疑这个网站是作何确保软件没有被植入恶意程序。对于GitHub这样的代码托管站点，这个问题尤为突出。
GitHub采取的方法是重点保护项目的创建者和管理者，增加了两步认证等安全访问控制手段，没有授权访问，恶意用户就无法向代码库中注入恶意代码或木马程序。
对于那些突破认证环节的例外事件，GitHub的安全团队会快速响应，与项目拥有者、整个社区和支持团队一起分析被感染代码，并尽快下架。
在日常工作中GitHub的安全团队使用的工具既有商业化的，也有开源的，甚至还包括自行开发的内部工具。
例如GitHub的安全团队喜欢使用Splunk分析日志，同时也使用ELK进行分析，数据分析方面还经常使用Graphite。GitHub的应用安全团队还经常使用Brakeman、Burp proxy以及大量定制化的代码和工具。事件响应方面GitHub的安全团队喜欢使用Maltego进行调查，使用Cuckoo Sanbox进行恶意软件分析，使用OSXCollector和Autopsy进行取证分析，同时还在研究Google的GRR项目在远程取证方面的应用。
未来的计划：大量的自动化
正如GitHub中托管的不计其数的项目每天都会收到更新请求一样，GitHub团队每天也会收到大量关于GitHub本身的功能更新和改进请求，其中就有包括安全性方面的。
Roberts表示他接下来的工作重点就是将尽可能多的安全工作自动化。“我的目标是：如果你第二次做同样的工作是一种巧合，但第三次做重复工作的时候你就应当开动脑筋，看看能不能把这个任务自动化。我们用Hubot自动化了大量工作，Boxen提供了Hubber系统的自动化水平，而Puppet则负责服务器端的自动化。
在Roberts看来，安全团队的***要务是应急响应，为了更好地完成这个任务，就必须确保不被一些相对简单的事情牵扯过多精力。
原文地址：
合肥有哪些职业介绍所？
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python不好找工作吗？在成都或浙江
没有其它技能,单靠python是没什么工作可做的。 不是说它不行，只是它与其它开发语言相比，它的“工具性”更为明显。 做爬虫并不是python唯一的功能，其它的开发语言也同样很容易做到，但问题是，爬到数据后的进一步处理，在其它开发语言相比之下就没有python方便了，因此，整个爬取>>清洗>>分析的过程在python中就显出优势来了。 同样的，快速实现原型也是python的优势，我们可以使用很简单的几句命令就完成一个原型，用来验证某一种机制是否正确有效，但在实际使用中，为了效率，可能还是需要使用别的开发工具去进行实现。 做大数据分析，做ML，也是如此。 这两方便更需要的是相关基础知识的掌握，使用哪一种开发工具已经不重要了，有些网上的大数据库分析案例就是使用excel去完成的，图表可能是使用JavaScript生产的，同样也不差，但整个来说，需要使用多个工具来形成一个工作流，而这些在掌握python后，可以在python里完成整个工作流，相对就简单。 我一个朋友所在的公司，做了一个股票分析的项目，使用的就是python，它使用python的原因是因为很多股票分析人员都已经掌握了python语言，他们将各种数据的抓取，清洗以及图表的功能弄成了一个工作流，而其中的分析部分则是可修改的，供股票分析师们修改，这样跑了几个月，拿到了许多对不同股票形态的分析方法，这样的做法在其它行业是很难复制的。
现在做什么生意好做
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