FCP_FAZ_AN-7.4 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
You administer an Azure Web Site named contosoweb that is used to sell various products. Contosoweb experiences heavy traffic during weekends.
You need to analyze the response time of the product catalog page during peak times, from different locations.
What should you do?
A. Add the Requests metric.
B. Turn on Failed Request Tracing.
C. Configure endpoint monitoring.
D. Turn on Detailed Error Messages.
Answer: C
Explanation:
Endpoint monitoring configures web tests from geo-distributed locations that test response time and uptime of web URLs. The test performs an HTTP get operation on the web URL to determine the response time and uptime from each location. Each configured location runs a test every five minutes. After you configure endpoint monitoring, you can drill down into the individual endpoints to view details response time and uptime status over the monitoring interval from each of the test location
Reference: Azure, How to Monitor Websites
http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/web-sitesmonitor/#webendpointstatus

NEW QUESTION: 2
CORRECT TEXT


Answer:
Explanation:
Here is the solution step by step below:
Explanation:
Navigate to:

Address Pools:

Navigate to:

Connection Profiles ADD

Advanced SSLVPN:

Basic:

Navigate to:


Navigate back to:

And update Default Group Policy

Navigate to:


Then

And we have:

NEW QUESTION: 3
ボットネットを作成します。攻撃者はいくつかの手法を使用して、脆弱なマシンをスキャンできます。攻撃者はまず、多数の脆弱なマシンに関する情報を収集してリストを作成します。その後、それらはマシンに感染します。リストは、リストの半分を新たに侵害されたマシンに割り当てることによって分割されます。スキャンプロセスは同時に実行されます。この手法により、悪意のあるコードの拡散とインストールが短時間で確実に行われます。
ここではどの手法について説明しますか？
A. 順列スキャン手法
B. サブネットスキャン技術
C. ヒットリストスキャン手法
D. トポロジースキャン技術
Answer: C
Explanation:
One of the biggest problems a worm faces in achieving a very fast rate of infection is "getting off the ground." although a worm spreads exponentially throughout the early stages of infection, the time needed to infect say the first 10,000 hosts dominates the infection time.
There is a straightforward way for an active worm a simple this obstacle, that we term hit-list scanning. Before the worm is free, the worm author collects a listing of say ten,000 to 50,000 potentially vulnerable machines, ideally ones with sensible network connections. The worm, when released onto an initial machine on this hit-list, begins scanning down the list. once it infects a machine, it divides the hit-list in half, communicating half to the recipient worm, keeping the other half.
This fast division ensures that even if only 10-20% of the machines on the hit-list are actually vulnerable, an active worm can quickly bear the hit-list and establish itself on all vulnerable machines in only some seconds. though the hit-list could begin at 200 kilobytes, it quickly shrinks to nothing during the partitioning. This provides a great benefit in constructing a quick worm by speeding the initial infection.
The hit-list needn't be perfect: a simple list of machines running a selected server sort could serve, though larger accuracy can improve the unfold. The hit-list itself is generated victimization one or many of the following techniques, ready well before, typically with very little concern of detection.
Stealthy scans. Portscans are so common and then wide ignored that even a quick scan of the whole net would be unlikely to attract law enforcement attention or over gentle comment within the incident response community. However, for attackers wish to be particularly careful, a randomised sneaky scan taking many months would be not possible to attract much attention, as most intrusion detection systems are not currently capable of detecting such low-profile scans. Some portion of the scan would be out of date by the time it had been used, however abundant of it'd not.
Distributed scanning. an assailant might scan the web using a few dozen to some thousand already-compromised "zombies," the same as what DDOS attackers assemble in a very fairly routine fashion. Such distributed scanning has already been seen within the wild-Lawrence Berkeley National Laboratory received ten throughout the past year.
DNS searches. Assemble a list of domains (for example, by using wide offered spam mail lists, or trolling the address registries). The DNS will then be searched for the science addresses of mail-servers (via mx records) or net servers (by looking for www.domain.com).
Spiders. For net server worms (like Code Red), use Web-crawling techniques the same as search engines so as to produce a list of most Internet-connected web sites. this would be unlikely to draw in serious attention.
Public surveys. for many potential targets there may be surveys available listing them, like the Netcraft survey.
Just listen. Some applications, like peer-to-peer networks, wind up advertising many of their servers. Similarly, many previous worms effectively broadcast that the infected machine is vulnerable to further attack. easy, because of its widespread scanning, during the Code Red I infection it was easy to select up the addresses of upwards of 300,000 vulnerable IIS servers-because each came knock on everyone's door!