This stands as perhaps one of the most well-known open-source identity management tools; it features Single Sign-On, user and group management, flexible authentication, and automated provisioning—a major component of identity governance and administration. Moreover, OpenIAM aims to help reduce enterprise operational costs and improve identity audits via a centralized control station. The community version doesn’t enforce a time limit on subscriptions and benefits from community forum support.
Finally, there are different tools for different enterprise identity management needs, including OpenAM and OpenIG.
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Apache Syncope
The Apache Syncope platform describes itself as an open-source system managing digital identities in enterprise environments; it rarely gets more straightforward. Apache Syncope focuses on providing identity lifecycle management, identity storage, provisioning engines, and access management capabilities. Furthermore, it even offers some monitoring and security capabilities for third-party applications.
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Shibboleth Consortium
Another of the more widely known identity open-source identity management tools, Shibboleth Consortium offers their Identity Provider; this tool offers web Single Sign-On, authentication, and user data aggregation. Additionally, Shibboleth can enforce your identity management policies on user authentication requests and implement fine-grain controls. It can even scale with your enterprise’s growth right out of the box.
Moreover, the Consortium also provides a service provider and a metadata aggregator as deployable business products.
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WSO2
Significantly, the WSO2 Identity Service stands as one of the few open-source identity management tools providing CIAM capabilities. For businesses interested in CIAM, WSO2 advertises lower-friction access for customers, data gathering for business intelligence, and streamlined preference management.
Further, the WSO2 Identity Service offers API and microservices security, access control, account management, identity provisioning, identity bridging, and analytics.
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MidPoint
Midpoint, an open-source IAM tool from Evolveum, seeks to combine identity management and identity governance. Indeed, MidPoint aims to provide scalability, allowing enterprises to grow to accommodate millions of users; it also seeks to offer diverse customization.
Additionally, Midpoint offers an auditing feature—which can even evaluate role catalogs— as well as compliance fulfillment. Its compliance capabilities can even help your enterprise with strict identity regulations such as the EU’s GDPR. The MidPoint solution works for enterprises of all sizes but has features designed for the financial, governmental, and educational industries.
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Soffid
Like many open-source identity management tools, Soffid offers Single Sign-On and identity management at the enterprise level. In addition, it aims to reduce your IAM support costs and assist with auditing and legal compliance. Critically, Soffid also aims to facilitate mobile device usage through self-service portals.
In the realm of identity governance and administration, Soffid also offers identity provisioning, workflow features, reporting, and a unified directory. It also provides enterprise-wide role management through predefined risk levels.
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Gluu
Open-source identity management tools aim to keep your cybersecurity platforms together. Thus, Gluu’s name proves remarkably appropriate. Among its features, Gluu offers an authorization server for web & API access management. Also, it provides a directory for identity data storage, authentication middleware for inbound identities, two-factor authentication, and directory integration.
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Keycloak
Uniquely among the open-source identity management tools listed here, Keycloak positions its design as primarily for applications and services.
The emphasis on third-party application identity security enables your enterprise to monitor and secure third-party programs with little coding. Yet Keycloak also provides out-of-the-box user authentication and federation. Furthermore, it provides standard protocols, centralized management, password policies, and even social login for CIAM needs.
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FreeIPA
Perhaps a little more esoteric than the other open-source identity management tools listed here, FreeIPA works to manage Linux users particularly. Additionally, it can assist in monitoring and securing digital identity in MIT Kerberos and UNIX networked environments. To this end, FreeIPA provides centralized authentication and authorization through user data storage. Finally, it also offers a web interface and command-line administration tools.
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Central Authentication Service (CAS)
The last entry on our list of open-source identity management tools, the CAS offers Single Sign-On for the web. However, it offers so much more: an open-source Java server component, support for multiple protocols, diverse integration capabilities, community documentation, and implementation support. CAS also offers session and user authentication process
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É documento vivo com todos os componentes e propriedades de um produto ou serviço para facilitar a comunicação do time.
Isso beneficia tanto o software como a comunicação, as pessoas, os negócios e as empresas.
Ele pode conter itens básicos como cores, tipografia, marca e até mesmo pedaços de códigos. Além disso, em produtos digitais temos incorporados outros elementos como o Motion Design, que explica como esses elementos devem se comportar quando são animados na interface.
Outro item que pode conter também é Comunicação e Linguagem, explicando como o produto vai se comunicar, que tipos de expressões a marca se permite usar, e isso tem até uma especialidade no mercado que se chama UX Writing (podemos falar mais na próxima).
Fonte: https://audreyhacq.medium.com/
Exemplos
Ferramentas
https://www.figma.com/ – Figma is a vector graphics editor and prototyping tool which is primarily web-based, with additional offline features enabled by desktop applications for macOS and Windows.
A seguir estão algumas tarefas de aprendizado de máquina padrão que foram amplamente estudadas:
Classification: trata-se do problema de atribuir uma categoria a cada item. Por exemplo, a classificação de documentos consiste em atribuir uma categoria, como política, negócios, esportes ou clima a cada documento, enquanto a classificação de imagens consiste em atribuir a cada imagem uma categoria, como carro, trem ou avião. O número de categorias nessas tarefas costuma ser menor do que algumas centenas, mas pode ser muito maior em algumas tarefas difíceis e até mesmo ilimitado, como em OCR, classificação de texto ou reconhecimento de fala.
Regression: é o problema de prever um valor real para cada item. Exemplos de regressão incluem previsão de valores de estoque ou de variações de variáveis econômicas. Na regressão, a penalidade para uma previsão incorreta depende da magnitude da diferença entre os valores verdadeiros e previstos, em contraste com o problema de classificação, onde normalmente não há noção de proximidade entre as várias categorias.
Ranking: é o problema de aprender a ordenar os itens de acordo com algum critério. A pesquisa na web, por exemplo, retornar páginas da web relevantes para uma consulta de pesquisa, é o exemplo de classificação canônica. Muitos outros problemas de classificação semelhantes surgem no contexto do projeto de extração de informações ou sistemas de processamento de linguagem natural.
Clustering: este é o problema de particionar um conjunto de itens em subconjuntos homogêneos. O clustering é freqüentemente usado para analisar conjuntos de dados muito grandes. Por exemplo, no contexto da análise de rede social, os algoritmos de agrupamento tentam identificar comunidades naturais dentro de grandes grupos de pessoas.
Redução da dimensionalidade ou aprendizado múltiplo: este problema consiste em transformar uma representação inicial de itens em uma representação de dimensão inferior preservando algumas propriedades da representação inicial. Um exemplo comum envolve o pré-processamento de imagens digitais em tarefas de visão computacional.
Os principais objetivos práticos do aprendizado de máquina consistem em gerar previsões precisas para itens invisíveis e projetar algoritmos eficientes e robustos para produzir essas previsões, mesmo para problemas de grande escala.
Para isso, surgem várias questões algorítmicas e teóricas. Algumas questões fundamentais incluem:
Que famílias de conceitos podem realmente ser aprendidas e em que condições?
Quão bem esses conceitos podem ser aprendidos computacionalmente?
É possível prever o valor contínuo de um modelo através do modelo de regressão. Por exemplo, é possível prever os preços dos imóveis em função do tamanho, localização e características da casa. Este é o exemplo mais simples de compreensão da regressão. A regressão é uma técnica supervisionada.
Regressão Lasso
Esta técnica é um tipo de regressão linear e ajuda a diminuir a limitação do modelo. Os valores dos dados encolhem para o centro ou média para evitar o sobre-ajustamento dos dados. Regressão Lasso pode eliminar as variáveis inúteis da equação. Este tipo de regressão é melhor do que a regressão de Ridge e ajuda a reduzir as Variâncias num modelo de aprendizagem da máquina que contém muitas Variâncias.
KNN – K-Nearest Neighbor
Em estatística, o algoritmo de vizinhos k-mais próximos é um método de classificação não paramétrico desenvolvido pela primeira vez por Evelyn Fix e Joseph Hodges em 1951, e posteriormente expandido por Thomas Cover. É usado para classificação e regressão.
O algoritmo “Naive Bayes” é um classificador probabilístico muito utilizado em machine learning. Baseado no “Teorema de Bayes”, o modelo foi criado por um matemático inglês, e também ministro presibiteriano, chamado Thomas Bayes (1701 – 1761) para tentar provar a existência de Deus.
Random Forest
Baseia-se justamente em um dos algoritmos mais básicos da área de mineração de dados: as árvores de decisão.
K-Means
K-Means é um algoritmo de clusterização (ou agrupamento) disponível na biblioteca Scikit-Learn.
É um algoritmo de aprendizado não supervisionado (ou seja, que não precisa de inputs de confirmação externos) que avalia e clusteriza os dados de acordo com suas características.
PCA – Principal Component Analysis
O PCA é uma técnica estabelecida de aprendizado de máquina. É frequentemente usado na análise de dados exploratória porque revela a estrutura interna dos dados e explica a variação nos dados.
Boosting
No aprendizado de máquina, Boosting é um meta-algoritmo de conjunto para reduzir principalmente o viés e também a variação no aprendizado supervisionado. Baseia-se justamente em um dos algoritmos mais básicos da área de mineração de dados: as árvores de decisão.
Redes Neurais
Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e – com o tempo – aprender e melhorar continuamente.
Hill Climbing
Segue apenas um sentido, explorando a “vizinhança”
Não garante obter o Global Optima
Existem muitas variações, principalmente incluindo elementos não determinísticos no algoritmo
Breadth First Search
Capaz de retornar de uma vizinhança em busca de uma solução melhor (backtracing)
Depth-first search
Explora uma “vizinhança”, retornando e tentando outras ramificações
Prepare-se! Chegou a hora de você testar o conhecimento adquirido nesta disciplina. A Avaliação Virtual (AV) é composta por questões objetivas e corresponde a 100% da média final. Você tem até cinco tentativas para “Enviar” as questões, que são automaticamente corrigidas. Você pode responder as questões consultando o material de estudos, mas lembre-se de cumprir o prazo estabelecido. Boa prova!
Prepare-se! Chegou a hora de você testar o conhecimento adquirido nesta disciplina. A Avaliação Virtual (AV) é composta por questões objetivas e corresponde a 100% da média final. Você tem até cinco tentativas para “Enviar” as questões, que são automaticamente corrigidas. Você pode responder as questões consultando o material de estudos, mas lembre-se de cumprir o prazo estabelecido. Boa prova!
