XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软件
加强软件收入和盈利增长
今天，2月12日，CEST 09：30，分析师，投资者，媒体和其他有关方面被邀请参加Lime Lime首席执行官Nils Olsson和CFO Anders Hofvander的网络广播，将对已发布的报告和回答问题发表评论。
使用卡方和机器学习的功能选择对恶意软件分类的影响
摘要 - 物联网（IoT）是物理对象，汽车，家用电器以及与传感器，软件和连接集成的其他项目的净作品，可通过Internet收集和共享数据。物联网设备的快速扩散已经引起了一波新的安全挑战，特别是在恶意软件检测领域，这些挑战需要创新的解决方案。因此，这项研究的主要目的是开发一个先进的恶意软件检测系统，除了具有名为Chi-square的功能选择方法之外，还与自然语言处理技术同时利用了与自然语言处理技术一样。使用IOTPOT数据集对所提出的方法进行了测试，并将其与该领域的最新研究进行了比较，在该领域，它在准确性，F1分数，召回和精度方面的表现优于当前工作。此外，将提出的方法与基于时间的咨询进行了比较，并且在NLP和CHI-Square中表现出了出色的性能，而不是没有时间的咨询，这使其更适合于这种物联网系统限制的资源。我们还提供了提出的方法来促进透明度的代码。1。索引术语 - NLP，机器学习，恶意软件检测，卡方，功能选择
JPLAG：使用令牌归一化图检测混淆的软件pla窃
pla窃在计算机科学教育中普遍存在[CJ08; MUR10]，主要是由于易于复制数字作业。尽管将其理解为不当行为，但一些学生仍继续进行窃，经常试图通过重命名，重新排序或插入代码来混淆它[kar16; NJK19; sağ+22; sağ+23b; sağ+24b]。在大型强制性课程中，手动检查不切实际[CAM+17]，使自动窃检测必不可少[OTT76]。诸如Moss和Jplag之类的软件探测器通常用于解决此问题，假设成功的混淆需要已经教授的技能。然而，窃的发电机，例如mossad [db20]，通过在不需要专业知识的情况下自动化混淆来挑战这一假设。Mossad通过插入熵或重新排序语句以逃避检测来打破基于令牌的检测器。
软件优先的物理安全的核心组件
一种混合云方法结合了两全其美的最好的：本地系统的可靠性具有云的灵活性和可扩展性。此体系结构减少了对NVR/DVR等过时的硬件的需求，从而创建了一个易于部署和扩展的解决方案。通过使用基于边缘的计算，系统可以为关键操作提供低延迟性能，同时利用云计算功能来用于集中管理，企业软件更新和基于AI的分析。
软件2.0
过去十年中，软件系统中的机器学习（ML）组件广泛采用。这几乎都发生在从自然语言处理到计算机视觉的几乎每个领域中。这些ML组件范围从相对简单的神经网络到复杂且资源密集的大语言模型。然而，尽管采用了这种广泛的采用，但对产生这些模型的供应链关系知之甚少，这可能对合规性和安全性产生影响。在这项工作中，我们对从流行的模型共享网站拥抱面的760,460款和175,000个数据集进行了广泛的分析。首先，我们评估了拥抱面部供应链中的文档现状，报告现实世界中缺点的例子，并提供可行的改进建议。接下来，我们分析现有供应链的基础结构。最后，我们探讨了当前针对先前工作中报告的许可格局，并讨论了该领域所带来的独特挑战。我们的结果激发了多种研究途径，包括需要更好的ML模型/数据集的许可管理，更好地支持模型文档以及自动化的不一致检查和验证。我们使我们的研究基础架构和数据集可用来促进未来的研究。
软件定义的车辆将汽车电子设备的未来转移到齿轮上（Rev. b）
Changes from Revision D (June 2018) to Revision E (July 2018) Page • Corrected typo in Description section ................................................................................................................ 1 • Added TLV9001 5-pin X2SON package to Device Information table ................................................................ 1 • Added TLV9001S 6-pin SOT-23 package to Device Information table............................................................... 1 • Added TLV9004 14-pin and 16-pin WQFN packages to Device Information table ............................................ 1 • Added TLV9001 DPW (X2SON) pinout drawing to Pin Configuration and Functions section............................ 7 • Added TLV9001S 6-pin SOT-23 package to Pin Configuration and Functions section...................................... 7 • Added TLV9004 RTE pinout information to Pin Configuration and Functions section ....................................... 7 • Added DPW (X2SON) and DRL (SOT-553) packages to Thermal Information: TLV9001 table....................... 15 • Added Thermal Information: TLV9001S table to Specifications section........................................................... 15 • Added RUG (X2QFN) package to Thermal Information: TLV9002 table.......................................................... 15 • Added RTE (WQFN) and RUC (WQFN) packages to Thermal Information: TLV9004 table............................ 16
证券软件2024
E-Media版本中固有的某些格式问题也可能出现在此打印版本中。版权所有©（2024）由国际学院，研究与行业协会（IARIA）撰写，请参阅“版权信息”页面。Printed with permission by Curran Associates, Inc. (2025) International Academy, Research, and Industry Association (IARIA) 412 Derby Way Wilmington, DE 19810 Phone: (408) 893-6407 Fax: (408) 527-6351 petre@iaria.org Additional copies of this publication are available from: Curran Associates, Inc. 57 Morehouse Lane Red Hook, NY 12571美国电话：845-758-0400传真：845-758-2633电子邮件：curran@proceedings.com网站：www.proceedings.com
对软件和硬件安全性正式方法感兴趣的博士后研究人员
软件Main Developper我在博士学位期间开发的工具及其实验评估都是在GitHub上开源的。binsec/rel：密码恒定时和秘密射击的二进制级符号分析仪。对308个Cryprograper二进制的实验评估。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel和https://github.com/binsec/rel_bench binsec/haunted：二进制分析仪：检测Spectre-Pht和Spectre-Spectre-Stl漏洞。对小测试用例和5个加密原始物的实验评估。可用：https：//github.com/binsec/haunted和https://github.com/binsec/binsec/haunted_bench properties vs.编译器：可扩展的框架，以检查多个编译器设置中恒定时间和秘密的保存。应用：分析恒定时间的总计4148个二进制文件和1156个二进制文件用于秘密呼吸。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel_bench/tree/main/main/properties_vs_compilers spectre-stl litmus测试：一组由社区重复使用的Spectre-Spectre-stl的小测试用例。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/haunted_bench/blob/master/src/src/litmus-stl/programs/spectrev4.c贡献者proteus：可扩展的RISC-V CPU用于硬件安全功能开发。特别是，我为潜在安全性扩展提供了贡献，该扩展为恒定时间程序提供了安全的推测。proteus可从https://github.com/proteus-core and Prospect提供，请访问https://github.com/proteus-core/prospect pandora：符号执行工具，用于验证Intel SGX Enclave Shielt runtimes。可在以下网址提供：https：//github.com/pandora-tee加密基准：统一基准测试以比较
针对AI驱动的软件公司的综合保险解决方案
人工智能正在以前所未有的速度，自动化，个性化和效率来改变行业。但是，随着这项技术的发展，与其部署相关的风险也是如此。从数据隐私问题到算法失败，确保您的AI业务免受潜在负债的保护至关重要。
对海事行业中勒索软件事件的调查：探索关键风险因素
一般权利一般权利所有珍珠中的内容均受版权法保护。根据发布者政策提供作者手稿。请仅使用项目记录或文档中提供的详细信息引用发布的版本。在没有公开许可证的情况下（例如Creative Commons），应从出版商或作者那里寻求进一步重用内容的许可。取消策略取消政策，如果您认为本文档违反版权，请联系提供详细信息的图书馆，我们将立即删除对工作的访问并调查您的索赔。遵循以下工作：https：//pearl.plymouth.ac.uk/secam-research