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与小心分享：在NextCloud中打破E2EE
摘要 - NextCloud是一个领先的云存储平台，拥有超过2000万用户。NextCloud提供了端到端加密（E2EE）功能，该功能据称能够“即使在完整的服务器漏洞中，也可以完全敏感的数据完全安全”。他们还声称NextCloud Server“具有零知识，也就是说，从未以未加密形式访问任何数据或密钥”。这是通过使用仅适用于NextCloud客户端可用的文件键进行的加密和解密操作来实现的，而这些文件键则由键层次结构保护，最终依赖于专门针对用户已知的长密码。我们提供了NextCloud E2EE功能的第一个详细文档和安全性分析。NextCloud的强大安全要求激励在服务器本身被认为是恶意的环境中进行分析。我们在此设置中提出了针对该功能的三个不同的攻击。每个用户文件都可以妥协所有用户文件的机密性和完整性。所有三项攻击都是完全实用的，我们已经为每种攻击建立了概念验证实现。这些漏洞使恶意的NextCloud服务器访问和操纵用户的数据很琐碎。我们已经负责任地向NextCloud披露了三个漏洞。第二和第三漏洞已被修复。第一个是通过从E2EE功能中临时删除文件共享功能来解决的，直到可以重新设计该功能为止。我们反思了可以为E2EE系统设计师学习的更广泛的教训。
打破自动化车辆安全的净风险指标的暴政
＃1：正风险余额（PRB）＃2：避免风险转移＃3：避免疏忽驾驶＃4：安全标准符合条件＃5：特定风险缓解 /召回＃6：道德与权益关注＃7：可持续信任< / div>
破坏障碍：三阴性乳腺癌中免疫检查点抑制剂的承诺和挑战
摘要：三阴性乳腺癌（TNBC）是一种高度攻击性的恶性肿瘤，具有明显的免疫原性，表现出快速增殖和免疫细胞浸润到肿瘤微环境中。TNBC的异质性对免疫治疗构成了挑战，引起了肿瘤微环境中的耐药机制。治疗方式，包括靶向PD-1，PD-L1和CTLA-4的免疫检查点抑制剂（ICI）。有希望的结果来自将ICI与抗TGF-β和Vista结合起来，阻碍了TNBC肿瘤的生长。TNBC细胞采用复杂的逃避策略，这些策略涉及与基质和象征细胞相互作用，从而通过各种细胞因子，趋化因子和代谢产物抑制免疫识别。最近对揭开体液和细胞成分的关注旨在破坏肿瘤微环境中的癌症串扰。本综述确定了TNBC的最新电阻机制，探索了临床试验的潜在目标，以克服免疫检查点抗性并提高患者的生存率。
利用机器学习了解溶液相键断裂反应中量子退相干的原因
摘要：退相干是一种基本现象，当纠缠量子态与其环境相互作用时，会导致波函数坍缩。退相干的必然性提供了量子计算最内在的限制之一。然而，对导致退相干的环境化学运动的研究很少。在这里，我们使用量子分子动力学模拟来探索液态氩中 Na 2 + 的光解离，其中溶剂波动会引起退相干，从而决定化学键断裂的产物。我们使用机器学习将溶质-溶剂环境表征为高维特征空间，使我们能够预测键合电子何时以及在哪个光碎片上定位。我们发现，达到必要的光碎片分离并经历异相溶剂碰撞是化学键断裂过程中退相干的基础。我们的工作强调了机器学习在解释复杂溶液相化学过程方面的实用性，并确定了退相干的分子基础。
破纪录的模拟/数字转换器和数字/模拟转换器
许多最新标准都针对相对较短距离内的高数据速率通信，例如未授权 60GHz 频段的 IEEE802.11ay 标准。典型应用是视频流、无线对接等高数据速率应用的电缆替代……或者，通过利用大规模天线阵列，还可以实现小型蜂窝回程和固定无线接入等应用。毫米波频率也用于高分辨率雷达系统（例如在未授权的 79GHz 频段），从而实现小型、低成本和低功耗的解决方案。所有这些应用的共同点是它们使用相对简单的调制方案和非常宽的通道带宽，从而对模数转换器的分辨率和采样率要求非常高。
利用 CRISPR 基因编辑突破界限
LNP 在货物类型和大小方面的灵活性、有限的不良反应以及与病毒载体相比更容易扩大规模，这些因素促使 LNP 作为运载工具的使用增加。可电离脂质是 LNP 的关键成分，其质量对于稳定高效的产品至关重要。即使是丰度极低的 N-氧化物杂质，由于难以完全阐明结构，也会导致遗传货物的功能丧失。此外，其他脂质衍生的杂质也会影响最终产品的质量，因此必须进行表征。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。
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