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二进制级别的指示fuzzing用于无使用后的漏洞
通过利用其他信息，例如（部分）错误堆栈跟踪，补丁或风险操作的操作，的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。 关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。 最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。 我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。 该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。 对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。 uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。 最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。
二进制级别的指示fuzzing用于无使用后的漏洞
通过利用其他信息，例如（部分）错误堆栈跟踪，补丁或风险操作的操作，的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。 关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。 最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。 我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。 该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。 对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。 uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。 最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。
HighScope-Plan-Do-Do-Review-Ideas。 ...
区域卡：让孩子们放置柜台（熊柜台，恐龙柜台等）在他们打算工作或工作的区域卡上。一些主题项目的想法要放在区域卡上：尺寸分类：给每个孩子的三种尺寸熊家庭计数器之一。将三个尺寸的杯子传递给每个孩子。让他们将熊放在适当的杯子里，然后计划或召回。幼鸟：在地板上放一个呼啦圈，告诉孩子们假装它们是幼鸟，呼啦圈是巢。当您召集一个中心时，打算去那个中心的孩子们要进入“巢”。鸟巢：给每个孩子一个塑料鸟鸡蛋。在小组周围经过一个巢。每个孩子在计划或召回时将鸡蛋添加到巢中。错误框：给每个孩子一个错误的操纵。将小组周围的错误框传递，并让每个孩子在计划或召回时将其错误放在错误框中。马戏团戒指：将呼啦圈放在地板上，假装它是马戏团的戒指。打电话给每个孩子跳入戒指，做一个技巧，然后宣布他们打算工作的中心。汽车规划委员会：制作一个计划委员会，每个中心都在垫子上，并画通往每个中心的道路。给每个孩子一辆小玩具车。让他们开车去他们打算工作（或召回）的中心的道路。
2023 年财务报告
GitHub 和 GitHub PR-Queue 的维护 14'095.63 2022 年贡献者会议费用（佛罗伦萨） 7'777.33 错误修复版本 3.30 37'728.35 错误修复版本 3.32 30'002.64 错误修复版本 3.34 LT 43'935.19 QGIS 打包（Windows、Ubuntu、Apple） 33'309.00 QGIS 资助计划 79'770.50 QGIS 错误跟踪队列工作 0.00 QGIS 文档，包括PyQGIS 文档改进 22'290.00 Qt for Python 项目（可行性研究） 5'323.20 Qt5/Qt6 上游改进（3D、CSS、CMYK） 39'578.00 QGIS 到 Qt6 迁移 17'040.00 QGIS 网站更新 12'500.00 其他（代表德国 QGIS 用户组的费用） 1'925.00 OGC 认证费 555.80 银行账户和转账费 175.02 办公室费用，包括贸易登记费 557.41 税费：2023 年反向征收增值税 17'528.81 总费用 375'505.50
对自动驾驶系统中的错误固定模式的全面研究
随着自主驾驶系统（ADS）变得越来越复杂，对日常生活不可或缺，因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战（例如，处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性）至关重要，这是至关重要的，这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的，但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中，我们提出了一项经验研究，该研究调查了广告中的错误固定模式，以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告，即阿波罗和自动驾驶，从1,331个错误修复中，研究了错误症状，根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式，包括与路径计划，数据流和配置管理相关的模式。此外，我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型，并且某些类别的错误是经常出现的，并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现，我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式，可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。
书籍列表cbse.pdf
S.no Subject Books Publisher 1 English Rear English (1) Viva 2 English Fun with grammar (1) Cordova 3 Hindi Manthan (1) Edutree 4 Hindi Sanjeevani (1) Edutree 5 E.V.S Green Bug (1) Edutree 6 Computer Connect With Computer (1) Eduline 7 G.K G.K Brain Booster Acevision 8 Math's Grow up with maths Edutree 9 Drawing Art and creativity Kirti 10英语写作书Kirti 11印地语印地语写作书Kirti
2024年10月28日
联盟将强调，这种类型的网络威胁最近由中国实体和全球领先的激光雷达供应商Hesai证明。根据媒体报道，Hesai的LiDar中的一个“软件错误”影响了其产品的运行，并于2024年2月依赖于它们的系统。根据媒体和行业报告：“所有使用Hesai的行车的车辆都关闭了自动驾驶功能。” 7在一家美国主要的自动驾驶汽车公司中，“每辆测试车辆都扎根，直到可以创建，分发和上传新的软件更新为止。” 8在传感器突然失败之前，第三方网络安全组织或Hesai客户没有发现该软件错误。此事件
