您的任务是找到一个有意隐藏在脆弱的Web应用程序中的秘密标志。该应用程序托管在Docker机器中,您必须在本地设置和部署Docker机器以运行Web应用程序。设置环境后,您必须执行一系列攻击,利用应用程序中的一系列漏洞来定位和捕获隐藏的标志。进行攻击时,您应该分别识别和记录每个漏洞,并详细说明利用它们所采取的步骤以及它们如何在攻击链中进步。最后,您必须提供一份全面的报告,包括对所确定的漏洞的逐步分解,如何将它们链在一起以及清楚地解释您如何成功地在应用程序中找到隐藏的标志。
● Linking health and environmental data important for understanding the impact of environmental variables on health ● Multiple challenges linking the data: privacy concerns for health data, scale of both data and more ● Scope existing data and metadata standards in both fields ● Document linkage challenges and ideal standards that would ease linkage
在生态系统中运营的不同财务机构之间共享客户的财务帐户信息。开放的基于财务的帐户汇总扩展到数据整合和可视化。随着客户随时可从生态系统获得的财务信息,公司可以个性化他们的服务,以满足不断发展的客户财务需求。
这一宝贵的数据集为多项关键挑战提供了机会。其中一项挑战是了解人们在编码新记忆(例如视频内容的记忆)时大脑如何对信息进行优先排序。动物研究的著名理论和发现表明,巩固此类记忆涉及在睡眠和休息期间重播神经模式(参见 Liu 等人,2019 年;van der Meer 等人,2020 年);然而,几乎没有关于人类这些机制的直接证据。确认人类在睡眠期间的重播对于已知与睡眠障碍有关的精神健康障碍(例如焦虑和抑郁)具有重要意义。因此,这一挑战将使我们能够研究信息在睡眠期间存储和重新激活的基本机制。
黑客马拉松目标:这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生,在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员,以建立创新的示范和机器学习解决方案,以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench(请在此处和此处阅读以获取描述),至1)说明当前预测工具的技能和局限性,2)探索此类预测对下游应用程序的价值,或3)3)通过集成机器学习,物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性,机器学习与领域科学的创新整合,清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
•基于加密排列的AES指令•可以将Asion应用于加密和哈希 - 有关更多详细信息,请参阅IETF117 Hackathon幻灯片和I-D
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