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智能手机应用程序的自动化 Concolic 测试
1. 简介 具有先进计算能力和连接能力的移动设备（如智能手机和平板电脑）正变得越来越普遍。与此同时，在这些设备上运行的专用程序（称为应用程序）的开发和采用也呈激增态势。应用程序几乎渗透到从休闲到关键任务的所有活动中。因此，在应用程序生命周期的所有阶段（包括开发、测试、审计和部署）对软件质量工具的需求日益增长。应用程序具有许多使静态分析具有挑战性的特性：庞大的软件开发工具包 (SDK)、异步、进程间通信、数据库和图形用户界面 (GUI)。因此，许多现有的应用程序分析方法都是基于动态分析（例如 [7、9、10]）。任何动态分析有效性的核心问题是如何获得相关的程序输入。应用程序最不可分割和最常规的输入是事件。设备触摸屏上的点击、设备键盘上的按键和短信都是事件的实例。本文介绍了一种算法和系统，用于生成用于锻炼应用程序的输入事件。应用程序可以（实际上通常确实如此）拥有除事件之外的输入，例如磁盘上的文件和安全的 Web 内容。我们的工作与提供此类输入的方法正交且互补。应用程序是一类程序的实例，我们称之为事件驱动程序：程序 em
合并应用程序以提高安全性和储蓄
Microsoft 365为客户提供完整的集成工具集，可降低成本和管理开销。这个单一可扩展的解决方案可让您更轻松地从一个管理中心管理协作，生产力和安全工具。，它比单独的供应商的单个技术更具成本效益。您的业务以可管理的价格获得企业级可靠性和价值。
对教育应用程序对学前班的影响的荟萃分析
d Igital教育应用（“应用程序”）是一种越来越有吸引力的工具，可促进幼儿的学校准备，基本的识字和数学技能。尤其是在触摸屏平板电脑和智能手机上运行的应用程序现在是儿童房屋和学校的无处不在的特征。例如，一项有关学校应用程序使用的最新研究指出，学校领导者有超过2500个教育应用程序（S. Baker＆Gowda，2018年），并且估计美国的数十亿美元的教育软件市场（Richards＆Stebbins，2014年）。同样，现在，派系面临着越来越多的应用程序，以改善儿童的学业成就； Apple App Store中的教育和参考应用程序数量已从2015年的80,000增加到2018年的200,000
量子计算时代的移动应用
○ 概述：为移动开发者提供战略路线图，帮助他们在量子驱动的世界中创新和发展。本章提供了将量子计算集成到应用程序开发生命周期中的可行指导。○ 关键主题：整合量子算法的步骤、选择正确的量子计算平台和工具、与量子计算专家的合作、为量子进步打造面向未来的应用程序，以及培养持续学习和适应的文化。
TIOVX应用程序 - 一种使用OpenVX
典型的端到端计算机视觉管道从捕获开始，然后是多个级别的预处理数据，这些数据将输入计算机视觉算法或深度学习网络，最后可视化并显示结果或做出一些决定。在实际用例中，可以在具有异质体系结构的SOC上实现多个管道。例如，常见的现代ADAS系统具有360度环绕视图，驾驶员监视，障碍物检测，摄像头，前置摄像头和其他高级功能。这样的特征是各种捕获和计算块的合并，包括但不限于从具有不同分辨率和帧速率的多个相机，视觉处理和深度学习的捕获。这些应用程序通常具有非常严格的延迟和吞吐量要求，并且需要在功率和资源约束的嵌入式SOC上运行。管道的不同部分需要有效地映射到DSP，硬件加速器和计算内核，以获取所需的吞吐量。在如此多样化的计算景观上的汽车用例可能需要许多人来实现，并且可以证明是用户快速评估和原型的入口障碍。还需要学习中间件的坡道，甚至可以整理一个简单的捕获推动键链。所提出的方法实现了OpenVX [3]顶部的一层，这使得开发更快，受到GSTREAMER启发的简单API [2]，这是一种流行的基于管道的多媒体框架。
Pentest-Report Keepassium iOS应用和加密10.2024
本报告中提出的少量发现在考虑ios iOS应用程序及其加密术的安全性时就可以自身。但是，尽管该应用程序和组件显然是在考虑到安全性的，但Cure53仍然能够发现一些问题，并且建议在实现出色的安全性之前需要解决这些问题。具体来说，这些漏洞之一与解锁密码或密码相关的缺失强度检查有关，并以高严重性对（KEE-01-001）进行排名。建议特别应尽快解决此漏洞。CURE53确定，通过解决和解决此处详细介绍的所有问题，KeepAssium团队将进一步加强iOS的iOS应用程序，并进一步提高其已经非常积极的安全水平。
面向消费者和企业应用及设备的“AI Detect”
总而言之，AI Detect 代表了合理的开发努力和有效的方法，可以解决 AI 语音克隆带来的挑战。它提供了一种实用、用户友好且适应性强的解决方案，在真实语音和合成语音之间的区别越来越模糊的时代，确保了数字语音交互的安全性和真实性。就个人而言，只有最富有的人和企业才能获得保护，因此需要成为一种集体解决方案来保护所有公民和小企业。
基于AI的生成健康应用的健康风险
人工智能（AI）支持的聊天机器人越来越多地用于帮助人们管理其心理健康。聊天机器人用于心理健康，尤其是“健康”应用程序目前存在于监管的“灰色区域”中。的确，大多数生成AI驱动的健康应用程序不会由健康监管机构审查。但是，最近的发现表明，这些应用程序的用户有时会使用它们来共享心理健康问题，甚至在危机期间寻求支持，并且这些应用程序有时以增加对用户伤害的风险的方式做出响应，这一挑战是当前的美国监管结构无法得到很好的解决。从这个角度来看，我们讨论了支持AI支持的健康应用程序的监管格局和潜在的健康风险。尽管我们专注于美国，但全球监管机构也面临类似的挑战。我们讨论了基于AI的健康应用程序进入医疗领域的问题以及对应用程序开发人员和监管机构的影响时出现的问题，并且我们概述了该领域的出色优先事项。
健康应用程序和行为改变：评估有效性
摘要移动健康（MHealth）应用程序的快速采用通过提供旨在改变个人健康行为的可扩展干预措施，从而改变了公共卫生的景观。本文通过研究理论框架，定量和定性评估方法以及现有研究的关键发现来评估健康应用程序在促进行为变化方面的有效性。证据强调了不同的结果，揭示了改善健康结果和重大障碍（例如用户保留率低和有限的可访问性）方面的成功。行为科学和健康心理学的见解强调了针对个人偏好和环境量身定制应用程序功能的重要性。是针对开发人员，研究人员和政策制定者提出的建议，以促进更具包容性，基于证据和可持续的MHealth解决方案。关键字：健康应用，MHealth，行为改变，数字健康，自我保健，公共卫生干预措施。