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短片2023
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RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
Braktooth：通过...
在本文中，我们提出，设计和评估一个系统的定向模糊框架，以自动在任意蓝牙经典（BT）设备中自动发现构成错误。我们的fuzzer的核心是第一个直播方法，它可以完全控制主机的BT控制器基带。这使我们能够拦截和修改任意数据包，并在封闭源BT堆栈的下层中注入数据包，即链接管理器协议（LMP）和基数。为了系统地指导我们的模糊过程，我们提出了一种可扩展且基于新颖的规则的方法，用于在非空中通信期间自动构建协议状态机。尤其是，通过编写一组简单的规则来识别协议消息，我们可以二合作构建一个抽象的协议状态计算机，由状态产生的模糊数据包并验证来自TAR- GET设备的响应。截至今天，我们已经从11位供应商那里融合了13个BT设备，并且我们发现了总共有18个未知的突出量，并分配了24个常见脆弱性暴露（CVE）。此外，我们的发现获得了某些供应商的六个漏洞赏金。最后，为了显示BT以外的框架的更广泛的适用性，我们扩展了绒毛其他无线协议的方法，该协议还显示了某些Wi-Fi和Ble主机堆栈中的6个未知错误。
在移动应用程序的自动 UI 本地化测试中使用 AI
科学文献中很少提到本地化测试，特别是在移动应用领域。本论文重点介绍了 iOS 移动应用自动本地化测试系统的实际实施。我在一家以移动和桌面应用为主要产品的国际公司担任软件工程师。每个应用都本地化为多种语言。测试每个用户界面 (UI) 是否按每种语言显示正确的内容是软件开发生命周期中最耗时的部分。由于测试的视觉性质，需要在具有各种操作系统和屏幕分辨率的不同设备上手动重复完成此操作。有效测试本地化应用对于质量工程师来说始终是一个挑战，因为他们不是语言专家。测试范围在某种程度上仅限于查找错误布局、重叠、未翻译的文本和错误表示的字符等错误。名为 NEAR 的原型系统是本论文的成果。它旨在自动执行 UI 本地化测试中的大多数任务。它集成了来自 Google 等服务提供商的经过预先训练的基于云的自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉人工智能模型，为测试添加了视觉上下文。因此，运行回归测试所需的时间更少。测试范围现在包括查找需要语言技能的错误，例如误译、文本截断和语言环境违规。
正式验证安全和无泄漏的系统
硬件和软件系统容易受到错误和定时侧通道漏洞的影响。时序泄漏尤其难以消除，因为泄漏是一种新兴的特性，可以由整个系统中硬件和软件组件之间的微妙行为或相互作用产生，并带有根本原因，例如非恒定时间代码，编译器生成的时机变化以及微构造架构侧侧通道。本论文通过使用正式验证来排除这种错误并构建正确，安全和无泄漏的系统，为新方法提供了一个新的方法。本文介绍了一种新理论，称为信息保护改进（IPR），用于捕获非泄漏和安全性，在帕法特框架中实现IPR的验证方法，并将其应用于验证硬件安全模块（HSMS）。使用帕菲特，开发人员可以验证HSM实现泄漏的信息不超过DeScice预期行为的简洁应用程序级规范所允许的信息，并提供了涵盖实现的硬件和软件的证明，以至于其自行车级别的Wire-I/O-i/O-e-Level行为。本文使用Parfait在IBEX和基于PICORV32的硬件平台的顶部实现和验证了几个HSM，包括eCDSA证书签名的HSM和密码HSM。帕菲特为这些HSM提供了强大的保证：例如，它证明了ECDSA-IBEX实现（2,300行代码和13,500行Verilog）剥夺了其行为的40线规范所允许的范围。
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程
2025 Commight反思
BlueCare的成本低于ERS和紧急护理中心。BlueCare让您的员工可以在网上看到24/7的医生，以治疗非紧急状况，发烧，感冒和咳嗽，胃虫或粉红色眼睛的常见状况。BlueCare可以提供针对行为健康需求的在线约会。只需登录并安排与心理学或精神病学提供者的访问。BlueCare行为健康任命对于那些可能会感到沮丧，悲伤，压力，生活过渡，焦虑，夫妻咨询等成员来说是一项很好的服务。
哈里亚纳邦空间应用中心（HARSAC）
03基本资格：来自政府认可的任何大学/专业机构的计算机/地理空间技术学位，具有GIS软件开发和应用程序的经验。至少5年以上的经验。理想的：•使用节点JS和.NET的Web和REST API开发•熟悉ASP.NET框架，并表示JS节点框架，SQL Server和Design/Architectural模式•如果在位置中体验，则优先考虑在位置，跟踪移动APIS和dashboards。•bugs分辨率的良好技能，DB规划和设计架构•了解API文档过程流量和数据的知识，收集的速度优化 - 从 /到服务器的数据•ASP.NET，SQL Server，SQL Server，HTML，HTML，HTML，CSS，CSS，JavaScript，JavaScript和C＃，NODE JS，NODE JS，NODED JS，node JS，Postgres，Postgres sql sql sql sql。为各种.NET应用程序准备并维护代码，并解决系统中的任何缺陷。•全堆栈开发人员•团队处理•任何相关认证2农业业务分析师（01）薪酬：卢比。每月64,800/ - 每月合并
一种新型治疗方法的首次实验室外测试
据 Schultz 介绍，他们通过 50 次工业洗涤测试了 Stay Fresh 面料。“它吸收了工业洗涤循环中使用的过氧化物，有效地补充了其抗菌活性，”他说，并在所有洗涤过程中保持无菌表面。其他非正式研究是在手术室进行的，研究对象是使用 Stay Fresh 面料制成的衣服。“我们从经过处理和未经处理的手术服中培养了细菌，”Schultz 说。“麻醉师的裤子或衬衫，尤其是如果它们溅上了血液、尿液或唾液，可能会