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nah fui hoon“ fiona”
bugsinpy：Python程序中现有错误的数据库，以启用Ratnadira Widyasari的控制测试和调试研究； Sim，Sheng Qin； Lok，Camellia； Qi，Haodi； Phan，杰克； Tay，Qijin；棕褐色，康斯坦斯； Wee，Fiona；谭，乔迪·埃塞尔达； Yieh，Yuheng；戈，布莱恩； Thung，Ferdian；康，洪金； Hoang，Thong; LO，David；哦，英国lieh。（2020.0）。ESEC/FSE 2020：第28届ACM欧洲软件工程会议和软件工程基础研讨会的会议记录：11月9日至13日，Virtual，（pp。1556-1560）纽约：ACM。https://doi.org/10.1145/3368089.3417943（发布）
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
人工智能软件的责任问题
哪些顺序程序明确定义了解决问题的操作：处理电子表格、数据库、文字处理和财务分析的大量数字和符号。2 “这些程序通常设计为大众市场，而不是定制设计。23 软件的最终用户和开发人员之间几乎没有互动，而且供应商在销售前不会考虑个人用户的技能或程序的具体预期用途。2 尽管经过了广泛的测试，但任何传统程序都不可能没有错误。25 错误或“错误”26 可能在程序的开发、加载或运行过程中的许多点引入。27 问题不在于是否存在风险，而在于什么风险水平是可以接受的，以最大限度地利用
2020 CSTEP 研究计划
研究有多种形式。无论是孩子翻动石头寻找虫子，还是 NASA 科学家在夜空中搜寻外星生命，研究和理解都是人类行为不可或缺的一部分。对于许多学生来说，这是本科经历的重要组成部分。大学科学技术入学计划 (CSTEP) 暑期研究计划是一种综合体验，旨在为学生提供向其领域专家学习的机会。在八周的时间里，学生在教师导师的指导下密切合作，同时还获得人际交往丰富和专业发展。该计划为学生做好了实验室环境的准备，并成为他们未来努力的催化剂。
提案请求＃2024- Amgen-01
- 测试和调试数字系统和应用程序。在此过程中，分包商将确定应用程序中的问题，并使用最佳方法解决这些问题，以保持应用程序错误。分包商将与一小部分用户的敏捷Sprint方法接收和解决用户反馈的路径，然后再发布Beta版和最终版本。- 启动应用程序：错误修复后，分包商将确保应用程序已准备好部署。只有在修复所有主要错误后，才能进行批准和最终付款，并且所有源代码和文档（包括技术文档和用户手册）都通过路径确认。- 分包商将根据项目的培训计划提供培训师。培训者费用不包括在本合同中，并且根据路径成本规范进行计算。
如何发起或更改我的贡献-Planconnect
1此应用程序写作与Firefox 2.0+，Internet Explorer 6.0+和Safari 3.0+一起使用。该应用程序应与此版本范围内的Firefox或Internet Explorer的浏览器一起使用，但可能有专门为AOL或MACINTOSH设计的版本，可能会遇到此站点中使用某些JavaScript的问题。在这些浏览器中应考虑这些浏览器遇到的问题。您可以就问题联系您的浏览器分销商。AOL订户可以选择直接使用Internet Explorer或Firefox，而不是通过AOL浏览器。可访问互联网的新设备，例如无线电话，个人数字助理等，可能没有能够正确导航此网站的浏览器。3
利用量子主张缓解错误和量子程序调试
摘要 - 断言是一个谓词，在程序执行过程中应进行正确评估。在本文中，我们介绍了量子主张方案的开发，并展示了它们如何用于减轻硬件错误和软件调试。与经典计划中的断言相比，由于无限制的定理和巨大的破坏性测量，量子估算是具有挑战性的。我们讨论了如何规避这些挑战，以使量子状态的某些特性在程序执行过程中可以无损地验证。此外，我们表明，除了检测程序错误外，动态断言电路还可以通过选择后的主张结果来减轻噪声效应。我们的案例研究表明在各种量子算法中使用量子主张。索引术语 - Quantum计算，缓解错误，调试，断言
通过学习积极的国家预防策略来实现符号执行
我们提出了Homi，这是一种通过仅维持少数有前途的状态来增强符号执行的新技术。实际上，符号执行通常在担心失去重要状态的情况下保持尽可能多的状态。在本文中，我们表明，只有一小部分国家在增加代码覆盖范围或达到错误点方面起着重要作用。基于这一观察结果，Homi旨在最大程度地减少状态总数，同时在符号执行过程中保持有前途的状态。我们通过一种学习算法来确定有希望的状态，该算法根据测试过程中积累的数据不断更新概率修剪策略。实验结果表明，HOMI大大增加了代码覆盖范围以及在开源C程序中查找Klee的错误的能力。
CSET- AI安全中的关键概念：机器学习中可靠的不确定性量化
机器学习研究进展的最后十年已经引起了功能令人惊讶但也不可靠的系统。由Openai开发的聊天机器人Chatgpt提供了这种张力的很好的说明。用户在2022年11月发布后与系统进行交互，虽然可以在编程代码和作者Seinfeld场景中找到错误，但也可能会被简单的任务混淆。例如，一场对话显示了机器人声称最快的海洋哺乳动物是百富麦猎鹰，然后将其思想转变为帆船，然后又回到猎鹰，这是显而易见的事实，即这些选择都不是哺乳动物。这种不平衡的性能是深度学习系统的特征，即近年来进步最大的AI系统的类型，并给他们在现实世界中的部署带来了重大挑战。