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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。
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
收件箱入侵：利用MIME歧义逃避电子邮件附件探测器
电子邮件附件已成为Malware活动的偏爱交付向量。在响应中，电子邮件附件检测器被广泛部署以保护电子邮件安全性。但是，当对手利用电子邮件检测器和客户之间的解析差异以逃避检测时，就会出现新的威胁。目前，发现这些漏洞仍然取决于手动临时方法。在本文中，我们对通过解析歧义漏洞的电子邮件附件检测进行了首次系统评估。我们提出了一种新颖的测试方法Mimeminer，以系统地发现电子邮件系统中的逃避漏洞。我们对16个流行电子邮件服务（如Gmail和iCloud）的16个内容探测器以及7个流行的电子邮件客户端（如Outlook和Thunderbird）进行了评估。总共发现了19种影响所有经过测试的电子邮件服务和客户的新逃避方法。我们进一步分析了这些漏洞，并确定了三个主要类别的恶意软件逃避类别。我们已经向受影响的提供者报告了那些确定的漏洞，以帮助解决此类脆弱性，并从Google Gmail，Apple Icloud，Coremail，Tencent，Tencent，Amavis，Amavis，Amavis和Perl Mime-Tools获得了确认。
Stu Kennedy
技能和经验全栈开发：Typescript/ htmx/ node/ go/ svelte/ svelte/ flutter/ remix/ nextjs/ django ai开发：python/ tensorflow平台（Cloudflare/ aws/ aws/ firebase/ supabase）：dashboard Management and Clis。Amazon AWS - S3，EC2，RDS，Lambda，MapReduce，Memcached，Ses，Cloudfront等功能 / FRP：精通功能和功能反应性编程，以声明的方式解决算法问题。敏捷：由苏格兰精益敏捷的创始人培训，并通过培训和指导帮助大型企业实施敏捷原则。Testing: Cypress, React-Testing, Mocha, Chai, Jasmine, Ava, Sinon, Cucumber, PhantomJS, CircleCI, Jenkins Programming languages: TYPESCRIPT / JAVASCRIPT / CLOJURE / HTML5 / CSS3 / TAILWIND SQL RDBMS (POSTGRES / MYSQL) PYTHON / PERL / BASH / PHP JAVA / C / C++ / QT Programming Software: VSCode / Zed / VIM Operating Systems: Mac OSX / Linux (Ubuntu / Debian) / Microsoft Windows Algorithmic skills: Physics engines, Numerical methods Particle solvers, fluid solvers, rigid body dynamics DSP (FFT, DCT, JPEG, 3D JPEG) Compression (JPEG, 3D JPEG, Fractals, 3D Fractals)密码学（RSA，Elgamal，Diffie-Hellman，Eternity/Shuffle（自己的发明））项目管理：经营自己的公司（Continuata），为30个世界领先的音乐样本图书馆制造商提供数字产品分销。沟通技巧：与客户在与非技术经理进行技术发展的销售和技术支持方面进行处理。公开演讲和讲课。创造力：
光伏 (PV) 模块技术：2020 年基准成本和技术演进框架结果
J-box 接线盒 J sc 短路电流 JV 电流密度-电压 KRICT 韩国化学技术研究院 LCOE 平准化电力成本 LID 光致衰减 MA 甲铵 MAI 甲基碘化铵 MOCVD 金属有机化学气相沉积 MOVPE 金属有机气相外延 MSP 最低可持续价格 MWT 金属包裹 NREL 国家可再生能源实验室 OpEx 运营费用 P3HT 聚（3-己基噻吩） PCBM 亚甲基富勒烯 苯基-C61-丁酸甲酯 PEAI 苯乙基碘化铵 PECVD 等离子体增强化学气相沉积 PERC 钝化发射极和背电池 PERL 钝化发射极后部局部扩散 PERT 钝化发射极后部全扩散 PET 聚对苯二甲酸乙二醇酯 POE 聚烯烃 PSG 磷硅酸盐玻璃 PTAA 聚（三芳胺） PV 光伏 PVCS 光伏组合开关设备 R&D 研究与开发 R2R卷对卷 RTP 快速热处理 S2S 片对片 SAS 硒化和硫化 SG&A 销售、一般及行政管理 SHJ 硅异质结 SJ 单结螺-OMeTAD 2,2',7,7'-四(N,N-二对甲氧基苯胺)-9,9'螺二芴 STC 标准测试条件 TCO 透明导电氧化物 TEF 技术演进框架 TJ 三结 TMAl 三甲基铝 TMGa 三甲基镓 TMIn 三甲基铟 USD 美元 V oc 开路电压 wph 每小时晶圆
E Carrier 2024 年 4 月刊
有些人很早就发现了自己的热情，而有些人则要到后来才发现。直到大三，我都走上了一条常见的道路，不确定自己应该专注于哪个特定领域。Synopsis 是一家电子设计自动化 (EDA) 公司。这是一家为电子行业开发软件的软件公司。测试与验证工程师的职责是在产品交付给客户之前对产品进行初始测试和鉴定。他们检查产品是否按预期工作，新功能是否满足客户要求等。电子知识对这个角色来说非常重要。我也是测试与验证部门的一员。目前，我与一个约 50 人的团队合作，他们居住在斯里兰卡和印度，负责静态验证产品。2011 年，我毕业的时候，Atrenta 的代表访问了我们的大学。当时他们刚刚在斯里兰卡开始他们的业务，我发现他们的愿景很有趣。我作为最初的员工之一加入了他们，具体来说是第九名员工。我们和公司一起成长，现在我在这里。正如你所说，工程是一个充满活力的行业。我们应该能够适应该领域的新趋势。在我的职业生涯中，我们首先使用 Perl 编写脚本，然后 Python 变得流行，因为它更高效。然后机器学习变得流行，所以我们必须将机器学习纳入我们的项目。现在，我们有了生成式人工智能。我们应该谈谈生成式人工智能以及如何将其插入我们的活动中。在我的角色中，一个很好的例子是测试生成。如果我们看到任何单调的活动，我们可能会使用生成式人工智能。
健康与生命科学的数据和文本处理
在过去的几十年中，我目睹了计算机科学技能在健康和生命科学方面的职业发展的越来越重要。但是，并非每个人都有学习计算机编程的技能，倾向或时间。学习过程通常很耗时，并且需要持续的实践，因为软件框架和编程语言会随着时间的推移而变化。这是撰写本书的主要动机，内容涉及使用壳牌脚本来解决常见的健康数据以及文本处理任务。shell脚本的优点是：i）如今几乎所有个人计算机都可以使用； ii）几乎不变了四十年； iii）相对容易学习，作为一系列独立的编写； iv）解决健康和生活专业人员面临的许多数据问题的增量和直接方法。在过去的几十年中，我很高兴为健康和生命科学的本科生教授介绍性计算机科学课。我使用程序和语言（例如Perl和Python）来解决数据和文本处理任务，但是我总是感到失去了大量时间教导这些语言的技术，这可能会随着时间的流逝而改变，并且对大多数学生不打算追求高级BioIntormatics课程的学生无关紧要。因此，本书的目的是激励和帮助专家在短暂的学习期后自动化常见的数据和文本处理任务。如果他们变得有兴趣（我希望有些人这样做），这本书将指示他们可以获得更先进的计算机科学技能。这本书并不是要成为壳脚本命令的全面汇编，而是对健康和生活专家的入门指南。本书介绍了命令，因为它们需要自动化数据和文本处理任务。鉴于我的研究经验及其与健康和生活研究的相关性，所选任务非常关注文本挖掘和生物医学本体。然而，本书中介绍的相同类型的解决方案也适用于许多其他研究领域和数据源。
厌氧硝酸盐还原的基因组草案，苯
Thermincola Mag的组装使用了多个先前报道的数据集（6）。Illumina配对端（NCBI登录：SRR24043423）和Mate-pair（NCBI登录：SRR24043417）读数是从2013年从称为NRBC亚养殖Cartcons19获得的。配对末端的读数进行了测序，并使用Nextera Mate Pair库制剂制备套件对配偶对读数进行了测序。使用Trimmomaticv。0.32（7）处理所有原始读数，然后使用Abyssv。1.3.7（8），以创建与All-Paths-LGv。4.7.0（9）中生成的脚手架合并的Unitigs，使用gap填充Perl Script（10）基于Tang S1中的script in Dang et et eT eT eT eT eT eT eT eT script。（11）。由于该元基因组组装中的不确定核苷酸数量大量（JARXNP010000000），因此采取了进一步的步骤。在2018年，使用HISEQ PE群集Kit v4 cbot（Illumina）对NRBC亚培养（FES-DIASIS）进行了测序，没有其他质量控制措施（NCBI登录：SRR24043422）使用IDBAv。1.1.1.1（12）（12）和BINNENNNEND和VINNEND。在157个重叠群（NCBI登录：Javsmv000000000.1）中分配给Thermincola的垃圾箱如前所述（6）。将这157个重叠群纳入上述深渊/全paths-lg间隙填充工作流程中，生成了一个26 contig组件，该组件是通过使用BBMAPv。38.94（14）来策划映射来解决歧义的26 contig组件。读取映射可视化是使用Geneiousv。8.1.8进行的，并使用NCBI的原始基因组注释进行了基因组注释Finally, long reads from a 2020 NRBC subculture called 10L-NRBC, sequenced according to the manufac turer's instructions using PacBio RSII with the SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0 ( SRR24043419 ) without shearing or size selection (Pacific Biosciences), were used to join adjacent contigs using the de novo assembly tool in Geneious v. 8.1.8（15），导致20碳组装。
公务船母港 SOAC 级 WEPS SSBN 730...
钢坯船母港 SOAC 级 WEPS SSBN 730 HENRY M JACKSON GOLD BANGOR 24020 NAV SSBN 731 ALABAMA GOLD BANGOR 24020 WEPS SSBN 734 TENNESSEE BLUE K BAYGINIR 36020 SSBWE蓝色 K BAY 24020 WEPS SSBN 739 内布拉斯加蓝** 班戈 24020 WEPS SSBN 741 缅因蓝** 班戈 24020 ENG SSBN 742 怀俄明金** K BAY 240SBLONISI B3 S4ANA WEPS 24020 NAV SSN 22 康涅狄格** BREM 24020 ENG SSN 23 吉米卡特** 班戈 24020 ENG SSN 752 帕萨迪纳诺瓦 24020 WEPS SSN 754 托皮卡 BREM 76GO SDWE 24AMSN020 24020 ENG SSN 769 托莱多诺瓦 24020 ENG SSN 778 新罕布什尔** 诺瓦 24020 WEPS SSN 779 新墨西哥诺瓦 24020 NAV SSN 779 新墨西哥 2PSOHN 诺瓦华纳** 诺瓦 24020 NAV SSN 785 约翰华纳** 诺瓦 24020 ENG SSN 789 印第安纳州 格罗顿 24020 NAV SSN 790 南达科他*** 格罗顿 24020 WEOTON SEGON 2SNON 493 793 俄勒冈州格罗顿 24020 ENG SSN 798 马萨诸塞州** N 新闻 24020 NAV SSBN 730 亨利·M·杰克逊·蓝色班戈 24030 NAV SSBN 732 阿拉斯加金号 730 SVA0 KBAY班戈 24030 NAV SSBN 734 田纳西金 K 湾 24030 WEPS SSBN 734 田纳西金 K 湾 24030 ENG SSBN 737 肯塔基蓝 班戈 24030 E NG B40Isiangan 湾 743 SSGN 727 密歇根黄金号** 班戈 24030 NAV SSN 754 托皮卡布雷姆 24030 ENG SSN 765 蒙彼利埃诺瓦 24030 NAV SSN 767 汉普顿 SDGO 24030 PERL NAV S2SNMB 7 773 夏延 PTS NH 24030 ENG SSN 780 密苏里明珠 24030 NAV SSN 783 明尼苏达** 明珠 24030 WEPS SSN 786 伊利诺伊明珠 24030 ENG SSNWE 7401 SSNWE 7401 特拉华爱荷华** 格罗顿 24030 NAV SSN 797 爱荷华** 格罗顿 24030 WEPS SSBN 732 阿拉斯加黄金 K 湾 24040
分析M6a相关的LNCRNA用于预后和...
背景：RNA甲基化修饰是以表观遗传学方式调节的重要后翻译后修饰。最近，n 6-甲基腺苷（M 6 A）RNA修饰已成为肿瘤生物学的潜在表观遗传标记。方法：LIHC的基因表达和临床病理数据是从癌症基因组图集（TCGA）数据库中获得的。使用PERL和R软件通过基因表达分析确定长期非编码RNA（LNCRNA）和M 6 A与M 6与A之间的关系。共表达网络，并使用单变量COX回归分析鉴定了与预后相关的相关LNCRNA。然后将这些LNCRNA分为两个簇（群集1和群集2），以确定不同LNCRNA亚型之间的存活率，病原参数和免疫细胞浸润的差异。进行了最低的绝对收缩和选择算子（Lasso）进行回归分析和预后模型。HCC患者被随机分为火车组和测试组。根据模型的中位风险评分，HCC患者分为高风险和低风险组。我们使用火车组建立了模型，并通过测试组确认了模型。使用R软件分析了肿瘤突变负担（TMB），免疫逃避和免疫功能的M 6 A-LNCRNA。AL355574.1被确定为重要的M 6 A相关LNCRNA，并选择进行进一步研究。伤口愈合和Transwell分析用于确定细胞迁移能力。最后，进行了体外实验，以确认AL355574.1对HCC生物学功能和可能的生物学机制的影响。HUH7和HEPG2细胞，通过CCK-8，EDU和菌落形成测定法测量细胞增殖能力。MMP-2，MMP-9，E-钙粘着蛋白，N-钙粘着蛋白和Akt/mTOR磷酸化的表达水平均由Western blotting确定。结果：通过一致的聚类分析将具有显着预后值的LNCRNA分为两个亚型。我们发现lncRNA亚型之间的临床特征，免疫细胞浸润和肿瘤微环境（TME）显着差异。我们的分析表明，这些不同的LNCRNA亚型与免疫浸润和基质细胞之间的显着相关性。我们使用LASSO回归创建了最终风险概况，其中特别包括三个LNCRNA（AL355574.1，AL158166.1，TMCC1-AS1）。构建了由三个LNCRNA组成的预后特征，该模型显示出出色的预后预测能力。低风险队列的总生存期（OS）显着高于火车和测试组的高风险队列。两个风险评分[危险比（HR）= 1.062; P <0.001]和阶段（HR = 1.647; P <0.001）被视为通过单变量和多元COX回归分析的HCC预后独立指标。在HUH7和HEPG2细胞中，AL355574.1敲低抑制了细胞的增殖和迁移，抑制了MMP-2，MMP-9，N-钙粘着蛋白和AKT/MTOR磷酸化的蛋白质表达水平，但促进了E-Cadherin的蛋白质表达水平。