Kilpatrick Townsend 最近在加州举办了半年度 KTIPS(Kilpatrick Townsend 知识产权研讨会)。事务所律师与客户进行了为期两天的互动讨论,探讨了知识产权法的最新发展及其对法律和商业环境的影响、潜在的挑战和机遇、可能的立法改革等。
1.Linux 基金会和 OpenSSF,“开源软件安全动员计划”,白皮书,2022 年,第 3 页。2.ANSSI 和 CEA,“ANSSI 和 CEA 加强网络安全合作”,新闻通讯,2022 年 6 月 29 日,网址:www.ssi.gouv.fr。3.有必要证明“开源”一词的选择是合理的,并将其与“自由软件”一词区分开来。自由软件基于自由软件基金会的 Richard Stallman 在 1980 年代后期定义的四项自由:运行程序的自由、研究程序如何运行的自由、重新分发副本的自由(免费或付费)、改进的自由以及共享副本的自由。通过开源开发的软件通常满足“自由”软件的要求,反之亦然;事实上,人们经常提到“自由和开源软件”。但是,开源是指一种开发软件的方式,而不是一种许可证,因为大多数专有软件中都有开源组件。在本研究中,我们更喜欢使用“开源”一词,它不加区分地指代软件或其组件。4.摘要,“2022 年开源安全和风险分析报告”,2022 年 4 月; K. Szulik,“开源无处不在:调查结果”,Tidelift,2018 年 4 月 12 日,网址:https://blog.tidelift.com;T. Herr,“应对 Log4Shell 漏洞并从中吸取教训”,向美国参议院国土安全和政府事务委员会作证,2022 年 2 月 8 日。5.D. Nalley,“应对 Log4Shell 漏洞并从中吸取教训”,向美国参议院国土安全和政府事务委员会作证,2022 年 2 月 8 日。
DNA的核苷酸序列包含有关生物体遗传特征的信息,尤其是单核苷酸多态性(SNP),显示DNA中一个核苷酸序列的差异也可能影响表型变化。因此,有必要精确地读取核苷酸序列信息,以改善家养动物的经济特征。Sanger测序是DNA测序方法之一,被广泛用于验证全基因组关联研究结果以及对中小型实验的DNA序列的分析。已经开发了几个程序来分析此类测序结果,其中一个开源程序之一是Staden软件包(https://staden.sourceforge.net),这是一个开源程序之一,是一个有用的程序,具有与其他需要许可证费用的商业化计划相比具有很高的成本优势。通过Staden软件包中安装的PreGAP4和GAP4程序,序列组装和用户提供的设置进行编辑分析
收到日期:2024 年 7 月 7 日 修订日期:2024 年 8 月 4 日 接受日期:2024 年 8 月 21 日 发布日期:2024 年 8 月 31 日 摘要 - 软件供应链攻击对全球组织构成重大威胁。开源软件使威胁行为者能够进一步扩大影响,并为使用开源软件 (OSS) 的组织带来独特的挑战。与针对组织的有针对性的攻击不同,基于 OSS 的供应链攻击具有连锁影响。本文对 2010 年至 2022 年基于 OSS 的软件供应链攻击进行了全面分析。对公共领域可用的数据集进行了实证分析。高级聚类分析用于识别攻击向量、代码库类型和分发向量中的不同模式。该研究强调了基于 OSS 的供应链攻击的多种方法和目标。分析结果旨在使安全专业人员能够深入了解趋势。在尝试加强对软件供应链攻击的防御时,它们将有助于确定重点领域。本文还深入探讨了可供组织衡量其针对供应链攻击的防御成熟度的框架,并介绍了可行的缓解策略,以加强对此类攻击的防御。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者(此版本于 2020 年 5 月 10 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.05.08.084947 doi:bioRxiv 预印本
摘要。本文描述并介绍了一种自动计数矿物中蚀刻裂变径迹的新方法。训练了深度神经网络和计算机视觉等人工智能技术来检测图像上的裂变表面半径迹。深度神经网络可用于名为“AI-Track-tive”的半自动裂变径迹测年的开源计算机程序。我们定制训练的深度神经网络使用 YOLOv3 对象检测算法,该算法是目前最强大、最快的对象识别算法之一。开发的程序成功地在显微镜图像中找到了大多数裂变径迹;然而,用户仍然需要监督自动计数。所提出的深度神经网络对磷灰石(97%)和云母(98%)具有很高的精确度。磷灰石(86%)的召回率低于云母(91%)。该应用程序可以在 https://ai-track-tive.ugent.be 在线使用(最后访问时间:2021 年 6 月 29 日),也可以作为 Windows 的离线应用程序下载。
背景:在开源软件 (OSS) 社区的需求工程 (RE) 过程中,参与的公司是众多利益相关者之一。相互冲突的议程可能会导致与公司的内部需求策略不一致。在具有精英治理或其方面的社区中,公司有机会通过积极和共生的参与获得影响力,从而根据自己的议程影响 RE 流程。目标:本研究的重点是确定公司在评估其影响 OSS 社区中的 RE 流程的需求时应该考虑哪些方面,以及应该考虑哪些参与实践以获得这种影响力。方法:使用设计科学方法,对来自 12 家不同软件密集型公司的 18 位行业专业人士进行了 21 次访谈,以探索、设计和验证针对问题背景的工件。结果:提出了社区战略框架 (CSF),以帮助公司制定社区战略,描述他们是否以及为什么需要影响特定(精英)OSS 社区中的 RE 流程,以及公司如何获得这种影响。该框架由方面和参与实践组成。这些方面有助于从业务和技术角度确定 OSS 项目及其社区的重要性。在考虑获得影响力的可行性和潜力时,会使用社区视角。参与实践旨在作为一种工具
企业 z/OS 环境中的 Python 受到的管理比私有工作站中更严格,但相同的环境管理设施很有用。个人 z/OS 用户可以直接从 IBM 安装 Python OSS 包,并且该工作流程比从基于社区的渠道(例如 PyPI)安装 OSS 包更安全。大多数企业在内部存储库中管理一组已批准的 OSS 包,该存储库镜像来自包括 IBM 在内的几个受信任来源的内容。然后,Python 或 z/OS 系统管理员充当内部管理存储库和外部世界之间的控制点。用户可以从已批准的内部服务器构建其本地 Python 环境。这些任务是使用 pip CLI 完成的,无论 OSS 包来自何处(PyPI、IBM 或内部存储库)。IBM z/OS 的 Python AI 工具包可以为企业节省大量时间和资源,这些时间和资源对于正确审查 OSS 以供生产使用是必要的。
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