Pletykák, járványok, bűnözés felszámolása matematika segítségével

Az École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) fizikusainak egy csoportja kifejlesztett egy olyan algoritmust, amely segítségével meg lehet határozni egy hálózaton belül keringő információ vagy járvány forrását. A módszert fel lehet használni bűnügyi nyomozásokban is. A nyomozók pontosan tudják, hogy mennyire nehéz visszakövetni a törvényellenes cselekményeket azok forrásáig. Ez a munka lényegesen könnyebb a régi maffia stílusú szervezetek esetén, mivel a hierarchikus felépítés többé-kevésbé kiszámíthatóvá teszi a rendszert. Azonban az Internet korszakban a bűnözők is használják a hálózatot, ami változásokat hozott a bűnüldözésbe is. A számtalan csomópont és azok kapcsolata miatt annyira bonyolult lett a hálózat, hogy lényegesen nehezebb meghatározni az eredeti forrást.

http://actu.epfl.ch/news/rooting-out-rumors-epidemics-and-crime-with-math/


Legfrissebb sérülékenységek
CVE-2024-53104 – Linux Kernel sérülékenysége
CVE-2024-53375 – TP-Link sérülékenysége
CVE-2025-4581 – Liferay sérülékenysége
CVE-2025-40605 – SonicWall Email Security sérülékenysége
CVE-2025-40604 – SonicWall Email Security sérülékenysége
CVE-2025-40601 – SonicWall SonicOS sérülékenység
CVE-2025-61757 – Oracle Fusion Middleware Missing Authentication for Critical Function sérülékenysége
CVE-2024-12912 – ASUS Router AiCloud sérülékenysége
CVE-2025-11001 – 7-Zip sérülékenysége
CVE-2025-58034 – Fortinet FortiWeb OS Command Injection sérülékenysége
Tovább a sérülékenységekhez »