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-2025-20236 – Cisco Webex App sebezhetősége
CVE-2017-5754 – Linux Kernel sebezhetősége
CVE-2014-0160 – OpenSSL Information Disclosure sebezhetősége
CVE-2025-23010 – SonicWall NetExtender Improper Link Resolution Before File Access ('Link Following') sebezhetősége
CVE-2025-23009 – SonicWall NetExtender Local Privilege Escalation sebezhetősége
CVE-2025-23008 – SonicWall NetExtender Improper Privilege Management sebezhetősége
CVE-2024-0132 – NVIDIA Container Toolkit sérülékenysége
CVE-2025-3102 – SureTriggers sérülékenysége
CVE-2025-24859 – Apache Roller sebezhetősége
Tovább a sérülékenységekhez »