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-2024-49035 – Microsoft Partner Center Improper Access Control sebezhetősége
CVE-2024-56145 – Craft CMS Exploitation Tool sebezhetősége
CVE-2025-0111 – Palo Alto Networks PAN-OS File Read sebezhetősége
CVE-2025-23209 – Craft CMS Code Injection sebezhetősége
CVE-2025-24989 – Microsoft Power Pages Improper Access Control sebezhetősége
CVE-2025-26466 – OpenSSH sérülékenysége
CVE-2025-26465 – OpenSSH sérülékenysége
CVE-2024-57727 – SimpleHelp Path Traversal sebezhetősége
CVE-2024-53704 – SonicOS SSLVPN Authentication Bypass sebezhetősége
Tovább a sérülékenységekhez »