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-2024-10924 – Really Simple Security WordPress plugin authentication bypass sérülékenysége
CVE-2024-1212 – LoadMaster szoftver RCE (remote-code-execution) sérülékenysége
CVE-2024-38813 – VMware vCenter Server privilege escalation sérülékenysége
CVE-2024-38812 – VMware vCenter Server heap-based overflow sérülékenysége
CVE-2024-0012 – Palo Alto Networks PAN-OS software sérülékenysége
CVE-2024-9474 – Palo Alto Networks PAN-OS Management Interface sérülékenysége
CVE-2024-43093 – Android Framework Privilege Escalation sebezhetősége
CVE-2021-26086 – Atlassian Jira Server and Data Center Path Traversal sebezhetősége
CVE-2014-2120 – Cisco Adaptive Security Appliance (ASA) Cross-Site Scripting (XSS) sebezhetősége
CVE-2024-50330 – Ivanti Endpoint Manager SQL injection sérülékenysége
Tovább a sérülékenységekhez »