SciTech Bulletin 2.8

Ang isang espesyal na edisyon ng "Linggo ng Web" ng iyong dalawang beses na dosis ng lahat ng agham at teknolohiya: Dami 2 Isyu 8

Computer - Ang makina na may walang katapusang posibilidad. Pinagmulan: Ang Susunod na Web

Sa edisyong ito ng SciTech Bulletin, nais naming i-highlight ang pinakabagong mga pag-imbensyon at pagtuklas sa larangan ng Computer Science at Komunikasyon na teknolohiya, sa okasyon ng International Internet Day na sinusunod noong ika-29 ng Oktubre, na minarkahan ang simula ng Linggo ng Pragyan's Web .

Dagdagan ang nalalaman tungkol sa Linggo ng Web ng Pragyan sa opisyal na portal.

Shelley: Ang bot na nagsasalaysay ng macabre tales

Shelley: Ang chatbot na maaaring magsulat ng mga kwentong nakakatakot Pinagmulan: Shelley

Ang isang koponan ng pananaliksik sa MIT ay naglabas ng isang chatbot na tinawag na Shelley - na pinangalanan kay Mary Shelley, ang may-akda ng "Frankenstein" - na may kakayahang makabuo ng mga nakakatakot na kuwento.

Si Shelley ay isang malalim na pag-aaral na pinapatakbo ng AI system na isang kombinasyon ng isang algorithm ng pag-aaral at isang paulit-ulit na neural network na may kakayahang matuto mula sa feedback. Bihasa sa isang malaking pag-aayos ng higit sa 140,000 mga kwento na inambag ng mga tagahanga ng mga nakakatakot na manunulat ng fiction, ang bot na ito ay mahusay na sinanay upang makabuo ng mga wacky, hindi mapag-aalinlang na mga talento na sumusubok sa mga limitasyon ng pagkatuto ng makina.

Ang bot ay kasalukuyang aktibo sa Twitter bilang @shelley_ai, kung saan nag-tweet ito ng mga bahagi ng isang kuwento na may isang #yourturn. Ang isang tao na gumagamit ng Twitter ay maaaring makipagtulungan dito sa pamamagitan ng pag-tweet pabalik sa pagpapatuloy, kung saan sasagot si Shelley. Ang pakikipagtulungan sa pagitan ng tao at machine ay masaksihan ang pagkamalikhain at intelihente na magkasama.

Magbasa nang higit pa tungkol sa Shelley sa artikulo ng balita sa MIT at ang artikulo sa phys.org tungkol sa AI. Basahin dito ang mga kwento ni Shelley.

Secure WiFi: Isang bagay ng Nakaraan?

Ang Krack Attack. Pinagmulan: Pulisya ng Android

Ang protocol ng WPA2 (WiFi Protected Access) ay ang pamantayan ng industriya para sa seguridad ng network sa loob ng halos 13 taon na ngayon. Ang pamamaraan na ito ng pag-encrypt ay naging malawak na pinagtibay dahil sa mataas na mga tampok ng seguridad at pagiging tugma sa isang malawak na hanay ng hardware. Kamakailan lamang, gayunpaman, ang ilang mga mananaliksik ay natagpuan ang isang kahinaan sa encryption at nagawang basagin ito. Ang pamamaraang ito ng pag-atake ay nararapat na pinamagatang "KRACK", at nakatayo para sa Key Reinstallation Attack.

Sa karamihan ng mga kaso, ang mga kredensyal ng kliyente at mga access point ay napatunayan sa pamamagitan ng paggamit ng mga espesyal na 'handhake' na mensahe. Inilalantad ng KRACK ang isang kahinaan sa proseso ng 'handshake' at nagawang manipulahin at i-replay ang mga mensahe. Tinitiklop nito ang mga aparato sa pagtaguyod ng mga koneksyon sa kawalan ng seguridad at samakatuwid, nakapipinsala sa data ng gumagamit.

Ang kahinaan ay isang likas na kapintasan ng protocol mismo, at hindi tiyak ang aparato / pagpapatupad. Maglagay lamang, kung ang aparato na pinag-uusapan ay pinagana ang WiFi, ligtas na isipin na nasira ang seguridad nito.

Magbasa nang higit pa tungkol sa pag-atake ng Krack sa nakalaang portal ng Krack at makakuha ng mga tip sa pagprotekta sa iyong mga aparato sa Forbes.

Ang paglabag sa Ransomware ay nagwawasak sa Europa

Ang Ransomware Masamang Kuneho. Pinagmulan: PC Labs

Ang isang Ransomware na nagngangalang Bad Rabbit ay lumikha ng kaguluhan sa buong Europa sa pamamagitan ng hinihiling sa mga gumagamit ng pagbabayad sa mga bitcoins upang magbigay ng pag-access sa system. Ang malware, na higit na kumalat sa Russia, Ukraine at Turkey, ay may mga ugat sa linya ng WannaCry at Petya malwares na responsable para sa mga katulad na pag-aalsa na naganap nang mas maaga sa taong ito. Ang mga paunang ulat ay inuri din ang Masamang kuneho bilang isang variant sa ilalim ng pamilyang Petyaware.

Na may higit sa 200 mga pangunahing kumpanya ay apektado, ang Bad Rabbit pangunahing gumagana sa pamamagitan ng pag-aalis ng 0.05 na mga bitcoins na nagkakahalaga ng 285 $ o Rs.18,480. Ruso na ahensya ng balita na Interfax at Fontanka ay dalawang pangunahing negosyo na maaapektuhan ng malware na ito. Sa Ukraine, ang Kiev Metro, Odessa International Airport at ang Ministri ng imprastraktura ng Ukraine ay nasira din sa pag-atake.

Ang mga kaspersky lab na pinag-aralan ang banta ay nag-ulat na ang ransomware ay na-download bilang mga pekeng pag-update ng mga manlalaro ng Adobe Flash upang maakit ang mga biktima na hindi sinasadya.

Ang CERT-In The Indian Computer Emergency Response Team ay mabilis na kumilos sa pagkilala sa banta at naglabas din ng isang daluyan ng banta sa kalubha laban sa Bad Rabbit Ransomware. Ang isang pangkalahatang pahayag tungkol sa proteksyon at kaligtasan ng Cyber ​​ay pinakawalan din.

Basahin ang detalyadong artikulo tungkol sa Masamang Kuneho sa The Hacker News upang malaman ang higit pa.

Ang pag-decode ng isip gamit ang AI

Ang mga pag-scan ng fMRI na ginamit upang sanayin ang modelo ng neural network. Pinagmulan: Purdue University

Sa isang pag-bid upang malutas ang mga intricacies ng pag-iisip ng tao, ang mga mananaliksik sa Purdue University ay gumagamit ng mga diskarte sa Artipisyal na Intelligence upang mabasa ang nakikita ng utak ng tao. Ang proseso, na gumagamit ng isang algorithm na tinatawag na isang koneksyon na neural network, binibigyang kahulugan ang fMRI (functional magnetic resonance imaging) na mga pag-scan ng mga taong nanonood ng iba't ibang mga video, na ginagaya ang isang uri ng teknolohiyang binabasa ng isip.

Kinokolekta ng mga mananaliksik ang data ng fMRI mula sa mga paksang nanonood ng mga video clip, na ginamit noon upang sanayin ang modelo ng koneksyon sa neural network upang mahulaan ang aktibidad sa visual cortex ng utak. Ang modelo ay ginamit upang mabasa ang data ng fMRI mula sa mga paksa upang muling mabuo ang mga video. Nagawa nitong tumpak na mabasa ang data sa mga tiyak na kategorya ng imahe at wastong bigyang-kahulugan kung ano ang nakita ng utak ng tao habang pinapanood ang video.

Ang teknolohiyang ito, bukod sa mga aplikasyon nito sa larangan ng Neuroscience, ay nagtataas din ng mga pagsisikap upang mapabuti ang pananaliksik sa AI. Ang parehong mga patlang na ito ay lubos na naka-link. Tulad ng mga pagsisikap na isinasagawa upang isulong ang AI gamit ang mga konsepto na inspirasyon sa utak, maaari rin nating gamitin ang AI upang makakuha ng isang mas malalim na pag-unawa sa paggana ng utak ng tao.

Magbasa nang higit pa tungkol sa teknolohiyang ito sa pagpapakawala ng ScienceDaily.