Tóm tắt—Hiện nay, nhiệm vụ đánh giá an toàn thông tin cho các hệ thống thông tin có ý nghĩa quan trọng trong đảm bảo an toàn thông tin. Đánh giá/khai thác lỗ hổng bảo mật cần được thực hiện thường xuyên và ở nhiều cấp độ khác nhau đối với các hệ thống thông tin. Tuy nhiên, nhiệm vụ này đang gặp nhiều khó khăn trong triển khai diện rộng do thiếu hụt đội ngũ chuyên gia kiểm thử chất lượng ở các cấp độ khác nhau. Trong khuôn khổ bài báo này, chúng tôi trình bày nghiên cứu phát triển Framework có khả năng tự động trinh sát thông tin và tự động lựa chọn các mã để tiến hành khai thác mục tiêu dựa trên công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning). Bên cạnh đó Framework còn có khả năng cập nhật nhanh các phương pháp khai thác lỗ hổng bảo mật mới, hỗ trợ tốt cho các cán bộ phụ trách hệ thống thông tin nhưng không phải là chuyên gia bảo mật có thể tự động đánh giá hệ thống của mình, nhằm giảm thiểu nguy cơ từ các cuộc tấn công mạng. Abstract—Currently, security assessment is one of the most important proplem in information security. Vulnerability assessment/exploitation should be performed regularly with different levels of complexity for each information system. However, this task is facing many difficulties in large-scale deployment due to the lack of experienced testing experts. In this paper, we proposed a Framework that can automatically gather information and automatically select suitable module to exploit the target based on reinforcement learning technology. Furthermore, our framework has intergrated many scanning tools, exploited tools that help pentesters doing their work. It also can be easily updated new vulnerabilities exploit techniques.
Bệnh ung thư da ngày càng có xu hướng gia tăng, trong hàng loạt các tác nhân gây biến đổi làm rối loạn phân bào, tăng sinh không giới hạn và rối loạn biệt hóa tế bào thì cơ thể cũng có những cơ chế bảo vệ chống lại sự rối loạn đó. Một trong các yếu tố đó chính là protein p53 do gen TP53 mã hóa. Khi gen này bị đột biến, làm mất chức năng các tế bào ung thư dễ dàng xuất hiện và phát triển. Nghiên cứu đột biến gen TP53 trong mô ung thư da sẽ góp phần tìm hiểu cơ chế gây ung thư và giúp các nhà lâm sàng tìm ra được phương pháp điều trị đặc biệt là liệu pháp xạ trị. Bằng phương pháp giải trình tự gen 63 bệnh nhân ung thư da chúng tôi đã xác định được đột biến ở các đoạn exon chiếm tỷ lệ 27,0%, biến đổi ở các đoạn intron chiếm tỷ lệ 95,2%. Có 52 vị trí biến đổi trên gen TP53 trong đó có 10 đột biến ở các đoạn exon và 42 biến đổi ở các đoạn intron.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.