Teoría del aprendizaje automático
ResumenEste trabajo presenta datos de una investigación preliminar sobre los cambios neurofisiológicos que se producen cuando una persona intenta descifrar una contraseña. Se proporcionó un escenario de descifrado de contraseñas a una pequeña cohorte de estudiantes universitarios y, mientras intentaban descifrar la contraseña, se registró su EEG. Los resultados indican que la potencia global del lóbulo frontal (en la posición del electrodo F7) fue significativamente diferente durante el descifrado en comparación con el tecleo solo. Además, los electrodos del área visual principal (electrodos O1 y O2) mostraron mucha más variabilidad en el escenario de cracking que en el escenario de tecleo transcripcional. Además, los electrodos frontales anteriores mostraron una activación mucho mayor que en la tarea de mecanografía transcripcional. Estos resultados sugieren que, utilizando únicamente el registro de EEG, se puede adquirir una firma única en tiempo real que proporciona pruebas significativas y sugestivas de que el usuario no se limita a teclear, sino que puede estar tratando de crackear en el sistema.Palabras clave
Aprendizaje automático para hackers
Los foros de hackers son lugares para que los nuevos hackers, los novatos, encuentren información sobre prácticas de hacking y formen parte de una comunidad. Este estudio contribuye a comprender las formas en que los novatos intentan convertirse en hackers informáticos experimentados y aceptados. Utilizando la teoría del campo de Pierre Bourdieu y sus conceptos, se analizaron 500 hilos de un foro para ver cómo los novatos intentan hacerse un hueco en el campo del hacking entre los hackers experimentados. Se utilizaron métodos de análisis temático para demostrar cómo se comportaba el campo del foro, y los que estaban dentro de él, para obtener lo que Bourdieu describe como capital cultural y social para obtener conocimientos y habilidades para hackear y convertirse en hackers aceptados. El hallazgo más significativo fue el tema del capital social en disputa. Esto mostró los tipos de estrategias empleadas por los hackers experimentados para impedir o dificultar que los novatos obtengan las habilidades y el conocimiento, el capital social, para lograr sus objetivos de hacking. Este estudio ofrece una visión de las motivaciones y estrategias de los nuevos hackers para convertirse en hackers aceptados y ofrece sugerencias para seguir investigando en esta área en expansión.
Estadística para el aprendizaje automático pdf
Si encuentra algún problema con el texto, por favor, presente un problema o abra un PR en https://github.com/littleosbook/littleosbookPlease tenga en cuenta que se han descubierto algunos errores y erratas, ¡consulte los problemas para obtener más detalles!
Gracias. No hay planes para una versión x86-64 por el momento. El enfoque para mí en este momento será incorporar toda la gran retroalimentación que hemos recibido, arreglar los problemas que se han reportado y hacer más fácil la contribución.
Sería encantador si alguien intenta hacer algo similar con el ordenador de Trillek. debería ser más fácil hacer un pequeño SO, ya que no hay MMU, segmentos o niveles privilegiados de los que preocuparse. Una simple cpu de 32 bits con un modelo de memoria plana, y un simple conjunto de instrucciones.
> Por qué no enlazarlo a http://littleosbook.github.io/ -Para evitar el filtro de url de envíos anteriores. La url que mencionas fue publicada varias horas antes de este envío, por un usuario diferente.http://hn.algolia.com/legacy#!/story/forever/prefix/0/little…
Entender el aprendizaje automático: de la teoría a los algoritmos
El equipo de investigadores de seguridad -que el mes pasado demostró cómo los atacantes podían robar datos de ordenadores protegidos por aire dentro de una jaula de Faraday- ha vuelto con su nueva investigación que muestra cómo dos (o más) ordenadores protegidos por aire colocados en la misma habitación pueden intercambiar datos de forma encubierta a través de ondas ultrasónicas. Se cree que los ordenadores con trampa de aire son la configuración más segura, ya que los sistemas permanecen aislados de Internet y de las redes locales, y requieren acceso físico para acceder a los datos a través de una unidad flash USB u otro medio extraíble. Bautizada como MOSQUITO , la nueva técnica, descubierta por un equipo de investigadores de la Universidad Ben Gurion de Israel, funciona invirtiendo los altavoces conectados (altavoces pasivos, auriculares o audífonos) en micrófonos aprovechando una característica específica del chip de audio. Hace dos años, el mismo equipo de investigadores demostró cómo los atacantes podían escuchar de forma encubierta las conversaciones privadas en su habitación simplemente invirtiendo los auriculares (conectados al ordenador infectado) en un micrófono.
Los investigadores de seguridad han descubierto un nuevo método para descifrar las comunicaciones telefónicas por satélite encriptadas con el cifrado GMR-2 en “tiempo real”, es decir, en meras fracciones de segundo en algunos casos. El nuevo método de ataque ha sido descubierto por dos investigadores de seguridad chinos y se basa en una investigación previa realizada por académicos alemanes en 2012, en la que se demostraba que el cifrado del teléfono puede descifrarse tan rápidamente que los atacantes pueden escuchar las llamadas en tiempo real. La investigación, divulgada en un artículo publicado la semana pasada por los investigadores de seguridad en la Asociación Internacional de Investigación Criptológica, se centró en el algoritmo de cifrado GMR-2 que se utiliza habitualmente en la mayoría de los teléfonos por satélite modernos, incluido el de la empresa británica de telecomunicaciones por satélite Inmarsat, para cifrar las llamadas de voz con el fin de evitar las escuchas. A diferencia de una investigación anterior realizada en 2012 por investigadores alemanes que intentaron recuperar la clave de cifrado con la ayuda de ataques de “texto plano”, los investigadores chinos intentaron