Nhận định, soi kèo Malkiya vs Manama Club, 22h59 ngày 16/1: Tiếp đón chu đáo
发布时间：2025-01-17 21:49:38 作者：玩站小弟 
我要评论
我要评论 Pha lê - 15/01/2025 18:10 Nhận định bóng đá g
lịch thi đấu bóng đá hôm nay vnlịch thi đấu bóng đá hôm nay vn、、。
ậnđịnhsoikèoMalkiyavsManamaClubhngàyTiếpđónchuđálịch thi đấu bóng đá hôm nay vn Pha lê - 15/01/2025 18:10 Nhận định bóng đá giải khác
相关文章
Bạn có biết:Trump đã hai lần là ứng cử viên cho Giải Emmy, xuất hiện trong các chương trình truyền hình và phim ảnh với tư cách là chính mình nhưng dưới góc độ hài hước.
- Ngày sinh:14/6/1946
- Đảng phái:Đảng Cộng hòa
- Tài sản:3,5 tỉ đôla Mỹ (ước tính tháng 5/2017)
- Vợ:Ivana Zelníčková (1977-1992), Marla Maples (1993-1999), Melania Knauss (2005-hiện tại)
- Chiều cao:1,88m
FacebookWebsite
'/>![](<center><img alt="" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/25/9d/7f/259d7fc691827207810e18b10b905f46_ThinkPad-X301--2.jpg" class="v-assist-img"></center><p>ThinkPad X301 chỉ dày 13,3-inch và được trang bị những tính năng vào công nghệ cao cấp nhất. Trọng lượng của máy chưa tới 3 pound và điểm mỏng nhất chưa tới 1-inch. X301 được trang bị ổ cứng trạng thái rắn SSD (64GB hoặc 128GB); RAM DDR3; chip vi xử lý Intel Core 2 Duo U9300 1.2GHz hoặc U9400 1.4GHz (cả hai đều có cache L2 6MB và FSB 1066MHz). Nhờ được trang bị dòng chip này nên hiệu suất của X301 có thể cao hơn 20% so với phiên bản X300 trước đây.</p><center><img alt="" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/4c/7c/6a/4c7c6ab00f112f0fb7a1f388a79d954f_ThinkPad-X301--1.jpg" class="v-assist-img"></center>)
ThinkPad X301 thách thức MacBook Air
2025-01-17![](<center><img alt="" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/ff/2a/1c/ff2a1c33b2c3e1b6c139a9783584431a_1barbie_mp3_player-thumb-45.jpg" class="v-assist-img"></center>)
2025-01-17![](<center><img title="iphone.jpg" alt="iphone.jpg" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/eb/12/1d/eb121d33c1ab32e84c3f31757bb21f73_iphone.jpg" class="v-assist-img"></center><p>Theo cuộc khảo sát về 769 học sinh Mỹ tại một số trường học ở Mỹ của công ty đầu tư ngân hàng Piper Jaffray, 8% teen hiện đã sở hữu iPhone, tăng từ mức 6% hồi mùa xuân vừa qua, trước khi iPhone 3G ra mắt. 22% nói họ sẽ mua iPhone trong 6 tháng tới, hồi đầu năm chỉ có 9% học sinh nói sẽ mua iPhone. 33% học sinh thừa nhận rất muốn có iPhone. </p><p>Những tính toán cho thấy số các teen đang dùng iPhone cao hơn cả số lượng các bậc phụ huynh sử dụng iPhone. Một phần lý do là iPhone đã được “dọn đường” để đi vào các lớp học, giáo viên cũng đã bắt đầu ứng dụng thiết bị này cho các chương trình học của họ. </p>)
Teen vẫn muốn iPhone dù kinh tế khó khăn
2025-01-17![](<h1 align="center"><center><img alt="" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/d9/e3/a8/d9e3a8e027c43c4d589ef39013ab2c08_12345.jpg" class="v-assist-img"></center></h1>)
2025-01-17
![](<p>"<em>Giống như bông tuyết, không có hai chiếc điện thoại nào hoàn toàn giống nhau. Mỗi thiết bị, dù của nhà sản xuất nào, cũng đều có thể được xác định thông qua một mô hình các lỗi hình ảnh hiển vi hiển thị trong mỗi bức ảnh mà nó chụp</em>", Kui Ren, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết. "N<em>ó giống như việc nhận diện chiếc súng nào đã bắn viên đạn, ở đây chúng ta đang nhận diện xem chiếc camera smartphone nào đã chụp bức ảnh</em>".</p><p>Công nghệ mới này sẽ được giới thiệu vào tháng Hai tới tại Hội nghị bảo mật mạng lưới 2018 ở California và hiện vẫn chưa được công bố. Tuy nhiên, nó có thể trở thành một phần của quá trình xác thực – như mã PIN và mật khẩu – mà người dùng sử dụng tại các máy ATM và các giao dịch online. Với những người bị đánh cắp nhận dạng cá nhân, nó có thể giúp ngăn tội phạm mạng dùng thông tin đó để mua sắm.</p><center><img alt="" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/_Files/2017/12/15/1743299(1).jpg" class="v-assist-img"></center><p>Camera số được làm giống nhau. Tuy nhiên, những thiếu sót trong sản xuất tạo ra những khác biệt nhỏ trong cảm biến của mỗi máy ảnh. Những khác biệt này có thể tạo ra sự khác biệt trong một số triệu pixel cảm biến, khiến các màu có thể hơi sáng hơn hoặc tối hơn mức bình thường.</p><p>Điều này không rõ ràng với mắt thường, và sự khác biệt này tạo ra những bóp méo trong bức ảnh, hay gọi là các dạng nhiễu. Khi sử dụng các bộ lọc đặc biệt, các mức độ nhiễu hoàn toàn khác nhau với mỗi chiếc camera.</p><p>Những phân tích trên thường được dùng trong các ứng dụng khoa học pháp lý, chẳng hạn như giúp xử lý các vụ kiện vi phạm bản quyền liên quan đến ảnh. Tuy nhiên, nó vẫn chưa được áp dụng với lĩnh vực an ninh mạng – dù smartphone đã có ở khắp mọi nơi – bởi vì để chiết xuất được như thế, cần phải phân tích 50 bức ảnh do một chiếc camera chụp, và các chuyên gia nghĩ rằng người dùng sẽ không sẵn sàng cung cấp nhiều ảnh như thế. Ngoài ra, tội phạm mạng chuyên nghiệp cũng có thể làm giả mẫu bằng cách phân tích hình ảnh được chụp bằng chiếc smartphone mà nạn nhân đăng lên các trang web không đảm bảo.</p><p>Nghiên cứu mới đã giải quyết được những thách thức này. So với máy ảnh kỹ thuật số thông thường, cảm biến hình ảnh của điện thoại thông minh nhỏ hơn nhiều. Giảm sự khuếch đại không đồng đều của điểm ảnh và tạo ra một PRNU mạnh hơn. Do đó, họ có thể khớp một bức ảnh với một chiếc điện thoại thông minh bằng cách sử dụng một bức ảnh thay vì 50 bức ảnh.</p><p>"<em>Tôi nghĩ hầu hết mọi người cho rằng sẽ cần đến 50 bức ảnh để xác định camera của chiếc điện thoại thông minh. Nhưng nghiên cứu của chúng tôi cho thấy không phải như thế</em>", Ren, một kỹ sư điện tử của IEEE (Viện kỹ sư điện và điện tử), đồng thời là nhà khoa học nổi tiếng của ACM (Hiệp hội các máy tính), cho biết.</p><p>Để ngăn chặn việc giả mạo, Ren đã thiết kế một giao thức như miêu tả dưới đây, nhằm dò ra và ngăn chặn hai kiểu tấn công.</p><center><img alt="" src="https://vnn-imgs-a1.vgcloud.vn/image1.ictnews.vn/_Files/2017/12/15/1743302.jpg" class="v-assist-img"></center><p><em>Kui Ren, tác giả chính của nghiên cứu</em></p><p>Thứ nhất, khách hàng đăng ký với một doanh nghiệp - chẳng hạn như ngân hàng hoặc nhà bán lẻ - và cung cấp cho doanh nghiệp đó một bức ảnh làm tài liệu tham khảo.</p><p>Khi khách hàng bắt đầu giao dịch, nhà bán lẻ sẽ yêu cầu khách hàng (có thể thông qua một ứng dụng) chụp hai mã QR (một loại mã vạch có thông tin về giao dịch) có trên máy ATM, máy tính tiền hoặc màn hình khác.</p><p>Dùng ứng dụng, khách hàng gửi ảnh lại cho nhà bán lẻ, quét ảnh để đo PRNU của điện thoại. Nhà bán lẻ có thể phát hiện ra hành vi giả mạo vì PRNU của máy ảnh của kẻ tấn công sẽ làm thay đổi thành phần PRNU của bức ảnh.</p><p>Những tội phạm mạng chuyên nghiệp có thể sẽ loại bỏ PRNU khỏi thiết bị của họ. Nhưng giao thức của Ren có thể nhận ra điều này bởi vì mã QR bao gồm một tín hiệu cảm biến nhúng sẽ bị suy yếu do quá trình loại bỏ.</p><p>Giao dịch sẽ được chấp thuận hoặc bị từ chối dựa trên các thử nghiệm này.</p><p>Giao thức này đã đánh bại ba trong số các chiến thuật phổ biến nhất mà bọn tội phạm mạng thường dùng. Đó là các cuộc tấn công giả mạo dấu vân tay, tấn công trung gian, tấn công phát lại (replay attack). Mức độ chính xác lên đến 99,5% trong các thử nghiệm liên quan đến 16.000 hình ảnh và 30 điện thoại iPhone 6 và 10 điện thoại Galaxy Note 5.</p><p>Theo trang <em>Buffalo.edu</em>, Ren dự định sẽ thí nghiệm với những smartphone hai máy ảnh, điều này có thể khiến cho các cuộc tấn công giả mạo khó khăn hơn.</p>)
最新评论