Охрана разобрать слово по составу: Страница не найдена

Методика проведения занятий по решению пожарно-тактических задач (ПТЗ) с личным составом пожарной охраны.

Решение ПТЗ — одна из основных форм обучения практическим действиям личного состава подразделений пожарной охраны на конкретных объектах народного хозяйства. Основной принцип при этом — учить личный состав тому, что необходимо делать при проведении боевых действий на пожаре, переходя от простого к сложному, от решения частных задач к решению их в комплексе.

Проведение занятий руководитель начинает с объяснений общих теоретических положений в классе, раскрывая материал без привязки к какому-либо объекту, проверяет знания по изучаемой теме и технике безопасности, знакомит с общей планировкой объекта и др.

Практическая часть занятия проводится по следующей примерной схеме:

— Выезд на объект.

— Объявление темы и цели занятия.

— Изучение объекта в оперативно-тактическом отношении.

— Имитация обстановки условного пожара.

— Отработка боевых действий личным составом подразделения.

— Свертывание сил и средств после решения ПТЗ.

— Разбор и подведение итогов занятия.

— Отъезд в часть.

Выезд на объект занятия, как правило, производится по тревоге.

Прибыв на объект, руководитель дает его общую характеристику, знакомит личный состав с планировкой, противопожарным водоснабжением, назначением зданий и сооружений, пожароопасностью технологического процесса и другими элементами оперативно-тактической характеристики. Особое внимание при этом обращается на наличие людей (животных), состояние путей эвакуации и т. п.

Это необходимо и для того, чтобы обучаемые в ходе решения задачи могли свободно ориентироваться в обстановке, прогнозировать возможные варианты ее развития, принимать решения и осмысленно выполнять боевые действия по тушению. По времени этот этап не должен превышать 25 — 30 мин.

Имитация обстановки пожара производится лично руководителем занятия или с помощью специально проинструктированного лица. Имитация должна быть более полной, так как именно это позволяет приблизить темп действий личного состава на занятии к темпу боевых действий на реальных пожарах. Имитация обстановки пожара должна проводиться в отсутствие обучаемых.

Отработка боевых действий личного состава в ходе решения ПТЗ производится в порядке, определенном планом-конспектом и пожарно-тактическим замыслом руководителя, в последовательности, как и при ликвидации реального пожара. Приближение учебной обстановки к реальной — основная задача любого тактического занятия.

Занятие считается достигшим цели, если тактический замысел руководителя выполнен полностью.

В ходе его проведения с РТП (начальником караула), командирами отделений и подчиненным им личным составом отрабатываются вопросы организации и проведения партийно-политической работы, управления силами и средствами, поддержания связи с пунктом связи части (ПСЧ), обязанности при проведении боевых действий и работы с пожарно-техническим оборудованием, тактики тушения пожаров на объектах народного хозяйства и организации связи на пожаре, работы тыла, сигналы управления и др.

При решении ПТЗ руководитель усложняет обстановку в тех местах, где задерживается подача огнетушащих средств, упрощает там, где личный состав действует — тактически грамотно и энергично, используя при этом сочетание средств имитации и содержание вводных, опрос участников занятия.. При этом не следует требовать от РТП, командиров отделений и рядовых пожарных окончательного решения, пока им полностью не ясна обстановка.

Если при решении задач обучаемые грубо нарушают правила техники безопасности или их действия могут нарушить технологический процесс и т. п., то подобные действия должны немедленно пресекаться с разъяснениями возможных последствий. Если обучаемые не могут выполнить необходимые действия (например, при обрушении строительных конструкций), то руководитель путем опроса помогает им выполнить эту операцию. Кроме того, перед обучаемыми могут быть поставлены вопросы, уточняющие действия, например по вскрытию и разборке конструкций и т. д.

После того, как будут отработаны все вопросы, предусмотренные руководителем, подается команда на свертывание сил и средств, которое должно проводиться в минимальные сроки. Это объясняется тем, что силы и средства должны быть как можно быстрее приведены в готовность к тушению реальных пожаров.

Если в ходе занятия огнетушащие вещества не применялись, то руководитель занятия должен проверить водоотдачу водопровода на объекте.

Разбор и подведение итогов занятия является его продолжением. Разбор начинается с изложения руководителем занятия сущности тактического замысла. Затем слово предоставляется РТП, который в присутствии подчиненных докладывает об обстановке, принятом решении и приказаниях, отданных им подчиненным командирам и пожарным согласно обстановке, отмечает положительные стороны в работе личного состава, вскрывает недостатки. Затем выступают командиры отделений, докладывают о своих действиях и о работе подчиненных. После них руководитель занятия дает возможность пожарным охарактеризовать свои действия и действия других пожарных.

В заключение руководитель занятия подводит итоги. При этом указывает на достижение цели, в какой степени выполнен тактический замысел, где и кем была проявлена инициатива, отмечает положительные и отрицательные стороны в работе, ставит задачи перед начсоставом и пожарными на будущие тактические занятия.

После того, как пожарные направились к своим автомобилям, разбирают действия командиров отделений в присутствии начальника караула и отдельно действия начальника караула. Действия командиров отделений и начальника караула допускается анализировать и разбирать по возвращении в часть.

Пожарно-тактическое занятие на местности по усмотрению руководителя можно начинать сразу с решения пожарно-тактической задачи. Это целесообразно делать в том случае, если личный состав неоднократно бывал на данном объекте ранее, знает его общие оперативно-тактические особенности. Однако и в данном случае после окончания занятия руководитель или начальник караула знакомит подчиненных с особенностями объекта, при этом особое внимание заостряет на имеющихся изменениях, происшедших на объекте с момента последнего пребывания на нем.

Дата добавления: 2015-08-18; просмотров: 358 | Нарушение авторских прав

Разобрать по составу школьница — энцеклопедия секса

Состав слов школьница одноклассницы строители прибрежный теплоход самокат рассказчики. Разбор по составу слова комнатка школьницаРазбери слова по составу : школьница , связка , закрасить , плечистый. Составь предложения даче школьница каникулы дашенька на. – Вопрос в том, откуда он вернулся, – сказал Холидей

Как выполнить разбор слова школьницей по составу? Выделения корня слова, основы и его строения. Схема разбора по составу: школь ницей Строение слова по морфемам: школь/ниц/ей Структура слова по морфемам: приставка/корень/суффикс/окончание. – Прости, детали ускользают, – ответил Мастерсон, – но я смутно помню, как дует в лицо ветер, помню абсолютную свободу… Или, – пожал он плечами, – мне просто кажется, что помню, и я себе что-то воображаю…

Разбор по составу слова ШКОЛЬНЫЙ: школь/н/ый. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова вы найдёте на сайте. Разбор по составу слова «школьный». – Убил кого-нибудь сегодня, висельник ты беглый? – спросил младший

Разбор по составу слова комнатка школьница переплыву закладка пригородный пробежка. Перемножив четыре числа, школьница получила вПомогите пожалуйста, разобрать по составу слово школьница. Разделите слова для переноса. школьница,послать,чрезмерный. Холидей нахмурился, пытаясь угадать, к чему она ведет

Разобрать слово пристройка , переезд , школьница по составу. Очень нужно!!!! спросил 28 Март, 18 от Wladas_zn (55 баллов) в категории Русский язык 7 просмотров. До Холидея наконец дошло, о каких таких новых барышнях говорил Бантлайн

На самом деле разбирать слова по составу не так уж и сложно. Главное вспомните что Вы учили в школе. Поэтому основа — полностью все слово. Подбираем однокоренные слова — школьный, школьница, школа,пришкольный. Холидей хрюкнул, когда Кейт лягнула его в поясницу

Остальные разбирали вещи,от работы. забулькала в Котелке вода. съестное. Никто неПожалуйста помогите. пунктуационный разбор предложения пролетают паутинки с паучками в серединке и высоко от земли пролетают журавли пожалуйста. – Ну, ты же не думаешь, что меня это хоть сколько-то волнует? – ответил Холидей

Правильный ответ ✅ здесь Вопрос 👌 Разобрать по составу слово школьница — на 0tvet. Разобрать по составу слово школьница. Всего ответов: 2. У окружной тюрьмы выставили охрану из десяти человек, а на ночь отрядили дополнительные силы полиции

Слова (пристройка,переезд,школьница,Одноклассница,строители,прибрежный,теплоход,самокат и. Разобрать по составу слова пристройка переездьшкольница одноклассница в строительной. Если завтра пойдешь головорезом к Клэнтонам – отправлюсь работать на Эрпов

Школьница-школь корень ниц суф. а окончание. одноклассницы одн корень класс корень ниц суффикс ы окончание. строители-строит корень ел суффикс е л(в прошедшем времени и окончание. прибережный-при приставка береж корень н суффикс ый окончание. – А я вот не знаю, как мне быть, – сказала она наконец, – поухаживать за тобой или дать по яйцам?

Школьник -корень-школ, н-суф, ик-суф. ь , окончание нулевое школьница -ШКОЛЬ; суффикс — НИЦ; окончание — а.  – Впрочем, будь уверен, убить его чрезвычайно непросто

Разбор по составу слова УЧЕНИЦА: уч/е/ниц/а. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова вы найдёте на сайте. Разбор по составу слова «ученица». На этой неделе открылись три новые серебряные шахты, а также подано еще тринадцать заявок в пробирную контору

Участник Знаний Участник Знаний. Школьница — школ(корень), ниц(суффикс), а(окончание), школьниц(основа слова). Новые вопросы в Русский язык. сделайте письменно фонетический и словообразовательный разборы 2 слов по выбору. – Док, на вид ему лет двадцать с небольшим, – ответил Эрп

Пармезан Черница. Школьница-(школ корень),(н,иц суфикс),(а окончаниие). более месяца назад. Другие вопросы: Таня Масян. Разобрать по составу слово подостлал. более месяца назад. В один момент Ринго и Холидей даже готовились окончить противостояние дуэлью: зажали в зубах концы одной банданы и разошлись на длину платка, так чтобы уж точно не промахнуться, но… вмешался Уайетт Эрп

Разбор по составу слова ШКОЛЬНИЦА: школь/ниц/а. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова выСамой себе казалась вчерашней школьницей, которой едва-едва сравнялось пятнадцать лет, незнакомой со взрослой опасной жизнью.  – Я стрелок с нездоровым пристрастием к выпивке и чахоткой, она – шлюха, которая сбежала из полудюжины городов

Состав слов школьница одноклассницы строители прибрежный теплоход самокат рассказчики. Разбор по составу слова комнатка школьницаПомогите пожалуйста, разобрать по составу слово школьница. Разделите слова для переноса. школьница,послать,чрезмерный.  – Я обустроил твою камеру как можно удобнее: у тебя там кровать, новые перины, парочка одеял и даже нужник в углу

«школьница» по составу. школьниц а. Части слова: школь/ниц/а Часть речи: имя существительное Состав слова: школь — корень, ниц — суффикс, а — окончание, школьниц — основа слова. – О, детка, лучше тебя у меня никого не было! – проворковала машина и обхватила руками и ногами несуществующего клиента

Разбор по составу слова школьница (Морфемный разбор слова школьница) Слово школьница состоит из следующих 4 мор. — Теперь разберём слово класс по составу (морфемный разбор): сначала отмечаем нулевое окончание_ {проверяем, изменив по падежам. Я ведь прежде был писателем и, думаю, смогу стать им снова

Состав слов школьница одноклассницы строители прибрежный теплоход самокат рассказчики. Разбор по составу слова комнатка школьница переплыву закладка пригородный пробежка. Перемножив четыре числа, школьница получила в результате число, цифра единиц которого. – А в Додже еще и подушки подкладывают, – припомнил Холидей, присаживаясь

Помогите пожалуйста, разобрать по составу слово школьница. Разделите слова для переноса. школьница,послать,чрезмерный,безопасный,вьюга,выстроить. Выдели корень только в однокоренных словах ученица, школьница, учитель, учить, обучение. – Похоже, вам обоим хватит, – заметила девушка за стойкой

Школьница-школь корень ниц суф. а окончание. одноклассницы одн корень класс корень ниц суффикс ы окончание. строители-строит корень ел суффикс е л(в прошедшем времени и окончание. прибережный-при приставка береж корень н суффикс ый окончание. теплоход-тепл. – Пора перебираться в другой город, – сказал Холидей

Состав слов школьница одноклассницы строители прибрежный теплоход самокат рассказчики. Какие из этих слов сложные слова пристройка,переезд,школьница,одноклассницы,строители. На вопрос, какое изобретение тандем планирует следующим, мистер Бантлайн пожал плечами и ответил: «Для нас открыты все горизонты»

Состав слова школьница с морфемами. корень школь + суффикс ниц + окончание а. Разобрать слово по составляющим его частям (они называются морфемы) — это значит сделать морфемный разбор слова или морфемный анализ.  – Что толку заранее спорить, станешь ты мышью или нет? Скоро сами во всем убедимся

Выполним разбор слова по составу, который также называют морфемным разбором. Определим часть речи — существительное. Слово является изменяемым, находим окончание — а. Находим основу слова — школьниц. Теперь выделяем корень — школь. – Мистер, если бы они знали, кого я везу, то удрали бы, поджав хвосты

Разбор по составу слова ШКОЛА: школ/а. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова вы найдёте на сайте. – Что это за чертовщина у тебя на бедре, Уайетт? – спросил Холидей, когда они входили в салун

статей и слайдов

Документы и слайды

Высоконадежная проверка ввода: блокировка входной двери. Кэтлин Фишер (Университет Тафтса).

Abstract: Кибербезопасность — сложная проблема, которая может иметь серьезные негативные последствия для личной, финансовой и национальной безопасности. Отчасти это сложно потому, что защитники должны запирать каждую дверь, в то время как защитники должны найти только один путь внутрь. Защита от вредоносных программ эквивалентна запиранию входной двери, но, согласно объявлению агентства DARPA Safedocs Broad Agency, 80% из проблем в базе данных MITRE Common Vulnerabilities and Exposures связаны сбои проверки входных данных.Мы даже не запираем как следует входную дверь! Как будет выглядеть высоконадежная проверка ввода? По крайней мере, это требует нескольких шагов:

(1) указание языка ввода на формальном языке описания, (2) проверка спецификации путем систематического тестирования, (3) создание высоконадежного синтаксического анализатора, а затем (4) обеспечение корректной обработки клиентским кодом всех терминов на языке ввода.

Конечно, это видение вводит множество практических проблем, включая выразительность формального языка описания, существование и удобство использования высоконадежной инфраструктуры синтаксического анализа, производительность сгенерированных синтаксических анализаторов и применимость инструментов рассуждения для оценки клиентского кода.В этом выступлении я рассмотрю состояние дел в области высоконадежной валидации входных данных, обсудю препятствия на пути к принятию и размышлю о будущих направлениях исследований.

Биография: Кэтлин Фишер — профессор и заведующая кафедрой компьютерных наук в Университете Тафтса. Ранее она была менеджером программы в DARPA и главным членом технического персонала в AT&T Labs Research. Она получила докторскую степень в области компьютерных наук в Стэнфордском университете. Исследования Кэтлин сосредоточены на продвижении теории и практики языков программирования и на применении идей сообщества языков программирования к проблеме специального управления данными.Кэтлин — член ACM и бывший председатель Специальной группы ACM по языкам программирования (SIGPLAN). Она работала председателем программ PLDI, ICFP и OOPSLA, редактором журнала функционального программирования и ассоциированным редактором TOPLAS. Она была сопредседателем CRA-W с 2008 по 2011 год и часто выступает на мероприятиях CRA-W. Она — бывший председатель ISAT DARPA и член Совета CCC. Она была научным сотрудником Фонда Герца.

[слайды]

Формальные языки, глубокое обучение, топология и алгебраические задачи со словом.Джордж Сибенко и Джошуа М. Акерман (Дартмутский колледж).

Аннотация: В этой статье описываются взаимосвязи между различными современными архитектурами нейронных сетей и формальными языками, например, структурированными иерархией языков Хомского. Особый интерес представляют способности нейронной архитектуры представлять, распознавать и генерировать слова из определенного языка, изучая положительные и отрицательные образцы слов на этом языке. Особый интерес представляют отношения между языками, сетями и топологией, которые мы описываем аналитически и исследуем с помощью нескольких иллюстративных экспериментов.Специально сравнивая аналитические результаты, связывающие формальные языки с топологией с помощью алгебраических задач со словами, с эмпирическими результатами, основанными на нейронных сетях и постоянных вычислениях гомологии, мы видим доказательства того, что определенные наблюдаемые топологические свойства соответствуют аналитически предсказанным свойствам. Такие результаты обнадеживают для понимания роли, которую современное машинное обучение может играть в проблемах формальной языковой обработки.

Цибенко Био: Джордж Сибенко — профессор инженерных наук Дороти и Уолтера Грэмм в Дартмуте.Профессор Цибенко внес ключевой вклад в исследования в области обработки сигналов, нейронных вычислений, параллельной обработки и вычислительного поведенческого анализа. Он был главным редактором-основателем IEEE / AIP Computing in Science and Engineering, IEEE Security & Privacy и IEEE Transactions on Computational Social Systems. В прошлом он работал в Научном совете обороны и Научно-консультативном совете ВВС, а также является советником Армейского кибер-института в Вест-Пойнте. Профессор Цибенко является членом IEEE и SIAM.Он получил степени бакалавра математики (Университет Торонто) и доктора философии (Принстон). Цибенко был соучредителем компании Flowtraq Inc, которая была приобретена компанией Riverbed Technology в 2017 году.

Акерман Биография: Джошуа Акерман — аспирант Института безопасности, технологий и общества Дартмутского колледжа. Его исследования в основном сосредоточены на пересечении машинного обучения и кибербезопасности, с особым вниманием к тому, как сделать системы машинного обучения более надежными и надежными.Он получил степень бакалавра математики и информатику в Университете Карнеги-Меллона.

[Бумага] [слайды]

Работа в процессе: единая алгебраическая структура программного анализа. Мартин Ринард (Массачусетский технологический институт), Хенни Сипма (Лаборатория Арно), Томас Бурже (Массачусетский технологический институт).

Abstract: Программный анализ традиционно формулировался как точечный решения конкретных задач программного анализа. Мы представляем всеобъемлющая унифицированная структура, которая помещает анализ программ в структура алгебраической решетки, основанная на программе, отслеживающей, что каждый анализ идентифицирует.В этом контексте анализ каждой программы характеризуется набором программных трассировок, которые он идентифицирует, с программный анализ, упорядоченный обратным включением подмножеств по наборам выявленные программные следы. При таком заказе сборник программы анализ состоит из решетки с наименьшей верхней границей и наибольшей нижней оценкой. граница.

[Бумага] [слайды]

«Дословно: проверенный генератор лексического анализа». Дерек Эгольф, Сэм Лассер и Кэтлин Фишер (Университет Тафтса).

Лексеры и парсеры часто используются в качестве внешних интерфейсов для соединения входных данных из внешнего мира с внутренними компонентами более крупной программной системы.Эти внешние интерфейсы — естественные цели для злоумышленников, которые хотят скомпрометировать более крупную систему. Официально проверенный инструмент, который выполняет механизированный лексический анализ, сделает атаки на эти интерфейсы менее эффективными.

В этой статье мы представляем Verbatim, исполняемый лексер, реализованный и проверенный с помощью Coq Proof Assistant. Мы доказываем, что Verbatim корректен по отношению к стандартной спецификации лексера. Мы также анализируем его теоретическую сложность и приводим результаты эмпирической оценки эффективности.Все доказательства корректности, представленные в статье, были механизированы в Coq.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Теория формального языка для практической безопасности»; Андреас Якоби, Яннис Лойтер и Стефан Люкс (Баухаус-университет Веймара).

Когда двоичные данные отправляются от одной стороны к другой, кодирование данных может быть описано как язык «сериализации данных» (DSL). Многие DSL используют шаблон «длина-префикс» для строк, контейнеров и других элементов данных переменной длины.Он состоит из кодирования длины элемента, за которым следует кодирование самого элемента — без закрывающих скобок или символов «конец». Получатель должен определить последний байт из длины, прочитанной ранее. Языки с префиксом длины не являются контекстно-зависимыми. Таким образом, множество инструментов и методов для определения, анализа и синтаксического анализа контекстно-свободных языков оказывается бесполезным для языков с префиксом длины. Это, кажется, объясняет, почему неправильные спецификации языков с префиксом длины и ошибочные рукописные синтаксические анализаторы так часто являются основной причиной проблем с безопасностью и эксплойтов, например, e.g., в случае известной ошибки Heartbleed. У кого-то может возникнуть соблазн рассматривать использование языков с префиксом длины как угрозу безопасности.

Но это соображение было бы неверным. Мы представляем преобразование слов из языков «без контекста» (надмножество языков без контекста и языков с префиксом длины) в слова из правильных языков без контекста. Преобразование фактически позволяет использовать инструменты из контекстно-свободных языков для работы с языками с префиксом длины.

Наше преобразование выполняется на машине Тьюринга с логарифмическим пространством.Это подразумевает теоретический результат того, что языки без контекста calc находятся в классе сложности logCFL. Точно так же в logDCFL есть детерминированные бесконтекстные языки calc. Чтобы работать в линейном времени, необходимо расширить машину Тьюринга стеком для хранения дополнительных данных.

[Бумага] [Обсуждение видео]

«Формальный синтез компонентов фильтра для использования в архитектурных преобразованиях, повышающих безопасность»; Дэвид Хардин и Конрад Слинд (Collins Aerospace).

Разработчики, критичные к безопасности и защищенности, давно признали важность применения высокой степени проверки к системе (или подсистемы) границы ввода / вывода.Однако отсутствие внимательности в развитии таких компонентов фильтра может привести к увеличению, а не к уменьшение поверхности атаки. На DARPA Cyber-Assured Программа системной инженерии (CASE), мы сосредоточили наши исследования усилия по выявлению кибер-уязвимостей на раннем этапе системы разработка, в частности, на этапе разработки архитектуры, и затем автоматически синтезирует компоненты, уменьшающие против выявленных уязвимостей из высокоуровневых спецификаций. Этот подход полностью совместим с целями LangSec. сообщество.Достижения в формальных методах позволили нам производить аппаратные / программные реализации, которые одновременно и производительны, и гарантированно правильно. С помощью этих инструментов мы можем синтезировать высоконадежные « строительные блоки », которые можно составлять автоматически с высокой степенью уверенности для создания надежных систем, используя метод, который мы называем архитектурными преобразованиями, повышающими безопасность. Наш подход, ориентированный на синтез обеспечивает более высокую точку вставки для формальных методов, чем возможно с помощью аналитических методов постфактум, поскольку формальные методы инструменты напрямую способствуют внедрению системы, не требуя, чтобы разработчики становились экспертами по формальным методам.Наш методы охватывают разработку систем, оборудования и программного обеспечения, а также совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения / совместное обеспечение. Мы иллюстрируем наши метод и инструменты с примером, который реализует повышение безопасности преобразования системной архитектуры, выраженные с помощью Архитектуры Язык анализа и дизайна (AADL). Мы покажем, как проверка ввода компоненты фильтра могут быть синтезированы из высокоуровневых стандартные или контекстно-свободные языковые спецификации, и проверено на соответствие арифметическим ограничениям, извлеченным из AADL модель.Наконец, мы гарантируем, что цель логики фильтра точно отражается в двоичном коде приложения за счет использования проверенный компилятор CakeML, в случае программного обеспечения, или Ограниченная алгоритмическая цепочка инструментов C с формальным интерфейсом на основе ACL2. проверка, в случае совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения.

[Бумага] [Слайды] [Обсуждение видео]

«Доступные формальные методы разработки проверенных парсеров»; Летиция Ли (BAE Systems), Грег Экман (BAE Systems), Элиас Гарсия (Особые обстоятельства) и Сэм Атман (Особые обстоятельства).

Недостатки безопасности в средствах чтения Portable Document Format (PDF) могут позволить файлам PDF скрывать вредоносные программы, извлекать информацию и выполнять вредоносный код. Чтобы программа чтения PDF могла идентифицировать эти дефектные PDF-файлы, необходимо выполнить синтаксический анализ, а затем проанализировать семантические свойства или структуру результата синтаксического анализа. В этой статье показано, как доступные для разработчиков формальные методы поддерживают теоретико-языковой подход безопасности к синтаксическому анализу и проверке PDF. Мы разрабатываем синтаксический анализатор и валидатор PDF на ACL2, языке доказательства теорем, который позволяет нам генерировать доказательства желаемых свойств функций, таких как правильность.Структура синтаксического анализатора и семантические правила определяются грамматикой PDF и подпадают под определенные шаблоны, и поэтому могут быть автоматически составлены из набора проверенных базовых функций. Вместо того, чтобы требовать от разработчика знания формальных методов и написания кода ACL2 вручную, мы используем Tower, наш модульный метаязык, для генерации проверенных функций и доказательств ACL2, а также эквивалентный код C для анализа семантических свойств, который затем можно интегрировать в наши проверенный синтаксический анализатор или существующий синтаксический анализатор для поддержки проверки PDF.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Дифференциальный анализ декодеров команд x86-64»; Уильям Вудрафф («След битов»), Ники Кэрролл (Университет Джорджа Мейсона) и Себастьян Петерс (Технологический университет Эйндховена).

Дифференциальный фаззинг заменяет традиционные оракулы фаззеров, такие как сбои, зависания, ненадежные обращения к памяти, на оракул различия, где реализация спецификации считается потенциально ошибочной, если ее поведение отличается от другой реализации на том же входе.Дифференциальный фаззинг был успешно применен к криптографии и синтаксическим анализаторам сложных форматов приложений, таким как PDF и ELF.

В этой статье описывается применение дифференциального фаззинга к декодерам инструкций x86-64 для обнаружения ошибок. Он представляет MISHEGOS, новый дифференциальный фаззер, который обнаруживает расхождения в декодировании между декодерами команд. Мы описываем архитектуру MISHEGOS и подход к обнаружению ошибок, а также последствия для безопасности ошибок и расхождений декодирования.Мы также описываем новую стратегию фаззинга для декодеров инструкций на архитектурах переменной длины, основанную на чрезмерно приближенной модели машинных инструкций.

MISHEGOS производит сотни миллионов тестов декодера в час на скромном оборудовании. Мы использовали MISHEGOS для обнаружения сотен ошибок в популярных декодерах инструкций x86-64, не полагаясь на аппаратный декодер для получения достоверной информации. MISHEGOS включает расширяемую структуру для анализа результатов кампании фаззинга, позволяющую пользователям обнаруживать ошибки в одном декодере или различные несоответствия между несколькими декодерами.Мы предоставляем доступ к исходному коду MISHEGOS по разрешительной лицензии.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Богемия: валидатор для синтаксических структур»; Аниш Паранджпе и Ганг Тан (Государственный университет Пенсильвании).

Синтаксический анализ повсеместен в программных проектах, начиная от небольших утилиты командной строки, высокозащищенные сетевые клиенты, большие компиляторы. Предоставляются программисты с множеством библиотек синтаксического анализа на выбор. Однако, ошибки реализации в библиотеках синтаксического анализа позволяют генерировать некорректные парсеры, которые, в свою очередь, могут привести к сбою злонамеренного ввода системы или запускать эксплойты безопасности.В этой статье мы описываем облегченную структуру валидации под названием Bohemia. которую разработчик библиотеки синтаксического анализа может использовать в качестве инструмента в наборе инструментов для интеграционного тестирования. Фреймворк использует концепцию эквивалентности. Modulo Inputs (EMI) для генерации измененных входных грамматик для стресс-тест библиотеки синтаксического анализа. Мы также описываем результат оценка Богемии с помощью набора библиотек синтаксического анализа, которые используют различные алгоритмы синтаксического анализа. В ходе оценки мы обнаружили ряд ошибок в этих библиотеках.О некоторых из них было сообщено и исправлено разработчиками.

[бумага] [Обсуждение видео]

«RL-GRIT: Обучение с подкреплением для грамматического вывода»; Уолт Вудс (Galois Inc.).

Когда эксперт по формату работает над пониманием использования формата данных, примеры формата данных часто более репрезентативны, чем спецификация формата. Например, два разных приложения могут использовать очень разные представления JSON или два PDF-файла приложения могут использовать очень разные области PDF спецификация для реализации того же визуализированного контента.Сложность возникающие из этих различных источников, могут привести к большим, трудные для понимания поверхности атаки, представляющие угрозу безопасности при рассмотрении как эксфильтрации, так и информационной шизофрении. Грамматика вывод может помочь в описании практического языкового генератора за примерами формата данных. Однако большинство грамматических выводов исследования сосредоточены на естественном языке, а не на форматах данных, и не поддерживают важные функции, такие как рекурсия типов. Предлагаем роман набор механизмов для вывода грамматики, RL-GRIT, и применять их к понимание фактических форматов данных.После проверки существующей грамматики решениями логического вывода было определено, что новый, более гибкий эшафот можно найти в обучении с подкреплением (RL). В рамках этого работы, мы выкладываем множество алгоритмических изменений, необходимых для адаптации RL от его традиционной среды последовательного времени к высокоэффективной взаимозависимая среда парсинга. Результат — алгоритм который может наглядно изучить рекурсивные управляющие структуры в простых форматы данных, и может извлекать значимую структуру из фрагментов формат PDF.В то время как предыдущая работа в области вывода грамматики была сосредоточена на либо обычные языки, либо анализ аудитории, мы показываем, что RL может использоваться, чтобы превзойти выразительность обоих классов, и предлагает четкий путь к изучению контекстно-зависимых языков. Предлагаемый алгоритм может служить строительным блоком для понимания экосистемы де-факто форматов данных.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Поиск несовместимых документов с использованием сообщений об ошибках от нескольких синтаксических анализаторов»; Майкл Робинсон (Американский университет).

Принятие файла одним парсером не является надежным индикация того, соответствует ли файл заявленному формату. Ошибки как в парсере, так и в спецификации формата означает, что совместимый файл может не разобрать, или что несовместимый файл может быть прочитанным без каких-либо видимых проблем. Последняя ситуация представляет собой значительный риск безопасности, и его следует избегать. Эта статья предлагает лучший способ оценки соответствия спецификации формата заключается в проверке набора сообщений об ошибках, созданных набором синтаксических анализаторов. а не один синтаксический анализатор.Если и образец совместимых файлов, и доступны образцы несовместимых файлов, затем мы покажем, как Статистический тест, основанный на соотношении псевдоправдоподобия, может быть очень эффективен при определении соответствия файла. Наш метод — формат агностик и не полагается напрямую на формальную спецификацию Формат. Хотя эта статья посвящена случаю PDF-файла формат (ISO 32000-2), мы не пытаемся использовать какие-либо конкретные детали формата. Кроме того, мы показываем, как анализ главных компонентов может быть полезно разработчику спецификации формата для оценки качество и структура этих образцов файлов и парсеров.Пока эти тесты абсолютно рудиментарны, кажется, что их использование для измерить изменчивость формата файла и выявить несовместимые файлы. одновременно новаторский и удивительно эффективный.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Механизированная безопасность для постепенного потока информации»; Тианю Чен и Джереми Сик (Университет Индианы).

Мы моделируем язык безопасного типа с постепенным потоком информации. этикеток в помощнике по тестированию, продемонстрируйте его потенциальное применение для анализ и защита конфиденциальных данных, вводимых пользователем, представление семантики как интерпретатор определений и доказывает безопасность типов.Мы сравниваем языковые особенности и свойства различных существующих постепенных языки с безопасным типом, проливающие свет на будущие проекты.

[Бумага] [Обсуждение видео]

«Делаем PDF понятным с помощью машиночитаемого определения»; Питер Вятт (PDF Association Inc.).

Эта статья представляет Арлингтонскую PDF-модель как первый открытый доступ, исчерпывающее машинно-читаемое определение всех официально определенные объекты PDF и отношения целостности данных.Этот представляет собой основную часть последней 1000-страничной спецификации ISO PDF 2.0. и является определением всей объектной модели PDF-документа, установление современной «основной истины» для всех будущих PDF исследовательские усилия и исполнители. Выражается как набор текстовых Файлы TSV с 12 полями данных, в настоящее время модель PDF Арлингтона определяет 514 различных объектов PDF с 3551 ключами и элементами массива и использует 40 настраиваемых предикатов для кодирования более 5000 правил. В Модель PDF Арлингтона была успешно проверена на альтернативной моделей, а также значительный корпус существующих файлов данных и был широко распространен в исследовательском сообществе SafeDocs, а также Техническая рабочая группа PDF ассоциации PDF.Это уже выявили различные существующие искажения данных и инициировали множественные изменения в спецификации PDF 2.0 для отражения фактического спецификации, устраните двусмысленность и исправьте ошибки.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Создание файловой обсерватории для разработки безопасных парсеров»; Тим Эллисон, Уэйн Берк, Крис Мэттманн, Анастасия Менсикова, Филип Саутэм и Райан Стоунбрейкер (Лаборатория реактивного движения НАСА).

Известно, что анализ ненадежных данных является сложной задачей.Неспособность справиться правильно созданные злонамеренно данные могут (и приводят) к широкому диапазону уязвимостей. Языковая теоретическая безопасность (LangSec) философия стремится избавить разработчиков от необходимости применять специальные решения, вместо этого предлагая формально правильный и проверяемый ввод управление на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Один из ключевых компоненты в разработке безопасных парсеров — это корпус с широким охватом что позволяет разработчикам понять проблемное пространство для данного форматировать и потенциально использовать в качестве семян для фаззинга и других автоматизированное тестирование.В этой статье мы предлагаем обновленную информацию о разработка файловой обсерватории для сбора и проведения анализа на разнообразная коллекция файлов в любом масштабе. В частности, мы сообщаем о добавление корпуса баг-трекера и новых аналитических методов на нашем существующий корпус.

[бумага] [слайды] [Обсуждение видео]

«Пегматит: анализ ПЭГ с полями длины в программном и аппаратном обеспечении»; Зефир Лукас, Джоанна Лю, Прашант Анантараман и Шон Смит (Дартмутский колледж).

Поскольку парсеры — это линия защиты между двоичными файлами и ненадежными данных, они являются одними из наиболее распространенных источников уязвимостей в программного обеспечения.Теоретико-языковая безопасность обеспечивает подход к реализовать усиленные парсеры. Мы указываем двоичный формат как формальный грамматика и реализовать распознаватель для этой формальной грамматики. Однако, в большинстве двоичных форматов используются такие конструкции, как поле длины, повторение поле и инструкция смещения. Большинство грамматических форматов не поддерживают эти особенности.

На основе PEG и обычных языков calc мы предлагаем Calc-Parsing Грамматики выражений (Calc-PEGs), формализация синтаксического анализа выражения грамматики, поддерживающие поле длины.2) время и параллельный алгоритм для разбора Расчет-ПЭГ за время O (n). Мы также представляем пегматит, инструмент для генерировать эти парсеры на C с возможностью генерации кода VHDL.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Открытие новых вычислений через границы абстракции»; Марк Бодди, Джим Карчиофини, Тодд Карпентер, Алекс Марер, Райан Перутка и Кайл Нельсон (Adventium Labs).

В этом отчете «Работа в процессе» мы описываем текущие исследования нашего проекта DECIMAL, направленные на решение проблемы моделирования вычислительных механизмов с достаточной точностью, чтобы рассуждать о семантике выполнения программ через границы абстракции.Разработанный нами формализм, основанный на автоматах, специально разработан для поддержки рассуждений о синхронизированном поведении по композициям многокомпонентных автоматов, моделирующих различные части исследуемой системы. Мы показываем, как мы используем композицию для моделирования широкого спектра конструкций, включая синхронизацию через границы абстракции, взаимодействие асинхронных процессов и определение программ, которые могут быть обобщены для разных архитектур и локализованных вариаций в спецификации программы.

[бумага] [Обсуждение видео]

«Проверенный генератор парсеров для приложений микроконтроллера»; Самид Али и Шон Смит (Дартмутский колледж).

В этой статье представлен инструментарий для создания синтаксического анализатора, который генерирует проверенные синтаксические анализаторы на основе описания синтаксического анализатора, предоставленного пользователем. Это описание синтаксического анализатора описано с использованием нового языка описания синтаксического анализатора (PDL). Синтаксические анализаторы, созданные этим языком описания синтаксического анализатора, не только проверяются (для обеспечения завершения синтаксического анализа и предотвращения повреждения памяти), но также строго ограничены в выразительности, поскольку PDL поддерживается формальной языковой моделью (конечный автомат).Ограниченная выразительность гарантирует, что сгенерированные синтаксические анализаторы будут иметь математические ограничения на их сложность, что позволит нам рассуждать о таких свойствах, как разрешимость и эквивалентность.Хотя эта работа не является основной, в будущем мы стремимся расширить эту работу с помощью модуля, который позволяет нам тестировать синтаксический анализатор. эквивалентность одного или нескольких сгенерированных синтаксических анализаторов. Произвольный кодированный вручную синтаксический анализатор, написанный на C, не позволяет нам с такой гибкостью рассуждать о таких свойствах. Эти синтаксические анализаторы являются нулевыми, предназначены для работы с крупномасштабными конечными машинами, а также достаточно компактны, чтобы их можно было развернуть на микроконтроллерах с ограниченными вычислительными ресурсами.Кроме того, PDL разработан так, чтобы быть кратким и достаточно описательным, чтобы описывать часто встречающиеся грамматические конструкции, обнаруживаемые в пакетах сетевых протоколов. Мы оценили парсеры, созданные для пакетов Bluetooth LowEnergy (BLE) LL (канального уровня), развернув их на микропрограммное обеспечение устройства Ubertooth One и атака на них вручную созданными искаженными пакетами BLE LL. Наши первоначальные результаты показывают, что усиленные синтаксические анализаторы эффективны против искаженных пакетов. Наша цель — протестировать его с помощью широкого спектра известных эксплойтов BLE LL, а также провести фазировку, чтобы тщательно оценить безопасность этих синтаксических анализаторов.Кроме того, в будущем мы также стремимся исследовать влияние этих парсеров на пропускную способность сети и производительность микроконтроллеров BLE

[бумага] [слайды] [Обсуждение видео]

«Оптимизация размещения медиации данных с помощью анализа Парето»; Дж. Питер Брэди и Шон Смит (Дартмутский колледж).

Мы демонстрируем новый способ использования передачи данных и оптимизации Парето для добавления теоретико-языковой безопасности программным приложениям путем оценки структур данных приложения и их взаимодействия с другими данными в процессе работы приложения.Мы создаем общую модель и автоматизированные программы, которые предоставляют разработчику простой способ выбрать точку баланса между защитой и производительностью.

[бумага] [Обсуждение видео]

«На пути к платформе для сравнения генераторов двоичного синтаксического анализатора»; Оливье Левиллен, Себастьен Науд и Айна Токи Расоаманана (Télécom SudParis, Парижский политехнический институт).

Двоичные анализаторы повсеместно используются в программном обеспечении, которое мы используем каждый день, будь то интерпретация форматов файлов или сообщений сетевого протокола.Однако парсеры, как правило, хрупкие и часто вызывают ошибки и уязвимости в системе безопасности. За прошедшие годы было разработано несколько проектов, чтобы попытаться решить эту проблему с использованием различных форм, таких как комбинаторы синтаксического анализатора или предметно-ориентированные языки. Чтобы лучше понять эту богатую экосистему, мы создали платформу для тестирования и сравнения таких инструментов с различными спецификациями. С помощью нашей так называемой «платформы LangSec» мы обнаружили ошибки в различных реализациях и получили представление об этих инструментах.

[бумага] [Обсуждение видео]

cyBERT. Нейронная сеть, это технология; Чтобы… | Бартли Ричардсон | RAPIDS AI

Авторы: Рэйчел Аллен, Бартли Ричардсон

С незапамятных времен люди боролись и преодолевали свои проблемы с бревнами. Инструменты для валки деревьев, которые сначала построили простые навесные конструкции, были неэффективны для растущего населения, и цивилизации изобрели новые способы заготовки бревен, их фрезерования и возведения более крупных и сложных зданий, опережающих традиционные бревенчатые домики.Люди открыли новые способы использования поленьев в качестве топлива, сочетая их с искрой для поддержания огня, который давал тепло и энергию. Неудивительно, что с появлением компьютеров и сетевых коммуникаций стал важен другой тип журналов, которым, к сожалению, стало труднее управлять, чем когда-либо прежде.

Журналы кибербезопасности создаются во всей организации и охватывают конечные точки (например, компьютеры, ноутбуки, серверы), сетевые коммуникации и устройства периметра (например, узлы VPN, межсетевые экраны).Используя консервативную оценку для компании, насчитывающей 1000 устройств сотрудников, небольшая организация может рассчитывать генерировать более 100 ГБ в день трафика журналов с пиковым значением EPS (событий в секунду) более 22 000¹. Некоторые из этих журналов создаются пользователями и активностью в сети, а другие журналы создаются сетевыми устройствами и устройствами безопасности, развернутыми по всей среде.

Началось достаточно просто. Журналы нужно было вести для важных событий. Банковские операции необходимо регистрировать для целей проверки и аудита.По мере того, как системы связи становились более сложными, велись дополнительные журналы, чтобы гарантировать надежность и устойчивость систем. Интернет открыл новую эру общения, коммерции и обмена информацией. Передавалась ценная информация, и нам стали нужны журналы для проверки подлинности и разрешенности связи. Поскольку стоимость хранилища упала, специалисты по безопасности призвали свои организации собирать больше журналов, чтобы собирать больше данных. И им это удалось.

Сегодня организации собирают, хранят и (пытаются) анализировать больше данных, чем когда-либо прежде.Журналы разнородны по источнику, формату и времени. Чтобы проанализировать данные, их сначала нужно проанализировать. Поля для действий должны быть извлечены из необработанных журналов. Сегодня для анализа журналов используются сложные эвристические методы и регулярные выражения. Эти эвристики негибкие и подвержены ошибкам, если журнал вообще отклоняется от своего конкретного формата. Рассмотрим следующие ситуации.

• Что происходит, когда появляется новый датчик / приложение и вместе с ним вводится новый формат журнала? Даже если текущие парсеры журналов могут обрабатывать данные, аналогичные этому новому формату журнала, новый парсер должен быть написан (регулярное выражение, для этого оно довольно жесткое).
• Что происходит с поврежденными журналами? Сбой всего конвейера или мы потеряем весь журнал? Компания SIEM или независимый поставщик программного обеспечения могут писать синтаксические анализаторы для своих собственных журналов, но ваш внутренний персонал должен писать синтаксические анализаторы для внутренних приложений, которые не придерживаются чрезвычайно распространенного формата.
• Что, если группа операций по обеспечению безопасности (secops) захочет принять эти журналы и оценить, какая информация из них является действенной и необходимой? Сегодня это может потребовать нескольких итераций, требующих от уже неукомплектованной команды secops для оценки качества проанализированного журнала.

Проще говоря, должен быть лучший способ синтаксического анализа журналов, более гибкий и устойчивый. Давайте посмотрим, что есть в наличии. В большинстве организаций ведется большая история журналов, и хранить необработанные журналы и проанализированные версии этих журналов несложно. Доступ к множеству примеров данных кажется чем-то подходящим для глубокого обучения, в частности, для глубокой нейронной сети (DNN). Но есть из чего выбирать, так с чего же начать?

Существует множество способов обработки журналов и данных о кибербезопасности.В этом случае мы сосредотачиваемся на анализе журналов, которые обычно создаются людьми для записи данных, которые фиксируют обмен данными между машинами. Стоит изучить такой метод, как обработка естественного языка (NLP). НЛП традиционно используется для таких приложений, как перевод текста, интерактивные чат-боты и виртуальные помощники. Первым шагом современных техник НЛП является преобразование текста или речи в математическое представление. Эти представления могут быть такими же простыми, как поиск, который преобразует символы в числа, или они могут быть намного более сложными, например, с использованием выходных данных из ранее обученной нейронной сети (например,г. Word2vec, GloVe, BERT, GPT-2). Эти нейросетевые представления изучают отношения между словами неконтролируемым методом на основе их совпадений с другими словами в очень большом обучающем корпусе, как и во всей английской википедии. Затем модели машинного обучения разрабатываются с использованием этих представлений для достижения желаемого результата, такого как кластеризация или классификация. Предыдущая работа² показывает, что рассмотрение данных о кибербезопасности как естественного языка может быть успешным.

Учитывая их функциональность, нет недостатка в предварительно обученных представлениях слов, созданных для НЛП.Старые нейросетевые представления слов, такие как Word2vec, не зависят от контекста. Они создают встраивание одного слова для каждого слова в словаре и не могут различать слова с несколькими значениями (например, файл на диске по сравнению с одной строкой файла ). Более поздние модели (например, ULMFit и ELMo) имеют несколько представлений слов в зависимости от контекста. Они достигают этого, используя слово плюс предыдущие слова в предложении для создания репрезентаций.

BERT (двунаправленные представления кодировщика от трансформаторов) также создает контекстные представления, но учитывает окружающий контекст в обоих направлениях — как до, так и после слова.Кодирование этой контекстной информации важно для понимания кибер-журналов из-за их упорядоченного характера. Например, в нескольких типах журналов адрес источника встречается перед адресом назначения. Дополнительная проблема применения модели естественного языка к кибер-журналам заключается в том, что многие «слова» в кибер-журналах не являются английскими словами; они включают такие вещи, как пути к файлам, шестнадцатеричные значения и IP-адреса. Другие языковые модели возвращают запись «вне словаря», когда сталкиваются с неизвестным словом, но BERT разбивает слова в наших киберлогах на словарные элементы WordPieces.Например, ProcessID превращается в два словаря WordPieces — Process и ## ID . Кроме того, BERT является привлекательной моделью для нашего варианта использования, потому что он был открыт в Google в конце 2018 года, а библиотека преобразователя HuggingFace содержит простую в использовании предварительно обученную модель, реализованную в PyTorch. Библиотека преобразователя может легко добавлять слои тонкой настройки к слоям представления для нашей конкретной задачи классификации нисходящего потока — распознавания именованных сущностей (NER).Последним преимуществом выбора модели BERT для синтаксического анализа киберлогов является то, что мы можем воспользоваться преимуществами эпического портмона — cyBERT.

cyBERT — это продолжающийся эксперимент по обучению и оптимизации трансформаторных сетей для задачи гибкого и надежного анализа журналов разнородных данных о кибербезопасности. Это часть CLX (читайте наш обзорный блог о CLX), набора специализированных кибер-приложений, созданных с использованием RAPIDS. Поскольку BERT был разработан для естественного человеческого языка и более традиционных задач НЛП, таких как ответы на вопросы, мы преодолели несколько проблем в нашей реализации.В отличие от гибкой организации предложений человеческого языка, жесткий порядок некоторых киберлогий может заставить нашу модель изучать абсолютные положения полей, а не их относительные положения. Другая проблема заключается в том, что многие из наших журналов превышают максимальное количество в 512 токенов, также называемых WordPieces, которые могут быть введены как одна последовательность в BERT. Кроме того, более длинные последовательности непропорционально дороги, потому что время механизма внимания сети квадратично длине последовательности.Чтобы добиться большей надежности и гибкости, мы настроили нашу модель на кусках бревен разной длины и начального положения. Перед выводом мы разбиваем журналы на перекрывающиеся части, чтобы учесть входной размер модели; помеченные журналы повторно объединяются при постобработке. До сих пор мы экспериментировали с входными последовательностями разной длины, размерами обучающих данных, количеством типов журналов и количеством эпох обучения.

Например, вывод для модели BERT 512 составляет 20,3 мс. Однако это еще не все.Чтобы проанализировать журнал с размером последовательности WordPiece, равным 256, в модель необходимо загрузить более 2 частей. Это необходимо для учета перекрытия между кусками бревна. Чтобы достичь того же эффекта, что и при анализе журнала с одной последовательностью WordPiece длиной 512 слов, необходимо выполнить 3 последовательности через модель последовательности из 256 WordPiece. На рисунке 1 показаны рабочие характеристики (строки) и тайминги (столбцы) для различных размеров последовательности WordPiece при анализе всего журнала.

 
MyResponseType:
  один из:
  - $ ref: '# / components / schemas / Cat'
  - $ ref: '# / components / schemas / Dog'
  - $ ref: '# / components / schemas / Lizard'
  

 
MyResponseType:
  один из:
  - $ ref: '# / components / schemas / Cat'
  - $ ref: '# / components / schemas / Dog'
  - $ ref: '# / components / schemas / Lizard'
  дискриминатор:
    propertyName: petType
  

 
{
  "id": 12345,
  "petType": "Кошка"
}
  

 
MyResponseType:
  один из:
  - $ ref: '# / components / schemas / Cat'
  - $ ref: '# / components / schemas / Dog'
  - $ ref: '# / components / schemas / Lizard'
  - $ ref: 'https: // gigantic-server.com / schemas / Monster / schema.json '
  дискриминатор:
    propertyName: petType
    отображение:
      собака: '# / компоненты / схемы / Собака'
      монстр: 'https://gigantic-server.com/schemas/Monster/schema.json'
  

Здесь значение дискриминатора для dog будет отображаться в схему # / components / schemas / Dog , а не на значение по умолчанию (неявное) Dog . Если значение дискриминатора не соответствует неявному или явному отображению, никакая схема не может быть определена, и проверка ДОЛЖНА завершиться неудачей.Ключи сопоставления ДОЛЖНЫ быть строковыми значениями, но инструментальные средства МОГУТ преобразовывать значения ответа в строки для сравнения.

При использовании в сочетании с конструкцией anyOf использование дискриминатора позволяет избежать неоднозначности, когда несколько схем могут удовлетворять одной полезной нагрузке.

В обоих случаях использования oneOf и anyOf все возможные схемы ДОЛЖНЫ быть перечислены явно. Чтобы избежать избыточности, дискриминатор МОЖЕТ быть добавлен к определению родительской схемы, и все схемы, составляющие родительскую схему в конструкции allOf , могут использоваться в качестве альтернативной схемы.

Например:

 
составные части:
  схемы:
    Домашний питомец:
      тип: объект
      обязательный:
      - petType
      характеристики:
        petType:
          тип: строка
      дискриминатор:
        propertyName: petType
        отображение:
          собака Собака
    Кот:
      все:
      - $ ref: '# / components / schemas / Pet'
      - тип: объект
        
        характеристики:
          название:
            тип: строка
    Собака:
      все:
      - $ ref: '# / components / schemas / Pet'
      - тип: объект
        
        характеристики:
          лаять:
            тип: строка
    Ящерица:
      все:
      - $ ref: '# / components / schemas / Pet'
      - тип: объект
        
        характеристики:
          lovesRocks:
            тип: логический
  

полезная нагрузка вроде этого:

 
{
  "petType": "Кошка",
  "имя": "туманный"
}
  

укажет, что будет использоваться схема Cat .Аналогично эта схема:

 
{
  "petType": "собака",
  «кора»: «мягкий»
}
  

будет отображаться на Dog из-за определения в элементе mappings .

Выбор безопасных паролей — Schneier on Security

Выбор надежных паролей

Какими бы небезопасными ни были пароли, они никуда не денутся. С каждым годом у вас появляется все больше и больше паролей, и с каждым годом их становится все легче и легче взломать.Вам нужна стратегия.

Лучший способ объяснить, как выбрать хороший пароль, — это объяснить, как он взломан. Общая модель атаки известна как атака с подбора паролей в автономном режиме. В этом сценарии злоумышленник получает файл зашифрованных паролей откуда-то, где люди хотят пройти аутентификацию. Его цель — превратить этот зашифрованный файл в незашифрованные пароли, которые он сможет использовать для аутентификации. Он делает это, угадывая пароли, а затем проверяя, верны ли они. Он может делать предположения с той же скоростью, с какой их компьютер обрабатывает их — и он может распараллеливать атаку — и получать немедленное подтверждение, если угадает правильно.Да, есть способы предотвратить эту атаку, и поэтому у нас все еще могут быть четырехзначные PIN-коды на картах банкоматов, но это правильная модель для взлома паролей.

Существуют коммерческие программы для взлома паролей, которые продаются в основном полицейским управлениям. Есть и хакерские инструменты, которые делают то же самое. И они действительно хороших.

Эффективность взлома паролей зависит от двух в значительной степени независимых вещей: мощности и эффективности.

Power — это просто вычислительная мощность.Поскольку компьютеры становятся быстрее, они могут проверять больше паролей в секунду; одна программа рекламирует восемь миллионов в секунду. Эти взломщики могут работать несколько дней на многих машинах одновременно. По громкому полицейскому делу они могут бежать месяцами.

Эффективность — это умение угадывать пароли. Нет смысла перебирать каждую восьмибуквенную комбинацию от «аааааааа» до «ззззззз» по порядку. Это 200 миллиардов возможных паролей, большинство из которых очень маловероятны.Взломщики паролей сначала пробуют самые распространенные пароли.

Типичный пароль состоит из корня и придатка. Корень — не обязательно словарное слово, но обычно это что-то произносимое. Придаток — это суффикс (в 90% случаев) или префикс (в 10% случаев). Одна программа для взлома, которую я видел, начиналась со словаря, содержащего около 1000 общих паролей, таких как «letmein», «temp», «123456» и так далее. Затем он проверил каждый из них с примерно 100 общими суффиксными придатками: «1», «4u», «69», «abc», «!» И так далее.Он восстановил около четверти всех паролей только с этими 100 000 комбинаций.

Взломщики используют разные словари: английские слова, имена, иностранные слова, фонетические шаблоны и так далее для корней; две цифры, даты, одиночные символы и так далее для придатков. Они запускают словари с разными заглавными буквами и обычными заменами: «$» вместо «s», «@» вместо «a», «1» для «l» и так далее. Эта стратегия угадывания быстро взламывает около двух третей всех паролей.

Современные взломщики паролей комбинируют разные слова из своих словарей:

Что было замечательно во всех трех сеансах взлома, так это выявленные типы равнин.Они включали такие коды доступа, как «k1araj0hns0n», «Sh2a-labe0uf», «Apr! L221973», «Qbesancon321», «DG091101%», «@ Yourmom69», «ilovetofunot», «windermere2313,» «tmdmmG17ek» и «Band. . » Также в список включены: «все огни» (да, на многих сайтах разрешены пробелы), «я ненавижу хакеров», «allineedislove», «ilovemySister31», «iloveyousomuch», «Philippians4: 13», «Philippians4: 6-7 »и« qeadzcwrsfxv1331 ». «Goedfishing1125» был еще одним паролем, который Штойб видел на экране своего компьютера. Через несколько секунд после того, как он был взломан, он заметил: «Вы никогда не найдете его с помощью грубой силы.”

Вот почему часто цитируемая схема XKCD для генерации паролей — объединение отдельных слов, таких как «правильный конский аккумулятор» — больше не является хорошим советом. Взломщики паролей умеют это делать.

Злоумышленник будет вводить любую личную информацию о создателе пароля, к которой у него есть доступ, в программы для взлома паролей. Хороший взломщик паролей проверит имена и адреса из адресной книги, значащие даты и любую другую личную информацию, которую он имеет. Почтовые индексы — общие придатки.Если это возможно, угадывающий проиндексирует целевой жесткий диск и создаст словарь, включающий каждую печатаемую строку, включая удаленные файлы. Если вы когда-либо сохраняли электронное письмо со своим паролем, или хранили его где-нибудь в неясном файле, или если ваша программа когда-либо сохраняла его в памяти, этот процесс захватит его. И это ускорит процесс восстановления вашего пароля.

В прошлом году Ars Technica предоставила трем экспертам зашифрованный файл паролей из 16 000 записей и попросила их взломать как можно больше.Победитель получил 90% из них, проигравший 62% — за несколько часов. То же самое мы видели в 2012, 2007 и ранее. Если есть какие-то новые новости, так это то, что подобные вещи становятся проще, чем люди думают.

Почти все, что можно вспомнить, можно взломать.

Есть еще одна схема, которая работает. Еще в 2008 году я описал «схему Шнайера»:

Итак, если вы хотите, чтобы ваш пароль было трудно угадать, вы должны выбрать то, что будет упущено в этом процессе.Мой совет — взять предложение и превратить его в пароль. Что-то вроде «Эта маленькая поросенок ушла на рынок» может превратиться в «tlpWENT2m». Этот девятисимвольный пароль не будет ни в чьем словаре. Конечно, не используйте это, потому что я уже писал об этом. Выберите собственное предложение — что-нибудь личное.

Вот несколько примеров:

• WIw7, mstmsritt… = Когда мне было семь лет, сестра бросила мою плюшевую игрушку в унитаз.
• Вау… doestcst = Вау, этот диван ужасно пахнет.
• Ltime @ go-inag ~ faaa! = Давным-давно в галактике совсем недалеко.
• uTVM, TPw55: utvm, tpwstillsecure = До этого момента эти пароли оставались в безопасности.

Вы уловили идею. Объедините лично запоминающееся предложение с некоторыми личными запоминающимися приемами, чтобы превратить это предложение в пароль для создания длинного пароля. Конечно, сайт должен принимать все эти не буквенно-цифровые символы и произвольно длинный пароль. В противном случае все намного сложнее.

Еще лучше использовать случайные незапоминаемые буквенно-цифровые пароли (с символами, если это разрешено сайтом) и менеджер паролей, например Password Safe, для их создания и хранения. Password Safe включает функцию генерации случайных паролей. Скажите ему, сколько символов вы хотите (по умолчанию я двенадцать), и он даст вам пароли типа y.) V_ | .7) 7Bl, B3h5 _ [%} kgv) и QG6, FN4nFAm_. Программа поддерживает вырезание и вставку, поэтому вы на самом деле не набираете эти символы очень часто. Я рекомендую Password Safe для Windows, потому что я написал первую версию, знаю человека, который в настоящее время отвечает за код, и доверяю его безопасности.Есть порты Password Safe на другие ОС, но я не имел к ним никакого отношения. Есть также другие менеджеры паролей, если вы хотите присмотреться к ним.

Пароли — это больше, чем просто выбор хорошего:

1. Никогда не используйте повторно пароль, который вам небезразличен. Даже если вы выберете надежный пароль, сайт, для которого он предназначен, может утекать из-за собственной некомпетентности. Вы же не хотите, чтобы кто-то, получивший ваш пароль от одного приложения или сайта, мог использовать его для другого.
2. Не утруждайте себя регулярным обновлением пароля. Сайты, требующие обновления паролей за 90 дней или что-то еще, приносят больше вреда, чем пользы. Если вы не подозреваете, что ваш пароль может быть взломан, не меняйте его.
3. Остерегайтесь «секретного вопроса». Вам не нужна система резервного копирования, потому что когда вы забудете пароль, его будет легче взломать, чем ваш пароль. Действительно, использовать менеджер паролей — это разумно. Или записать свои пароли на листе бумаги и закрепить этот лист .
4. Еще один совет: если сайт предлагает двухфакторную аутентификацию, серьезно подумайте об ее использовании. Это почти наверняка улучшение безопасности.

Это эссе ранее появлялось на BoingBoing.

Теги: взлом, эссе, пароли, безопасность, юзабилити

Отправлено 3 марта 2014 г., 7:48 • 229 комментариев

Vector Space Models — обзор

5.1 Введение

Большинство существующих масштабируемых систем визуального поиска построены на основе моделей визуального словаря с инвертированными структурами индексации [16, 24, 27, 30].В таком случае локальные признаки, извлеченные из опорного изображения, квантуются в визуальные слова, ансамбль которых составляет гистограмму набора слов, и изображение инвертируется, индексируется соответственно для каждого ненулевого слова. Этот набор слов обеспечивает достаточную устойчивость к вариациям фотографирования в окклюзиях, точках обзора, освещенности, масштабах и фоне. И проблема поиска изображений трансформируется в проблему поиска документов, где могут быть дополнительно развернуты несколько широко используемых методов, таких как TF-IDF [28], pLSA [117] и LDA [78].

Мотивация . Хотя представление набора слов хорошо справляется с фотографическими отклонениями, один существенный недостаток возникает из-за игнорирования пространственного расположения слов. В определенной степени это может быть компенсировано предопределенными стратегиями пространственного встраивания для группировки соседних слов, например объединением признаков [75] и объединением макс / мин [118]. Или, альтернативно, более трудоемким решением является выполнение пространственной проверки, такой как RANdom SAmple Consensus (RANSAC) и голосование соседей [30].

Тем не менее, различимость пар или группировки слов в каждом изображении составляет не только , но, в свою очередь, сильно зависит от общей статистики пространственной компоновки словосочетаний в коллекции опорных изображений. С этой целью, вместо того, чтобы проектировать пространственное встраивание для отдельных изображений независимо [75, 118], альтернативой , управляемой более данными, является обнаружение таких отличительных пар или группировок визуальных слов из корпуса изображений. В литературе по поиску информации это называется «визуальными образцами» или «визуальными фразами» [69–72] и обычно включает такие методы, как colocation mining [99].

Говоря более формально, визуальный паттерн — это значимая пространственная комбинация визуальных слов, которую можно рассматривать как полу-геометрическую модель зависимости, где геометрия каждой части зависит только от ее соседей. По сравнению с предыдущими работами по пространственному моделированию, управляемому классами, где требуются ограничительные априорные значения и параметры [67, 119], визуальные паттерны были хорошо защищены их внутренним свободным от параметров, т. Е. Все структуры внутри визуальных паттернов были получены с помощью интеллектуального анализа данных с классом или категорийный надзор.Это внутреннее свойство имеет фундаментальное значение для масштабируемости, которая, напротив, является ключевым ограничением для предыдущих работ [67, 119].

Проблема . Две важные проблемы остаются открытыми в существующей парадигме анализа визуальных паттернов:

•

Существующие визуальные паттерны построены на двумерных совпадениях слов в отдельных изображениях. Он страдает от некорректного вырождения 2D-фотографии, чтобы запечатлеть их реальные 3D-макеты. Например, слова с разной глубины или разные объекты переднего / заднего плана могут находиться рядом при определенных 2D-перспективах, но такое пространственное совпадение не является надежным и достаточно разборчивым с неконтролируемыми вариациями точек обзора.На рис. 5.1 показано несколько примеров таких неправильных конфигураций.

Рисунок 5.1. Образцовые иллюстрации неправильных конфигураций 2D соседства визуальных слов, которые вызваны либо связыванием слов с разной глубиной, либо связыванием слов как переднего плана, так и фоновых объектов, соответственно.

•

Учитывая найденные шаблоны, вопрос о том, как разработать компактное, но отличительное представление изображения, в литературе не используется. С этой целью визуальные шаблоны обычно рассматриваются как компенсирующие измерения, добавленные к гистограмме набора слов [69–72], которая просто соответствует стандартному использованию текстовых шаблонов в традиционном поиске документов.Мы утверждаем, что представление чисто на уровне паттернов также может быть достаточно разборчивым, учитывая подход к выбору паттернов, подобранный в разделе 5.2.1. ¹ Этот компактный дескриптор на уровне шаблона хорошо подходит для нескольких новых приложений, таких как мобильный визуальный поиск с низкой скоростью передачи данных [120], как подробно описано в Разделе 5.4.

Подход . Мы предлагаем дескриптор компактного набора шаблонов (CBoP) для решения обеих проблем в направлении компактного, но отличительного представления изображения.На рис. 5.2 показан рабочий процесс нашего дескриптора CBoP, который построен на основе популярного представления «мешок слов». Предварительно мы предполагаем, что каждая цель (например, объект или экземпляр ориентира) в наборе данных содержит несколько эталонных изображений, снятых под разными углами обзора. На основе этих изображений создается трехмерное облако точек для этой цели путем построения структуры из движения [121]. Затем мы представляем схему кодирования трехмерной сферы для создания начальных кандидатов в образцы, которая устраняет некорректную двухмерную пространственную компоновку в отдельных изображениях путем связывания визуального совпадения слов в их трехмерном облаке точек.

Рисунок 5.2. Предлагаемый дескриптор компактного пакета шаблонов (CBoP) с приложением для мобильного визуального поиска с низкой скоростью передачи данных.

В визуальном анализе паттернов мы вводим «гравитационное расстояние », чтобы измерить близость между двумя словами, чтобы лучше понять их относительную важность. Эта «гравитация» включает в себя взаимную информацию между частотами (или так называемыми яркостями ) обоих слов в последующую процедуру a priori на основе частого извлечения набора элементов [122].

Добытые паттерны объединяются вместе для построения гистограммы CBoP. Эта операция объединения ищет оптимальный компромисс между компактностью дескриптора и его различимостью, что достигается за счет разреженного кодирования для минимизации количества выбранных шаблонов, обычно в сотнях битов, при заданном искажении между полученной гистограммой CBoP и исходной суммой -слова гистограмма. Наконец, контролируемые этикетки также могут быть включены в вышеуказанный состав для дальнейшего улучшения характеристик.

Заявление . Полученный дескриптор CBoP имеет потенциал в мультидисциплинарных приложениях, таких как распознавание объектов, визуальный поиск и классификация изображений. В этой статье мы демонстрируем его использование в развивающемся приложении для мобильного визуального поиска с низкой скоростью передачи данных , где визуальные дескрипторы напрямую извлекаются и отправляются вместо изображения запроса, чтобы уменьшить задержку доставки запроса в мобильном визуальном поиске [112, 113, 120 ]. В таком сценарии ожидается, что извлеченный дескриптор будет компактным, разборчивым и вычислительно эффективным.В то время как большинство современных работ нацелено на абстрагирование или сжатие многомерной гистограммы набора слов [112, 120], абстракция на уровне паттернов является естественным выбором, но не используется в литературе. Мы предоставляем два дополнительных аргумента для поддержки такого дескриптора на уровне шаблона:

•

Во-первых, предыдущие работы развертываются на основе линейной комбинации визуальных слов, например, повышение [120], которое выбирает одно слово в каждом раунде в компактный дескриптор.Это естественное расширение, чтобы взглянуть на их более высокие комбинации, то есть шаблоны, для дальнейшего повышения степени сжатия.

•

Во-вторых, мы утверждаем, что дескриптор уровня шаблона выигрывает как в стоимости памяти, так и во времени извлечения, т. Е. Только операции комбинирования / выбора слов по сравнению с исходной гистограммой набора слов, которая не требует памяти и почти в реальном времени по сравнению с другими альтернативами, такими как особенности темы [114, 115, 123].

На практике наш CBoP достиг почти идентичной точности поиска по сравнению с гистограммой пакета слов в миллионном масштабе с приблизительным размером дескриптора 100 бит.Эта производительность значительно превосходит современные альтернативы, такие как 2D-визуальные шаблоны [71, 72], тематические функции [114, 115, 123] и дескрипторы на основе хеширования [116].

Схема . Остальная часть этой главы организована следующим образом: Раздел 5.2 знакомит с нашей системой интеллектуального анализа визуальных трехмерных образов и схемой извлечения CBoP. В Разделе 5.3 показано его применение в прототипе мобильного поиска ориентиров с низкой скоростью передачи данных, а в Разделе 5.4 подробно описаны количественные сравнения с современными работами [16, 71, 72, 114–116].Для получения дополнительных сведений об этой главе, пожалуйста, обратитесь к нашей публикации в IEEE Transactions on Image Processing (2013).

Извлечение информации о качестве здравоохранения из неструктурированных данных

AMIA Annu Symp Proc. 2017; 2017: 1243–1252.

Опубликовано в Интернете 16 апреля 2018 г.