trang chu 24h mobile

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của trang chu 24h mobile. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ trang chu 24h mobile.Theo Tom'sHardware, khi bị tấn công bởi mã độc (ransomware), nạn nhân thường có hai lựa chọn: trả tiền chuộc để lấy lại dữ liệu hoặc chấp nhận mất toàn bộ. Tuy nhiên, một phương pháp mới cho phép giải mã dữ liệu mà không cần nhượng bộ hacker - chỉ cần đầu tư đủ card đồ họa (GPU). Blogger Tinyhack đã phát hiện cách brute-force khóa mã hóa (thử tất cả khả năng của mã số/mã khóa) của ransomware mang tên Akira - một trong những mã độc phổ biến trên thế giới bằng GPU, nhưng quá trình này tiêu tốn nhiều tài nguyên phần cứng. Nếu sử dụng một card RTX 4090, quá trình giải mã có thể kéo dài đến 7 ngày. Trong khi đó, nếu dùng 16 GPU chạy song song, thời gian có thể giảm xuống còn khoảng 10 giờ.Mã độc Akira sử dụng các thuật toán mã hóa ChaCha8 và KCipher2, tạo khóa dựa trên bốn dấu thời gian chính xác đến từng nanosecond. Vì hệ thống chỉ có thể sinh khóa trong một khoảng hẹp (khoảng 5 triệu nanosecond, tức 0,005 giây), GPU có thể chạy brute-force để thử toàn bộ khả năng trong phạm vi này và tìm ra khóa chính xác.Tuy nhiên, phương pháp này không phải lúc nào cũng hiệu quả. Để bẻ khóa thành công, dữ liệu bị mã hóa phải được giữ nguyên trạng thái, vì nếu tệp bị thay đổi sau khi bị nhiễm, dấu thời gian quan trọng có thể bị mất. Ngoài ra, nếu dữ liệu được lưu trên hệ thống lưu trữ mạng (NFS) thay vì ổ cứng cục bộ, độ trễ của máy chủ có thể khiến việc xác định thời gian chính xác trở nên khó khăn hơn.Với nhu cầu xử lý cực lớn, các tổ chức bị tấn công có thể phải thuê máy chủ GPU từ các dịch vụ như Runpod hoặc Vast.ai để tăng tốc độ giải mã. Một khách hàng của Tinyhack đã mất khoảng 3 tuần để giải mã toàn bộ dữ liệu bị nhiễm bằng phương pháp này.Việc tìm ra cách giải mã ransomware mà không cần trả tiền chuộc là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực an ninh mạng. Tuy nhiên, cái giá để thực hiện phương pháp này vẫn rất đắt đỏ khi phải đầu tư một hệ thống GPU mạnh, hoặc mất nhiều thời gian. Trong khi đó, những kẻ đứng sau ransomware có thể sẽ sớm tìm cách vá lỗ hổng này, khiến việc giải mã trở nên bất khả thi.Dù có công cụ mạnh mẽ đến đâu, yếu tố bảo mật hiệu quả nhất vẫn nằm ở con người. Việc trang bị kiến thức an ninh mạng, sao lưu dữ liệu thường xuyên và áp dụng các biện pháp phòng ngừa là cách tốt nhất để tránh rơi vào tình thế phải lựa chọn giữa trả tiền chuộc và chi hàng chục nghìn USD vào phần cứng để giải mã dữ liệu. ️

Ngoài ra, ung thư cổ tử cung còn do nhiều yếu tố nguy cơ khác như hành vi tình dục, ví dụ phụ nữ sinh hoạt tình dục sớm, nhiều bạn tình, quan hệ tình dục không an toàn, bạn tình nhiễm HPV, trạng thái suy giảm miễn dịch, phụ nữ sanh con sớm hay sanh nhiều con (từ 3 con trở lên), thuốc nội tiết Diethylstilbestrol (DES).️

Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Nguyễn Lê Minh tại Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản (JAIST) vừa đưa ra một phương pháp mới, hứa hẹn giúp các ứng dụng về hỏi đáp tự động và trợ lý ảo trở nên "thông minh" hơn. Nghiên cứu vừa được giới thiệu tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo châu Âu lần thứ 27 (ECAI) diễn ra ở Tây Ban Nha từ ngày 19 - 24.10.Giải thích rõ hơn khi trả lời Thanh Niên, Giáo sư Minh cho biết: "Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện tại thường tạo ra các câu trả lời dài dòng và thiếu tin cậy. Để giải quyết những vấn đề này, chúng tôi đã giới thiệu một phương pháp mới gọi là ANSPRE. Phương pháp này tạo ra một "tiền tố câu trả lời" cho LLM, hướng dẫn LLM tạo ra các cụm từ trả lời ngắn gọn và chất lượng cao cũng như đáng tin cậy".Theo đó, các kết quả của ANSPRE có khả năng ứng dụng cao trong thực tiễn. Chẳng hạn nhóm của Giáo sư Minh sẽ ứng dụng vào việc phát triển các hệ thống hỏi đáp và trợ lý ảo trong lĩnh vực văn bản pháp luật và y tế.Về các kế hoạch nghiên cứu AI sắp tới, nhóm dự định tiến hành xây dựng một LLM phục vụ cộng đồng trong dữ liệu pháp luật và mở rộng các ứng dụng của ANSPRE trên nhiều miền dữ liệu và các điều kiện khác nhau.Là chuyên gia trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học sâu và các mô hình học thống kê, Giáo sư Nguyễn Lê Minh tại JAIST đã dẫn đầu nhiều nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực AI. Ông còn là lãnh đạo Nguyen Lab thuộc JAIST chuyên nghiên cứu về học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Không chỉ phụ trách công tác chuyên môn tại Nguyen Lab và JAIST, ông còn tích cực hỗ trợ quê hương, trong đó có việc phối hợp với nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước xây dựng các chương trình thí điểm liên quan ứng dụng AI trong giảng dạy, tham gia nhiều hội thảo chuyên đề. JAIST có quan hệ rất tốt với các trường đại học ở Việt Nam và Giáo sư Minh cùng viện đã hỗ trợ nhiều du học sinh VN sang Nhật du học, hướng dẫn nhiều nghiên cứu sinh làm luận án tiến sĩ.Theo Giáo sư Minh, Việt Nam có dân số trẻ nên việc đưa AI vào cuộc sống có vai trò rất quan trọng và thực sự cần thiết. Chẳng hạn như làm sao có thể dùng AI để giải quyết những bài toán ưu tiên hiện nay như về giao thông thông minh, mua bán qua mạng, thương mại điện tử... Ngoài ra, ông cho rằng Việt Nam có nhiều tiềm năng về nguồn dữ liệu (big data) nên việc kết hợp điều này với AI là rất hợp lý.Giáo sư Minh và gia đình đang sống tại một vùng rất đẹp gần TP.Kanazawa (tỉnh Ishikawa). Cộng đồng người Việt ở đây vẫn giữ tinh thần đoàn kết tốt đẹp được gầy dựng bởi Giáo sư Hồ Tú Bảo (Giáo sư danh dự của JAIST từ 4.2018 - NV), người Việt đầu tiên đến đây. ️