رمزنگاری – قابلیت اطمینان توالی DNA برای رمزگذاری

یک مشکل عمده با تایید هویت مدرن بیومتریک این واقعیت است که از چیزهایی مانند اثر انگشت شما به عنوان یک رمز عبور استفاده می کند. برخلاف یک رمز واقعی، اثر انگشت به اندازه کافی راز ندارد. هویت های بیومتریک را می توان برای نام کاربری استفاده کرد، که فقط باید به شما منحصر بفرد، اما کلمه عبور نباشد. چندین مشکل با استفاده از DNA به عنوان یک کلید خصوصی یا هر مقدار محرمانه دیگر وجود دارد:

  • کپی دقیق از DNA خود را بر روی همه چیزهایی که با آن دست می زنید را ترک می کنید.
  • ژنوم انسان بسیار متفاوت نیست و نیروی بی رحم را به خطر می اندازد.
  • افرادی که به آن مرتبط شده اند دارای ژنوم مشابه تر هستند.
  • DNA در طول زمان در یک فرد تغییر می کند، بنابراین استاتیک نیست.

شما DNA خود را در همه جا

یک کلید خصوصی خوب یا رمز عبور چیزی است که شما می دانید ، چیزی است که شما باید به طور داوطلبانه نشان دهید. "کلید خصوصی" به این معنی است که کلید باید مخفی باشد و دانش آن اجازه می دهد کسی به عنوان دارنده اصلی شناسایی کند. بر خلاف یک کلید خصوصی رمزگذاری رمز شده بر روی لپ تاپ شما، DNA خود را در همه جا رها کنید. در تنفس، عصاره ها، سلول های پوستی که در میلیون ها نفر، روغن، مو، بزاق، اشک و غیره سقوط می کنند، این را برای یک کلید خصوصی بی معنی می کند که، همانطور که از نامش بر می آید، باید باقی بماند.

از اخیرا موردی که DNA برای تجدید نظر شخصی مورد استفاده قرار می گیرد، سه قاضی خطر ابتلا به حریم خصوصی افراد را هنگامی که DNA به طور غیرمستقیم می تواند به عنوان مدرک در محاکمه جنایی مورد استفاده قرار گیرد اشاره کرد. صرف نظر از نتیجه این بررسی، این واقعیت که ما DNA را ترک می کنیم هنوز وجود دارد:

اکثریت تصویب چنین روش پلیس عمدتا بدین معنی است که فردی که مایل است خصوصیات DNA خود را حفظ کند، باید امور عمومی خود را در یک کت و شلوار فانتوم مهر و موم مهر و موم شده. علاوه بر این، نظر اکثریت به احتمال زیاد نتیجه خواهد شد که بسیاری از مردم مایل به رفتن به ایستگاه پلیس برای داوطلبانه ارائه اطلاعات در مورد جنایات به خاطر ترس از آنها نیز اضافه خواهد شد به پایگاه داده CODIS …. برگزاری اکثریت به این معنی است که یک شخص دیگر نمی تواند بدون رعایت مواد ژنتیکی برای جمع آوری و تدوین دولت، دیگر رای بدهد، در هیئت منصفه شرکت کند یا مجوز رانندگی بگیرد. برخلاف DNA که در پارک یا یک رستوران قرار دارد، اینها همه مواردی است که شخص خود را به مقامات دولتی شناسایی کرده است.

مهم نیست که دولت تصمیم بگیرد که آیا این شواهد قابل قبول است یا خیر. اهمیت مهم این واقعیت است که شواهد، به شکل DNA، برای اولین بار برای هر کسی که باید مورد تجزیه و تحلیل قرار بگیرد، باقی مانده است. ارزش مخفی است که در همه جا باقی مانده است به خصوص راز نیست!

(کمبود) تنوع ژنتیکی در انسان

فقط یک خرده کوچک از DNA بین هر فرد متفاوت است. در حالی که DNA خود اطلاعات زیادی دارد، هر ژنوم انسانی بسیار نزدیک به ژنوم شماست. اگر از ژنوم خود برای هر نوع هدف رمزنگاری استفاده کنید، تفاوت ها به اندازه کافی کوچک خواهد بود که نیروی بی رحم امکان پذیر می شود. به عبارت دیگر تفاوت بین ما خیلی کم است. نه تنها این، بلکه خانواده شما دارای حتی بیشتر ژنوم مشابه خواهد بود. حتی اگر تغییرات ژنتیکی تصادفی به اندازه کافی بزرگ برای جلوگیری از جستجو جامع بود، آیا واقعا می خواهید آن را بیش از هر دو پدر و مادر خود را به رها کردن ژنوم خود را به منظور امکان "محاسبه" ژنوم خود را؟ یا برادران شما؟

مقدار زیادی از تفاوت های ژنتیکی انسان از آنچه نامیده می شود SNPs یا Polymorphisms تک هسته ای نامیده می شود. اینها پایگاههای فردی در DNA هستند که بین افراد متفاوت است. در حال حاضر تنها چند صد میلیون پلی مورفیسم شناخته شده وجود دارد. در حالی که صد میلیون ممکن است به نظر بزرگ باشد، ارزش خوبی که برای مقاصد رمزنگاری استفاده می شود، باید به طور گسترده ای بزرگتر باشد، اغلب چندین بار بزرگتر از 2 80 . و البته، هر گروه قومی، تغییرات بسیار کمی در میان آنها را نسبت به گروه های قومی متفاوت خواهد داشت. یک کلید خوب به طور مساوی بین هر فرد متفاوت خواهد بود.

پریدن ژن ها (عناصر قابل انتقال)

مشکل دیگری وجود دارد. اگر شما تجزیه DNA به پایین هر جفت پایه فردی، شما متوجه خواهید شد که در طول زمان تغییر می کند! عناصر خود بازتولید کوچک به نام ترانسپسون ها توالی هایی هستند که خودشان را کپی می کنند و خود را در مناطق مختلف ژنوم ما دوباره وارد می کنند. آنها این کار را به آرامی و به طور تصادفی انجام می دهند. با گذشت زمان، این بدان معنی است که حتی سلولهای فردی ما DNA مشابهی را مانند آنکه در زمانی که ما متولد شد، نداریم. به همین ترتیب، حتی دوقلوهای یکسان نیز به دلیل این پدیده DNA کاملا یکسان نخواهند داشت. این مسئله برای بسیاری از توالی ژنتیکی مدرن نیست، که تنها شمارش تغییرات خاص در ژن های خاص (آلل ها نامیده می شود) نیست، اما برای هر چیزی که نیاز به دقت دقیق را به جفت پایه فردی می دهد، مشکل خواهد بود. 40 درصد از DNA قابل انتقال است

DNA به عنوان یک شناسه منحصر به فرد

اکنون، چه می تواند ژنوم شما را مورد استفاده قرار گیرد؟ شناسایی و احراز هویت در حالی که بسیار ساده است که توالی DNA خود را کشف کنید، کاملا غیرممکن است که آن را به بدن فرد دیگری کپی کنید. مهم نیست چقدر سعی می کنم، اگر یک سلول منفرد استخراج شده و DNA آن تجزیه شود، DNA من را در هنگام تولد (نادیده گرفتن ژن پریدن) نشان می دهد، نه DNA شما. این باعث می شود که فرد ثابت کند فردی است که می گوید آنها با توجه به معاینه دقیق DNA انجام می شود. این مانند SSN است، اما برای سرقت هویت خیلی سخت است. دانش DNA شما اجازه نمی دهد که آن را جعل کنید.

DNA تنها چیزی است که می تواند برای شناسایی استفاده شود. الگوی رگهای دست شما برای شما منحصر به فرد است و بر خلاف اثر انگشت یا DNA، در همه چیزهایی که با آن تماس برقرار کرده اید، باقی نمی ماند. شما باید صراحتا دست خود را روی یک دستگاه اسکن عروقی قرار دهید که کمتر از یک اسکن شبکیه نفوذ کرده است. این در واقع یک تکنیک است که در ژاپن استفاده می شود. در حالی که این هنوز خصوصی تر از DNA است، هنوز هم بهتر است به عنوان یک نام کاربری به عنوان یک رمز عبور استفاده شود، زیرا هنوز هم می تواند به صورت مخفیانه به دست آید.

چرا برای وب سایت های مختلف توالی های نوع پیام TLS مختلف وجود دارد؟

مشاهده توالی های نوع پیام TLS از طریق wireshark توسط nevigating به دو وب سایت های مختلف، متوجه شد که دو توالی متفاوت هستند. هر دلیلی برای آن؟ این به دلیل پیاده سازی های مختلف TLS است

Case1:

ClientHello، ServerHello، گواهی، ServerKeyExchange، ServerHelloDone، ClientKeyExchange، ChangeCipherSpec، EncryptedHandshakeMessage، NewSessionTicket، ChangeCipherSpec، MultipleHandshakeMessage،
  ApplicationData * 4

Case2:

ClientHello، MultipleHandshakeMessage، ClientKeyExchange، ChangeCipherSpec، EncryptedHandshakeMessage، ChangeCipherSpect، EncryptedHandshakeMessage، ApplicationData * 3

تجزیه و تحلیل دو توالی فن آوری نسل بعدی

با توسعه علم, آهنگ سنتی توالی به نشد جدید ظرفیت کم هزینه، بالا و سریع به سرعت برآورده سازد.

سال های اخیر با کشف و توسعه تکنولوژی توالی نسل دوم سرعت توالی ژن تا حد زیادی در حالی که دستیابی به کاهش اساسی در هزینه های ساخت برنامه در مقیاس بزرگ از توالی ژنوم امکان افزایش یافته است. در حال حاضر، هزینه توالی ژنوم کامل شخصی حدود 5.000 دلار است و انتظار می رود برای کاهش کمتر از دو دلار 1.000 در چند سال آینده.

توسعه سریع تکنولوژی توالی انباشت عظیم اطلاعات توالی DNA همراه با تجمع بيماري فرد مربوطه علائم و اطلاعات دیگر در همان زمان را حمایت می کنند. هنگامی که ما اطلاعات کافی را به تجمع می یابد چگونه به درک این داده ها بسیار مهم خواهد بود. در سطح خرد نسل از زیست شناسان مولکولی & #39; مطالعه اعمال اثرات ژن صفات ظاهری بیولوژیکی در استفاده از تکنولوژی مانند سرکوب ژن پیشرفت را در بسیاری از جنبه های حیاتی ساخته اند. در سطح کلان آمار و دیگر تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها به منظور مطالعه روابط بین توالی ژن و فنوتيپ بیولوژیکی معرفی شده. انباشت اولیه تحقیقات علمی به تدریج پیشرفت در کاربردهای بالینی به ارمغان می آورد.

در حال حاضر دو نوع از کاربردهای بالینی است که در درجه اول هدف غربالگری بیماری از مردم عادی. مردم & #39; s خطرات ابتلا به سرطان توسط اندازه گیری شناخته شده ژن مرتبط با بيماري جایگاه آینده infers. دیگر که با هدف تشخيص سرطان و دیگر بیماری های کشنده. در یک سری از مواد مخدر می کند یا یکی از موثر ترین برای برخی بیماران توسط تست جایگاه ژن های خاص قصد دارد.

اطلاعات از تحقیقات پراکسی نشان می دهد که ژن کل جهانی توالی بازار از 7.941 میلیون دلار در سال 2007 افزایش 4،5 تریلیون دلار در سال 2013 و 11.7 تریلیون دلار در سال 2018 با CAGR 21.2 درصد برسد.

در حال حاضر، بازار پلت فرم توالی جدید د عمدتا توسط چند تولید کنندگان عمده، از جمله Illumina فن آوری های تورنت/زندگی یون گرفته است (بود کسب حرارتی فیشر در سال 2014) 454 علوم زیستی/روش، و غیره

تحت چنین به نظر می رسد شرایط، نسل بعدی صنعت توالی (توالی نسل دوم). به عنوان آنتي بادي کشف صنعت بهداشت و درمان، صنعتی و کشاورزی با استفاده از ژن گرا مطالعه و تحقیقات علمی و توسعه به عنوان یک صنعت نوظهور توالی نسل بعدی فن آوری در آزمایشات بالینی اعمال می شود.

برای تحریک بازار توالی نسل بعدی ما باید شروع با سرمایه گذاری بیشتر صنایع کوچک و متوسط اندازه تمرکز در این زمینه.

analysis

با توسعه علم, آهنگ سنتی توالی به نشد جدید ظرفیت کم هزینه، بالا و سریع به سرعت برآورده سازد.

سال های اخیر با کشف و توسعه تکنولوژی توالی نسل دوم سرعت توالی ژن تا حد زیادی در حالی که دستیابی به کاهش اساسی در هزینه های ساخت برنامه در مقیاس بزرگ از توالی ژنوم امکان افزایش یافته است. در حال حاضر، هزینه توالی ژنوم کامل شخصی حدود 5.000 دلار است و انتظار می رود برای کاهش کمتر از دو دلار 1.000 در چند سال آینده.

توسعه سریع تکنولوژی توالی انباشت عظیم اطلاعات توالی DNA همراه با تجمع بيماري فرد مربوطه علائم و اطلاعات دیگر در همان زمان را حمایت می کنند. هنگامی که ما اطلاعات کافی را به تجمع می یابد چگونه به درک این داده ها بسیار مهم خواهد بود. در سطح خرد نسل از زیست شناسان مولکولی & #39; مطالعه اعمال اثرات ژن صفات ظاهری بیولوژیکی در استفاده از تکنولوژی مانند سرکوب ژن پیشرفت را در بسیاری از جنبه های حیاتی ساخته اند. در سطح کلان آمار و دیگر تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها به منظور مطالعه روابط بین توالی ژن و فنوتيپ بیولوژیکی معرفی شده. انباشت اولیه تحقیقات علمی به تدریج پیشرفت در کاربردهای بالینی به ارمغان می آورد.

در حال حاضر دو نوع از کاربردهای بالینی است که در درجه اول هدف غربالگری بیماری از مردم عادی. مردم & #39; s خطرات ابتلا به سرطان توسط اندازه گیری شناخته شده ژن مرتبط با بيماري جایگاه آینده infers. دیگر که با هدف تشخيص سرطان و دیگر بیماری های کشنده. در یک سری از مواد مخدر می کند یا یکی از موثر ترین برای برخی بیماران توسط تست جایگاه ژن های خاص قصد دارد.

اطلاعات از تحقیقات پراکسی نشان می دهد که ژن کل جهانی توالی بازار از 7.941 میلیون دلار در سال 2007 افزایش 4،5 تریلیون دلار در سال 2013 و 11.7 تریلیون دلار در سال 2018 با CAGR 21.2 درصد برسد.

در حال حاضر، بازار پلت فرم توالی جدید د عمدتا توسط چند تولید کنندگان عمده، از جمله Illumina فن آوری های تورنت/زندگی یون گرفته است (بود کسب حرارتی فیشر در سال 2014) 454 علوم زیستی/روش، و غیره

تحت چنین به نظر می رسد شرایط، نسل بعدی صنعت توالی (توالی نسل دوم). به عنوان آنتي بادي کشف صنعت بهداشت و درمان، صنعتی و کشاورزی با استفاده از ژن گرا مطالعه و تحقیقات علمی و توسعه به عنوان یک صنعت نوظهور توالی نسل بعدی فن آوری در آزمایشات بالینی اعمال می شود.

برای تحریک بازار توالی نسل بعدی ما باید شروع با سرمایه گذاری بیشتر صنایع کوچک و متوسط اندازه تمرکز در این زمینه.

HTTP – NoClassDefFoundError هنگام رفع توالی CRLF در HttpHeader مواجه می شود

بعد از انجام اسکریپت Vera در کد من، یک نقص گزارش شده است که "ناپیوسته شدن نادرست صفات CRLF در هدر HTTP (" HTTP Response Splitting – CWE ID 113 ") در کد زیر

 {
            برای (آخرین کوکی کوکی: کوکی ها) {
                super.addCookie (کوکی)؛
            }

کد خرابی گزارش شده super.addCookie (کوکی) است. برای اصلاح این زیر کد زیر اضافه کردم:

 public void writeCookies () {
            برای (آخرین کوکی کوکی: کوکی ها) {
                cookie.setSecure (درست)؛
                ESAPI.httpUtilities (). addCookie (((HttpServletResponse) super.getResponse ())، کوکی)؛
            }
        }

اکنون اسکن Veracode هیچ نقصی در کد گزارش نمی کند. با این حال، هنگام اجرای برنامه، NoClassDefFoundError را به صورت زیر می بینم

پیام خطا: javax.servlet.ServletException:
  java.lang.NoClassDefFoundError:
  org.apache.commons.fileupload.FileItemFactory کد خطا: 500 هدف
  سرولت: com.ibm.ws.webcontainer.extension.DefaultExtensionProcessor
  پشته خطا: java.lang.NoClassDefFoundError:
  org.apache.commons.fileupload.FileItemFactory در
  java.lang.J9VMInternals.verifyImpl (روش بومی) در
  java.lang.J9VMInternals.verify (J9VMInternals.java: 94) در
  java.lang.J9VMInternals.initialize (J9VMInternals.java: 171) در
  java.lang.Class.forNameImpl (روش بومی) در
  java.lang.Class.forName (Class.java: 180) در
  org.owasp.esapi.util.ObjFactory.make (ObjFactory.java: 74) در
  org.owasp.esapi.ESAPI.httpUtilities (ESAPI.java: 121)

فایل ESAPI.properties من در محل src / main / resources / ESAPI.properties محتویات فایل ESAPI.properties است

Encoder.AllowMultipleEncoding = encoder.AllowMixedEncoding = اشتباه اشتباه است
  Encoder.DefaultCodecList = HTMLEntityCodec، PercentCodec، JavaScriptCodec
  ESAPI.HTTPUtilities = org.owasp.esapi.reference.DefaultHTTPUtilities

لطفا به من در مورد چگونگی رفع این NoClassDefFoundError مراجعه کنید. من از ESAPI 2.1.0.1 استفاده می کنم. من معتقد هستم که برخی از مشکلات پیکربندی با پیکربندی سوالات ESAPI وجود دارد، من مطمئن نیستم که ویژگی های بالا در ESAPI.properties تنظیم شده است راه مناسب برای تعیین راه حل های مناسب.

توالی عدد فیبوناچی با جاوا اسکریپت – یادداشت مهندس

Recursion

رکوراسیون در درک من یک پیاده سازی بسیار واضح از تقسیم و هماهنگی است.

رکورد بسیار مفید است، زمانی که ساده تر است مشکل خود را به مشکلات کوچکتر و مشکلات کوچکتر به مشکلات کوچکتر تقسیم کنید برای مقابله با آن ها به طور جداگانه.

بر اساس این درک، من فکر نمی کنم که بازگشت به عنوان یک روش مناسب برای مشکل فیبوناچی است، با توجه به این که برخی از خطرات بالقوه با این ابزار (مانند سرریز پشته) وجود دارد. Recursion می تواند ابزار بسیار قدرتمند برای تولید راه حل های ظریف باشد، اما با قدرت بزرگ مسئولیت بزرگی به عهده می گیرد.

پس از گفتن، من توصیه نمی کنم از بازگشت برای توالی فیبوناچی (یا فاکتوریل) استفاده کنم. اگرچه بسیار مفید است از این پیاده سازی آگاه باشید، من فقط به عنوان آخرین راه حل استفاده از آن را توصیه می کنم، اگر به وضوح در شرایط سخت (در طی یک مصاحبه برنامه نویسی، مثلا) بیان شده است.

با وجود اینکه این کار می کند، من نمی خواهم آن را یک راه حل کامل می نامید. ما میتوانیم بهتر از این انجام دهیم. بیایید ببینیم چه اتفاقی می افتد با تماس با تابع فیبر بازگشتی با یک استدلال 4:

1. فیبر نوری (4) به فیبرتی (3) + فیبوت (2)

2 حل می شود. فیبر نوری (3) فیبر نوری (2) + فیبوت (1)

3 را حل میکند. فیبوت (2) حلقه به 1

4. فیبوت (1) به 1 برمی گردد

5. (1) + fib (0)) … (فیبوناچی (0) حل می شود به 0

fib (4) = فیب (3) + fib (2) = (فیب (2) + fib (1) 19659013] ما در اینجا 1 و 2 نقطه علاقه مند هستیم. همانطور که می توانید دوبار با همان پارامتر خود بایستید. این می تواند و باید اجتناب شود.

پیچیدگی زمان برای این پیاده سازی O (2 ^ n) بسیار بالا است

چگونه می توانیم آن را بهینه سازی کنیم؟

Memoization

Memoization یک روش بهینه سازی است ما همیشه می توانیم استفاده کنیم اگر ما می دانیم که الگوریتم ما یک تابع مشابه را با پارامتر های مشابه چندین بار فراخوانی می کند. به جای اجرای چنین تابع، ما می توانیم نتیجه ی اجرای قبلی را "به یاد داشته باشیم"، اجازه می دهد تا نگاهی به پیاده سازی بسیار اساسی داشته باشیم:

ما از کش متغیر استفاده می کنیم تا به نتیجه ی عملکرد تابع بپردازیم و اگر پارامتر برای اجرای تابع آینده در حال حاضر در حافظه پنهان است و سپس این مقدار را به دست می آوریم.

این پیاده سازی به ما اطمینان می دهد که برای هر تابع تعداد فیبر تنها یکبار اجرا می شود. پیچیدگی زمان برای این پیاده سازی O (n) است که بسیار بهتر از بازگشت مجدد سنتی است. همانطور که در "حلقه و آرایه" پیاده سازی شده است، این نسخه اضافه می کند سربار حافظه برای ذخیره سازی حافظه پنهان ما با پیچیدگی O (n)