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2020 OSSRA 报告:91 % 的商业 App 包含过时或废弃的开源组件

Synopsys 公司发布了2020 年开源安全和风险分析(OSSRA)报告,该报告由Synopsys 网络安全研究中心(CyRC)制作,研究了由黑鸭审计服务团队进行的 1,250 多次商业代码库审计的结果。重点介绍了商业应用程序中开源使用的趋势和模式,并提供了见解和建议,以帮助组织从安全性,许可证合规性和运营角度更好地管理开源风险。 该报告重申了开源在当今软件生态系统中的关键作用,揭示了过去一年中几乎所有(99%)的经审核代码库均至少包含一个开源组件,其中开源代码占总体代码的70%。然而更值得注意的是,老化或废弃的开源组件的继续广泛使用,其中 91% 的代码库包含的组件已经过时四年以上,或者在过去两年中没有开发活动。 此外,更令人担忧的则是不受管理的开放源代码带来的日益严重的安全风险的趋势。经过审计的代码库中有 75% 包含具有已知安全漏洞的开源组件;同时,几乎一半(49%)的代码库包含高风险漏洞;两者比例都实现了同比增长。 Synopsys 网络安全研究中心首席安全策略师 Tim Mackey 表示:“很难否认开源软件在现代软件开发和部署中扮演的重要角色,但是很容易从安全和许可证合...

三年时间,图神经网络已经渗透到了各个领域

从视觉推理到开放性地阅读理解问题,从药物分子的研发到 5G 芯片的设计,从交通流量预测到 3D 点云数据的学习,仅仅三年时间,图神经网络技术的相关应用研究已经拓展到了及其宽广的局面上,展示出了及其重要且极具渗透性的应用能力。 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的出现,很好地填补了将深度学习应用于关系数据建模的技术空白,实现了图数据与深度学习技术的有效结合,该项技术将成为未来 AI+ 的应用典范,并带来极高的产业价值。 前不久,OSCHINA 社区邀请到了资深图神经网络技术专家、《深入浅出图神经网络:GNN 原理解析》一书的作者刘忠雨做客「高手问答」栏目,与大家一同探讨图神经网络。 那么,该如何理解 GNN?如何对它进行建模?GNN 在风控等各个场景有着怎样的应用?其中又有哪些重难点呢?我们从刘忠雨老师与读者的互动中选取了部分问答内容,希望能够为大家带来一些启发。 GNN 在风控上的应用 ,风控的恶意人流分析,应该怎么做?有相应的框架吗? 刘忠雨:目前还没有专门的应用型框架可以直接使用,建议了解一下基本原理之后,使用 DGL 进行快速实验。 GNN 应用在风...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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