11 Şub 2025Ravie LakshmananMobil Güvenlik / Makine Öğrenimi

Google, yeni tanıtılan bir Android System SecurityCore uygulamasının herhangi bir içerik taraması yapmadığını açıklığa kavuşturdu.

Hacker News sözcüsü, “Android, kullanıcıları kötü amaçlı yazılım, mesajlaşma spam ve kötüye kullanma korumaları ve telefon aldatmaca korumalarına karşı koruyan birçok cihaz içi koruma sağlar.” yorum için ulaşıldığında.

“GüvenlikCore, kullanıcıların istenmeyen içeriği tespit etmesine yardımcı olmak için güvenli ve özel olarak sınıflandırma için cihaz içi altyapı sağlayan Android 9+ cihazları için yeni bir Google Sistem hizmetidir. Kullanıcılar, bir uygulama talep ettiğinde yalnızca belirli içeriği sınıflandırır. isteğe bağlı olarak etkin bir özellik aracılığıyla. “

GüvenlikCore (paket adı “com.google.android.sefetycore”) ilk olarak Google tarafından Ekim 2024’te tanıtıldı. Güvenlik önlemleri seti Android için Google Mesajlar uygulamasında hassas kabul edilen dolandırıcılık ve diğer içeriklerle mücadele etmek için tasarlanmıştır.

2GB RAM gerektiren özellik, Android sürüm 9 ve sonraki sürümünü çalıştıran tüm Android cihazlara ve giriş seviyesi akıllı telefonlar için işletim sisteminin hafif bir sürümü olan Android Go’yu çalıştırıyor.

Diğer taraftan, istemci tarafı taraması (CSS), şifrelemeyi zayıflatmanın veya mevcut sistemlere geri çekilmenin aksine, verilerin cihazda analizini sağlamak için alternatif bir yaklaşım olarak görülmektedir. Bununla birlikte, yöntem, hizmet sağlayıcısını başlangıçta kararlaştırılan kapsamın ötesinde materyal aramaya zorlayarak istismar için olgunlaştığı için ciddi gizlilik endişelerini artırmıştır.

Bazı açılardan, Google’ın Mesajlar uygulaması için hassas içerik uyarıları Apple’s’e çok benzer İletişim Güvenliği Özelliği Fotoğraf ve video eklerini analiz etmek ve bir fotoğraf veya videonun çıplaklık içerip içermediğini belirlemek için cihaz içi makine öğrenimini kullanan iMessage’da.

Grafeneos işletim sisteminin bakıcıları, postalamak X’te paylaşılan, GüvenlikCore’un istemci tarafı tarama sağlamadığını ve esas olarak içeriği spam, aldatmaca veya kötü amaçlı yazılım olarak sınıflandırmak için diğer uygulamalar tarafından kullanılabilecek cihaz üzerine makine öğrenme modelleri sunmak üzere tasarlandığını yineledi.

Grapheneos, “Bunun gibi şeyleri sınıflandırmak, yasadışı içeriği tespit etmeye ve bir hizmete bildirmekle aynı şey değil.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Bu, insanların gizliliğini birçok şekilde ihlal eder ve yanlış pozitifler hala var olurdu. Bunun ne olduğu ve bunun için kullanılamaz.”

Yapay zeka sayesinde, kuzey ışıklarının sınıflandırılması ve incelenmesinde bilim insanlarına yardımcı olan, kutup ışığı araştırmalarında çığır açan bir gelişme yaşandı. Aurora olaylarının 700 milyondan fazla görüntüsü sınıflandırıldı ve etiketlendi; böylece Dünya’daki kritik iletişim ve güvenlik sistemlerini bozabilecek jeomanyetik fırtınaların daha iyi tahmin edilmesinin yolu açıldı. Kategorizasyon, Kuzey Amerika’daki 23 izleme istasyonundan alınan, her üç saniyede bir aurora görüntülerini kaydeden NASA’nın THEMIS veri kümesinden kaynaklanmaktadır. Bu ilerlemenin, Dünya’nın manyetosferi ile güneş rüzgârı etkileşimlerinin anlaşılmasını önemli ölçüde artırması bekleniyor.

Veri Kümesi Kategorizasyonu ve Teknikleri

Binaen phys.org’daki raporlara göre New Hampshire Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, 2008 ile 2022 arasında toplanan THEMIS verilerini analiz eden yenilikçi bir makine öğrenimi algoritması geliştirdi. Görüntüler altı farklı kategoriye ayrıldı: yay, dağınık, ayrık, bulutlu, ay, ve açık/aurora yok. Amaç, kapsamlı tarihsel veri kümesi içindeki anlamlı içgörülere erişimi geliştirerek bilim adamlarının verileri verimli bir şekilde filtrelemesine ve analiz etmesine olanak sağlamaktı.

Uygulamalı mühendislik ve bilimler doçenti Jeremiah Johnson, phys.org’a, geniş veri setinin Dünya’nın koruyucu manyetosferi hakkında önemli bilgiler içerdiğini belirtti. Önceki ölçeği, araştırmacıların potansiyelini etkili bir şekilde kullanmasını zorlaştırıyordu. Bu gelişme, aurora davranışına ilişkin daha hızlı ve daha kapsamlı çalışmalara imkan veren bir çözüm sunuyor.

Gelecekteki Araştırmalara Etkisi

Kategorize edilmiş veri tabanının, gün ışığı dinamikleri üzerine devam eden ve gelecekteki araştırmalar için temel bir kaynak olarak hizmet edeceği öne sürüldü. On yılı aşkın bir süredir düzenlenen verilerle araştırmacılar, uzay-hava olayları ve bunların Dünya sistemleri üzerindeki etkilerine ilişkin araştırmalar için istatistiksel olarak anlamlı bir örneklem büyüklüğüne erişebiliyor.

Alaska-Fairbanks Üniversitesi ve NASA’nın Goddard Uzay Uçuş Merkezi’nden işbirlikçileri de bu projeye katkıda bulundu. Yapay zekanın bu bağlamda kullanılması, uzay bilimi alanındaki geniş veri kümelerinin yarattığı zorlukların çözümünde teknolojinin artan rolünü vurguluyor.

Amerikan Havacılık ve Uzay Dairesi NASA, gizlilik perdesini kaldırdı ve ay ve Mars misyonları için yerleşim platformları hakkında bazı detayları ortaya çıkardı.

NASA, hem ay keşfi hem de Mars ulaşım görevleri için yerleşim modülleri geliştiriyor. İkincisi, mürettebatın hayatını bin günden fazla destekleyebilecek.

Artemis programı kapsamında, 30 günlük görevler için iki, daha kısa süreler için ise dört kişilik olarak tasarlanan yer modülü Surface Habitat’ta çalışmalar devam ediyor.

İkisi yer modülünde, ikisi iniş modülünde yaşayacak dört astronotun Ay’da aynı anda çalışması bekleniyor. Aralarında astronotlar bir ay gezicisinde hareket edebilecekler. Son olarak ajans, Surface Habitat projesini altmış gün boyunca dört mürettebat üyesini destekleyebilecek düzeye getirmeyi planlıyor.

Bu araştırma ve geliştirme, dört mürettebat üyesini Mars’a ve Mars’tan taşıyabilen ve 1.200 güne kadar yolculuklara olanak tanıyan bir Mars Transit Habitat taşıma modülünün oluşturulmasına yardımcı olacaktır. Test ve simülasyon döneminde, Ay projelerinde Mars Transit Habitat kullanılacak. Ay yüzeyine indirilecek mürettebat dahil olmak üzere, sanki Mars’ta çalışıyormuş gibi çalışacaklar. Astronotlar daha sonra Mars Transit Habitat modülüne geri dönecek ve Dünya’ya dönüş yolculuğunu simüle edecek.

Xiaomi, Redmi Note 12 serisinin yeni üyesi Redmi Note 12R Pro’nun yapılandırma detaylarını ortaya koyduğu bir video yayınladı.

Akıllı telefon SoC Snapdragon 4 Gen1 üzerine inşa edilecek ve en üst sürümde 12 GB RAM ve 256 GB flash bellek alacak. Kamera çift, ana sensörün çözünürlüğü 48 megapiksel. Akıllı telefon, 120 Hz kare hızına ve maksimum 1200 cd / m2 parlaklığa sahip bir OLED ekran alacak.

Pil kapasitesi 5000 mAh olacak, 33 W şarjı destekleyecek. Ayrıca akıllı telefon konfigürasyonunda bir IR yayıcı, standart bir kulaklık girişi ve bir yan parmak izi tarayıcı bulunur.