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SUMMARY:Seminario: "Improving cyber Threat Intelligence sharing platform with blockchain and decentralized autonomous organizations" di Antonio Donnarumma e Mario Offertucci
DESCRIPTION:Abstract:In un mondo dove internet e la connettività diventano sempre più parte integrante della nostra vita quotidiana\, la sicurezza dei dati ditigali diventa sempre più centrale siccome le minacce sono in continua crescita\, con avversari informatici che evolvono continuamente le loro tattiche per sfruttare vulnerabilità e compromettere la riservatezza\, l'integrità e la disponibilità dei dati sensibili. \n\n\n\nI sistemi di intelligence sulle minacce informatiche svolgono un ruolo cruciale nel fronteggiare queste sfide facilitando lo scambio di informazioni tempestive e pertinenti tra diverse parti interessate. Questa condivisione collaborativa comprende indicatori di compromissione\, tattiche\, tecniche e procedure (TTP) e informazioni contestuali che migliorano significativamente la capacità di rilevare\, mitigare e rispondere alle minacce informatiche. \n\n\n\nNonostante i vantaggi evidenti\, le aziende spesso nutrono timori nel condividere informazioni sensibili\, temendo che la divulgazione di dettagli sulle proprie vulnerabilità informatiche\, incidenti o strategie difensive possa esporle a rischi aggiuntivi. Questo timore è radicato nella convinzione che adottare una posizione di sicurezza più trasparente le renderebbe bersagli attraenti. Inoltre\, c'è il rischio che gli utenti possano passare alla concorrenza se scoprono che il loro fornitore di servizi è stato attaccato. \n\n\n\nPer affrontare questi problemi\, questa iniziativa mira a sfruttare la blockchain per migliorare l'anonimato. La piattaforma proposta per la condivisione di informazioni sulle minacce informatiche è intesa come una Decentralized Autonomous Organization (DAO) e rappresenta una soluzione democratica e robusta basata sulla blockchain Ethereum.
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SUMMARY:Seminar: "SYCL-Bench 2020: Benchmarking SYCL 2020 on AMD\, Intel\, and NVIDIA GPUs"\, Luigi Crisci
DESCRIPTION:Abstract: Today\, the SYCL standard represents the most advanced programming model for heterogeneous computing\, delivering both productivity\, portability\, and performance in pure C++17.SYCL 2020\, in particular\, represents a major enhancement that pushes the boundaries of heterogeneous programming by introducing a number of new features.As the new features are implemented by existing compilers\, it becomes critical to assess the maturity of the implementation through accurate and specific benchmarking.This paper presents SYCL-Bench 2020\, an extended benchmark suite specifically designed to evaluate six key features of SYCL 2020: unified shared memory\, reduction kernel\, specialization constants\, group algorithms\, in-order queue\, and atomics.We experimentally evaluate SYCL-Bench 2020 on GPUs from the three major vendors\, i.e.\, AMD\, Intel\, and NVIDIA\, and on two different SYCL implementations AdaptiveCPP and oneAPI DPC++.
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