Automated vulnerability detection in source code

Technological advances have facilitated instant global connectivity, transforming the way we interact with the world. Software, propelled by this evolution, plays a pivotal role in our daily lives, being present in virtually every facet of our existence. Programmers, who form the bedrock of the business structure, create source code comprising hundreds or even thousands of lines, encompassing essential functionalities for software to operate seamlessly. However, owing to the inherent complexity of these functionalities and their interdependencies, it is common for errors to escape notice in the code, inadvertently reaching the software production phase and resulting in code vulnerabilities Each year, the number ofidentified software vulnerabilities, either publicly disclosed or discovered internally, increases. These vulnerabilities pose a significant risk of exploitation, potentially leading to data breaches or service interruptions. Therefore, the goal of this project is to develop a tool capable of analyzing code written in C and C++ to detect vulnerabilities before the code is deployed to end users. To achieve this goal, we leveraged existing work in this area by using a dataset of open-source functions written in C and C++. This dataset contains approximately 1.27 million functions categorized into five different Common Weakness Enumerations (CWEs). Preprocessing was performed to optimize the performance of the models used. The models were trained on function snippets only, without considering any external context of the code, thus simplifying the problem and increasing processing efficiency. The results obtained are promising, with the trained models showing high performance in identifying and classifying vulnerabilities. In addition, these results can serve as a benchmark for direct comparisons between different approaches.O avanço tecnológico permitiu uma conexão global instantânea, transformando a maneira como interagimos com o mundo. Os softwares, impulsionados por essa evolução, desempenham um papel crucial em nosso cotidiano, estando presentes em praticamente todos os aspectos de nossas vidas. Os programadores, fundamentais na estrutura empresarial, desenvolvem o código-fonte composto por centenas ou até milhares de linhas, incorporando as funcionalidades essenciais para o pleno funcionamento dos softwares. No entanto, devido à complexidade intrínseca dessas funcionalidades e suas interdependências, é comum que erros passem despercebidos no código, chegando inadvertidamente à fase de produção do software e resultando em vulnerabilidades de código. Anualmente, observa-se um aumento no número de vulnerabilidades de software que são identificadas e divulgadas publicamente ou descobertas internamente. Essas vulnerabilidades representam um sério risco e podem resultar em fuga de informações ou interrupção de serviços. Assim, este projeto visa desenvolver uma ferramenta capaz de analisar o código escrito em C e C++ para identificar vulnerabilidades antes que esse código chegue ao consumidor final. Para alcançar esse objetivo, utilizamos como ponto de partida diversos trabalhos já realizados nessa área, fazendo uso de um conjunto de dados contendo funções de código aberto escritas em C e C++. Esse conjunto de dados engloba cerca de 1.27 milhões de funções categorizadas por cinco diferentes Common Weakness Enumerations (CWEs). Realizamos um pré-processamento para otimizar o desempenho dos modelos utilizados. Os modelos foram treinados apenas em trechos de funções, sem considerar qualquer contexto externo sobre o código, simplificando assim o problema e melhorando a eficiência do processamento. Os resultados obtidos são promissores, pois os modelos treinados foram capazes de identificar e classificar as vulnerabilidades com alto desempenho, estes resultados podem também servir como base para comparação direta entre diferentes abordagens

Síndrome de Noonan : Noonan Syndrome

Introdução: A Síndrome de Noonan (SN) é uma doença de herança autossômica dominante, com incidência estimada de 1/1000 até 1/2500 nascidos vivos. A síndrome é frequentemente associada a defeitos cardíacos e uma grande variabilidade fenotípica. Apresentação do caso:  Paciente do sexo masculino, 3 anos de idade e diagnóstico prévio de Comunicação Interatrial, corrigida cirurgicamente. No primeiro ano de vida, foram notadas alterações fenotípicas, como ptose palpebral, orelhas de implantação baixa, face triangular, tórax em escudo, pescoço curto e diagnóstico de sinusite crônica. Discussão: A anomalia congênita mais comum da SN é a estenose valvar pulmonar (54% dos casos) bastante relacionada à morbidade e à mortalidade da doença. As características fenotípicas podem incluir hipertelorismo, ptose palpebral, pescoço alado, baixa estatura, entre outros. A doença possui uma ampla variabilidade clínica e tem como diagnóstico diferencial a Síndrome de Costello e a Síndrome de Turner. O diagnóstico é realizado por meio de uma avaliação clínico-genética. Conclusão: O presente relato ressalta a importância do conhecimento em relação a SN para que sejam realizadas histórias clínicas completas e exames físicos minuciosos diante da suspeita clínica para fins de diagnóstico precoce, acompanhamento multidisciplinar e melhora do prognóstico

Tumor glioneural difuso leptomeníngeo: Leptomeningeal diffuse glioneural tumor

Introdução: O tumor Glioneural Difuso Leptomeníngeo (DLGNT) é uma neoplasia primária rara do sistema nervoso central (SNC). Descrito pela Classificação dos Tumores do Sistema nervoso Central da OMS 2016 como sendo o tumor leptomeníngeo tipo oligodendroglial mais notável na infância. O prognóstico geralmente é ruim, e a média de sobrevida é de 15 meses. Apresentação do caso: Paciente do sexo masculino, 6 anos, previamente hígido, admitido no Hospital Evangélico de Goiás, após 20 dias de quadro inicial de cefaleia, vômitos, fotofobia, alteração sensorial e paraparesia moderada (pior à direita). Foi internado para investigação de meningite. Procedeu-se à biópsia e ao estudo imuno-histoquímico do material, que confirmaram o diagnóstico de DLGNT. Discussão: É uma doença rara, constituindo aproximadamente 1-3% de todos os tumores cerebrais em adultos e cerca de 3% dos ocorridos em crianças. Com um quadro clínico bastante inespecífico, com extensa quantidade de diagnósticos diferenciais a serem afastados. Para o tratamento não há consenso quanto a terapêutica radioterapia/quimioterapia e farmacológica adequada. Conclusão: A identificação precoce de DLGNT auxilia na seleção adequada de tratamentos específicos, contribuindo para um melhor prognóstico e melhora clínica do paciente. São necessários mais estudos para promover uma maior compreensão desta doença e consequentemente, melhora na qualidade de vida dos pacientes