C++-ohjelmointikielen relevanttius ja modernisointi

Tämän kandidaattityön tarkoituksena on tutkia C++-ohjelmointikielen käyttökelpoisuutta nykyaikaisissa ohjelmistotuotannossa analysoimalla kielen historiaa, tehtyjä muutoksia, kielen uudistuksia ja vertailemalla C++-ohjelmointikieltä nykyaikaisempiin kieliin. Työn tarkoituksena on myös pyrkiä vastaamaan, onko C++ ohjelmointikieli tulevaisuuden kannalta enää relevantti yleisohjelmointikieli vai siirtyykö sen käyttötarkoitus vain hyvin spesifeihin sovelluksiin. Tutkimuksessa C++-ohjelmointikieli on todettu hyvin täydelliseksi ja nopeaksi ohjelmointikieleksi, johon on ajan myötä lisätty runsaasti moderneja ominaisuuksia, jotka ovat laajentaneet kielen mahdollisuuksia ja parantaneet kielen käyttöä runsaasti. Kielessä on kuitenkin runsaasti haittapuolia, kuten monimutkaisuus, haavoittuvuudet, ilmaisuvoima ja siirrettävyyden vaikeus, jotka voivat mahdollistaa kielen suosion vähenemisen ja uudenpien kielien valinnan yleiskäyttötarkoituksiin

The C++ programming language in modern computer science

This thesis has studied the C++ programming language’s usefulness in modern computer science both in suitability for developers and education by overviewing its history and main features and comparing it to its main alternatives. The research was mainly conducted with literature reviews and methods used for studying the subject where both quantitative in form of performance analysis and qualitative in the form of analysis of non-numeric attributes. This thesis has found that the C++ programming language is a very capable programming language for overall development, but the language’s popularity has shifted towards system-level programming while the language is losing popularity for higher-level applications. The C++ programming language is also quite complex, making it too difficult to learn for beginners. Despite the complexity, the C++ programming language remains a very good language in terms of education for students of computer science because the language gives a good overview of programming as a whole

C++-ohjelmointikielen relevanttius ja modernisointi

Tämän kandidaattityön tarkoituksena on tutkia C++-ohjelmointikielen käyttökelpoisuutta nykyaikaisissa ohjelmistotuotannossa analysoimalla kielen historiaa, tehtyjä muutoksia, kielen uudistuksia ja vertailemalla C++-ohjelmointikieltä nykyaikaisempiin kieliin. Työn tarkoituksena on myös pyrkiä vastaamaan, onko C++ ohjelmointikieli tulevaisuuden kannalta enää relevantti yleisohjelmointikieli vai siirtyykö sen käyttötarkoitus vain hyvin spesifeihin sovelluksiin. Tutkimuksessa C++-ohjelmointikieli on todettu hyvin täydelliseksi ja nopeaksi ohjelmointikieleksi, johon on ajan myötä lisätty runsaasti moderneja ominaisuuksia, jotka ovat laajentaneet kielen mahdollisuuksia ja parantaneet kielen käyttöä runsaasti. Kielessä on kuitenkin runsaasti haittapuolia, kuten monimutkaisuus, haavoittuvuudet, ilmaisuvoima ja siirrettävyyden vaikeus, jotka voivat mahdollistaa kielen suosion vähenemisen ja uudenpien kielien valinnan yleiskäyttötarkoituksiin

Transfer learning with ResNet50 for malicious domains classification using image visualization

Abstract The Internet has become a vital part of our daily lives, serving as a hub for global connectivity and a facilitator for seamless communication and information exchange. However, the rise of malicious domains presents a serious challenge, undermining the reliability of the Internet and posing risks to user safety. These malicious activities exploit the Domain Name System (DNS) to deceive users, leading to harmful activities such as spreading drive-by-download malware, operating botnets, creating phishing sites, and sending spam. In response to this growing threat, the application of Machine Learning (ML) techniques has proven to be highly effective. These methods excel in quickly and accurately detecting, classifying, and analyzing such threats. This paper explores the latest developments in using transfer learning for the classification of malicious domains, with a focus on image visualization as a key methodological approach. Our proposed solution has achieved a remarkable testing accuracy rate of 98.67%, demonstrating its effectiveness in detecting and classifying malicious domains