The Construction of a Static Source Code Scanner Focused on SQL Injection Vulnerabilties in Java

SQL injection attacks are a significant threat to web application security, allowing attackers to execute arbitrary SQL commands and gain unauthorized access to sensitive data. Static source code analysis is a widely used technique to identify security vulnerabilities in software, including SQL injection attacks. However, existing static source code scanners often produce false positives and require a high level of expertise to use effectively. This thesis presents the design and implementation of a static source code scanner for SQL injection vulnerabilities in Java queries. The scanner uses a combination of pattern matching and data flow analysis to detect SQL injection vulnerabilities in code. The scanner identifies vulnerable code by analyzing method calls, expressions, and variable declarations to detect potential vulnerabilities. To evaluate the scanner, malicious SQL code is manually injected in queries to test the scanner\u27s ability to detect vulnerabilities. The results showed that the scanner could identify a high percentage of SQL injection vulnerabilities. The limitations of the scanner include the inability to detect runtime user input validation and the reliance on predefined patterns and heuristics to identify vulnerabilities. Despite these limitations, the scanner provides a useful tool for junior developers to identify and address SQL injection vulnerabilities in their code. This thesis presents a static source code scanner that can effectively detect SQL injection vulnerabilities in Java web applications. The scanner\u27s design and implementation provide a useful contribution to the field of software security, and future work could focus on improving the scanner\u27s precision and addressing its limitations

Sub-annular structure in black hole image from gravitational refraction

The images of supermassive black holes captured by the Event Horizon Telescope (EHT) collaboration have allowed us to have access to the physical processes that occur in the vicinity of the event horizons of these objects. This has enabled us to learn more about the state of rotation of black holes, about the formation of relativistic jets in their vicinity, about the magnetic field in the regions close to them, and even about the existence of the photon ring. Furthermore, black hole imaging gives rise to a new way of testing general relativity in the strong field regime. This has initiated a line of research aimed at probing different physical scenarios. While many scenarios have been proposed in the literature that yield distortion effects that would be a priori detectable at the resolution achieved by future EHT observations, the vast majority of those scenarios involve strange objects or exotic matter content. Here, we consider a less heterodox scenario which, involving non-exotic matter, in the sense that it satisfies all energy conditions and is dynamically stable, also leads to a deformation of the black hole shadow. We consider a specific concentration of non-emitting, relativistic matter of zero optical depth forming a bubble around the black hole. Due to gravitational refraction, such a self-interacting -- dark -- matter concentration may produce sub-annular images, i.e. subleading images inside the photon ring. We calculate the ray tracing in the space-time geometry produced by such a matter configuration and obtain the corresponding black hole images. While for concreteness we restrict our analysis to a specific matter distribution, modeling the bubble as a thin-shell, effects qualitatively similar to those described here are expected to occur for more general density profiles.Comment: 6 pages. 5 figure

Doped nanostructured semiconductors produced by cold plasma combined with heat

The potential of combining cold plasma and thermal treatment for the nanofabrication of advances semiconductors was investigated

Sistema de planificación de la producción en una empresa de calzado dedicada a la fabricación de suelas

El trabajo de investigación busca demostrar el ahorro económico producido por el hecho de planificar la producción, mediante el uso de información de primera fuente de la empresa a estudiar. Se plantea el problema, las motivaciones principales por las cuales se realiza la investigación, las cuales son primeramente demostrar el ahorro económico para contribuir a la empresa y contribuir a investigaciones sobre este tema. Describimos y analizamos la situación de la empresa; los productos que comercializa, materias primas, maquinarias, procesos y el personal. Este análisis nos servirá para diagnosticar el estado de la empresa en el aspecto productivo. Con el análisis proponemos el plan de producción en base a una proyección de ventas utilizando métodos cuantitativos y cualitativos en algunos casos. Las proyecciones de ventas se realizan por cada línea de producción de este punto partimos para hacer los planes agregados por línea, luego para establecer un sistema de cantidad fija de pedido de las materias primas que intervienen y finalmente realizar el MRP (Planificación de Requerimiento de Materiales) de los productos comerciales para cada línea. La propuesta se somete a una evaluación económica la cual resulta afirmando la hipótesis planteada. Contribuyendo a un ahorro económico del 11%, proponiendo una productividad que deberían tener los operarios y ayudando a no incurrir en otros costos innecesarios por la forma de trabajo. Palabras clave: Planificación, Suela, Calzado, Ahorro Económico, Expanso, Poliuretano, Caucho, Termoplastico.Tesi

Modelos de clasificación para detección del cambio de uso de la tierra en la Amazonia Peruana

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Nelson Carlos Rosot e Prof. Dr. Hideo ArakiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 19/12/2019Inclui referências: p. 128-136Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: A área de estudo da presente investigação foi o distrito de Nueva Requena, localizado na província de Coronel Portillo, no departamento de Ucayali, Peru. O distrito de Nueva Requena, bem como diferentes áreas da bacia amazônica, atualmente enfrenta uma mudança alarmante na cobertura florestal e no uso da terra, gerando mudanças significativas nos processos ambientais. Nesse contexto, é necessário implementar um sistema de monitoramento que utilize modelos de classificação supervisionados capazes de proporcionar informações de qualidade e confiáveis sobre a mudança no uso da terra. Nesta pesquisa foram utilizadas imagens passivas de satélite Sentinel-2A, imagens ativas do Sentinel-1A e a fusão de ambas, e foram aplicados dois algoritmos: Support Vector Machine (SVM) no módulo de Análise de Objetos e o algoritmo Boosting ou árvores de decisão. Foram realizadas 83 classificações supervisionadas com os referidos algoritmos, e foi selecionado o modelo mais apropriado para determinar a mudança no uso da terra. O melhor modelo de classificação foi o denominado como C6C7, gerado com imagens de satélite passivas Sentinel-2A. Os algoritmos foram executados separadamente e, em seguida, foi executada a álgebra de mapa para gerar a mudança no uso da terra; a classificação supervisionada C6 foi realizada com o algoritmo boosting com partição de amostra em 80% de treinamento e 20% de teste para três bandas espectrais do ano de 2016, e a classificação supervisionada C7 com o algoritmo Support Vector Machine (SVM) sendo as entradas as medianas das três bandas do ano de 2018. Este modelo apresentou o menor erro de classificação, de 22,7%, sendo que a validação foi realizada com imagens de alta resolução PeruSat- 1 para o ano de 2018 e imagens do Google Earth para o ano de 2016, fornecendo um índice Kappa de 0,607 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 86,10% para o ano de 2016 e o índice Kappa de 0,560 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 82,30 % para o ano de 2018, demonstrando concordância considerável e moderada, respectivamente. Palavras-chave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árvores de decisão).Abstract: The area of study of the present investigation was the Nueva Requena district, located in the province of Coronel Portillo, in the department of Ucayali, Peru. The Nueva Requena district, as well as different areas of the Amazon basin, currently faces an alarming change in forest cover and land use, generating significant changes in environmental processes. In this context, it is necessary to implement a monitoring system that uses supervised classification models capable of providing quality and reliable information on land use change. In this research, passive satellite images Sentinel-2A, active images from Sentinel-1A and the fusion of both were used, and two algorithms were applied: Support Vector Machine (SVM) in the Object Analysis module and the Boosting algorithm or decision trees. 83 supervised classifications were carried out with the referred algorithms, and the most appropriate model was selected to determine the change in land use. The best classification model was named C6C7, generated with passive satellite images Sentinel-2A. The algorithms were run separately and then map algebra was performed to generate the change in land use; the supervised classification C6 was performed with the boosting algorithm with sample partition at 80% training and 20% testing for three spectral bands in the year 2016, and the supervised classification C7 with the Support Vector Machine (SVM) algorithm being the inputs the medians of the three bands of the year 2018. This model had the lowest classification error, of 22.7%, and the validation was performed with high resolution images PeruSat- 1 for the year 2018 and images from Google Earth for the year 2016, providing a Kappa index of 0.607 and the correctly classified percentage (PCC) of 86.10% for the year 2016 and the Kappa index of 0.560 and the correctly classified percentage (PCC) of 82.30% for the year 2018, showing considerable and moderate agreement, respectively. Key words: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (decision trees).RESUMEN: El área de estudio de la presente investigación fue el distrito de Nueva Requena, ubicado en la provincia de Coronel Portillo, en el departamento de Ucayali, Perú. El distrito de Nueva Requena, así como diferentes áreas de la cuenca del Amazonas, actualmente enfrenta un cambio alarmante en la cubierta forestal y el uso de la tierra, generando cambios significativos en los procesos ambientales. En este contexto, es necesario implementar un sistema de monitoreo que utilice modelos de clasificación supervisados capaces de proporcionar información confiable y de calidad sobre el cambio de uso del suelo. En esta investigación, se utilizaron imágenes pasivas del satélite Sentinel-2A, imágenes activas de Sentinel-1A y la fusión de ambas, y se aplicaron dos algoritmos: Support Vector Machine (SVM) en el módulo Object Analysis y el algoritmo Boosting o árboles de decisión. Se realizaron 83 clasificaciones supervisadas con los algoritmos mencionados, y se seleccionó el modelo más apropiado para determinar el cambio en el uso del suelo. El mejor modelo de clasificación se denominó C6C7, generado con imágenes satelitales pasivas Sentinel-2A. Los algoritmos se ejecutaron por separado y luego se realizó el álgebra de mapas para generar el cambio en el uso de la tierra; la clasificación supervisada C6 se realizó con el algoritmo de refuerzo con partición de muestra al 80% de entrenamiento y 20% de pruebas para tres bandas espectrales en el año 2016, y la clasificación supervisada C7 con el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM) como entradas las medianas de las tres bandas del año 2018. Este modelo tuvo el error de clasificación más bajo, del 22.7%, y la validación se realizó con imágenes de alta resolución PeruSat-1 para el año 2018 e imágenes de Google Earth para el año 2016, proporcionando un índice Kappa de 0.607 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 86.10% para el año 2016 y el índice Kappa de 0.560 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 82.30% para el año 2018, mostrando un acuerdo considerable y moderado, respectivamente. Palabras-clave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árboles de decisión)

Mezcla de mercadotecnia y Retail Tottus Canta Callao 2015

La presente investigación tuvo como objetivo general determinar la relación que existe entre la mezcla de mercadotecnia y el retail Tottus Canta Callao 2015. La población estuvo constituida por 200 unidades de investigación, encuestados en su totalidad para la variable 1 Mezcla de mercadotecnia, la misma que se trabajó para la variable 2 Retail Tottus, con la finalidad determinar si existe o no correlación entre ambas variables. La investigación es de tipo básica, de nivel descriptivo correlacional, presenta un diseño no experimental, transversal. Para la prueba de hipótesis y dado que las variables de estudio son de naturaleza ordinal, se procedió a aplicar el estadístico de Spearman con un nivel de confianza del 95%, y se concluyó que existe relación significativa entre la mezcla de mercadotecnia y el Retail Tottus Canta Callao 2015. Lo que se demuestra con la prueba de Spearman (sig. bilateral) = .000 < .01; Rho = .589**)

DDIT4 (DNA-damage-inducible transcript 4)

Review on DDIT4 (DNA-damage-inducible transcript 4), with data on DNA, on the protein encoded, and where the gene is implicated