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The development of deep learning-based optical chemical structure recognition (OCSR) systems has led to a need for datasets of chemical structure depictions. The diversity of the features in the training data is an important factor for the generation of deep learning systems that generalise well and are not overfit to a specific type of input. In the case of chemical structure depictions, these features are defined by the depiction parameters such as bond length, line thickness, label font style and many others. Here we present RanDepict, a toolkit for the creation of diverse sets of chemical structure depictions. The diversity of the image features is generated by making use of all available depiction parameters in the depiction functionalities of the CDK, RDKit, and Indigo. Furthermore, there is the option to enhance and augment the image with features such as curved arrows, chemical labels around the structure, or other kinds of distortions. Using depiction feature fingerprints, RanDepict ensures diversely picked image features. Here, the depiction and augmentation features are summarised in binary vectors and the MaxMin algorithm is used to pick diverse samples out of all valid options. By making all resources described herein publicly available, we hope to contribute to the development of deep learning-based OCSR systems.
The translation of images of chemical structures into machine-readable representations of the depicted molecules is known as optical chemical structure recognition (OCSR). There has been a lot of progress over the last three decades in this field, but the development of systems for the recognition of complex hand-drawn structure depictions is still at the beginning. Currently, there is no data for the systematic evaluation of OCSR methods on hand-drawn structures available. Here we present DECIMER — Hand-drawn molecule images, a standardised, openly available benchmark dataset of 5088 hand-drawn depictions of diversely picked chemical structures. Every structure depiction in the dataset is mapped to a machine-readable representation of the underlying molecule. The dataset is openly available and published under the CC-BY 4.0 licence which applies very few limitations. We hope that it will contribute to the further development of the field.
Different charge treatment approaches are examined for cyclotide-induced plasma membrane disruption by lipid extraction studied with dissipative particle dynamics. A pure Coulomb approach with truncated forces tuned to avoid individual strong ion pairing still reveals hidden statistical pairing effects that may lead to artificial membrane stabilization or distortion of cyclotide activity depending on the cyclotide’s charge state. While qualitative behavior is not affected in an apparent manner, more sensitive quantitative evaluations can be systematically biased. The findings suggest a charge smearing of point charges by an adequate charge distribution. For large mesoscopic simulation boxes, approximations for the Ewald sum to account for mirror charges due to periodic boundary conditions are of negligible influence.
Das Internet hat sich als globale Kommunikations-, Informations-, Commerce- und Businessinfrastruktur fest in der Gesellschaft etabliert. Mit jedem Grad Zuwachs bei der Digitalisierung wird das Leben einfacher und schneller - aber auch gefährlicher. Die konkrete Gefährlichkeit bleibt dabei bislang oft ein Mysterium - Strategien für die IT-Sicherheit müssen auf Basis von Annahmen und Erfahrungen entwickelt werden. Internet-Kennzahlen und deren systematische Auswertung sollen nun dabei helfen, Probleme, Risiken und Schwachstellen als Trend zu erkennen, um Sicherheitsstrategien proaktiv fokussierter zu gestalten. Auch der Stand der IT-Sicherheit lässt sich durch Messung der Kennzahlen ermitteln und bewerten. Internet-Kennzahlen werden von lokalen und globalen Anbietern bereitgestellt.
Supply-Chain-Angriffe sind eine akute Bedrohung für jedes Unternehmen. Einen Softwarelieferanten auszunutzen, um eine große Anzahl seiner Kunden zu erreichen, ist eine ausgeklügelte und erfolgreiche Methode aktueller Hacker. Die Spezialisierung der Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen, die Globalisierung der Lieferketten (im folgendem wird Supply Chain und Lieferkette synonym verwendet), sowie die Digitalisierung entlang der Wertschöpfungskette sind nur einige Beispiele, wieso Angreifer vermehrt die Vertrauensbeziehung zwischen Kunden und Lieferanten verstärkt für Angriffe ausnutzen. Dieser Artikel erläutert Cyber-Angriffe in Bezug auf eine Supply Chain und zeigt Sicherheitsmechanismen für die erfolgreiche Verteidigung.
Im Prinzip wollen und müssen Menschen auch in der digitalen Welt vertrauen (können) – nicht zuletzt, um grundsätzlich handlungsfähig zu sein. Aber auch, weil teilweise gar keine andere Wahl besteht, als einfach zu vertrauen, da die IT-Technologien mittlerweile nicht nur so allgegenwärtig, sondern auch so komplex geworden sind, dass der Nutzer sie vielfach gar nicht mehr einschätzen kann. Daher ist es – insbesondere im Sinne der Digitalisierung – wichtig und auch notwendig, dass Nutzern verschiedene Alternativen zur Verfügung stehen, anhand derer sie individuell die Vertrauenswürdigkeit von Unternehmen sowie IT-Lösungen – also jeglicher Produkte, Anwendungen und Dienste – beurteilen können. Aufgrund der steigenden Zahl an Sicherheitsvorfällen in der digitalen Welt sollte speziell die Cyber-Sicherheit dabei im Fokus stehen.
Aufgrund der zunehmenden IT-Technisierung und damit einhergehend stetigen Veränderung der Lebensbedingungen ist es notwendig, dass Menschen den IT-Lösungen und Unternehmen weiterhin und kontinuierlich vertrauen können. Denn durch den höheren Grad der IT-Technisierung steigt die Komplexität, wodurch es für den Nutzer zunehmend schwieriger wird, einzelne IT-Lösungen und deren Hintergründe zu verstehen sowie zu bewerten. Diese Veränderung hat Auswirkungen: Zum einen macht sie grundsätzlich den Nutzern – den Menschen – Angst, da gewohnte Vorgänge beständig ihre Gültigkeit verlieren. Zum anderen entsteht dadurch sowie durch die Komplexität latent das Gefühl, eine falsche Entscheidung zu treffen, weil nicht alles bedacht werden kann. So fällt dem Aspekt der Interdependenz von Vertrauen und Vertrauenswürdigkeit für deutsche und europäische Unternehmen eine hohe Bedeutung zu, insbesondere auch da sich internationale Tech-Unternehmen zunehmend weniger vertrauenswürdig im komplexen Cyber-Raum verhalten. Dies eröffnet die Möglichkeit, sich über den Aufbau von Vertrauen weltweit gegen internationale Unternehmen nachhaltig zu profilieren und positionieren. Um dieses Ziel zu realisieren, bedarf es einer strategischen Vorgehensweise – zum Beispiel auf Basis des Vertrauenswürdigkeitsmodells.
Web measurement studies can shed light on not yet fully understood phenomena and thus are essential for analyzing how the modern Web works. This often requires building new and adjustinng existing crawling setups, which has led to a wide variety of analysis tools for different (but related) aspects. If these efforts are not sufficiently documented, the reproducibility and replicability of the measurements may suffer—two properties that are crucial to sustainable research. In this paper, we survey 117 recent research papers to derive best practices for Web-based measurement studies and specify criteria that need to be met in practice. When applying these criteria to the surveyed papers, we find that the experimental setup and other aspects essential to reproducing and replicating results are often missing. We underline the criticality of this finding by performing a large-scale Web measurement study on 4.5 million pages with 24 different measurement setups to demonstrate the influence of the individual criteria. Our experiments show that slight differences in the experimental setup directly affect the overall results and must be documented accurately and carefully.
Third-party tracking is a common and broadly used technique on the Web. Different defense mechanisms have emerged to counter these practices (e.g. browser vendors that ban all third-party cookies). However, these countermeasures only target third-party trackers and ignore the first party because the narrative is that such monitoring is mostly used to improve the utilized service (e.g. analytical services). In this paper, we present a large-scale measurement study that analyzes tracking performed by the first party but utilized by a third party to circumvent standard tracking preventing techniques. We visit the top 15,000 websites to analyze first-party cookies used to track users and a technique called “DNS CNAME cloaking”, which can be used by a third party to place first-party cookies. Using this data, we show that 76% of sites effectively utilize such tracking techniques. In a long-running analysis, we show that the usage of such cookies increased by more than 50% over 2021.
Daten sind heute die Schlüsselkomponente in der Wertschöpfung. Ihre sichere und vertrauenswürdige Verarbeitung sind daher essenziell - auch in Cloud-Infrastrukturen, die per se erst mal nicht vertrauenswürdig sind. Während die Daten und der Code der sie verarbeitenden Anwendung hier in gespeicherter Form und bei der Übertragung in der Regel verschlüsselt sind, liegt beides während der Verarbeitung von Anwendungen in einer Cloud-Infrastruktur im Klartext vor und ist somit angreifbar. Auf der Basis von Sicherheitsfunktionen der CPU sorg Confidential Computing dafür, dass Anwendungen mit Code und Daten auf Cloud-Infrastrukturen in isolierter und verschlüsselter Form in sicheren Enklaven verarbeitet werden. Die Inhalte der Anwendung in einer Enklave werden so vor unbefugten Zugriff durch Systemadministratoren und weiteren Personen, die prinzipiell Zugriff auf die Cloud-Infrastruktur haben, geschützt. Technik unterstützt auf diese Weise die sichere und vertrauenswürdige Umsetzung des Datenschutzes.