Ваше предложение

• Синонимы к слову «картинка»

Дэвид Мамфорд | Работа над сегментацией и парсингом изображений

Чтобы реконструировать 3D-мир из 2D-изображения, наиболее очевидной необходимостью является поиск отдельных объектов на изображении, то есть разбиение области изображения на части, каждая из которых показывает часть поверхности другого объекта. Во многих ситуациях вы можете ожидать, что каждый объект имеет отличительную яркость, цвет и текстуру, что эта яркость, цвет и текстура плавно меняются по всей его поверхности и, наконец, эта яркость, цвет и текстура будут резко меняться на краях, то есть на границах. между этими кусками.

Например, булыжник на заднем плане этой страницы распадается на две области с совершенно разными текстурами, где камни крупнее или мельче. Это была идея моей работы с Джаянтом Шахом (использование здесь только яркости, а не цвета и текстуры). Мы перевели приведенную выше характеристику в вариационную задачу и проанализировали ее, насколько это было возможно. Вариационная задача оказалась идентичной той, которую Ди Джорджи предложил для твердых тел с трещинами, но она также слишком проста для использования в реальном видении. Однако этот метод можно адаптировать ко многим ситуациям и превратить в эффективный инструмент при правильном использовании (также необходимо было найти более быстрые алгоритмы). Кое-что из этого обсуждается в главе 4 нашей с Агнес книги. Подходящий вариант, по-видимому, очень хорошо работает со стереозрением, используя скачки «несоответствия» (смещение между изображениями левого и правого глаза) для определения границ.

Но действительно ли изображение имеет одну лучшую сегментацию? Фактически, к объектам обычно прикреплены, уложены или даже нарисованы части или другие объекты. Более полная модель объектов изображения помещает их в дерево синтаксического анализа, грамматически ограниченную структуру с вертикальными ребрами, соединяющими части с целым. Это также обсуждается в главе 3 нашей с Агнес книги и в моей монографии с Сун-Чунь Чжу (последний пункт ниже).

• Обнаружение границ путем минимизации функционалов I (с Дж. Шахом), в Image Understanding 1989 , Ablex Press, предварительная версия в 1985 Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 1985. Отсканированная перепечатка.
• Оптимальные приближения кусочно-гладких функций и Связанные вариационные задачи (совместно с Дж. Шахом), Comm. в Чистый и Appl. Мат. , 1989, 42 , стр. 577-685.
  Отсканированная перепечатка и перепечатка DASH.
• Эскиз 2.1D (совместно с М. Ницбергом), в Proc. 3-го IEEE Международная конференция по компьютерному зрению (ICCV), 1990, стр. 138-144.
  Отсканированная перепечатка и перепечатка DASH.
• Сегментация текстуры путем минимизации векторной энергии Функционалы: модель сопряженной мембраны (с Тай Синг Ли и Алан Юилль), Proc. Европейская конф. Комп. Vision, 1992 , Конспект лекций по информатике 588, стр. 165-173. Отсканированная перепечатка.
• Байесовский подход к проблеме стереосоответствия Использование полузакрытых областей (совместно с П. Бельюмером), Proc. Конф. IEEE. Комп. Зрение и распознавание образов, 1992 (ЦВПР), стр. 506-512.
  Отсканированная перепечатка и перепечатка DASH.
• Фильтрация, сегментация и глубина (с Марком Нитцбергом и Такахиро Шиота), Springer Lecture Notes in Computer Science 662 , 1993.
• Хордальные пополнения плоских графов (совместно с Ф. Р. К. Чангом), Журнал комбинаторики , { 62 , 1994, стр. 96-106. Отсканированная перепечатка.
• Обзор вариационных методов в сегментации изображений , JM Morel & S. Solimini, Бык. амер. Мат. соц. , 33 , 1996, 211-216. Цифровая перепечатка.
• Стохастическая грамматика изображений (с Сун-Чунь Чжу), Основы и тенденции в компьютерной графике и зрении , 2 , 2007, стр. 259-362.
  Цифровая перепечатка и перепечатка DASH.

веб-приложение. Как защитить библиотеки анализа изображений от переполнения буфера?

Задавать вопрос

спросил 3 года 3 месяца назад

Изменено 3 года, 3 месяца назад

Просмотрено 614 раз

Новое в переполнении буфера при синтаксическом анализе изображения. Как можно разработать безопасную библиотеку, которая анализирует изображения, и убедиться, что в ней нет уязвимостей? Общеизвестно, что библиотеки анализа изображений уязвимы к переполнению буфера, поэтому я был бы признателен, если бы кто-нибудь конкретно объяснил, как защитить библиотеки анализа изображений от переполнения буфера.

• веб-приложение
• атаки
• переполнение буфера
• безопасное кодирование
• изображение

2

Есть несколько очевидных вещей, которые не ограничиваются библиотеками анализа изображений:

• Не предполагайте, что ввод правильно сформирован , но на самом деле проверьте его. На самом деле общая проблема с библиотеками изображений или видео заключается в том, что они не были разработаны с учетом преднамеренно искаженного ввода, но, тем не менее, используются для обработки ввода из сомнительного происхождения.
• Используйте безопасный язык программирования , который по своей конструкции не подвержен переполнению буфера или делает его, по крайней мере, очень маловероятным. Это означает использование языка, который не позволяет записывать за границы массива и не позволяет удваивать свободную память или подобные проблемы с управлением памятью. Большинство языков более высокого уровня не имеют таких проблем, хотя они могут влиять на производительность больше, чем вам хотелось бы. Но есть также языки более низкого уровня, такие как Rust, которые одновременно обеспечивают безопасность памяти и высокую производительность.
• Ограничение влияния ошибок программирования за счет использования специфичных для компилятора или общесистемных механизмов, которые защищают стек («канарейки»), предотвращают выполнение кода из стека, обеспечивают своего рода «песочницу» вокруг приложения и т. д.

Чтобы расширить один пункт из ответа Штеффена: всякий раз, когда у вас есть код, который использует ненадежные входные данные и считается риском эксплуатации — например, библиотека изображений, потребляющая файлы из ненадежных источников — вы должны рассмотреть песочницу этого кода. Есть несколько способов сделать это, в зависимости от языка, ОС и архитектуры ЦП, но вот некоторые из наиболее распространенных:

• Запустите код от имени специальной учетной записи пользователя с низким уровнем привилегий, у которой нет прав на чтение или запись, за исключением того, что ему необходимо для выполнения своей работы. Все современные операционные системы общего назначения поддерживают это, хотя может быть сложно настроить такого пользователя с достаточно ограниченным доступом и безопасно передать файлы и так далее. Кроме того, с помощью таких методов открывается больше возможностей для атаки, чем при использовании большинства других вариантов.
• Запустите код в предоставленной ОС песочнице с низким уровнем привилегий, которая предотвращает вредоносное поведение, но при этом позволяет контролировать взаимодействие с другими программами. Это чрезвычайно специфично для ОС, но большинство современных ОС поддерживают его в той или иной форме; вы можете использовать контейнеры приложений (например, используемые «современными» приложениями Магазина Windows) в Windows 8 или более поздних версиях, вы можете использовать песочницы приложений в OS X, вы можете использовать контейнеры в Linux и, возможно, в других Unix-подобных ОС, вы можете использовать тюрьмы на *BSD и т. д. Обычно это один из самых простых и наиболее поддерживаемых вариантов (средства разработки для Windows, Mac, Android и iOS поддерживают создание таких песочниц с минимальными усилиями разработчика) и имеет хорошую производительность, но сильно зависит от платформы. и не будет работать на таких вещах, как Windows 7.
• Вы также можете создавать такие песочницы вручную, используя функции ограничения доступа, такие как SELinux или AppArmor (оба для Linux), или chroot (доступно в большинстве Unix-подобных ОС), или CreateRestrictedToken (Windows API), а также другие функции безопасности Windows, такие как как обязательный контроль целостности. Этот подход требует большой работы, чтобы сделать его по-настоящему безопасным, и он по-прежнему сильно зависит от платформы, но его можно настроить таким образом, чтобы он работал в очень широком диапазоне операционных систем с большей безопасностью, чем простое использование учетной записи пользователя с ограниченным доступом. . Вот как некоторые приложения, которые нуждаются в высокой безопасности на множестве различных систем, но при этом нуждаются в хорошей производительности, такие как Chrome и IE7+, помещаются в песочницу.
• Запустите код на виртуальной машине с минимальным доступом к узлу и ограниченными ресурсами. Даже если код полностью захватит виртуальную машину, хост может просто убить этот экземпляр и запустить новый с чистого образа. Это относительно дорого для вычислительных ресурсов, но довольно просто в настройке и обеспечивает очень хорошую безопасность.
• Воспользуйтесь преимуществами песочницы на уровне языка. Например, среда выполнения Java позволяет создать «SecurityManager», который ограничивает возможности кода; именно так реализованы такие вещи, как песочница Java-апплета. Любой, кто знаком с историей безопасности апплетов Java, может сказать вам, что это не очень безопасно, когда исполняемый код является активно вредоносным (слишком много способов атаковать систему), но при выполнении ожидаемого невредоносного кода, написанного на уже безопасный для памяти язык Java, это достойная дополнительная глубокая защита для защиты от логических ошибок, которые могут привести к тому, что код сделает что-то вроде записи файла в выбранное злоумышленником место.