JavaScript引擎漏洞检测方法综述

由于语言特性导致的JavaScript引擎漏洞是当今应用软件软件安全的重要威胁之一,攻击者通常间接利用JavaScript引擎漏洞造成远程命令执行,获得系统的控制权。介绍了引擎的基本信息,对引擎中经常出现的漏洞进行了分类,分别综述了静态和动态分析检测的基本步骤和发展脉络,提出了针对JavaScript引擎漏洞的检测基本框架,讨论了制约检测效率瓶颈问题以及可能的解决方法,结合最新的技术应用指出了未来的发展趋势和亟待解决的问题。

商标侵权判定标准的规范解释与司法适用研究

商标侵权判断标准是当前理论界和实务界争议较大的问题,值得检视的相关争议主要集中在对商标法第57条第1项和第2项的规范解释与司法适用。商标法第57条第1项和第2项属于商标侵权判断标准的基础规范,前者应当解释为采用推定混淆可能性标准,后者应当解释为采用混淆可能性标准。商品相同或者类似、商标相同或近似均属于商标使用的具体场景,并非商标侵权判断标准的构成要件,而是判断是否存在混淆可能性的考量因素。对于判断是否构成商标直接侵权,人民法院应当以混淆可能性作为法律标准,在此基础上准确理解商标法第57条的规范意旨,正确适用商标权救济法律规范,以实现保护注册商标的立法宗旨。

全球土地覆被数据集中哈萨克斯坦草地分布的异同及其成因

受社会制度变迁和气候变化的影响,哈萨克斯坦是中亚地区生态退化和草畜矛盾问题最为突出的国家。近百年来,放牧方式的改变、农业开垦的占用、加之暖干化的气候变化影响,使得哈萨克斯坦各类草地生态系统变化的时空格局具有鲜明的特点。因此,研究哈萨克斯坦草地退化的过程与机制对认识中亚地区草地生态系统对气候变化和人类活动的响应尤为重要,也是对绿色丝路建设过程中区域生态可持续发展的科学支撑。土地覆被数据是生态变化研究的基础数据,但目前广泛使用的各套全球数据集间往往存在很大的差异,这会导致对生态变化成因的认知以及对未来变化的模型模拟产生更大的不确定性。本研究从对草地类型识别的定义、空间分布的一致性和空间分布差异的原因3方面对比5类全球土地覆被数据(UMD1992-1993、MCD12Q1 2001、GLC 2000、CCI-LC 2000、Glob Cover 2005)中哈萨克斯坦草地分布的异同,以期为哈萨克斯坦的相关研究中土地覆被数据集的选择提供依据。研究结果表明:①分类系统中对草地类型的界定、遥感数据源、辅助分类数据、分类方法、验证数据和方法的不同是5套数据草地资源分布差异的主要原因,其中MCD12Q1数据与其他4套数据的草地分布面积相差最大;②5套数据中草地分布都重叠(完全一致)或四套数据重叠(高度一致)的区域仅占39.66%,主要位于哈萨克斯坦典型草原带和部分半荒漠草原带;围绕典型草地分布区,空间一致性由内向外逐渐降低。5套数据完全不一致区域占26.78%,主要位于荒漠草原带;③CCI-LC2000数据与其他几类数据的重叠区域最高,有76%的草地与5套数据的完全一致以及高度一致区重叠;在分布不一致区域中,极易造成混淆的土地覆被类型主要为旱作耕地、灌溉耕地、耕地与自然植被镶嵌体、裸地以及灌丛。