MASTEL@Mobile

Google memperkenalkan sejumlah pembaruan Android baru pada hari Kamis. Ada beberapa macam fitur yang akan hadir pada os Android ini. Seperti menghadirkan Potret Blur ke lebih banyak jenis foto, fitur Berbagi Langsung ke beberapa perangkat sekaligus, pemeriksaan tata bahasa di Gboard, dan masih banyak lagi.

Menurut cnet.com, berikut ialah fitur-fitur terbaru yang akan datang di Android:

1. Google Foto
   Potret Blur akan hadir di lebih banyak jenis foto, seperti foto dengan tanaman, hewan peliharaan, dan makanan, untuk pengguna Pixel dan anggota Google One. Anda juga dapat menambahkan efek buram ke latar belakang gambar yang telah Anda ambil. Ini sebelumnya hanya tersedia pada foto orang yang diambil dalam mode potret.
2. Berbagi Langsung
   Pengguna Android kini dapat berbagi foto, video, tautan, file audio, dan dokumen dengan beberapa orang terdekat sekaligus dengan mengetuk untuk menambahkan lebih banyak orang selama transfer. Pembaruan diluncurkan sekarang di semua perangkat Android 6+.
3. Gboard:
   1. Fitur pemeriksaan tata bahasa (Grammar)
      fitur ini akan hadir di Gboard untuk semua pengguna Android. Fitur ini berfungsi untuk mendeteksi kesalahan dan menyarankan koreksi saat Anda mengetik.
   2. Emoji
      Android menambahkan lebih dari 2.000 stiker mashup emoji ekstra ke Gboard.
4. Google TV
   Bagian Sorotan baru menggabungkan acara favorit Anda menjadi umpan. Ini mencakup artikel berita dan ulasan tentang acara dan film favorit dan yang disarankan dan satu ketukan akan membawa Anda ke film atau acara TV sehingga Anda dapat menonton, menambahkan ke daftar tontonan, atau meninjaunya.
5. Widget
   Widget waktu layar baru akan ditambahkan untuk menunjukkan berapa lama Anda telah menghabiskan waktu di tiga aplikasi teratas yang paling sering digunakan di ponsel Anda, yang menurut Google akan membantu pengguna “merefleksikan kesejahteraan digital mereka secara teratur.” Ini akan memungkinkan Anda mengatur timer harian untuk aplikasi, menggunakan “mode fokus” untuk menjeda aplikasi tertentu pada waktu yang ditentukan setiap hari dan menggunakan “mode waktu tidur” untuk membungkam ponsel Anda dan mengubah layar menjadi hitam putih kapan pun Anda akan tidur .
6. Transkripsi langsung offline
   Teks ucapan-ke-teks real-time sekarang tersedia dalam mode offline. Aplikasi ini sudah diinstal sebelumnya di ponsel Samsung dan Pixel, atau tersedia sebagai unduhan gratis.

Jika Anda telah menunggu Microsoft untuk menghidupkan kembali Windows Movie Maker, Clipchamp mungkin adalah hal terbaik berikutnya. Setelah mengakuisisi Clipchamp tahun lalu, Microsoft sekarang menggabungkan aplikasi itu ke Windows 11. Ini adalah aplikasi berbasis browser yang mendukung pemangkasan, pemisahan, transisi, dan bahkan memiliki fitur perekam layar.

Clipchamp menyertakan garis waktu, seperti aplikasi Adobe Premiere Pro, dan menggunakan kombinasi templat dan pustaka filter, transisi, media stok, dan gaya untuk memungkinkan orang membuat video dengan dukungan audio multi-track dan pengeditan yang ramah pengguna. Microsoft telah terintegrasi dalam generator text-to-speech bertenaga Azure bagi pembuat konten untuk menggunakan sulih suara dalam 70 bahasa, dan OneDrive juga terintegrasi untuk penyimpanan file di cloud.

Bersamaan dengan pembaruan aplikasi ini, Microsoft sekarang mulai menguji beberapa perubahan pada pengalaman pencarian di Windows 11. “Mulai awal minggu depan, kami akan mulai meluncurkan pembaruan untuk Pencarian di Windows 11 yang menyoroti momen-momen menarik,” jelas Amanda Langowski , kepala program Microsoft Windows Insider. “Kotak pencarian di Mulai dan Pencarian akan diperbarui secara berkala dengan konten, termasuk ilustrasi menyenangkan, yang membantu Anda menemukan lebih banyak, terhubung, dan tetap produktif,” tambahnya.

Menurut theverge.com, sorotan pencarian ini akan mencakup momen seperti liburan, peringatan, dan momen lain dalam waktu. Hasil pencarian terbaru akan ditempatkan di samping, dan jika Anda masuk dengan akun kerja, maka file dan kontak melalui Microsoft Search akan ditampilkan. Anda selalu dapat mematikan fitur sorotan pencarian.

Microsoft juga membuat perbaikan lebih lanjut untuk menjernihkan beberapa fitur Windows. fitur dari print queue ini diperbarui agar sesuai dengan desain Windows 11, Quick Assist dan Windows Sandbox sekarang memiliki ikon desain Lancar, dan Windows Media Player telah diubah namanya menjadi Windows Media Player Legacy. Jelas sekali bahwa aplikasi Media Player baru untuk Windows 11 ini pada akhirnya akan menggantikan Windows Media Player OS tersebut.

Seperti biasa, beberapa perubahan ini tidak akan muncul di Windows 11 selama berbulan-bulan. Microsoft meluncurkan fitur secara bertahap, dan perusahaan tidak lagi menunggu penurunan fitur tahunan yang besar untuk memperbarui Windows 11.(ra/hh)

Seperti yang dilaporkan oleh TechPowerUp (melalui Windows Central), AMD telah mengakui masalah stuttering pada sistem Ryzen yang disebabkan oleh modul platform tepercaya firmware (fTPM).  Bentuk TPM 2.0 diperlukan untuk menjalankan Windows 11 (walaupun beberapa pengguna masih menemukan cara untuk mengatasi persyaratan ini).

Menurut theverge.com, TPM digunakan untuk menghasilkan kunci kriptografik untuk mem-boot perangkat Anda, membantu melindunginya dari peretas yang mungkin mencoba merusak informasi sensitif yang disimpan di komputer Anda. Sementara fTPM tertanam dalam firmware sistem Anda, dTPM, atau modul platform tepercaya diskrit, adalah chip fisik yang dipasang pada motherboard Anda yang memiliki fungsi yang sama.

Beberapa pengguna AMD telah melaporkan masalah kinerja selama berbulan-bulan sekarang, dengan satu pengguna menggambarkannya sebagai penurunan kecepatan frame rate dan terkadang bermasalah dengan audio yang terdengar seperti suara robot. Sekarang, perusahaan tersebut baru saja menanggapi keluhan dan telah melacak masalah kembali ke transaksi memori terkait fTPM yang diperluas dalam memori flash SPI (SPIROM) yang terletak di motherboard. AMD mengatakan ini dapat menyebabkan jeda sementara dalam interaktivitas atau respons sistem hingga transaksi selesai, atau dalam istilah yang lebih sederhananya ialah stuttering.

Untuk solusi sementara, AMD mengatakan Anda harus beralih menggunakan dTPM berbasis perangkat keras sebagai gantinya, yang mungkin tidak sepadan, mengingat perbaikannya tidak terlalu jauh. Jika motherboard Anda dilengkapi dengan header TPM 2.0 yang kompatibel, biayanya sekitar $20 hingga $60 untuk sebuah chip TPM, tergantung pada pembuatan motherboard Anda. Sebelum menukar ke dTPM, AMD mengatakan untuk menonaktifkan sistem enkripsi yang didukung TPM, seperti BitLocker Drive Encryption, dan pastikan untuk mencadangkan data sistem Anda.

Jika Anda tidak ingin melalui proses pembelian dan pemasangan chip TPM, Anda cukup menunggu file BIOS sistem pelanggan yang dapat di flash AMD yang akan tersedia pada awal Mei. AMD mengatakan waktu ketersediaannya akan bervariasi tergantung pada model motherboard yang Anda miliki.

Untuk ke depannya, AMD telah mendaftar untuk menempatkan upaya terbaru Microsoft di TPM, Pluton, ke silikonnya, dengan Lenovo karena akan mengirimkan laptop ThinkPad Z13 dan Z16 yang didukung AMD yang didukung dengan teknologi tersebut pada bulan Mei.(ra/hh)

Pembaruan iPhone Apple berikutnya akan tiba minggu depan, perusahaan itu mengumumkan berita tersebut pada hari Selasa di acara pertama tahun ini. iOS 15.4 telah melihat lima versi beta dan memperkenalkan peringatan anti-penguntit AirTag, opsi suara netral gender untuk Siri, emoji baru, pembaruan untuk ID Wajah dan kedatangan Universal Control yang telah lama ditunggu-tunggu.

Menurut cnet.com, iOS 15.4 beta telah diluncurkan ke publik, dan versi final dari sistem operasi akan tersedia sebagai pembaruan gratis minggu depan dan telah dimuat sebelumnya di iPhone 13 dan iPhone 13 Pro dalam varian hijau baru mereka, serta iPhone SE terbaru.

Seperti namanya, iOS 15.4 adalah pembaruan besar keempat untuk iOS 15, yang diluncurkan dengan iPhone 13 pada bulan September. Pembaruan ini, yang dimulai dengan rilis iOS 15.1 Desember, telah menambahkan lebih banyak fitur ke sistem operasi iPhone Apple dan meningkatkan yang sudah ada. iOS 15.4 akan mengikuti iOS 15.3.1, yang dirilis bulan lalu untuk menambal kerentanan keamanan di iPhone dan iPad.

Kapan tanggal rilis iOS 15.4?
Apple belum mengumumkan tanggal rilis pasti untuk iOS 15.4, tetapi perusahaan mengatakan pembaruan tersebut akan tersedia sebagai peningkatan gratis minggu depan. IPhone 13 hijau baru, iPhone 13 Pro hijau alpine, dan iPhone SE baru akan hadir dengan iOS 15.4 yang dimuat sebelumnya.

Bagaimana cara mengunduh iOS 15.4 beta?
Pertama-tama Anda harus mendaftar ke Program Perangkat Lunak Beta Apple. Setelah Anda berada dalam program, unduh profil konfigurasi dari Apple. Maka Anda harus dapat menemukan versi beta terbaru dengan masuk ke Pengaturan > Umum > Pembaruan perangkat lunak dan memilih Unduh dan Instal. Sekali lagi, kami hanya merekomendasikan ini untuk perangkat sekunder dan penguji karena sifat pengujian beta yang bermasalah.

Apa itu Kontrol Universal?
Kontrol Universal memungkinkan Anda menggunakan perangkat lain sebagai layar kedua, memindahkan konten dengan mulus di antara perangkat tersebut hanya dengan menggunakan satu perangkat. Fitur yang ditunggu-tunggu ini awalnya diumumkan sebagai bagian dari MacOS Monterey, tetapi ditunda selama musim gugur, dengan garis waktu baru menunjuk ke musim semi ini. Universal Control telah muncul di iOS 15.4 beta, dan akan diluncurkan sebagai beta publik bersama dengan pembaruan Monterey OS 12.3 dan iPadOS 15.4.

Bisakah saya menggunakan ID Wajah dengan masker?
Apple memperbarui fitur ID Wajahnya agar dapat digunakan saat mengenakan masker. Karena fitur ini menggunakan bagian wajah yang lebih kecil untuk memverifikasi identitas Anda, Anda harus lebih teliti tentang sudut Anda memegang ponsel saat menggunakan ID Wajah. Ponsel Anda bahkan akan meminta Anda jika perlu melihat lebih langsung ke layar. Fitur yang diperbarui seharusnya berfungsi untuk orang yang memakai kacamata, tetapi tidak akan berfungsi dengan kacamata hitam.(ra/hh)

Kerentanan Linux baru yang dikenal sebagai Dirty Pipe memungkinkan pengguna lokal untuk mendapatkan hak akses root melalui eksploitasi yang tersedia untuk umum. Hari ini, peneliti keamanan Max Kellermann secara bertanggung jawab mengungkapkan kerentanan Dirty Pipe dan menyatakan bahwa itu mempengaruhi Linux Kernel 5.8 dan versi yang lebih baru, bahkan pada perangkat Android.

Menurut bleepingcomputer.com, kerentanan ini dilacak sebagai CVE-2022-0847 dan memungkinkan pengguna yang tidak memiliki hak istimewa untuk menyuntikkan dan menimpa data dalam file hanya-baca, termasuk proses SUID yang berjalan sebagai root.

Kellerman menemukan bug tersebut setelah melacak bug yang merusak log akses server web untuk salah satu pelanggannya. Kellerman menyatakan bahwa kerentanan tersebut mirip dengan kerentanan CVE-2016-5195 yang telah diperbaiki pada tahun 2016.

Eksploitasi publik memberikan hak akses root
Sebagai bagian dari pengungkapan Dirty Pipe, Kellerman merilis eksploitasi proof-of-concept (PoC) yang memungkinkan pengguna lokal untuk memasukkan data mereka sendiri ke dalam file read-only yang sensitif, menghapus batasan atau memodifikasi konfigurasi untuk memberikan akses yang lebih besar daripada biasanya.

Misalnya, peneliti keamanan Phith0n mengilustrasikan bagaimana mereka dapat menggunakan exploit untuk memodifikasi file /etc/passwd sehingga pengguna root tidak memiliki kata sandi. Setelah perubahan ini dibuat, pengguna yang tidak memiliki hak istimewa cukup menjalankan perintah su root untuk mendapatkan akses ke akun root.

Namun, eksploitasi yang diperbarui oleh peneliti keamanan BLASTY juga dirilis secara publik hari ini yang membuatnya lebih mudah untuk mendapatkan hak akses root dengan menambal perintah /usr/bin/su untuk menjatuhkan shell root di /tmp/sh dan kemudian menjalankan skrip. Setelah dieksekusi, pengguna mendapatkan hak akses root, seperti yang ditunjukkan oleh BleepingComputer di bawah ini di Ubuntu 20.04.3 LTS yang menjalankan kernel generik 5.13.0-27.

Kerentanan tersebut diungkapkan secara bertanggung jawab kepada berbagai pengelola Linux mulai 20 Februari 2022, termasuk tim keamanan kernel Linux dan Tim Keamanan Android. Sementara bug telah diperbaiki di kernel Linux 5.16.11, 5.15.25, dan 5.10.102, banyak server terus menjalankan kernel usang yang membuat rilis eksploitasi ini menjadi masalah signifikan bagi administrator server.(ra/hh)

Aplikasi kecerdasan buatan telah berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir di seluruh dunia. Komputasi awan telah menjadi aspek penting dari kemajuan AI karena aktivitas bisnis di tempat kerja telah berkembang.

Selain itu, karena konsumen lebih sering menggunakan perangkat mereka, perusahaan menjadi lebih sadar akan kebutuhan untuk mengintegrasikan teknologi ke dalam perangkat tersebut agar lebih dekat dengan pelanggan dan memenuhi kebutuhan mereka dengan lebih baik. Akibat dari hal ini, bidang industri Edge Computing akan berkembang di tahun-tahun mendatang.

Apa itu Edge AI

Menurut analyticsinsight.net, Edge AI adalah hibrida dari edge computing dan kecerdasan buatan. Ide ini berguna untuk mengeksekusi algoritme AI pada perangkat lokal dengan kemampuan edge computing. Edge AI memungkinkan pengguna untuk menginterpretasikan data secara real-time karena tidak memerlukan sistem untuk terhubung dengan orang lain.

Saat ini, sebagian besar prosedur AI dilakukan di pusat berbasis cloud, yang membutuhkan daya komputer dalam jumlah besar dan rentan terhadap pemadaman. Edge AI menggabungkan proses-proses ini ke dalam pengoperasian perangkat edge computing, hal ini memungkinkan pengguna memfilter data sebelum dipindahkan ke lokasi yang berbeda, sehingga dapat menghemat waktu.

Keuntungan Edge AI

• Mengurangi biaya dan waktu jeda, menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik. Hal ini memungkinkan integrasi teknologi yang dapat dikenakan yang berpusat pada pengalaman pengguna, seperti yang Anda lakukan secara real-time untuk melakukan transaksi atau gelang yang melacak kebugaran dan kebiasaan tidur Anda.
• Secara teknis, pengurangan bandwidth yang dibutuhkan akan menghasilkan penurunan biaya layanan internet yang disewa.
• Perangkat teknologi edge tidak memerlukan keahlian ilmuwan data atau insinyur AI. Karena aliran data visual dikirim secara otomatis untuk pemantauan, ia bertindak sebagai sistem mandiri.

Alasan Dibalik Pentingnya Edge AI

• Edge AI dapat memberikan kontribusi intelijen untuk proses mendeteksi kamera keamanan. Dengan Edge AI, prosedur algoritmik akan dilakukan secara real-time di jaringannya sendiri, yang memungkinkan kamera mendeteksi dan menganalisis tindakan mencurigakan secara real-time, serta menghasilkan layanan yang lebih efisien dan hemat biaya.
• Kemampuan mobil otonom untuk menginterpretasikan data dan foto secara real-time untuk identifikasi rambu lalu lintas, orang, kendaraan lain, jalan akan meningkat, dan meningkatkan keamanan transportasi.
• Edge AI akan layak untuk digunakkan dalam menganalisis gambar dan video, untuk menghasilkan reaksi terhadap audio-visual, atau untuk mengenali adegan dan pengaturan secara real-time, misalnya, di telepon.
• Dalam bidang IoT industri (IIoT), ini akan menghemat biaya sekaligus meningkatkan keamanan. AI akan memantau mesin yang berkemungkinan kekurangan atau kesalahan dalam rantai manufaktur, sementara Machine Learning akan menggabungkan kembali data dari seluruh proses secara real-time.(ra/hh(

Machine learning atau yang dikenal juga sebagai Pembelajaran mesin adalah frasa umum untuk kumpulan strategi dan teknologi yang membantu komputer dalam belajar dan beradaptasi sendiri. Teknik pembelajaran mesin dapat membantu AI dalam belajar tanpa secara eksplisit memprogram tindakan yang dimaksudkan.

Algoritme pembelajaran mesin dapat mengantisipasi dan melakukan tugas sepenuhnya berdasarkan pola yang dipelajari daripada perintah program yang telah ditentukan dengan mempelajari struktur dari input sampel. Pembelajaran mesin datang untuk menyelamatkan dalam berbagai situasi ketika metode yang ketat tidak praktis. Ini akan mempelajari prosedur baru dari pola sebelumnya dan menerapkan apa yang telah dipelajari.

Salah satu contoh aplikasi pembelajaran mesin yang sudah sangat kita kenal adalah bagaimana penyedia email kami membantu kami menangani spam. Filter spam menggunakan algoritme untuk mendeteksi dan merutekan email yang tidak diinginkan ke folder spam Anda.

Beberapa bisnis e-commerce juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang dikombinasikan dengan solusi keamanan TI lainnya, dengan tujuan untuk mendeteksi penipuan dan meningkatkan efisiensi mesin rekomendasi mereka.

Menurut analyticsinsight.net, berikut adalah model machine learning (pembelajaran mesin) terbaik:

1. Model Klasifikasi
   Klasifikasi dalam Machine Learning adalah pekerjaan untuk memprediksi jenis atau kelas suatu item dari sekumpulan kemungkinan yang terbatas. Berikut ini adalah beberapa model klasifikasi yang paling umum digunakan:
   1. Algoritma K-Nearest neighbor
   2. Naif Bayes
   3. Regresi Logistik
   4. SVM
   5. decision tree
   6. Ansambel
2. Model Regresi
   Regresi pembelajaran memiliki serangkaian masalah dalam bahasa mesin, di mana variabel hasil dapat mengambil variabel continous. Berikut ini adalah beberapa model regresi yang paling umum digunakan:
   1. Regresi Linier
   2. Regresi Lasso
   3. Regresi Punggungan
   4. Regresi SVM
   5. Regresi decision tree, dll.
3. Kekelompokan
   Pengelompokan, singkatnya, adalah masalah pengelompokan item terkait bersama-sama. Ini membantu dalam identifikasi otomatis item sebanding tanpa perlu keterlibatan operator. Clustering memungkinkan kita untuk mencapai ini dengan cara yang lebih efisien. Berikut ini adalah beberapa model clustering yang paling umum digunakan:
   1. K means
   2. K means++
   3. K medoids
   4. Pengelompokan aglomeratif
   5. DBSCAN
4. Pengurangan Dimensi
   Jumlah faktor prediktor yang digunakan untuk memperkirakan variabel independen atau tujuan disebut sebagai dimensi. Berikut ini adalah beberapa model pengurangan dimensi yang paling umum digunakan:
   1. PCA
   2. TSNE
   3. SVD
5. Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)
   Pembelajaran mendalam adalah cabang pembelajaran mesin yang berfokus pada neural network. Berikut ini adalah beberapa model pembelajaran mendalam yang paling umum digunakan:
   1. Perceptron Multi-Lapisan
   2. Neural Network Konvolusi
   3. Neural Network Berulang
   4. Mesin Boltzmann
   5. Autoencoder, dll.(ra/hh)

Alat diagnostik generasi baru ini berasal dari penelitian yang dipimpin oleh Niraj Jha, seorang profesor teknik listrik dan komputer di Universitas Princeton. Timnya sedang mengembangkan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi COVID-19, serta diagnosis dan pemantauan kondisi kronis termasuk depresi, gangguan bipolar, skizofrenia, diabetes, dan penyakit sel sabit.

NeuTigers, sebuah perusahaan yang didirikan untuk mengkomersialkan karya Jha, mengajukan permohonan ke FDA AS, di bawah ketentuan badan tersebut untuk izin produk perangkat lunaknya. Shayan Hassantabar, seorang Ph.D. siswa di grup Jha, adalah penulis utama makalah di IEEE Transactions on Consumer Electronics yang menjelaskan pengembangan dan pengujian Kecerdasan Buatan COVIDDeep ini. Perangkat lunak ini mengintegrasikan pembacaan sensor jam tangan pintar dari detak jantung, suhu kulit dan respons kulit galvanik dengan tekanan darah dan tingkat saturasi oksigen, serta kuesioner tentang gejala COVID.

Kelompok riset Jha di Princeton telah lama berfokus pada adaptasi jenis AI yang disebut deep learning, yang biasanya intensif energi, yang berfungsi pada perangkat elektronik berdaya rendah seperti ponsel dan jam tangan, bukan pada pusat komputasi awan. Pendekatan ini, yang dikenal sebagai edge AI, memiliki manfaat tambahan untuk membantu menjaga privasi pengguna dan meningkatkan keamanan. Kuncinya adalah jaringan saraf tiruan (neu dari NeuTigers) yang meniru perkembangan otak manusia.

“Ini adalah kerangka kerja yang sangat dapat digeneralisasikan,” kata Jha. “Perawatan kesehatan pintar hanyalah satu aplikasi. Kami juga menerapkannya pada keamanan siber dan aplikasi internet-of-things lainnya.” Mirip dengan intervensi medis preventif, model pembelajaran mesin dapat menemukan pola yang menyimpang dan membantu memperbaiki kerentanan perangkat lunak sebelum serangan siber terjadi, katanya.

Menurut techxplore.com, dalam beberapa tahun terakhir, tim Jha telah mengeksplorasi edge AI untuk aplikasi perawatan kesehatan seperti deteksi noninvasif diabetes dan gangguan kesehatan mental dari smartwatch dan data sensor smartphone.

Pada Mei 2020, di akhir klaster awal COVID-19, di bagian Italia utara di Eropa, CTO NeuTigers Vishu Ghanakota melakukan perjalanan ke Pavia, Italia, untuk mengirimkan jam tangan pintar, aplikasi perangkat lunak, dan materi pelatihan tingkat medis kepada rekan Marino di Rumah Sakit San Matteo. Para peneliti klinis mengumpulkan data dari 87 orang, 30 di antaranya telah dites negatif COVID oleh PCR; 30 lainnya dinyatakan positif dan bergejala, dan 27 dinyatakan positif dan tidak menunjukkan gejala.

Data tersebut termasuk 60 menit pembacaan sensor jam tangan pintar pada detak jantung, suhu kulit dan respons kulit galvanik (ukuran aktivitas kelenjar keringat), dibagi menjadi interval 15 detik. Secara terpisah, para dokter mengukur tekanan darah dan tingkat saturasi oksigen peserta, dan menjawab kuesioner yang menunjukkan apakah setiap peserta mengalami sesak napas, batuk, demam atau salah satu dari delapan gejala lainnya.

Para peneliti di Princeton, yang dipimpin oleh mahasiswa Hassantabar, menggunakan subset data ini untuk melatih model jaringan saraf guna memprediksi status COVID-19 pasien, dan subset lainnya untuk menguji model yang dihasilkan. Tim menemukan bahwa model mereka akurat 98,1% dalam mendeteksi COVID-19.(ra/hh)

Menurut penelitian baru oleh Google Project Zero, Linux adalah platform yang jauh lebih aman daripada Microsoft Windows dan Apple macOS. Peringkat yang lebih tinggi ini bukan karena Linux secara inheren aman dan terjamin. Itu karena pengembang yang memelihara platform bekerja keras untuk memperbaiki kelemahan keamanan.

Ada beberapa penemuan bug keamanan dan kerentanan dalam Linux. Namun, ini tidak berarti, platform yang memberi daya pada jutaan server dan komputer tidak aman untuk penggunaan sehari-hari. Project Zero Google baru-baru ini menerbitkan hasil penelitian yang menunjukkan pengembang Linux melakukan pekerjaan yang lebih cepat untuk memperbaiki bug keamanan daripada orang lain. Anehnya, pengembang yang bekerja untuk memelihara Linux tampaknya lebih cepat daripada tim internal Google sendiri.

Seperti yang kami sebutkan secara singkat sebelumnya, tim peneliti di Project Zero melihat bug yang diperbaiki yang telah dilaporkan antara Januari 2019 dan Desember 2021. Mereka menemukan programmer open-source yang memperbaiki masalah Linux hanya dalam 25 hari. Selain itu, pengembang Linux terus mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengatasi kelemahan keamanan. Kembali pada tahun 2019, pengembang telah mengatasi kekurangan dalam waktu satu bulan. Sekarang, mereka sering memperbaiki bug dalam dua minggu.

Dengan waktu yang sama, Apple membutuhkan waktu sekitar 69 hari, Google membutuhkan waktu 44 hari, dan Mozilla dalam waktu sekitar 46 hari untuk memperbaiki bug. Windows saat ini merupakan sistem operasi paling populer untuk penggunaan di rumah dan kantor, tetapi perlu diperhatikan bahwa Microsoft membutuhkan rata-rata kurang dari tiga bulan, untuk memperbaiki kelemahan keamanan.

Dilansir dari neowin.net, Laporan tersebut juga menganalisis waktu yang dibutuhkan oleh pengembang untuk memperbaiki kerentanan keamanan dalam sistem operasi seluler. Meskipun menghadapi lebih banyak ancaman keamanan, namun Apple berhasil mengeluarkan solusi bug untuk iOS lebih cepat daripada yang dilakukan Google untuk Android.

Bagi mereka yang tidak tahu, Project Zero adalah tim peneliti keamanan Google. Project ini berkerja untuk mencari kerentanan dan celah keamanan dalam berbagai platform. Ketika tim menemukan kelemahan, mereka akan memberikan pengembang waktu 90 hari untuk memperbaiki masalah keamanan. Para peneliti yang bekerja dalam tim telah menunjukkan bahwa secara keseluruhan, semua perusahaan menjadi lebih baik dan lebih cepat dalam memperbaiki bug.(ra/hh)

Dalam panduan ini, kami akan menunjukkan kepada Anda tiga metode berbeda untuk menyelesaikan pengaturan Windows 11 tanpa memerlukan internet. Iterasi terbaru Windows telah membeli sejumlah besar fitur baru dan menarik. Begitulah antisipasinya, bahkan pengguna umum dengan cepat mendapatkan Pratinjau Pengembang dan versi Beta.

Para penggemar selalu selangkah lebih maju dan mereka berhasil menemukan tiga solusi bagus yang memungkinkan Anda menyelesaikan setup Windows 11 tanpa internet. Menurut droidwin.com, metode ini berfungsi dengan baik dan bagus.

Berikut adalah 3 metode untuk menyelesaikan setup Windows 11 tanpa internet

• Metode 1: Melalui Pengelola Tugas
  1. Mulai proses setup Windows 11 dan lanjutkan ke layar “Let’s connect you to a network”.
  2. Setelah Anda sampai di sana, tekan tombol Shift + F10. Ini akan memunculkan jendela Command Prompt.
  3. Sekarang ketik taskmgr di jendela CMD dan tekan Enter. Ini akan meluncurkan Task Manager.
  4. Di bawah tab Proses dan gulir ke bagian Proses Latar Belakang.
  5. Kemudian pilih Aliran Koneksi Jaringan, klik kanan padanya, dan pilih Akhiri Tugas dari menu.
  6. Setelah selesai, itu akan secara otomatis melewati layar “Let’s connect you to a network”.
  7. Sekarang Anda dapat melanjutkan penyiapan lainnya tanpa hambatan.
• Metode 2: Melalui Command Prompt
  1. Mulai proses penyiapan Windows 11 dan lanjutkan ke layar “Let’s connect you to a network”.
  2. Setelah Anda sampai di sana, tekan tombol Shift + F10. Ini akan memunculkan jendela Command Prompt.
  3. Sekarang ketik perintah di bawah ini di jendela CMD dan tekan Enter:
     taskkill /F /IM oobenetworkconnectionflow.exe
  4. Sekarang akan melewati layar “Let’s connect you to a network”. dan Anda sekarang dapat dengan mudah melanjutkan penyiapan lainnya.
• Metode 3: Melalui CMD dan Editor Registri
  1. Untuk memulainya, buka layar “Let’s connect you to a network”.
  2. Kemudian tekan Shift + F10 untuk membuka jendela Command Prompt.
  3. Sekarang ketik perintah di bawah ini di jendela CMD ini dan tekan Enter:
     start ms-settings:otherusers
  4. Anda akan dibawa ke halaman User Account, klik Add Account.
  5. Sekarang ketik nama pengguna dan kata sandi yang diinginkan.
  6. Setelah selesai, tutup jendela User Account
  7. Sekarang, buka CMD melalui Shift + F10 dan jalankan perintah di bawah ini:
     regedit
  8. Command itu digunakan untuk membuka Editor Registri. Selanjutnya, pergi ke lokasi berikut:
     HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\OOBE
  9. Pilih semua value, kemudian hapus.
  10. Sekali lagi, buka CMD, dan jalankan perintah di bawah ini untuk me-restart PC Anda:
      shutdown /r /t 0
  11. Setelah boot, pilih akun yang telah Anda buat sebelumnya dari kiri bawah.
  12. Sekarang sesuaikan pengaturan privasi sesuai kebutuhan dan klik Terima.
  13. PC Anda sekarang akan boot ke OS. Buka Settings > Accounts > Other Users.
  14. Kemudian klik Hapus di sebelah Akun dan bagian Data pengguna.
  15. Terakhir, klik Hapus Akun dan Data dan akun sementara akan dihapus.(ra/hh)