堪称最危险的“火焰”电脑病毒或系美国造
2012年，一种名为“火焰”的电脑病毒入侵了伊朗、黎巴嫩、叙利亚等中东国家的大量电脑。伊朗称其全国范围内的电脑都遭受感染，大量数据遭到窃取，甚至包括一些高级别官员电脑中的数据。电脑专家称，这种新型病毒最重要的应用是它的间谍功能。据微软官方公告显示，“火焰”病毒主要被用于进行高度复杂且极具针对性的攻击。这是一种定向精确的高级病毒，针对“政府、军队、教育、科研”等机构的电脑系统搜集情报。
Flame病毒的全名为Worm.Win32.Flame，于2012年5月被发现，它是一种后门程序和木马病毒，同时又具有蠕虫病毒的特点。只要其背后的操控者发出指令，它就能在网络、移动设备中进行自我复制。一旦电脑系统被感染，包括监测网络流量、获取截屏画面、记录音频对话、截获键盘输入等。被感染系统中所有的数据都能通过链接传到病毒指定的服务器，让操控者一目了然。
卡巴斯基实验室，总部位于俄罗斯首都莫斯科，一家领先的国际信息安全软件提供商，研发、生产和销售广泛的信息安全解决方案，包括:反病毒、反垃圾邮件和反黑客系统。它介绍，这一病毒能收集受感染电脑内的信息，可让操控者远程修改电脑设置，打开电脑话筒以收录附近人们的交谈，接入蓝牙通信系统，获取电脑截屏，窃取互联网聊天记录等。病毒利用“视窗”操作系统漏洞侵入，可借助局域网络、打印网络和USB接口等传播。病毒编写者借助北美、欧洲和亚洲等地区大约80个服务器操控病毒。
Flame 被卡巴斯基以及世界电信联盟等官方以及其他国际权威厂商认定为迄今为止最复杂、最危险、最致命的病毒威胁。用上了5种不同的加密算法，3种不同的压缩技术，和至少5种不同的文件格式，包括其专有的格式，并将它感染的系统信息以高度结构化的格式存储在SQLite等数据库中，病毒文件达到20MB之巨（代码打印出来的纸张长度达到2400米）。此外，还使用了游戏开发用的Lua脚本语言编写，使得结构更加复杂。
卡巴斯基公司认为，“火焰”的程序结构过于复杂，不可能是个人黑客或黑客组织研发的，它很可能是某个国家专门用于进行网络战的秘密武器。虽然还没有任何方面承认，但已有许多证据表明火焰和震网病毒来自一个强大的幕后黑手方程式组织。而方程式组织与美国国家安全局关系密切，美国对病毒持暧昧态度。
在网络战方面，美国一直被认为处于世界领先地位。美国军方拥有50多个高科技实验基地，可用来测试军方计算机网络能否经受得住病毒袭击，他们甚至曾模拟对某个国家的整个电力供应网络发动袭击。
2012年，一种名为“火焰”的电脑病毒入侵了伊朗、黎巴嫩、叙利亚等中东国家的大量电脑。伊朗称其全国范围内的电脑都遭受感染，大量数据遭到窃取，甚至包括一些高级别官员电脑中的数据。电脑专家称，这种新型病毒最重要的应用是它的间谍功能。据微软官方公告显示，“火焰”病毒主要被用于进行高度复杂且极具针对性的攻击。这是一种定向精确的高级病毒，针对“政府、军队、教育、科研”等机构的电脑系统搜集情报。
Flame病毒的全名为Worm.Win32.Flame，于2012年5月被发现，它是一种后门程序和木马病毒，同时又具有蠕虫病毒的特点。只要其背后的操控者发出指令，它就能在网络、移动设备中进行自我复制。一旦电脑系统被感染，包括监测网络流量、获取截屏画面、记录音频对话、截获键盘输入等。被感染系统中所有的数据都能通过链接传到病毒指定的服务器，让操控者一目了然。
卡巴斯基实验室，总部位于俄罗斯首都莫斯科，一家领先的国际信息安全软件提供商，研发、生产和销售广泛的信息安全解决方案，包括:反病毒、反垃圾邮件和反黑客系统。它介绍，这一病毒能收集受感染电脑内的信息，可让操控者远程修改电脑设置，打开电脑话筒以收录附近人们的交谈，接入蓝牙通信系统，获取电脑截屏，窃取互联网聊天记录等。病毒利用“视窗”操作系统漏洞侵入，可借助局域网络、打印网络和USB接口等传播。病毒编写者借助北美、欧洲和亚洲等地区大约80个服务器操控病毒。
Flame 被卡巴斯基以及世界电信联盟等官方以及其他国际权威厂商认定为迄今为止最复杂、最危险、最致命的病毒威胁。用上了5种不同的加密算法，3种不同的压缩技术，和至少5种不同的文件格式，包括其专有的格式，并将它感染的系统信息以高度结构化的格式存储在SQLite等数据库中，病毒文件达到20MB之巨（代码打印出来的纸张长度达到2400米）。此外，还使用了游戏开发用的Lua脚本语言编写，使得结构更加复杂。
卡巴斯基公司认为，“火焰”的程序结构过于复杂，不可能是个人黑客或黑客组织研发的，它很可能是某个国家专门用于进行网络战的秘密武器。虽然还没有任何方面承认，但已有许多证据表明火焰和震网病毒来自一个强大的幕后黑手方程式组织。而方程式组织与美国国家安全局关系密切，美国对病毒持暧昧态度。
在网络战方面，美国一直被认为处于世界领先地位。美国军方拥有50多个高科技实验基地，可用来测试军方计算机网络能否经受得住病毒袭击，他们甚至曾模拟对某个国家的整个电力供应网络发动袭击。
【《双点校园》开启Mod测试：比前作更强大选择更灵活】《双点校园（Two Point Campus）》作为《双点医院》的续作，自然也和前作一样将支持Mod。据报道，虽然发布日期尚未确定，但开发商Two Point Studios表示希望“尽快”开始在Steam上测试模组支持。
其前作《双点医院》也支持Mod，但工作室表示他们的目标是在《双点校园》中提供更强大和更灵活的选择。 “在我们之前的游戏《双点医院》中，我们启用了Steam创意工坊，让玩家能够制作自己的自定义壁纸、地毯等。不过，我们希望在双点校园中更进一步，所以有史以来第一次，我们将允许玩家在游戏中直接修改物品！”
不过令人惊讶的是，双点校园不会使用Steam创意工坊，而是与Mod.io绑定，从而启用跨平台模组支持。Two Point Studios表示，模组支持将分阶段推出，从物品模组开始，然后进入“游戏的其他领域”。
如果对制作模组感兴趣并想尝试测试版，可以向开发团队发送电子邮件至community@twopointstudios.com以获取有关测试的信息。Two Point Studios表示，拥有Unity经验将会对Mod作者有“巨大帮助”，“因为这就是你将用来制作模组的东西”。
对于那些喜欢《双点校园》但不太关心模组的人，该工作室表示“很快就会有更多的话题要谈”。《双点校园》Mod功能目前正在测试中，预计很快发布。
其前作《双点医院》也支持Mod，但工作室表示他们的目标是在《双点校园》中提供更强大和更灵活的选择。 “在我们之前的游戏《双点医院》中，我们启用了Steam创意工坊，让玩家能够制作自己的自定义壁纸、地毯等。不过，我们希望在双点校园中更进一步，所以有史以来第一次，我们将允许玩家在游戏中直接修改物品！”
不过令人惊讶的是，双点校园不会使用Steam创意工坊，而是与Mod.io绑定，从而启用跨平台模组支持。Two Point Studios表示，模组支持将分阶段推出，从物品模组开始，然后进入“游戏的其他领域”。
如果对制作模组感兴趣并想尝试测试版，可以向开发团队发送电子邮件至community@twopointstudios.com以获取有关测试的信息。Two Point Studios表示，拥有Unity经验将会对Mod作者有“巨大帮助”，“因为这就是你将用来制作模组的东西”。
对于那些喜欢《双点校园》但不太关心模组的人，该工作室表示“很快就会有更多的话题要谈”。《双点校园》Mod功能目前正在测试中，预计很快发布。
【归国科学家颜宁回应研究方向正被AI取代：还停留在2017年的水平】2017年，著名结构生物学家颜宁离开任教10年的清华大学，到美国普林斯顿大学就职，备受争议。
最近，颜宁又毫无征兆地宣布选择归国，出任深圳医学科学院创始院长，再次引发热议。
有一种声音就提出，颜宁的主要研究方向，其实已经被AI所取代，其工作失去了以往的价值。
对此，忙于工作、懒得辟谣的颜宁，还是在个人微博露面，作了一番科普，也谈了自己的想法。
颜宁在回应中特别提到了AlphaFold，Google公司旗下DeepMind团队出品的AI工具，与大名鼎鼎的围棋AI AlphaGo师出同门，可以根据基因序列预测蛋白质的3D形状，而且准确性惊人。
颜宁指出，去年8月8日就曾有一份论文，讨论AlphaFold的局限性，而到了今天，这份报告仍然一张都不用改。
简单地说，颜宁专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题，包括electromechanical coupling、ion selection、MOA of drugs and toxins，AlphaFold在过去解析诸多结构的基础上，去年的预测达到了颜宁团队2017年的水平，今年依旧停留在这个水平(仅针对Nav/Cav)。
颜宁也在与专门做结构预测的AI团队合作，分别做预测和实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用。
结果呢？迄今为止，AI的预测无一正确。
颜宁对此解释说，结构生物学不仅仅是看到蛋白质的折叠，更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。
比如说，颜宁团队Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。
最近，颜宁又毫无征兆地宣布选择归国，出任深圳医学科学院创始院长，再次引发热议。
有一种声音就提出，颜宁的主要研究方向，其实已经被AI所取代，其工作失去了以往的价值。
对此，忙于工作、懒得辟谣的颜宁，还是在个人微博露面，作了一番科普，也谈了自己的想法。
颜宁在回应中特别提到了AlphaFold，Google公司旗下DeepMind团队出品的AI工具，与大名鼎鼎的围棋AI AlphaGo师出同门，可以根据基因序列预测蛋白质的3D形状，而且准确性惊人。
颜宁指出，去年8月8日就曾有一份论文，讨论AlphaFold的局限性，而到了今天，这份报告仍然一张都不用改。
简单地说，颜宁专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题，包括electromechanical coupling、ion selection、MOA of drugs and toxins，AlphaFold在过去解析诸多结构的基础上，去年的预测达到了颜宁团队2017年的水平，今年依旧停留在这个水平(仅针对Nav/Cav)。
颜宁也在与专门做结构预测的AI团队合作，分别做预测和实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用。
结果呢？迄今为止，AI的预测无一正确。
颜宁对此解释说，结构生物学不仅仅是看到蛋白质的折叠，更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。
比如说，颜宁团队Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。
✋热门推荐