Review of methods for early melanoma computer vision detection

Abstract

Melanoma is one of the most aggressive forms of cancer, which can be treated only with early detection of the disease. The article discusses the existing algorithms and methods of visual diagnosis of melanoma. The systems of automatic diagnosis of dermatoscopic images and the methods used by them are also considered. The article considers the limitations hindering the development of automatic diagnosis systems: the lack of relevant domestic data sets that allow training artificial intelligence models, insufficient level of patient metadata accounting, low coverage of the population for the presence of melanoma during routine examinations. A variant of building a decision support system by general practitioners in the analysis of dermatoscopic images of the skin is proposed.

Detecting system defects of digital devices in the course of malfunction imitation using fuzzing

“…Разработка безопасного программного обеспечения» и приказу ФСТЭК России № 76 от 02.06.2020 года для программно-аппаратных систем необходимо применять статический и динамический анализ кода программ, фаззинг-тестирование, а также проводить проверку на уязвимости и недекларированные возможности ПО. Однако в ряде случаев использование инструментов фаззинга не позволяет обнаружить дефекты ПО и системные ошибки и не эффективнее классического тестирования программ [1]. Под фаззингом понимают специальную технику поиска ошибок в программном обеспечении, нацеленную на их проявление при искажении входных данных.…”