Ramakrishna Tipireddy

Year	Rank	Type	Title / Venue / Authors
2023	C	`conf`	Accelerating Scientific Simulations with Bi-Fidelity Weighted Transfer Learning. ICMLA Katarzyna Borowiec, Dan Lu, Vikas Chandan, Samrat Chatterjee, Pradeep Ramuhalli, Ramakrishna Tipireddy, Mahantesh Halappanavar, Frank Liu
2023	J	`jnl`	Conditional Korhunen-Loéve regression model with Basis Adaptation for high-dimensional problems: uncertainty quantification and inverse modeling. CoRR Yu-Hong Yeung, Ramakrishna Tipireddy, David A. Barajas-Solano, Alexandre M. Tartakovsky
2023	A*	`conf`	Extending Conformal Prediction to Hidden Markov Models with Exact Validity via de Finetti's Theorem for Markov Chains. ICML Buddhika Nettasinghe, Samrat Chatterjee, Ramakrishna Tipireddy, Mahantesh M. Halappanavar
2022	J	`jnl`	Extending Conformal Prediction to Hidden Markov Models with Exact Validity via de Finetti's Theorem for Markov Chains. CoRR Buddhika Nettasinghe, Samrat Chatterjee, Ramakrishna Tipireddy, Mahantesh Halappanavar
2021	J	`jnl`	Lorenz System State Stability Identification using Neural Networks. CoRR Megha Subramanian, Ramakrishna Tipireddy, Samrat Chatterjee
2021	J	`jnl`	Time-dependent stochastic basis adaptation for uncertainty quantification. CoRR Ramakrishna Tipireddy, Panos Stinis, Alexandre M. Tartakovsky
2020	J	`jnl`	An efficient epistemic uncertainty quantification algorithm for a class of stochastic models: A post-processing and domain decomposition framework. CoRR Mahadevan Ganesh, Stuart C. Hawkins, Alexandre M. Tartakovsky, Ramakrishna Tipireddy
2020	J	`jnl`	Bayesian phase estimation with adaptive grid refinement. CoRR Ramakrishna Tipireddy, Nathan Wiebe
2020	J	`jnl`	Conditional Karhunen-Loève expansion for uncertainty quantification and active learning in partial differential equation models. J. Comput. Phys. Ramakrishna Tipireddy, David A. Barajas-Solano, Alexandre M. Tartakovsky
2020	J	`jnl`	FPDetect: Efficient Reasoning About Stencil Programs Using Selective Direct Evaluation. CoRR Arnab Das, Sriram Krishnamoorthy, Ian Briggs, Ganesh Gopalakrishnan, Ramakrishna Tipireddy
2020	J	`jnl`	FPDetect: Efficient Reasoning About Stencil Programs Using Selective Direct Evaluation. ACM Trans. Archit. Code Optim. Arnab Das, Sriram Krishnamoorthy, Ian Briggs, Ganesh Gopalakrishnan, Ramakrishna Tipireddy
2020	J	`jnl`	Physics-Informed Gaussian Process Regression for Probabilistic States Estimation and Forecasting in Power Grids. CoRR Tong Ma, David Alonso Barajas-Solano, Ramakrishna Tipireddy, Alexandre M. Tartakovsky
2019	J	`jnl`	A comparative study of physics-informed neural network models for learning unknown dynamics and constitutive relations. CoRR Ramakrishna Tipireddy, Paris Perdikaris, Panos Stinis, Alexandre M. Tartakovsky
2019	J	`jnl`	Electric Load and Power Forecasting Using Ensemble Gaussian Process Regression. CoRR Tong Ma, Renke Huang, David A. Barajas-Solano, Ramakrishna Tipireddy, Alexandre M. Tartakovsky
2019	—	`conf`	Physics-informed Machine Learning Method for Forecasting and Uncertainty Quantification of Partially Observed and Unobserved States in Power Grids. HICSS Alexandre M. Tartakovsky, Ramakrishna Tipireddy
2018	Misc	`conf`	Quantification, Trade-off Analysis, and Optimal Checkpoint Placement for Reliability and Availability. HiPC Omer Subasi, Ramakrishna Tipireddy, Sriram Krishnamoorthy
2018	J	`jnl`	Stochastic Basis Adaptation and Spatial Domain Decomposition for Partial Differential Equations with Random Coefficients. SIAM/ASA J. Uncertain. Quantification Ramakrishna Tipireddy, Panos Stinis, Alexandre M. Tartakovsky
2017	J	`jnl`	Basis adaptation and domain decomposition for steady-state partial differential equations with random coefficients. J. Comput. Phys. Ramakrishna Tipireddy, Panos Stinis, Alexandre M. Tartakovsky
2014	J	`jnl`	Basis adaptation in homogeneous chaos spaces. J. Comput. Phys. Ramakrishna Tipireddy, Roger G. Ghanem

/*
 * YARA-Forge YARA Rule Package
 * https://github.com/YARAHQ/yara-forge
 * 
 * Rule Package Information
 * Name: extended 
 * Description: Default YARA Rule Package - Extended
 * YARA-Forge Version: 0.9.1
 * YARA-QA Commit: a3aa7a36859045e8de8a308a0c5f360b184ea470
 * Minimum Quality: 50
 * Force Include Importance Level: 70
 * Force Exclude Importance Level: 20
 * Minimum Age (in days): 1
 * Minimum Score: 60
 * Creation Date: 2026-01-04
 * Number of Rules: 10391
 * Skipped: 10 (age), 523 (quality), 771 (score), 0 (importance)
 */

import "math"
import "hash"
import "dotnet"
import "pe"


/*
 * YARA Rule Set
 * Repository Name: ReversingLabs
 * Repository: https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules/
 * Retrieval Date: 2026-01-04
 * Git Commit: e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84
 * Number of Rules: 1239
 * Skipped: 0 (age), 0 (quality), 1 (score), 0 (importance)
 *
 * 
 * LICENSE
 * 
 * Copyright (c) 2020 ReversingLabs

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
the Software without restriction, including without limitation the rights to
use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies
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AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
 */
rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Multigrainpos : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
	meta:
		description = "Yara rule that detects MultigrainPOS infostealer."
		author = "ReversingLabs"
		id = "595c04af-802f-556d-b22b-23cac79b256e"
		date = "2020-07-15"
		modified = "2020-07-15"
		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.MultigrainPOS.yara#L1-L88"
		license_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/LICENSE"
		logic_hash = "9808c95b850a54677c4132057b8372cabf0159920b7e0e6834a83f0d39c088fa"
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		quality = 90
		tags = "TC_DETECTION, MALICIOUS, MALWARE, FILE"
		status = "RELEASED"
		sharing = "TLP:WHITE"
		category = "MALWARE"
		tc_detection_type = "Infostealer"
		tc_detection_name = "MultigrainPOS"
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	strings:
		$data_exfiltration_v10_1 = {
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            43 45 ?? 6A ?? 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 6A ?? 85 C0 75 ?? 8B 45 ?? 50 8B 70 ?? FF D7 81 
            FE ?? ?? ?? ?? 74 ?? 81 FE ?? ?? ?? ?? 75 ?? 83 7D ?? ?? 5F 5E 5B 72 ?? FF 75 ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 8B 4D ?? 33 CD B8 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B E5 5D C2 ?? ?? 
            FF 75 ?? FF D7 68 ?? ?? ?? ?? FF D3 EB
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            ?? ?? EB ?? 3C ?? 7C ?? 3C ?? 7E ?? 8A 46 ?? 3C ?? 7C ?? 3C ?? 7E ?? 3C ?? 74
        }
		$process_search_v10_1 = {
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            ?? ?? 6A ?? 6A ?? FF 15 ?? ?? ?? ?? 8B F0 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 56 FF 15 ?? ?? ?? ?? 
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        }
		$service_creation_v10_1 = {
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            FF 15
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		$process_search_v11_1 = {
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            ?? ?? ?? 8B 1D ?? ?? ?? ?? 8B 35 ?? ?? ?? ?? EB ?? 8D 49 ?? 68 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? 
            ?? ?? ?? 6A ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? C7 85 ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? 6A ?? 6A ?? 
            FF 15 ?? ?? ?? ?? 89 85 ?? ?? ?? ?? 83 F8 ?? 75 ?? 68 ?? ?? ?? ?? FF D3 EB ?? 8D 8D 
            ?? ?? ?? ?? 51 50 FF 15 ?? ?? ?? ?? 8B 9D ?? ?? ?? ?? 33 C0 68 ?? ?? ?? ?? 50 66 89 
            85 ?? ?? ?? ?? 8D 85 ?? ?? ?? ?? 50 E8 ?? ?? ?? ?? 83 C4 ?? 33 C9 EB ?? 8D A4 24 ?? 
            ?? ?? ?? EB ?? 8D 49 ?? 0F B7 84 0D ?? ?? ?? ?? 66 89 84 0D ?? ?? ?? ?? 8D 49 ?? 66 
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        }
		$data_exfiltration_v11_1 = {
            55 8B EC 83 EC ?? A1 ?? ?? ?? ?? 33 C5 89 45 ?? 53 8A 5D ?? 56 57 8B 3D ?? ?? ?? ?? 
            C7 45 ?? ?? ?? ?? ?? 83 7D ?? ?? 6A ?? 8D 4D ?? 51 6A ?? 6A ?? 8D 45 ?? 0F 43 45 ?? 
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            ?? ?? 74 ?? 81 FE ?? ?? ?? ?? 74 ?? 84 DB 74 ?? 33 F6 83 7D ?? ?? 72 ?? FF 75 ?? E8 
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            FF 75 ?? FF D7 68 ?? ?? ?? ?? FF 15 ?? ?? ?? ?? 84 DB 74 ?? EB ?? BE ?? ?? ?? ?? EB
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            ?? 8B E5 5D C3 8D 44 24 ?? 50 C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 
            24 ?? ?? ?? ?? ?? C7 44 24 ?? ?? ?? ?? ?? FF 15 
        }

	condition:
		uint16( 0 ) == 0x5A4D and ( ( $data_exfiltration_v10_1 and $memory_scraping_v10_1 and $process_search_v10_1 and $service_creation_v10_1 ) or ( $process_search_v11_1 and $memory_scraping_v11_1 and $data_exfiltration_v11_1 and $service_creation_v11_1 ) )
}
rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Projecthookpos : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
	meta:
		description = "Yara rule that detects ProjectHookPOS infostealer."
		author = "ReversingLabs"
		id = "dcb96a99-c8c0-5878-a3a5-fe3cfeec43c6"
		date = "2020-07-15"
		modified = "2020-07-15"
		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.ProjectHookPOS.yara#L1-L98"
		license_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/LICENSE"
		logic_hash = "b7534c9e905256aaf80f04b746a92c50689437b288f7e393ef13fde1740c4a4e"
		score = 75
		quality = 90
		tags = "TC_DETECTION, MALICIOUS, MALWARE, FILE"
		status = "RELEASED"
		sharing = "TLP:WHITE"
		category = "MALWARE"
		tc_detection_type = "Infostealer"
		tc_detection_name = "ProjectHookPOS"
		tc_detection_factor = 5
		importance = 25

	strings:
		$calc_luhn = {
            55 8B EC 83 C4 ?? 53 56 57 33 C9 89 4D ?? 89 55 ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 33 C0 55 
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            85 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? 85 C0 74 ?? 8B D0 83 EA ?? 66 83 3A ?? 74 ?? 8D 45 ?? 8B 55 
            ?? E8 ?? ?? ?? ?? BE ?? ?? ?? ?? 66 81 78 ?? ?? ?? 73 ?? 0F B6 40 ?? 0F B6 C0 0F A3 
            06 72 ?? 33 C0 EB 
        }
		$encode_and_send_1 = {
            64 89 20 B2 ?? A1 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B D8 33 C9 B2 ?? A1 ?? ?? ?? ?? E8 ?? 
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            ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8D 45 ?? 8B 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8D 45 ?? 8B 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? 
            ?? ?? 8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8D 45 ?? 8B 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 
            8B 55 ?? 8B C3 8B 08 FF 51 ?? 8B C6 E8 ?? ?? ?? ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 
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        }
		$form_create_1 = {
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            ?? B8 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 45 ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 50 8D 55 ?? A1 ?? ?? ?? ?? 8B 00 E8 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 
            50 E8 ?? ?? ?? ?? 8D 55 ?? B8 ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 45 ?? BA ?? ?? ?? ?? E8 
            ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B D0 8D 45 ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8B 45 ?? E8 ?? ?? 
            ?? ?? 84 C0 0F 84
        }
		$form_create_2 = {
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            BA ?? ?? ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 8D 4D ?? BA ?? ?? ?? ?? 8B C3 E8 ?? ?? ?? ?? 8D 55 ?? 
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rule REVERSINGLABS_Win32_Infostealer_Lumarstealer : TC_DETECTION MALICIOUS MALWARE FILE
{
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		reference = "ReversingLabs"
		source_url = "https://github.com/reversinglabs/reversinglabs-yara-rules//blob/e0a0be54aa1e11ccfd6854e4f19e9476f328fd84/yara/infostealer/Win32.Infostealer.LumarStealer.yara#L1-L190"
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