تناول الخضروات النيئة والجبن يمنع تكوّن طبقة بلاك الأسنان
تاريخ النشر: 26th, October 2023 GMT
أوصت الدكتورة لينا شليندر بضرورة تنظيف الأسنان بمعدل مرتين يومياً، مع تناول الخضروات النيئة والجبن، حيث يحول ذلك دون تكوّن طبقة البلاك.
وأوضحت شليندر إن طبقة البلاك هي طبقة ناعمة تتكون من اللعاب وجزيئات الطعام، ومن خلال المعادن الموجودة في اللعاب تتصلب هذه الطبقة وتتحول إلى جير.
وأشارت شليندر إلى أن طبقة البلاك غير المرئية غالباً يمكن إزالتها بواسطة فرشاة الأسنان، في حين أن جير الأسنان، الذي يمتد لونه من الأبيض المائل للأصفر مرورا باللون البني وصولاً إلى اللون الأسود، يحتاج إلى تنظيف احترافي لدى طبيب الأسنان، حيث إنه يحتاج إلى معدات خاصة كالموجات فوق الصوتية.
وشددت طبيبة الأسنان الألمانية على ضرورة إزالة جير الأسنان، نظراً لأنه يرفع خطر الإصابة بالتهابات اللثة.
المصدر: أخبارنا
إقرأ أيضاً:
هاتفك يتجسس عليك من خلال "حساس الضوء".. والصدمة: لا يحتاج إذنك
صورة تعبيرية (مواقع)
في تطور صادم قد يغيّر نظرتنا لأمان الهواتف الذكية، كشف باحثون في جامعة نيويورك وجامعة كاليفورنيا عن طريقة جديدة للتجسس على المستخدمين من خلال حساس الإضاءة المحيطية (Ambient Light Sensor) الموجود في معظم الهواتف الحديثة — دون الحاجة لأي صلاحيات خاصة.
اقرأ أيضاً أخطر تكتيك عسكري: غارات أمريكية على صنعاء مموهة بطائرات ركاب 21 أبريل، 2025 تحذير غير مسبوق من صنعاء: الأمن يطلب من المواطنين القيام بهذه الخطوة العاجلة 21 أبريل، 2025
كيف يعمل هذا الاختراق؟:
حساس الإضاءة يُستخدم عادة لضبط سطوع الشاشة تلقائيًا حسب إضاءة المكان.
لكن الباحثين اكتشفوا أنه يمكن تتبع تغيرات الإضاءة الدقيقة أثناء كتابتك على الشاشة، وتحليلها باستخدام خوارزميات ذكاء اصطناعي، ما يمكّن المهاجم من:
تخمين ما تكتبه على لوحة المفاتيح
معرفة المواقع التي تزورها حسب نمط التصفح
وحتى تمييز التطبيقات التي تستخدمها.
ما يجعل الأمر خطيرًا أكثر:
لا تحتاج التطبيقات إلى طلب إذن للوصول إلى هذا الحساس.
لا توجد تنبيهات أو علامات تدل على أنه يُستخدم.
الهجوم لا يُستهلك طاقة كبيرة، ما يجعله شبه غير قابل للاكتشاف.
كيف تحمي نفسك؟:
راجع التطبيقات المثبتة واحذف غير الضروري منها.
استخدم أدوات الأمان التي تراقب نشاط التطبيقات في الخلفية.
تجنّب تثبيت تطبيقات من خارج المتاجر الرسمية.
هل هذا مجرد بحث نظري؟ لا. الباحثون نفذوا النموذج فعليًا، وحققوا نسبة دقة مرعبة وصلت إلى 80% في تخمين الكلمات التي يُدخلها المستخدم عبر اللمس.