לפני שנתיים, המחבר גילה שתעבורת ה-HTTP שלהם מיורטת על ידי כתובת IP לא ידועה, שאותרה על ידי DigitalOcean, מה שמצביע על מודם שנפרץ.
לאחר החלפת המודם, המחבר מצא חולשות ב-API של Cox Business, המאפשרות גישה לא מורשית למידע רגיש של לקוחות ולהגדרות המכשיר.
קוקס התייחס מיד לפגם האבטחה המשמעותי לאחר שקיבל הודעה, והדגיש את החשיבות של אמצעי אבטחה חזקים עבור ספקי אינטרנט והדגיש בעיות אמון בין ספקי שירותי האינטרנט למכשירי הלקוחות.
הדיון מבקר ראיונות בסגנון LeetCode על היותם מלחיצים אך יעילים בסינון מועמדים לא מתאימים, אם כי יכולתם להעריך כישרון טכני אמיתי שנויה במחלוקת.
חלופות כמו אתגרי קידוד פשוטים יותר, תכנות זוגי ומשימות מעשיות לפתרון בעיות מוצעות כדי להעריך טוב יותר את יכולות המועמדים ואת התאמתם.
חששות לגבי ההוגנות והיעילות של ראיונות טכניים סטנדרטיים, במיוחד בחברות טכנולוגיה בעלות שכר גבוה, מועלים, כאשר חלקם תומכים בהערכות רלוונטיות יותר לעבודה.
הדיון מדגיש את השילוב של מוטציות עץ תחביר בסינתזה של תוכניות עם טכניקות מודרניות של למידת מכונה, תוך יצירת מקבילות לאלגוריתמים גנטיים וליצירת רמזים.
פיתוחים אחרונים כמו FFX (Fast Function Extraction) ו-PGE (Probabilistic Grammar-based Evolution) מצוינים כחלופות מהירות יותר לשיטות מסורתיות, תוך התמודדות עם אתגרים כמו מוטציות תת-עץ והתכנסות מוקדמת.
השיחה גם בוחנת כלי אופטימיזציה מתקדמים מעבר ליכולות המהדר הנוכחיות, כולל מודלים עצביים, טכניקות דיפוזיה וההיתכנות של אימון מודלים לדיפוזיה ליצירת קבצים בינאריים הניתנים להפעלה.
Koheesio היא מסגרת Python שמטרתה לבנות צינורות נתונים יעילים ומודולריים, לשפר את שיתוף הפעולה והשימוש החוזר.
הוא משתלב עם ספריות עיבוד נתונים שונות, תומך בבטיחות סוג ובתצורות מובנות באמצעות Pydantic, וכולל רכיבים כמו Steps, Context ו- Logger.
Koheesio תומך PySpark עבור משימות כגון ETL (חילוץ, המרה, טעינה), אימות נתונים, ועיבוד בקנה מידה גדול, והוא יכול להיות מותקן באמצעות pip, Hatch, או שירה.
נייקי פיתחה מסגרת מבוססת Python בשם Koheesio לבניית צינורות נתונים מתקדמים, תוך מתן מענה לאתגרים פנימיים של הנדסת נתונים כגון הסתמכות על קבלנים זמניים, SQL מפותל ותיעוד לקוי.
הדעות על Koheesio מעורבות; יש הרואים בו תועלת למפתחים פחות מנוסים, בעוד שאחרים מבקרים אותו על כך שאינו מקדם למידה נכונה, עם השוואות שנעשו לכלים כמו Apache Beam ולואיג'י.
למרות הספקנות, Koheesio מוערכת על ידי כמה על הגישה המובנית שלה לטיפול בשגיאות ורישום, המדגישה את השונות באיכות התוכנה בתוך אר גונים גדולים המבוססים על תורמים בודדים.
הפוסט בבלוג "הצפנה במנוחה: מודל האיום של מי זה בכלל?" מתייחס לאי הבנות נפוצות לגבי הצפנת נתונים במנוחה ביישומי אינטרנט וענן, ומדגיש את החשיבות של יישום נכון.
הוא תומך בהצפנה בצד הלקוח ומדגיש את התפקיד של מערכות ניהול מפתחות (KMS) ומבני AEAD כמו AES-GCM ו- XChaCha20-Poly1305 לשיפור האבטחה.
הפוסט מדגיש את הצורך של מפתחים להתייעץ עם מומחי קריפטוגרפיה, לשפר את כישורי מידול האיומים שלהם ולהישאר מעודכנים לגבי פגיעויות אבטחה ואסטרטגיות להפחתת סיכונים.