TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 57 подобни публикации

Търсене: #dataprotection

当前筛选 #dataprotection清除筛选
Compliance Hub Association

@hub_compliance · Post #530 · 13.11.2024 г., 05:13

Рады сообщить о том, что Compliance Hub и Digital Rights Center Kazakhstan заключили Меморандум о сотрудничестве и взаимодействии в целях реализации совместных инициатив в области комплаенс и защиты персональных данных, в том числе, в образовательной сфере. #compliance#dataprotection

Compliance Hub Association

@hub_compliance · Post #80 · 30.10.2023 г., 10:24

В случае обнаружения Telegram-ботов, нарушающих конфиденциальность граждан на безопасность персональных данных, МЦРИАП Республики Казахстан просит граждан сообщать об этом напрямую в министерство для предотвращения нарушений прав граждан на защиту персональных данных. https://www.gov.kz/memleket/entities/mdai/press/news/details/644166?lang=ru #dataprotection#dpo

Compliance Hub Association

@hub_compliance · Post #68 · 20.10.2023 г., 00:01

19 октября успешно прошел Евразийский конгресс по защите данных (EDPC 2023). DPO крупных компаний рассказывали об опыте построения систем защиты персональных данных. Тема актуальная, доклады чрезвычайно полезные. #privacy#dataprotection

Compliance Hub Association

@hub_compliance · Post #541 · 19.11.2024 г., 05:26

Всем привет! Не пропустите вебинар "Текущие вызовы в области комплаенс и ПОД/ФТ", в котором CEO Compliance Hub Тимур Мусин расскажет об основных тенденциях в области комплаенс и ПОД/ФТ. Когда: 22 ноября, 16:00 - 17:30 Формат: Онлайн, Zoom, бесплатно Организатор мероприятия: KOMPRA Ссылка на регистрацию: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScGbpBXRxErDBEq9VhopBJGIR2r0Miu_RV6hJ-ql5wF9dI9mw/viewform #compliance#amlcft#dataprotection

AI & Law

@ai_and_law · Post #684 · 22.10.2025 г., 07:04

💻AI Browsers Become Attack Vectors SquareX has flagged growing security risks tied to AI-powered web browsers, according to GovInfoSecurity. These browsers are designed to automate routine online tasks, but doing so requires broad access to users’ personal data. Founder Vivek Ramachandran warned that these systems are “trained to complete tasks, not to be security aware.” This design gap makes it easy for attackers to manipulate AI browsers into executing malicious actions under the guise of legitimate workflow steps. This emerging vulnerability challenges existing cybersecurity assumptions and shifts the weak point from user behavior to automated agents acting on their behalf. #AI#Cybersecurity#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #774 · 27.02.2026 г., 08:04

🇳🇱Dutch Regulator Flags Open-Source AI Agents as Security Threat The Autoriteit Persoonsgegevens, the Netherlands’ data protection authority, has warned organizations against using popular open-source AI agents such as OpenClaw due to serious security risks. According to the regulator, many plug-ins built for these agents contain malware capable of triggering data breaches and enabling account takeovers. Cybersecurity professionals characterize these agents as a “Trojan horse”: once granted device access, they can extract login credentials and gain entry to cryptocurrency accounts. The warning reframes open-source AI not as a transparency advantage by default, but as a potential vector for systemic compromise when governance over extensions and permissions is weak. #AIRegulation#DataProtection#Cybersecurity

AI & Law

@ai_and_law · Post #572 · 19.05.2025 г., 07:04

🇪🇺Meta’s AI Plans Face GDPR Roadblock Meta’s announcement to start using personal data from Facebook and Instagram—including from EU users—for AI training as of May 27 has triggered legal action. The privacy NGO noyb, led by Max Schrems, has sent Meta a Cease and Desist letter, warning that a European class action could follow. At the core of the dispute is Meta’s choice to base this data processing on “legitimate interest” rather than seeking users' informed consent, as required under Article 6 of the GDPR. If noyb proceeds with litigation and the courts agree, Meta could be forced to halt AI training involving EU data and delete existing models trained unlawfully. With the risk of massive collective redress claims looming, this case could set a decisive precedent for how AI development must align with European data protection law. #AI#GDPR#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #463 · 12.12.2024 г., 08:04

Italian Data Protection Authority Challenges AI-Powered Business Models The Italian Data Protection Authority (DPA) has issued a formal warning to Gedi Group, cautioning against the use of its newspaper archives for AI training under a licensing agreement with OpenAI. The archives reportedly contain sensitive personal data, including judicial records, which the DPA argues cannot be lawfully shared or processed without meeting strict GDPR requirements. The Authority highlights deficiencies in Gedi's legal basis for data sharing, impact assessments, and transparency toward affected individuals. This action could have broader implications, potentially undermining licensing-based AI models across the EU. If data protection laws conflict with proposed solutions like content licensing for generative AI, the industry may face a deadlock. With other EU regulators likely to take note, this could mark the beginning of a regulatory shift that challenges the very foundations of AI-driven innovation. #AI#GDPR#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #642 · 25.08.2025 г., 07:04

🌐AI Assistants and the Privacy Mandate Var Shankar, founder of the Council on AI Governance, highlights a growing challenge in a new analysis for the OECD: AI assistants accumulate personal data that forms detailed user profiles, raising complex questions of privacy and control. This isn’t about whether the data exists — it already does — but about how it is handled, secured, and regulated. Shankar argues that responsibility should not rest on users deciphering long terms of service. Instead, the onus must shift to policymakers to establish clear, enforceable standards governing the use of such data. #AIgovernance#Privacy#DataProtection #

AI & Law

@ai_and_law · Post #639 · 20.08.2025 г., 07:04

🌐Researchers claim AI models show signs of tracking data to target users A joint study by researchers in Italy and the U.K. has revealed that 10 widely used AI models collect and transmit user data in ways that may violate data protection law. According to Euronews, the investigation traced how information flowed between the models, servers, and online trackers, uncovering practices that go beyond simple personalization. The findings are significant: AI browsing assistants were shown to capture highly sensitive information, including banking details, tax numbers, academic records, and even medical data. This raises pressing legal and ethical questions about whether AI systems that promise convenience are instead creating systemic risks to privacy and compliance. #AIethics#DataProtection#AIregulation#Privacy

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща