#python#large_language_models#machine_learning_systems#natural_language_processing
Flash Linear Attention (FLA) is a fast, memory-efficient library for advanced linear attention models used in transformers, written in PyTorch and Triton, and compatible with NVIDIA, AMD, and Intel GPUs. It offers many state-of-the-art linear attention models and fused modules that speed up training and reduce memory use. You can easily replace standard attention layers in your models with FLA’s efficient versions, improving training and inference speed, especially for long sequences. FLA supports hybrid models mixing linear and standard attention, and integrates with Hugging Face Transformers for easy use and evaluation. This helps you train and run large language models faster and with less memory, making your AI projects more efficient and scalable.
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention
• Нашел интересный ресурс, который содержит информацию об основных веб-уязвимостях. Особенность данной платформы в том, что каждый из перечисленных методов можно выполнить самостоятельно, следуя подсказкам и примерам. А еще каждый пример является интерактивным, поэтому вам будет легче воспринимать материал и практиковаться. Содержание следующее:
➡SQL Injection;
➡Cross-Site Scripting;
➡Command Execution;
➡Clickjacking;
➡Cross-Site Request Forgery;
➡Directory Traversal;
➡Reflected XSS;
➡DOM-based XSS;
➡File Upload Vulnerabilities;
➡Broken Access Control;
➡Open Redirects;
➡Unencrypted Communication;
➡User Enumeration;
➡Information Leakage;
➡Password Mismanagement;
➡Privilege Escalation;
➡Session Fixation;
➡Weak Session IDs;
➡XML Bombs;
➡XML External Entities;
➡Denial of Service Attacks;
➡Email Spoofing;
➡Malvertising;
➡Lax Security Settings;
➡Toxic Dependencies;
➡Logging and Monitoring;
➡Buffer Overflows;
➡Server-Side Request Forgery;
➡Host Header Poisoning;
➡Insecure Design;
➡Mass Assignment;
➡Prototype Pollution;
➡Regex Injection;
➡Remote Code Execution;
➡Cross-Site Script Inclusion;
➡Downgrade Attacks;
➡DNS Poisoning;
➡SSL Stripping;
➡Subdomain Squatting.
➡️https://www.hacksplaining.com/lessons
#web
🔴 Уязвимости аутентификации | Безопасность web приложений.
• В этом ролике подробно описаны механизмы аутентификации, чем опасны их уязвимости и как можно их защитить. Также автор рассказывает, как работают механизмы аутентификации и разбирает на примерах прохождение лаб на платформе — https://portswigger.net/web-security
• 0:00 — уязвимости аутентификации;
• 0:22 — аутентификация это / типы аутентификации;
• 1:30 — как возникают уязвимости / последствия уязвимостей;
• 2:16 — как используются уязвимости на практике / Лаба 1;
• 6:18 — как используются уязвимости на практике / Лаба 2;
• 8:45 — как защитить механизмы аутентификации;
• 10:32 — где проходить лаборатории.
➡️https://youtu.be/lWYJ1vD9OEM
#web