TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #199 · 8 јан.

Многие из тех кто активно работал с Python2 несколько удивлены, почему в Python3 удобная функция reload() переехала из builtin в imp а потом и в importlib? Ну было же удобно! А теперь лишний импорт😖 Дело в том, что начиная с Python3.3 функция reload() переписана на Python вместо Cи. Что это нам даёт? 🔸 Такой код проще поддерживать и развивать 🔸 Python код легче читать, изучать и понимать. Сравните это ➡️ и это ➡️. 🔸 Как результат пункта 2, проще писать свои расширения импорта. Например, пользовательский импортёр с какой-либо хитрой логикой по аналогии с импортом из zip архивов. А есть ли у этого решения недостатки? Да, они всегда есть. 🔹 Так как это не builtin функция, её следует импортнуть перед использованием 🔹 Скорость замедлилась примерно на 5%. Очевидно, что это совершенно не критично. К тому же от версии к версии логика импорта будет оптимизироваться и ускоряться. В самом начале файла importlib/__init__.py мы видим такой импорт: import _imp # Just the builtin component, NOT the full Python module То есть часть функционала по прежнему написана на Си, но достаточно низкоуровневая. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #nydfs

当前筛选 #nydfs清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #428 · 25.10.2024 г., 07:04

NYDFS Issues Guidance on AI-Related Cybersecurity Risks The New York Department of Financial Services (NYDFS) released guidance highlighting the rising cybersecurity risks associated with the use of artificial intelligence by its licensees, including insurers and virtual currency businesses. The guidance focuses on threats such as AI-enabled social engineering, where deepfakes and other AI tools are used to obtain sensitive information and bypass biometric security measures. It also addresses the growing concern over AI-enhanced cyberattacks that increase the potency, scale, and speed of threats, as well as the risk of exposure or theft of vast amounts of nonpublic data. The guidance emphasizes the critical need for organizations to integrate AI-specific considerations into their existing risk assessments, third-party vendor management, and data management practices. While the NYDFS guidance is aimed at businesses under its regulation, the outlined risks and mitigation strategies are applicable to any organization navigating the complexities of AI-related cybersecurity. With the proliferation of AI technology, businesses must prioritize not only the protection of personally identifiable information but also safeguard confidential business information like trade secrets, which can have a more significant impact if compromised. The guidance reinforces the importance of robust due diligence when working with third-party vendors that use or provide AI solutions, as well as the necessity of maintaining effective data inventory and minimization practices. #Cybersecurity#AICompliance#NYDFS#RiskManagement#AIRegulation