TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #281 · 18 авг.

Что-то вы гоните насчет "привычного вида формата 755 и 644". Я вот вообще не понял что это!😳 Действительно, что означают цифры которые мы получили в прошлом посте? Это кодировка, заключающая в себе режимы доступа к файлу. Подробней можно почитать в статье про chmod. Там можно увидеть альтернативное обозначение того же самого с помощью символов r w x, что значит чтение, запись, исполнение. Чтобы преобразовать восьмеричное число в такое обозначение в Python есть готовая функция >>> stat.filemode(0o755) '?rwxr-xr-x' Мы видим 3 группы по 3 символа, дающие 3 типа доступа для 3 типов юзеров. А что за знак вопроса в начале? Давайте передадим в эту функцию необрезанное значение от os.stat >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) 'drwxr-xr-x' Это данные, которые мы безжалостно обрезали в прошлый раз😼 Первый символ обозначает тип объекта. Это может быть файл (-), директория (d) или симлинк (l). Вот простая схема данной кодировки [1][3][3][3] │ │ │ │ │ │ │ └──> Others Permissions │ │ └─────> Group Permissions │ └────────> Owner Permissions └───────────> File Type (разверните экран если вы с телефона) Если вы попробуете получить пермишены для симлинка то получите пермишены для файла >>> path = '.venv/bin/python3' >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) '-rwxr-xr-x' Чтобы получить свойства именно симлинка, нужно это явно указать >>> stat.filemode(os.stat(path, follow_symlinks=False).st_mode) 'lrwxrwxrwx' #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aiattacks

当前筛选 #aiattacks清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #212 · 12.01.2024 г., 08:04

NIST Issues Urgent Report on Escalating Threat of AI Attacks Hello, dear subscribers! The National Institute of Standards and Technology (NIST) has released a critical report titled "Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations," sounding the alarm on the intensifying threat landscape targeting artificial intelligence systems. In the face of increasingly powerful yet vulnerable AI systems, the report outlines the technique of adversarial machine learning, wherein attackers manipulate AI systems through subtle tactics with potentially catastrophic consequences. The document categorizes these attacks based on attackers' goals, capabilities, and knowledge of the target AI system. Concerns include "data poisoning" and "backdoor attacks," exploiting vulnerabilities in AI system development and deployment. #NIST#AIAttacks#AISecurity#ThreatLandscape#MachineLearning**