TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #336 · 22 мај

Популярность имеет свои минусы. Чем популярней язык программирования, тем выше его распространённость, а значит найдутся те кто поспешит воспользоваться этим. С ростом популярности Python всё больше на PyPi появляется вредоносных пакетов. Трояны, стиллеры и доставщики более опасных вредоносов. Команда PyPi постоянно мониторит подобные случаи но и их возможности достигли предела. В результате сервис временно закрывает возможность заливки новых пакетов и регистрации юзеров. PyPI new user and new project registrations temporarily suspended Возможно одной из причин большого наплыва вредоносов является резко возросшая доступность их создания. Сегодня любой, даже не программист, может попросить у ChatGPT написать необходимый код и все инструкции для атаки. Основной тип атаки - рассчёт на опечатку в названии пакета. Если невнимательный программист случайно установит pilow или djangoo, считай что вредонос уже в системе. Чтобы избежать подобных факапов я рекомендую: ▫️ Всегда работайте в виртуальном окружении, неизвестные проекты устанавливайте внутри контейнеров. ▫️ Используйте файл requirements.txt вместо ручной установки пакетов ▫️ Очень внимательно пишите названия пакетов, а после написания проверьте еще раз. Сверьте с названием из документации. ▫️ После успешных тестов всегда фиксируйте версию пакета. Бывали случаи когда опасный код добавляли в новые версии. К тому же и без этой опасности не рекомендуется ставить по умолчанию последнюю версию. ▫️ Используйте вспомогательные инструменты для проверки безопасности, например https://pyup.io/safety или https://github.com/PyCQA/bandit. Они помогут не только найти опасный код в чужих пакетах, но и ваш код проверит на уязвимости. Будем надеяться что PyPi переосмыслит методы борьбы с вредоносами, например внедрит ИИ для проверки как симметричный шаг. #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai