TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #2995 · 28 апр.

​👨‍💻Цикл событий JavaScript простым языком — [14:38] Наверняка многие задумывались, как NodeJS способен обрабатывать такие серьёзные нагрузки, учитывая, что он работает всего в одном потоке. На самом деле, правда заключается в том, что большая часть времени, которую сервер тратит на обработку одного клиента, — это ожидание. Либо ожидание ответа от клиента, либо сама отправка запроса через сеть. NodeJS умеет делать все эти операции ожидания неблокирующими. То есть, пока он ждёт завершения какого-то системного вызова или завершения операции с сетью, он может обрабатывать другие соединения и благодаря этому не проигрывать, а порой даже выигрывать серверы, написанные в пусть и многопоточном, но блокирующем стиле. В этом видео вы узнаете, как это работает и почему это очень круто. #js#nodejs

Hashtags

Результаты

Найдено 2 похожих постов

Поиск: #maliciouscode

当前筛选 #maliciouscode清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65291 · 12.04.2026, 14:56

🚀 Security Concerns Raised Over AI Model API Proxy Services A security research team has identified malicious code injections in 26 out of over 400 unofficial AI model API proxy services examined. According to NS3.AI, the report highlights the potential risks associated with these intermediary services, which can modify AI-generated code and compromise sensitive data, including AWS keys. #security#AI#API#maliciouscode#dataprivacy#NS3AI#AWS

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65378 · 13.04.2026, 03:10

🚀 AI TRENDS | University of California Study Reveals Security Risks in Third-Party LLM Routers Researchers at the University of California have identified security vulnerabilities in 26 third-party large language model (LLM) routers, which can potentially inject malicious code or steal credentials from AI agent traffic. According to NS3.AI, the study highlighted that one of these routers was able to drain Ether from a decoy wallet, although the reported financial loss remained under $50. The research paper cautioned developers who utilize AI coding agents for smart contracts or wallets, noting that private keys or seed phrases could be exposed when requests are routed through unscreened routers. #AI#securityrisks#thirdpartyLLM#maliciouscode#credentials#AIagents#UCstudy#smartcontracts#wallets#privatekeys#seedphrases#cybersecurity#ETH