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Les piliers de la sécurité des API

La sécurité des API est un sujet important. Pour assurer une sécurité optimale, il est important de comprendre les piliers qui la sous-tendent.

Les API sont rapidement devenues un élément fondamental de la programmation moderne. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées et d’innovations technologiques dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

The architecture of an API is based on the concept of client-server. The client is the application that makes the request, and the server is the application that responds to the request. The client sends a request to the server, which then processes the request and returns a response. The response is usually in the form of data, such as a web page or an image. APIs are typically designed to be lightweight and efficient, so they can be used in a wide variety of applications.

Les API sont devenues rapidement un élément fondamental de la modernisation du développement logiciel. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées technologiques et d’innovations dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des Objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et à bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

Les API, ou interfaces de programmation d’application, sont des règles et des protocoles qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Ils définissent les méthodes et les structures de données que les développeurs peuvent utiliser pour accéder à des fonctionnalités ou à des données spécifiques à partir d’un service ou d’une plateforme. Les API permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent tirer parti des fonctionnalités d’autres systèmes logiciels sans avoir à comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes.

L’architecture d’une API est basée sur le concept de client-serveur. Le client est l’application qui fait la demande et le serveur est l’application qui répond à la demande. Le client envoie une demande au serveur, qui traite alors la demande et renvoie une réponse. La réponse est généralement sous forme de données, telles qu’une page Web ou une image. Les API sont généralement conçues pour être légères et efficaces, de sorte qu’elles puissent être utilisées dans une large gamme d’applications.

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Filtres de Bloom : filtrage de données efficace avec applications pratiques.

Les Filtres de Bloom sont une méthode de filtrage de données très efficace qui offre des applications pratiques variées. Découvrez comment elle peut vous aider !

Comprendre les filtres Bloom

Application dans le monde réel

Les filtres Bloom sont largement utilisés dans le monde réel pour des applications telles que la vérification de l’identité, la détection de spam et la vérification de la sécurité. Par exemple, lorsque vous vous connectez à un site Web, le serveur peut utiliser un filtre Bloom pour vérifier si votre adresse IP est autorisée à accéder au site. Les filtres Bloom sont également utilisés pour le codage, car ils peuvent être utilisés pour détecter les erreurs dans les données transmises. Les filtres Bloom peuvent également être utilisés pour le traitement des données, car ils peuvent être utilisés pour filtrer les données non pertinentes.

Exemple pratique

Pour illustrer le fonctionnement des filtres Bloom, prenons l’exemple d’un système qui stocke des informations sur les clients. Pour cela, nous allons créer un filtre Bloom avec m = 10 et k = 3. Nous allons ensuite ajouter les informations sur les clients à notre filtre Bloom en utilisant les trois fonctions de hachage. Pour vérifier si un client est présent dans le système, nous allons utiliser les mêmes fonctions de hachage et vérifier si toutes les positions correspondantes sont définies sur 1. Si c’est le cas, alors nous pouvons en conclure que le client est présent dans le système. Sinon, nous pouvons en conclure que le client n’est pas présent.

Conclusion

Les filtres Bloom sont des structures de données probabilistes qui permettent de tester efficacement l’appartenance d’un élément à un ensemble. Ils filtrent efficacement les éléments indésirables des vastes ensembles de données tout en maintenant une faible probabilité de faux positifs. Les filtres Bloom sont largement utilisés dans divers domaines tels que les bases de données, le cache, le réseau et bien plus encore. Dans cet article, nous avons exploré le concept des filtres Bloom, leur fonctionnement et illustré leur fonctionnement avec un exemple pratique. Les filtres Bloom sont particulièrement utiles pour le codage car ils peuvent être utilisés pour détecter les erreurs dans les données transmises.

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Apprendre le développement logiciel sans diplôme

Apprendre le développement logiciel sans diplôme est possible ! Avec des ressources en ligne, des tutoriels et des communautés de développeurs, vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour devenir un développeur logiciel.

Le développement de logiciels est devenu l’une des compétences les plus recherchées

Learn the Architecture of Software Development

Once you have a basic understanding of programming languages, it is time to learn about software development architecture. This includes learning about the different components of a software system, such as databases, user interfaces, and APIs. You should also understand the different types of software development models, such as Waterfall, Agile, and DevOps. Understanding the architecture of software development will help you make informed decisions when designing and building software systems.

Gain Practical Experience

The best way to learn software development is to gain practical experience. You can start by building small projects and gradually increase the complexity. You can also participate in open-source projects or join online coding challenges. Working on real-world projects will help you understand the nuances of software development and gain valuable insights into the industry.

Comprendre les bases

Le développement de logiciels est devenu l’une des compétences les plus recherchées. La demande de développeurs de logiciels qualifiés continue de croître et de nombreux candidats ambitieux sont impatients d’apprendre cette compétence, même s’ils n’ont pas de diplôme en informatique ou dans un domaine connexe. Si vous êtes passionné par le développement de logiciels et que vous vous demandez comment vous y prendre sans diplôme, cet article est là pour vous guider. Nous allons explorer diverses stratégies et ressources qui peuvent vous aider à entreprendre un voyage réussi dans le monde du développement de logiciels.

Apprendre l’architecture du développement de logiciels

Une fois que vous avez une compréhension de base des langages de programmation, il est temps d’apprendre l’architecture du développement de logiciels. Cela inclut l’apprentissage des différents composants d’un système logiciel, tels que les bases de données, les interfaces utilisateur et les API. Vous devriez également comprendre les différents types de modèles de développement de logiciels, tels que Waterfall, Agile et DevOps. Comprendre l’architecture du développement de logiciels vous aidera à prendre des décisions éclairées lors de la conception et de la construction de systèmes logiciels.

Gagner une expérience pratique

La meilleure façon d’apprendre le développement de logiciels est de gagner une expérience pratique. Vous pouvez commencer par créer de petits projets et augmenter progressivement la complexité. Vous pouvez également participer à des projets open source ou rejoindre des défis de codage en ligne. Travailler sur des projets réels vous aidera à comprendre les subtilités du développement de logiciels et à acquérir des connaissances précieuses sur l’industrie.

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Sécurité des API : pourquoi c'est un sujet d'actualité ?

La sécurité des API est un sujet d’actualité de plus en plus important. La protection des données et des systèmes est essentielle pour garantir la confidentialité et la sécurité des utilisateurs.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité API sera un problème clé. Voici ce que vous devez savoir. Qu’est-ce qu’une API?

API security is a critical issue for any organization that uses APIs to connect applications and databases. APIs are the gateways through which applications and databases communicate, and if they are not properly secured, malicious actors can gain access to sensitive data.

API security is a complex issue, and there are many different approaches to securing APIs. Here are some of the most important steps you can take to ensure your API is secure:

1. Authenticate users: Authentication is the process of verifying the identity of a user before allowing them to access an application or database. This can be done using a variety of methods, such as username/password combinations, two-factor authentication, or biometric authentication.

2. Implement authorization: Authorization is the process of granting access to specific resources or functions within an application or database. This can be done by assigning roles and permissions to users, or by using access control lists (ACLs).

3. Encrypt data: Encryption is the process of transforming data into a form that is unreadable to anyone except those with the correct decryption key. This ensures that even if malicious actors gain access to the data, they will not be able to read it.

4. Monitor activity: Monitoring is the process of tracking user activity within an application or database. This can be done using log files, audit trails, or other tools. Monitoring allows you to detect suspicious activity and take action before any damage is done.

5. Test regularly: Testing is the process of verifying that an application or database is functioning correctly. This can be done using automated testing tools, manual testing, or both. Regular testing helps ensure that any vulnerabilities are identified and addressed before they can be exploited.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité des API sera un point clé. Voici ce que vous devez savoir.

Qu’est-ce qu’une API ?

Une API, ou interface de programmation d’application, est un ensemble de définitions et de protocoles pour construire et intégrer des logiciels d’application. Une API définit comment deux morceaux de logiciel peuvent interagir l’un avec l’autre. Il spécifie les méthodes, fonctions et structures de données qui sont disponibles pour l’utilisation, ainsi que les règles pour la façon dont ces méthodes et fonctions peuvent être utilisées.

La sécurité des API est un problème critique pour toute organisation qui utilise des API pour connecter des applications et des bases de données. Les API sont les portes d’entrée par lesquelles les applications et les bases de données communiquent, et si elles ne sont pas correctement sécurisées, des acteurs malveillants peuvent accéder à des données sensibles.

La sécurité des API est un problème complexe, et il existe de nombreuses approches différentes pour sécuriser les API. Voici quelques-unes des étapes les plus importantes que vous pouvez prendre pour vous assurer que votre API est sécurisée :

1. Authentifier les utilisateurs : L’authentification est le processus de vérification de l’identité d’un utilisateur avant de lui permettre d’accéder à une application ou à une base de données. Cela peut être fait à l’aide d’une variété de méthodes, telles que des combinaisons nom d’utilisateur / mot de passe, une authentification à deux facteurs ou une authentification biométrique.

2. Mettre en œuvre l’autorisation : L’autorisation est le processus d’octroi d’accès à des ressources ou des fonctions spécifiques dans une application ou une base de données. Cela peut être fait en attribuant des rôles et des autorisations aux utilisateurs ou en utilisant des listes de contrôle d’accès (ACL).

3. Chiffrer les données : Le chiffrement

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Structures et Algos Clés pour Ingénieurs Données

Les structures de données et les algorithmes sont des outils essentiels pour les ingénieurs en données. Découvrez comment les maîtriser pour optimiser vos performances !

Données d’ingénierie : gérer efficacement de grandes quantités de données

En tant qu’informaticien enthousiaste, je vais explorer dans cet article les structures de données et les algorithmes les plus importants que les ingénieurs en données devraient connaître, ainsi que leurs utilisations et leurs avantages. La gestion des grandes quantités de données est une pratique essentielle pour un ingénieur en données, allant de l’entreposage et du traitement à l’analyse et à la visualisation. Par conséquent, les ingénieurs en données doivent être bien informés des structures de données et des algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler les données efficacement.

Les bases de données sont l’un des outils les plus importants pour les ingénieurs en données. Les bases de données sont des systèmes de gestion de données qui permettent de stocker, de manipuler et d’analyser des données. Elles sont conçues pour être faciles à utiliser et à mettre à jour, et offrent une grande flexibilité et une grande scalabilité. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des données à court terme ou à long terme, et peuvent être utilisées pour stocker des données structurées ou non structurées. Les bases de données sont également très utiles pour effectuer des analyses complexes sur des jeux de données volumineux.

Les algorithmes sont également très importants pour les ingénieurs en données. Les algorithmes sont des instructions qui décrivent comment une tâche doit être effectuée. Les algorithmes peuvent être utilisés pour effectuer des opérations sur des jeux de données, tels que le tri, le filtrage et la recherche. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour effectuer des analyses complexes sur des jeux de données volumineux. Les algorithmes peuvent être implémentés dans des bases de données ou dans des applications logicielles pour améliorer leur performance et leur efficacité.

En conclusion, les bases de données et les algorithmes sont essentiels pour les ingénieurs en données. Les bases de données sont utiles pour stocker et manipuler des données, tandis que les algorithmes sont utiles pour effectuer des opérations sur ces données et pour effectuer des analyses complexes. Les ingénieurs en données doivent être bien informés des structures de données et des algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler les données efficacement.

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There are a good number of articles that articulate functional differences between HashMap, Hashtable, and ConcurrentHashMap. This post compares the performance behavior of these data structures through practical examples. If you don’t have the patience to read the entire post, here is the bottom line: when you are confronted with the decision of whether to use HashMap, Hashtable, or ConcurrentHashMap, consider using ConcurrentHashMap since it’s thread-safe implementation without compromise in performance.

Performance Study

 To study the performance characteristics, I have put together this sample program:

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Ever since the Python programming language was born, its core philosophy has always been to maximize the readability and simplicity of code. In fact, the reach for readability and simplicity is so deep within Python’s root that, if you type import this in a Python console, it will recite a little poem:

    Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. The complex is better than complicated. The flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts…

Simple is better than complex. Readability counts. No doubt, Python has indeed been quite successful at achieving these goals: it is by far the most friendly language to learn, and an average Python program is often 5 to 10 times shorter than equivalent C++ code. Unfortunately, there is a catch: Python’s simplicity comes at the cost of reduced performance. In fact, it is almost never surprising for a Python program to be 10 to 100 times slower than its C++ counterpart. It thus appears that there is a perpetual trade-off between speed and simplicity, and no programming language shall ever possess both.
But, don’t you worry, all hope is not lost.

Taichi: Best of Both Worlds

The Taichi Programming Language is an attempt to extend the Python programming language with constructs that enable general-purpose, high-performance computing. It is seamlessly embedded in Python, yet can summon every ounce of computing power in a machine — the multi-core CPU, and more importantly, the GPU.
We’ll show an example program written using taichi. The program uses the GPU to run a real-time physical simulation of a piece of cloth falling onto a sphere and simultaneously renders the result.
Writing a real-time GPU physics simulator is rarely an easy task, but the Taichi source code behind this program is surprisingly simple. The remainder of this article will walk you through the entire implementation, so you can get a taste of the functionalities that taichi provides, and just how powerful and friendly they are.
Before we begin, take a guess of how many lines of code this program consists of. You will find the answer at the end of the article.

Algorithmic Overview

Our program will model the piece of cloth as a mass-spring system. More specifically, we will represent the piece of cloth as an N by N grid of point-masses, where adjacent points are linked by springs. The following image, provided by Matthew Fisher, illustrates this structure:
The motion of this mass-spring system is affected by 4 factors:
  • Gravity
  • Internal forces of the springs
  • Damping
  • Collision with the red ball in the middle
For the simplicity of this blog, we ignore the self-collisions of the cloth. Our program begins at the time t = 0. Then, at each step of the simulation, it advances time by a small constant dt. The program estimates what happens to the system in this small period of time by evaluating the effect of each of the 4 factors above, and updates the position and velocity of each mass point at the end of the timestep. The updated positions of mass points are then used to update the image rendered on the screen.

Getting Started

Although Taichi is a programming language in its own right, it exists in the form of a Python package and can be installed by simply running pip install taichi.
To start using Taichi in a python program, import it under the alias ti:
import taichi as ti
The performance of a Taichi program is maximized if your machine has a CUDA-enabled Nvidia GPU. If this is the case, add the following line of code after the import: ti.init(arch=ti.cuda)

If you don’t have a CUDA GPU, Taichi can still interact with your GPU via other graphics APIs, such as ti.metal, ti.vulkan, and ti.opengl. However, Taichi’s support for these APIs is not as complete as its CUDA support, so, for now, use the CPU backend: ti.init(arch=ti.cpu)And don’t worry, Taichi is blazing fast even if it only runs on the CPU. Having initialized Taichi, we can start declaring the data structures used to describe the mass-spring cloth. We add the following lines of code:

Python

 

 N = 128 x = ti.Vector.field(3, float, (N, N)) v = ti.Vector.field(3, float, (N, N))

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Message and Event payload validation has been a rather thorny problem ever since extensible data structures (XML, JSON, YAML…) started to be used at scale. In fact, very little progress has been made since the good old days of DTDs. Schema definition languages such as XML-schema, json-schema, or even the OpenAPI schema are unfamiliar to most developers and often result in a rather anemic validation set of rules, leading to a perceived low value, and therefore a lack of interest. 

There are three key problems in a schema architecture: 

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Overview

EclipseLink has two types of caches: the shared cache (L2) maintains objects read from database; and the isolated cache (L1) holds objects for various operations during the lifecycle of a transaction. L2 lifecycle is tied to a particular JVM and spans multiple transactions. Cache coordination between different JVMs is off by default. EclipseLink provides a distributed cache coordination feature that you can enable to ensure data in distributed applications remains current. Both L1 and L2 cache store domain objects.

“Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker. Redis provides data structures such as strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes, and streams.” — redis.io

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In this post we will talk about creating Python Lists of Tuples and how they can be used.

Python Lists

Lists in Python are simply an array. Here is a basic list of my favorite WoW Classes:

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