read: fail

CaMeL: 프롬프트 인젝션 공격 완화의 새로운 방향 제시

CaMeL은 프롬프트 인젝션 공격을 완화하기 위한 혁신적인 접근법을 제시합니다. Google DeepMind의 연구는 사용자 명령을 제한된 프로그래밍 언어로 변환하여 보안을 강화합니다. 이 방식은 데이터의 출처에 따라 보안 정책을 적용해 악의적인 명령을 방지합니다. CaMeL은 추가 AI 없이도 강력한 보안 보장을 제공하며, 사용자 피로를 줄이는 사용자 친화적 디자인을 목표로 합니다.

Git Cherry-pick과 Revert의 3-way Merge 활용법

Gitcherry-pickrevert는 단순한 패치 적용이 아닌 3-way merge를 사용합니다. 이는 세 가지 파일 버전을 비교하여 충돌을 해결하고 변경 사항을 병합하는 방식입니다. 이 방법은 Git의 내부 작동을 이해하는 데 흥미로운 주제입니다. 3-way merge는 오래된 개념이지만 여전히 유용합니다.

사각형에서의 이중선형 보간법: 중점 좌표를 활용한 접근

컴퓨터 그래픽스에서 이중선형 보간법은 사각형의 연속성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 방법은 중점 좌표를 사용하여 C1 연속성을 보장하며, 계산 효율성을 높입니다. 특히, 텍스처 좌표노멀의 시각적 품질을 향상시켜 3D 렌더링에 큰 도움을 줍니다.

Golang의 sync.Pool: 만능 해결책은 아니다

Golangsync.Pool은 메모리 할당과 가비지 컬렉션 압력을 줄이기 위한 도구로 주목받지만, 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. HTTP/2와 같은 특정 사례에서는 유용하지만, 메모리 성장복잡성 문제를 초래할 수 있습니다. 객체 크기가 예측 가능하고 할당 빈도가 높은 경우에만 사용을 고려하세요.

Django로 지도 만들기: GeoDjango, Pillow & GPS

DjangoGeoDjango를 활용해 웹 지도를 만드는 방법을 소개합니다. Pillow 라이브러리를 사용해 이미지에서 GPS 정보를 추출하고, 이를 지도에 표시하는 과정을 설명합니다. 이 가이드는 외부 서비스 없이도 지리 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 제공합니다. 흥미로운 주제로는 이미지의 Exif 데이터에서 GPS 정보를 추출하는 방법이 있습니다.

Erlang은 경량 프로세스와 메시지 전달만이 아니다...

Erlang의 진정한 강점은 경량 프로세스나 메시지 전달이 아닌 행동(behaviours)에 있습니다. 이들은 신뢰성 있는 분산 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 행동은 다른 언어의 인터페이스와 유사하며, 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 해줍니다. '충돌을 허용하라'는 철학은 시스템의 안정성을 높이는 데 기여합니다.

wgpu v25.0.0 출시

wgpu의 최신 버전이 출시되었습니다! 이번 업데이트에서는 APIHashmap 제거, 백엔드 기능 확장, poll API 재작업 등 다양한 주요 기능이 추가되었습니다. 특히, WebGPU 호환 듀얼 소스 블렌딩 기능과 Noop 백엔드가 주목할 만합니다. 새로운 기능과 버그 수정도 포함되어 있어, 개발자들에게 유용한 업데이트가 될 것입니다.

페도라, 99% 패키지 재현성 목표로 변화 추진

페도라가 99% 패키지 재현성을 목표로 하는 변화 제안을 고려 중입니다. 이는 공급망 공격을 방지하고, 패키지 소스와 바이너리의 일치 여부를 독립적으로 검증할 수 있게 합니다. 이 제안은 개발자들이 패키지의 재현성을 테스트할 수 있는 유틸리티를 만들고, 페도라 43 출시를 목표로 하고 있습니다.

Quadrable: 인증된 다중 버전 데이터베이스 - 희소 이진 머클 트리와 간결한 부분 트리 증명

Quadrable은 인증된 다중 버전 데이터베이스로, 원격 인스턴스와의 효율적인 동기화를 위해 설계되었습니다. 희소 이진 머클 트리 구조를 사용하여 간결한 부분 트리 증명을 제공합니다. 이 데이터베이스는 C++ 헤더 전용 라이브러리와 명령줄 도구로 구성되어 있으며, 복사-쓰기 메커니즘을 통해 여러 버전을 지원합니다. Quadrable의 주요 기능은 인증, 다중 버전 지원, 원격 동기화 가능성입니다. LMDBBLAKE2 라이브러리를 필요로 하며, 명령줄 도구를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 데이터베이스는 효율적인 증명데이터 전송 최적화를 통해 원격 쿼리를 안전하게 처리할 수 있습니다.

SQL로 파이 차트 만들기: 단계별 가이드

SQL 쿼리로 파이 차트를 생성하는 방법을 소개합니다. 데이터 시각화는 중요한 기술이며, SQL을 통해 직접 차트를 생성하면 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 SQL 쿼리를 확장하여 비율을 계산하고, 좌표 시스템을 생성하여 차트를 만드는 과정을 설명합니다. 사키라 데이터베이스를 활용한 예시도 포함되어 있습니다.

하이쿠 활동 및 계약 보고서, 2025년 3월

하이쿠의 2025년 3월 보고서에서는 다양한 애플리케이션드라이버 개선 사항이 소개되었습니다. 특히, 메모리 관리텍스트 렌더링에서의 성능 향상이 주목할 만합니다. 또한, 파일 시스템빌드 시스템의 안정성을 높이기 위한 여러 수정 사항도 포함되어 있습니다. 이 보고서는 하이쿠의 발전을 위한 기여자들의 노고를 강조합니다.

12-팩터 에이전트: LLM 기반 소프트웨어를 위한 원칙

AI 에이전트 개발에 있어, 많은 제품이 진정한 에이전트의 특성을 결여하고 있습니다. 12-팩터 에이전트는 LLM 기반 소프트웨어를 신뢰성 있고 확장성 있게 만드는 원칙을 제시합니다. 모듈화핵심 원칙을 통해 기존 제품에 쉽게 통합할 수 있는 방법을 소개합니다.

당근과 채찍으로 웹 보안을 강화할 수 있을까?

웹 보안은 브라우저의 역할이 중요합니다. HTTPS는 90% 이상 채택되며 성공을 거두었고, XSSCSRF 같은 보안 문제도 브라우저가 해결할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 타입Sanitizer API 같은 기술이 이를 지원합니다. 웹 보안은 이제 웹사이트가 아닌 브라우저의 책임이 되어야 합니다.

USB-C와 그 과도한 설계의 역사

USB-C는 혁신적인 기술로, 다양한 기기를 단일 포트로 연결할 수 있게 해줍니다. 하지만 그 복잡한 설계호환성 문제로 인해 많은 논란이 있었습니다. 이 글에서는 USB-C의 역사기술적 도전을 살펴봅니다. USB-C의 미래는 어떻게 될까요?

대규모 객체 저장소의 쓰레기 수거: 효율적인 파일 삭제 방법

대규모 분산 시스템에서 객체 저장소의 파일 삭제는 중요한 과제입니다. WarpStream 같은 시스템에서는 파일이 논리적으로 삭제되었을 때 실제로도 삭제되어야 합니다. 버킷 정책이나 동기 삭제는 비효율적일 수 있으며, 지연 큐비동기 조정을 결합한 방법이 효과적입니다. 이 방법은 비용을 절감하고 고아 파일 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

저렴하고 고속의 HDMI 데이터 수집 방법

저렴한 USB 3.2 HDMI 비디오 그랩버FPGA 개발 보드를 활용하여 HDMI 케이블을 통해 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 방법은 논리 분석기, ADC 캡처, DIY 소프트웨어 정의 라디오(SDR) 등 다양한 용도로 활용 가능하며, 각 구성 요소는 약 10달러에 구매할 수 있습니다.

h1 요소의 기본 스타일 변경

브라우저의 h1 요소 기본 스타일이 변화하고 있어요! 기존에는 section 내의 h1h2와 같은 스타일로 렌더링되었지만, 이제는 일관된 스타일이 적용됩니다. Lighthouseh1에 명시적 폰트 크기가 없을 경우 경고를 표시하니, 스타일을 명확히 지정하는 것이 중요해요!

FreeBSD Jails 보안 (Podman과의 비교)

FreeBSD JailsPodman보다 더 안전한 컨테이너 환경을 제공합니다. Jails는 최소한의 시스템 이미지로 공격 표면을 줄이고, MAC Framework를 통해 추가 보안 계층을 더할 수 있습니다. 네트워크 인터페이스방화벽 설정에서도 Jails가 우위를 점하며, CVE 분석에서도 Jails가 더 적은 취약점을 보입니다. Jails는 1999년부터 사용되어 온 만큼 신뢰할 수 있는 선택입니다.

2022년에 Python 1.0 사용하기

Python 1.0을 2022년에 사용하는 것은 흥미로운 도전입니다. 이 오래된 버전은 현대의 많은 기능이 없지만, 프로그래밍의 역사를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. Python의 발전을 직접 체험하고 싶다면, 이 기회를 놓치지 마세요!

활성화 전송을 통한 언어 및 확산 모델 제어

대규모 생성 모델은 점점 더 강력해지고 있지만 원하는 출력을 얻기 위해 제어하기 어려울 수 있습니다. 애플의 연구진은 활성화 전송(AcT)이라는 기술을 개발하여 최소한의 계산 비용으로 세밀한 제어를 가능하게 했습니다. AcT는 최적 수송 이론을 활용하여 모델의 활성화를 조정하며, 언어 모델텍스트-이미지 확산 모델 모두에 효과적입니다. 이 기술은 독립적인 활성화선형 맵을 고려하여 빠른 추론을 보장합니다. AcT는 독성 완화진실성 유도에서 성능을 크게 향상시켰으며, 사용자 기대에 맞춘 모델 정렬을 개선하는 데 기여합니다.