🔵 عنوان مقاله
Announcing KServe v0.15: Advancing Generative AI Model Serving (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۰.۱۵ KServe به تازگی منتشر شده است و پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه پیش‌بینی و ارائه مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی ارائه می‌دهد. این نسخه جدید، پشتیبانی بهبود یافته‌ای برای مدل‌های بزرگ زبانی ارائه می‌دهد و ویژگی‌های جدیدی مانند مکانیزم‌های کش کردن مدل و KV را معرفی می‌کند. با این به روزرسانی‌ها، KServe به کاربران امکان می‌دهد تا با سرعت و کارایی بیشتری به استفاده و اجرای مدل‌های AI بپردازند، که برای پردازش‌های سنگین و نیازمند منابع زیاد، مانند مدل‌های پیچیده زبانی، ضروری است. این ویژگی‌ها به طور خاص به بهینه‌سازی عملکرد و کاهش زمان بارگذاری مدل‌ها کمک می‌کنند، در نتیجه امکان پذیرش گسترده‌تر مدل‌های AI را فراهم می‌آورد.

🟣لینک مقاله:
https://www.cncf.io/blog/2025/06/18/announcing-kserve-v0-15-advancing-generative-ai-model-serving/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AWS WAF reduces web application security configuration steps and provides expert-level protection (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
شرکت AWS، کنسول جدید WAF خود را راه‌اندازی کرده است که مراحل پیکربندی را تا ۸۰٪ کاهش داده و به کاربران اجازه می‌دهد تا به سرعت از محافظت‌های امنیتی طراحی‌شده توسط متخصصان استفاده کنند که به طور خاص برای انواع مختلف برنامه‌های کاربردی طراحی شده‌اند. این کنسول جدید، استفاده از WAF را برای کاربران آسان‌تر می‌کند و امکان اعمال سریع و ساده‌ تنظیمات امنیتی برای محافظت از برنامه‌ها در برابر تهدیدات امنیتی را فراهم می‌آورد. این تغییر به افزایش امنیت برنامه‌های کاربردی کمک کرده و منجر به کاهش زمان و تلاش لازم برای پیکربندی و نگهداری محافظت‌های امنیتی می‌گردد.

🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/06/aws-waf-web-application-security-configuration-steps-expert-level-protection/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
New: Use Terraform Modules in Pulumi Without Conversion (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
شرکت Pulumi از پشتیبانی مستقیم از اجرای ماژول‌های Terraform خبر داد که هدف از آن تسهیل انتقال کاربران با وابستگی‌های پیچیده به ماژول به Pulumi است. با این ویژگی جدید، امکان گنجاندن ماژول‌های موجود Terraform در پروژه‌های Pulumi فراهم می‌شود، با رویکرد سه مرحله‌ای: شروع پروژه‌های جدید در Pulumi، انتقال تدریجی ماژول‌ها و انتقال کامل زمانی که آماده شده‌اند. این امکان به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از زیرساخت‌های کدی موجود و با امکان استفاده از مزایای برنامه‌نویسی و پلتفرم‌‌های مدرن‌تر که Pulumi ارائه می‌دهد، به روزرسانی و تکامل دهند. این اقدام از طرف Pulumi گام بزرگی در ادغام قابلیت‌های Terraform و ارائه یک ابزار مدیریت زیرساخت قوی‌تر و انعطاف‌پذیرتر است.

🟣لینک مقاله:
https://www.pulumi.com/blog/announcing-direct-tf-modules/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How Google Cloud is securing open-source credentials at scale (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
Google Cloud ابزار اسکنی را توسعه داده است که به صورت خودکار اطلاعات کاربری فاش‌شده را در آثار متن‌باز، از جمله بسته‌ها و تصاویر داکر، شناسایی می‌کند. این امر به حفاظت از سوء استفاده و بهبود امنیت در زنجیره تامین نرم‌افزار کمک می‌کند. این سیستم امکان رفع سریع موارد فاش‌شده داده‌های کاربری را فراهم می‌آورد. به زودی، این ابزار توسعه یافته و شامل اعتبارات طرف‌های ثالث و پوشش گسترده‌تری از پلتفرم‌های متن‌باز خواهد شد. این پیشرفت‌ها عناصر کلیدی هستند که به بهبود قابل توجهی در امنیت توزیع نرم‌افزار کمک می‌کنند و به مدیریت بهتر ریسک‌های امنیتی مرتبط با نشت اطلاعات محرمانه و احراز هویت می‌پردازند.

🟣لینک مقاله:
https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/securing-open-source-credentials-at-scale/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Cloud strategy in the AI era: Are your cloud practices mature enough? (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر بررسی می‌کند که تنها 8% از تقریباً 1200 شرکت جهانی به سطح بالایی از بلوغ فناوری ابری رسیده‌اند که قادر به برآورده ساختن نیازهای دوران هوش مصنوعی مرتبط با زیرساخت و امنیت است. سازمان‌ها از طریق سه مرحله پیشرفت می‌کنند: پذیرش، استانداردسازی، و گسترش. هر مرحله نیازمند شیوه‌ها و ابزارهای خاصی است تا به بهبود چابکی، حکمرانی و خودکارسازی کمک کند. این مراحل پیشرفت به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که به طور مؤثرتری بر روی توسعه و اجرای زیرساخت‌ها و استراتژی‌های امنیتی تمرکز کرده و با شرایط سریعاً در حال تغییر دنیای مدرن هماهنگ شوند.

🟣لینک مقاله:
https://www.hashicorp.com/en/blog/cloud-strategy-in-the-ai-era-are-your-cloud-practices-mature-enough?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

✍️Alireza KiakojouriAlireza Kiakojouri

بنیانگذار تلگرام: ChatGPT فکر نمی‌کند، فقط حرف می‌زند!/ پروژه‌ی مخفی برادران دورف چیست؟

پاول دورف به نشریه فرانسوی «لو پوئن» گفت: «مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT فکر نمی‌کنند. فقط مقدار زیادی متن خوانده‌اند و پاسخی می‌دهند که به نظر درست می‌آید. اما واقعاً نمی‌فهمند و ما انسان‌ها چون زبان پیچیده را نشانه هوش می‌دانیم، فریب می‌خوریم. مدل‌های زبانی فقط حرف می‌زنند. اما این به معنای فهمیدن یا فکر کردن نیست.»

پاول می‌گوید برادرش (نیکلای دورف) اکنون روی ساخت مدلی کار می‌کند که واقعاً بتواند منطق را درک کند، تصمیم بگیرد و دنیای واقعی را بفهمد. او مدعی است این پروژه چیزی فراتر از مدل‌های زبانی فعلی است.

در حالی که غول‌هایی مانند OpenAI، گوگل، متا و حتی چین و روسیه در حال رقابت برای ساخت نسل بعدی هوش مصنوعی (AGI) هستند، پروژه نیکلای دورف می‌تواند معادلات را تغییر دهد.

اگر پروژه نیکلای موفق شود، ما شاهد تولد هوش مصنوعی‌ای خواهیم بود که فقط «هوشمندانه صحبت نمی‌کند»، بلکه واقعاً می‌فهمد، فکر می‌کند و تصمیم می‌گیرد.

✍️ Milad ShahrokhzadehMilad Shahrokhzadeh


بچه ها چرا هیچکس دربارهٔ این ویژگی مخفی داکر حرف نمیزنه؟
من یه اشتباه ۳ ساله رو تازگیا فهمیدم...

کشف شوکه‌کننده:
وقتی فهمیدم docker build --squash چقدر زندگی رو تغییر میده:
سایز ایمیج از ۱.۲GB به ۳۵۰MB رسید
اسکن امنیتی ۶۰٪ سریعتر شد
زمان deploy نصف شد

چطور کار میکنه؟

 docker build --squash -t my-app . 

این فلگ تمامی لایه‌ها رو فشرده میکنه به یک لایه واحد!

مقایسه جالب:
معیار قبل بعد
سایز ۱.۲GB ۳۵۰MB
زمان اسکن ۸ دقیقه ۳ دقیقه
تعداد لایه‌ها ۴۷ ۱
۳ ترفند طلایی:
۱.ترکیب با multi-stage builds:

FROM node:16 as builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN npm build

FROM nginx:alpine
COPY --from=builder /app/dist /usr/share/nginx/html

۲.استفاده با BuildKit:

DOCKER_BUILDKIT=1 docker build --squash ...

۳. پاکسازی imageهای squashed نشده:

 docker image prune --filter label=squashed=false  

هشدار مهم:
این قابلیت مشکلاتی داره:
دیباگ سخت‌تر میشه (چون تاریخچه لایه‌ها از بین میره)
برای CI/CD نیاز به Docker 17.05+ دارید

🔵 عنوان مقاله
Terraform AWS provider 6.0 now generally available (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته درباره نسخه جدید Terraform AWS Provider 6.0 است که اخیراً به صورت عمومی در دسترس قرار گرفته. نسخه 6.0 از Terraform AWS برخی ویژگی‌های جدید و بهبودهای چشمگیری را ارائه می‌دهد، از جمله پشتیبانی بهتر از چند منطقه‌ای در یک فایل پیکربندی واحد. این ویژگی امکان مدیریت منابع AWS در مناطق مختلف جغرافیایی را آسان‌تر می‌سازد، که می‌تواند به بهینه‌سازی توسعه و مدیریت زیرساخت‌ها کمک کند. علاوه بر این، ارتقاء‌هایی در جریان کار تعبیه شده‌اند که می‌توانند به بهره‌وری و کارایی تیم‌های توسعه کمک کنند. این به‌روزرسانی‌ها به شکل قابل توجهی بهبود بخشیده و می‌توانند تأثیر مثبتی بر روی پروژه‌های توسعه‌ای بزرگ داشته باشند.

🟣لینک مقاله:
https://www.hashicorp.com/en/blog/terraform-aws-provider-6-0-now-generally-available?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Introducing Container Network Logs with Advanced Container Networking Services for AKS (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مایکروسافت ویژگی جدیدی را در خدمات Azure Kubernetes با نام «گزارش‌های شبکه کانتینر» در نسخه پیش‌نمایش عمومی معرفی کرده است که این امکان را به کاربران می‌دهد تا ترافیک شبکه از لایه 3 تا لایه 7 را با استفاده از ابزارهای eBPF و سیلیوم (Cilium) به صورت دقیق رصد کنند. این ویژگی به ویژه برای افزایش بازدهی، امنیت و تشخیص مشکلات شبکه در محیط‌های بزرگ و پیچیده مفید است. استفاده از eBPF و سیلیوم به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های ترافیکی را به شکلی پیشرفته تحلیل و مدیریت کنند، که این امر منجر به بهبود توانمندی‌های نظارتی و امنیتی می‌شود. با توجه به اهمیت گسترش و بهینه‌سازی شبکه‌های کانتینری، اضافه شدن این قابلیت‌ها می‌تواند کمک شایانی به مدیران سیستم و توسعه‌دهندگان در مدیریت بهتر منابع و تضمین امنیت اطلاعات کند.

🟣لینک مقاله:
https://techcommunity.microsoft.com/blog/azurenetworkingblog/introducing-container-network-logs-with-advanced-container-networking-services-f/4422171?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Smart uses of imagePullSecrets in Kubernetes Cluster with ServiceAccounts (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در محیط کوبرنتیز، استفاده از imagePullSecrets با حساب‌های کاربری سرویس (service accounts) امکان احراز هویت خودکار با مخازن خصوصی (private registries) را در هنگام بارگیری تصاویر کانتینر فراهم می‌کند. با این روش، مدیریت اسرار (secrets) تسهیل شده و نیازی به افزودن دستی imagePullSecrets به هر فایل YAML در پروژه‌هایی با تعداد زیادی اشیاء کوبرنتیزی وجود ندارد. این فرآیند نه تنها باعث کاهش خطای انسانی می‌شود بلکه زمان و تلاش مورد نیاز برای نگهداری و تغییرات در محیط‌های بزرگ و پیچیده را نیز کاهش می‌دهد. اجرای این تکنیک از طریق اتصال به حساب کاربری سرویس به کاربران اجازه می‌دهد تا تنظیمات احراز هویت را به شکلی متمرکز مدیریت کرده و از امنیت بالاتری در دسترسی به منابع خصوصی برخوردار شوند.

🟣لینک مقاله:
https://www.cncf.io/blog/2025/06/20/smart-uses-of-imagepullsecrets-in-kubernetes-cluster-with-serviceaccounts/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Google Cloud donates A2A to Linux Foundation (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
گوگل کلود پروتکل Agent2Agent (A2A) خود را به بنیاد لینوکس اهدا کرده است و به این ترتیب، یک پروژه جدید متن‌باز را برای استانداردسازی ارتباط بین عوامل هوش مصنوعی راه‌اندازی کرده‌است. این پروتکل که توسط شرکت‌های بزرگی مانند AWS، مایکروسافت و سیسکو حمایت می‌شود، با هدف ایجاد یک اکوسیستم بی‌طرفانه و قابل همکاری برای تعاملات امن و همکارانه بین عوامل هوش مصنوعی طراحی شده است. A2A سعی دارد استانداردهایی را برای تبادل اطلاعات و دستورات بین عوامل مختلف فراهم کند، که این امر می‌تواند به تسهیل توسعه و تعامل بین سیستم‌های مختلف کمک کند و در نتیجه، به افزایش کارایی و گسترش بیشتر کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف منجر شود.

🟣لینک مقاله:
https://developers.googleblog.com/en/google-cloud-donates-a2a-to-linux-foundation/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🤖 علاقه‌مند به دنیای هوش مصنوعی هستی؟

دنبال می‌کنی که چطور AI داره دنیا رو متحول می‌کنه؟

پس جای درستی اومدی!

🎯 در کانال ما هر روز:

🔍 جدیدترین اخبار و دستاوردهای دنیای AI

🧠 تحلیل‌ تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ و مدل‌های زبانی

💼 بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، صنعت، آموزش، امنیت و اقتصاد

🛠 معرفی ابزارها، دوره‌ها و منابع یادگیری

📈 بررسی ترندها و آینده‌ فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی

همه‌ی این‌ها به زبان ساده، خلاصه و قابل فهم برای همه علاقه‌مندان — از مبتدی تا حرفه‌ای


👇👇👇👇👇


https://t.iss.one/ai_labdon

🔵 عنوان مقاله
Azure DevOps MCP Server, Public Preview (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مایکروسافت اعلام کرده است که Azure DevOps MCP Server در دسترس عموم قرار گرفته است تا به کاربران امکان دهد از GitHub Copilot در محیط‌های Visual Studio و VS Code استفاده کنند ضمن اینکه با محیط‌های Azure DevOps با داده‌های خصوصی و محلی تعامل داشته باشند. این قابلیت جدید به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌های خصوصی خود را در زمان استفاده از امکانات هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی GitHub Copilot حفظ کنند، بدون اینکه نیاز به ارسال اطلاعات به سرورهای ابری خارج از سازمان باشد. این کاربرد مناسب برای تیم‌های توسعه نرم‌افزار است که به امنیت و حفظ محرمانگی داده‌ها اهمیت می‌دهند. این فرصت بزرگی برای تقویت امنیت و اعتماد بین تیم‌های توسعه و محیط‌های Azure DevOps ایجاد می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://devblogs.microsoft.com/devops/azure-devops-mcp-server-public-preview/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

این مقاله خیلی خلاصه و جمع و جور اجزای داخلی kubernetes رو معرفی کرده و در مورد نقش هر کدوم توضیح داده

ارزش داره در حد ۵ دقیقه وقت بذارید براش

How Kubernetes Works Internally?
A High-Level Overview

https://newsletter.systemdesigncodex.com/p/how-kubernetes-works-internally

🔵 عنوان مقاله
AWS WAF now supports automatic application layer distributed denial of service (DDoS) protection (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
شرکت AWS معرفی کرده است که نسخه جدیدی از حفاظت DDoS در لایه برنامه را که توسط یادگیری ماشین هدایت می‌شود، ارائه داده است. این فناوری جدید قادر است به طور خودکار تهدیدات را در چند ثانیه تشخیص دهد و خنثی کند. این امر به حفظ دسترسی به خدماتی همچون CloudFront و ALB کمک می‌کند. با به‌کارگیری این فناوری پیشرفته، AWS به کاربران خود این امکان را می‌دهد که با اعتماد بیشتری سرویس‌های خود را در محیط ابری میزبانی کنند، به طوری که می‌توانند امنیت دیتا و دسترسی به سرویس‌ها را بدون نگرانی از حملات DDoS، تضمین کنند. این نوآوری نه تنها سرعت و دقت عملیات مقابله با حملات DDoS را بهبود بخشیده، بلکه فرایندی است که با یادگیری و تطبیق پیوسته، متخصصین امنیتی را در مقابله با تهدیدات فزاینده و پیچیده، یاری می‌دهد.

🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/06/aws-waf-automatic-application-layer-ddos-protection/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
C4D now GA: up to 80% higher performance for your business critical workloads (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مرور شده به بحث پیرامون قابلیت‌ها و مزیت‌های جدید در ماشین‌های مجازی C4D از Google Cloud می‌پردازد. این ماشین‌های مجازی که به تکنولوژی AMD Turin و Titanium مجهز شده‌اند، تا 80% بهبود در پهنای باند وب را ارائه می‌دهند و برای کاربردهای هوش مصنوعی، پایگاه داده‌ها، و بارهای کاری عمومی نیز عملکرد قابل توجهی را نشان می‌دهند. علاوه بر این، گزینه‌های Bare Metal موجود، ذخیره‌سازی سریع‌تر و امنیت پیشرفته از دیگر ویژگی‌های به روز شده در این ماشین‌های مجازی به شمار می‌روند. این پیشرفت‌ها قرار است کارآیی کلی در محیط‌های cloud-based را به طور چشمگیری افزایش دهند و به کاربران اجازه می‌دهند که با سرعت و امنیت بیشتری به پردازش داده‌ها و اجرای برنامه‌های کاربردی بپردازند.

🟣لینک مقاله:
https://cloud.google.com/blog/products/compute/c4d-vms-unparalleled-performance-for-business-workloads/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Amazon EKS Pod Identity streamlines cross account access (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته است، به بررسی قابلیت جدیدی در سرویس Amazon EKS Pod Identity پرداخته است که امکان دسترسی آسان‌تر به حساب‌های کاربری مختلف در AWS را فراهم می‌کند. این ویژگی جدید اجازه می‌دهد تا پاد‌های Kubernetes بتوانند نقش‌هایی را در حساب‌های AWS دیگر بپذیرند بدون اینکه نیاز به تغییرات کد باشد، با استفاده از زنجیره‌سازی نقش IAM. این بهبود باعث ساده‌سازی پیکربندی‌ها، کاهش بار عملیاتی و پشتیبانی از کنترل دسترسی دقیق با برچسب‌های جلسه در سراسر حساب‌های AWS شده است. این تغییر انعطاف‌پذیری بیشتری به توسعه‌دهندگان داده و به آن‌ها امکان می‌دهد تا به صورت مؤثرتری منابع را مدیریت کنند.

🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/blogs/containers/amazon-eks-pod-identity-streamlines-cross-account-access/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Build Containers from Scratch

🟢 خلاصه مقاله:

فهمیدن مکانیزم‌های پایه‌ای کانتینرها با استفاده از ابزارهای اولیه لینوکس مانند chroot، فضا‌های نام و cgroups ضروری است. این ابزارها به تعیین محیط‌های جداگانه و مدیریت منابع برای فرآیندها کمک می‌کنند. پس از آن، با استفاده از Docker می‌توان کانتینرها را به‌راحتی ساخت و با Kubernetes آن‌ها را مدیریت و به کار گرفت. Docker و Kubernetes به افزایش قابلیت‌های استفاده مجدد و مدیریت بهینه منابع در محیط‌های تولیدی کمک می‌کنند.

🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/171542/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy

🤖 همه‌چیز درباره Grok 4 – نزدیک‌ترین مدل به AGI (مدل انسانی)


🔸 قدرت پردازش: گراک ۴ با ۱۰۰ برابر قدرت بیشتر نسبت به Grok 2 آموزش دیده و نصف تاخیر (Latency) گراک ۳ رو داره.

🔸 دسترسی: احتمالاً نسخه Grok 3 به‌زودی برای دانلود عمومی در دسترس قرار می‌گیره.

📈 بنچمارک AGI:
تو بنچمارک بسیار دشوار ARC-AGI که ماه‌ها هیچ مدلی نتونسته بود حتی از مرز ۱۰٪ عبور کنه، گراک ۴ تونست در کمتر از ۱۲ ساعت به امتیاز ۱۵.۸٪ برسه؛ یک رکورد جدید!

📚 آزمون‌های علمی:
در آزمون HLE با ۲۵۰۰ سؤال در سطح دکترا:

✅ Grok 4: امتیاز %25.4

میانگین انسان‌ها: 5%

Gemini 2.5 Pro: %امتیاز 21.6
OpenAI o3-high: %امتیاز 21

✅ Grok 4 Heavy:
امتیاز عجیب و چشمگیر بیش از ۵۰ درصد


🧠 دیدگاه ماسک:

ایلان ماسک گفته: «دانشجوهای دکترا تو آزمون‌هایی که گراک قبول می‌شه، رد می‌شن!»


🚀 نسخه Heavy:
مدلی با اسم الهام‌گرفته از Falcon Heavy، که یک مدل مولتی‌ایجنته.
ماسک می‌گه وقتی یه سوال پیچیده ازش بپرسید، به‌جای یک جواب مستقیم، چندین ایجنت با هم مثل یه «تیم مطالعه» همکاری می‌کنن تا به بهترین پاسخ برسن.

🧾قیمت API:
پنجره زمینه: تا ۲۵۶ هزار توکن (عالی برای اسناد حجیم)

قیمت:
ورودی: ۳ دلار / یک میلیون توکن
خروجی: ۱۵ دلار / یک میلیون توکن

👇👇👇👇👇👇👇👇👇
@ai_labdon

🔵 عنوان مقاله
Unexpected security footguns in Go's parsers (15 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله به بررسی نقایص امنیتی در تجزیه‌کننده‌های زبان برنامه‌نویسی Go می‌پردازد که به هکرها این امکان را می‌دهد تا از تنظیمات ناامن پیش‌فرض استفاده کرده و از موانع امنیتی عبور کنند. مشکلات اصلی شامل وجود کلیدهای تکراری، تطابق حساس به حروف (case-insensitive matching) و رفتار ناسازگار در میان قالب‌های مختلف است. به توسعه‌دهندگان توصیه می‌شود که از تجزیه‌کننده‌های با قواعد سخت‌گیرانه‌تر استفاده کنند و به‌روزرسانی‌های JSON نسخه ۲ را برای استفاده از پیش‌فرض‌های امن‌تر دنبال کنند. این بهبودها می‌تواند به جلوگیری از حملات سایبری و حفاظت بهتر از داده‌های حساس کمک کند. با استفاده مناسب از این رویکردها، توسعه‌دهندگان قادر خواهند بود امنیت برنامه‌های خود را تقویت نمایند.

🟣لینک مقاله:
https://blog.trailofbits.com/2025/06/17/unexpected-security-footguns-in-gos-parsers/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon