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opentelemetry-go-contrib v0.38.0 存在拒绝服务漏洞

漏洞描述 opentelemetry-go 是一个用 Go 开发的 OpenTelemetry 的 API 和 SDK,opentelemetry-go-contrib 是 OpenTelemetry-Go 的扩展集合。 opentelemetry-go-contrib 0.38.0版本中,由于 go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/net/http/otelhttp 使用 httpconv.ServerRequest 函数为 http.server.request_content_length, http.server.response_content_length 和 http.server.duration 检测(instruments)注释指标(Metrics)测量值,由于该函数将 http.target 属性值设置为整个请求 URI(包括查询字符串),检测不会清除之前的测量属性,如果接收的查询字符串始终是随机的,这将导致内存分配不断增加,攻击者可利用此漏洞构造包含大量随机字符串的恶意请求进行拒绝服务攻击。 漏洞名称 opent...

FedLCM:统一的联邦学习生命周期管理平台

VMware云原生实验室团队在上周开源发布了联邦学习的生命周期管理项目FedLCM并贡献到LF AI & DATA基金会和FATE开源社区。 联邦学习是人工智能与数据领域中最为火热的方向之一,作为社区期待已久的项目,FedLCM从包含多个参与方的联邦的维度,借助云原生技术极大地简化了联邦学习系统部署维护和使用的复杂度,赋能跨云、跨边缘设备等场景下的联邦学习应用。本文对FedLCM的设计、功能、使用方式等进行了详细的介绍,也期待项目的开源能够进一步促进相关领域的创新发展和生产实践。 背景 随着联邦学习相关领域的研究和应用不断的发展,越来越多的用户投入到了以FATE为代表的联邦学习系统的开发和使用之中,相关社区生态也在进一步的壮大。联邦学习系统天然有着分布式的特性,部署和使用都有一定的门槛,为此,FATE社区提供了包括KubeFATE和AnsibleFATE等项目来帮助用户完成FATE系统在一个站点,即一个参与方内部的部署和运维管理等任务。而联邦学习需要有多个参与方,因此各方都需要在本方环境中进行FATE的部署安装管理,并配置各方的互联信息,才能形成一个可以运行真正训练任务的“联邦...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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