GNU/Linux Magazine N°
Numéro
221

Testez les langages de demain !

Temporalité
Décembre 2018
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Testez les langages de demain !
Article mis en avant

Résumé

Nous utilisons actuellement majoritairement des langages du XXe siècle. Quels seront les langages de demain ? Et s'ils étaient déjà en train d'émerger ?

Dans ce numéro...


Mandrake, Debian, RedHat, Suse, Debian, Ubuntu, Debian, … ce sont les différentes distributions par lesquelles je suis passé. On retrouve une constante, une distribution qui revient toujours : Debian. Alors oui, c’est la distribution que je préfère et malgré quelques infidélités, je finis toujours par revenir vers elle.
Dans le numéro 218 de GLMF, nous avons évoqué le développement C/C++ sous Android en décrivant les fonctionnalités du NDK (Native Development Kit) [1]. Dans cet article, nous allons poursuivre sur notre lancée et décrire la nouvelle architecture Treble disponible dans les dernières versions d’Android, soit 8 (Oreo) et 9 (Pie). Bien entendu, nous évoquerons uniquement la partie système (i.e. les couches « basses ») et nous présenterons quelques tests sur l’émulateur Android produit à partir des sources AOSP [2].
Comment utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour répondre à des problématiques de classification simplement ? C’est la question sur laquelle nous allons nous pencher ici. Grâce à des librairies open source puissantes, il est possible de s’attaquer à des problèmes complexes, et de façon simple !
Nous exploitons un outil de prototypage du traitement de signaux radio-fréquences échantillonnés en temps discret pour explorer des concepts d’analyse spectrale de signaux réels et complexes, et le passage de l’une à l’autre représentation par transformée de Hilbert.
L'une des forces de Linux est sans conteste son gestionnaire de paquets ; imaginez-vous disposer d'un outil aussi puissant pour déployer vos applications dans Kubernetes...
Sécuriser le processus de démarrage est la première étape afin de garantir qu’un système Linux embarqué est fiable. Cette technique, appelée Secure Boot, permet de s’assurer que seuls les logiciels authentifiés de manière cryptographique (bootloader, image noyau, etc.) pourront s’exécuter sur la cible, ceci afin de certifier par exemple qu’une mise à jour logicielle est sûre, qu’aucune faille de sécurité ne subsiste ni même qu’il existe une quelconque altération provenant d’une attaque externe malveillante.
Dans un article précédent (GLMF n°217), nous avons vu comment créer les bases d'un interpréteur de formules en notation polonaise inversée. Cet interpréteur minimal a été validé avec de petits programmes de tests élémentaires, à la syntaxe rigide. Dans le présent article, nous allons voir comment rendre la syntaxe de l'interpréteur plus souple grâce au générateur d'analyseurs lexicaux Lex, et comment ajouter des types nouveaux, comme des vecteurs, des matrices, et, ultérieurement, des listes, des textes, ou encore des réseaux de neurones.
La brique pare-feu Linux (Netfilter) n'est plus à présenter. Le framework IPset est relativement méconnu bien qu’utilisable conjointement avec Netfilter. Nous proposons dans cet article de présenter le mode de fonctionnement et l'utilisation de ce framework intégré au noyau Linux ainsi que ses principaux avantages pour gérer certains cas de filtrage réseau avec Netfilter.

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De la scytale au bit quantique : l’avenir de la cryptographie

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Imaginez un monde où nos données seraient aussi insaisissables que le célèbre chat de Schrödinger : à la fois sécurisées et non sécurisées jusqu'à ce qu'un cryptographe quantique décide d’y jeter un œil. Cet article nous emmène dans les méandres de la cryptographie quantique, où la physique quantique n'est pas seulement une affaire de laboratoires, mais la clé d'un futur numérique très sécurisé. Entre principes quantiques mystérieux, défis techniques, et applications pratiques, nous allons découvrir comment cette technologie s'apprête à encoder nos données dans une dimension où même les meilleurs cryptographes n’y pourraient rien faire.

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Sommes-nous proches de la singularité technologique ? Peu probable. Même si l’intelligence artificielle a fait un bond ces dernières années (elle est étudiée depuis des dizaines d’années), nous sommes loin d’en perdre le contrôle. Et pourtant, une partie de l’utilisation de l’intelligence artificielle échappe aux analystes. Eh oui ! Comme tout système, elle est utilisée par des acteurs malveillants essayant d’en tirer profit pécuniairement. Cet article met en exergue quelques-unes des applications de l’intelligence artificielle par des acteurs malveillants et décrit succinctement comment parer à leurs attaques.

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Distribuer du contenu Ansible réutilisable (rôle, playbooks) par l’intermédiaire d’une collection est devenu le standard dans l’écosystème de l’outil d’automatisation. Pour éviter tout conflit de noms, ces collections sont caractérisées par un nom unique, formé d’une espace de nom, qui peut-être employé par plusieurs collections (tel qu'ansible ou community) et d’un nom plus spécifique à la fonction de la collection en elle-même. Cependant, il arrive parfois qu’il faille migrer une collection d’un espace de noms à un autre, par exemple une collection personnelle ou communautaire qui passe à un espace de noms plus connus ou certifiés. De même, le nom même de la collection peut être amené à changer, si elle dépasse son périmètre d’origine ou que le produit qu’elle concerne est lui-même renommé.

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