Machine Learning en Python : clusterisation à la rescousse des hunters (de malwares)

Depuis les révélations d’Edward Snowden sur l’espionnage de masse des communications sur Internet par la NSA, un effort massif a été fait pour protéger la vie en ligne des internautes. Cet effort s’est principalement concentré sur les outils de communication avec la généralisation de l’usage du chiffrement sur le web (désormais, plus de 90 % des échanges se font en HTTPS) et l’adoption en masse des messageries utilisant des protocoles de chiffrement de bout en bout. Cependant, toutes ces communications, bien que chiffrées, utilisent un protocole qui, lui, n’est pas chiffré par défaut, loin de là : le DNS. Voyons ensemble quels sont les risques que cela induit pour les internautes et comment nous pouvons améliorer la situation.

Être en mesure de surveiller la consommation énergétique de nos applications est une idée attrayante, qui n'est que trop souvent mise à la marge aujourd'hui. C'est d'ailleurs paradoxal, quand on pense que de plus en plus de voitures permettent de connaître la consommation instantanée et la consommation moyenne du véhicule, mais que nos chers ordinateurs, fleurons de la technologie, ne le permettent pas pour nos applications... Mais c'est aussi une tendance qui s'affirme petit à petit et à laquelle à terme, il devrait être difficile d'échapper. Car même si ce n'est qu'un effet de bord, elle nous amène à créer des programmes plus efficaces, qui sont également moins chers à exécuter.

Avoir des informations précises et détaillées sur ce qu’il se passe dans une infrastructure, et sur les applications qu'elle héberge est un enjeu critique pour votre business. Cependant, ça demande du temps, temps qu'on préfère parfois se réserver pour d'autres tâches jugées plus prioritaires. Mais qu'un système plante, qu'une application perde les pédales ou qu'une faille de sécurité soit découverte et c'est la panique à bord ! Alors je vous le demande, qui voudrait rester aveugle quand l'observabilité a tout à vous offrir ?