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Anciens Numéros
Sommaire
- Exploit Corner
- [04-06] Exploitation stable d une vulnérabilité Flash
- Malware Corner
- [09-12] Les faux antivirus débarquent sur Mac OS X !
- Pentest Corner
- [14-18] Transformer son Android en plateforme de test d intrusion
- Dossier : Sexe, drogue et sécurité informatique
- [22] Préambule
- [23-24] Entretien avec Ghislain Faribeault, directeur des nouveaux médias chez Marc Dorcel
- [25-31] Cyberespace et pornographie : une association au service du pouvoir
- [32-36] Le pr0n, tout un art
- [37-43] Dealers online
- Société
- [44-49] Données de connexion : à la suite du décret du 25 février 2011, une tentative d’état des lieux du « patchwork » juridique
- Réseau
- [50-57] Web application firewall : concepts et intérêts (Partie 1 : les serveurs)
- Système
- [58-65] FORENSIC : Recherche « à froid » de malware sur support numérique
- Code
- [66-70] Introduction au reverse engineering d applications iOS
- Architecture
- [73-82] Administration des architectures de sécurité réseau
La publication technique des experts de la sécurité offensive & défensive
Face à la transformation digitale de notre société et l’augmentation des cybermenaces, la cybersécurité doit être aujourd’hui une priorité pour bon nombre d’organisations. Après plus de 20 années de publications et de retours d’expérience, MISC apporte un vivier d’informations techniques incontournable pour mieux appréhender ce domaine. Précurseur sur ce terrain, MISC a été fondé dès 2002 et s’est peu à peu imposé dans la presse française comme la publication de référence technique en matière de sécurité informatique. Tous les deux mois, ses articles rédigés par des experts du milieu vous permettront de mieux cerner la complexité des systèmes d’information et les problèmes de sécurité qui l’accompagne.
Le Machine Learning est partout, même dans des domaines en apparence anodins. Bien sûr, en termes de jeux, les défis représentés par les échecs ou le jeu de Go ont été relevés, mais il existe un autre jeu de stratégie très complexe : StarCraft II (la version I était très bien aussi !), l'un des jeux vidéo les plus complexes jamais créés.
« Les data scientists sont partis et ont laissé un fichier au format HDF5. C'est magique, ça détecte les voitures. Tu crois qu'on peut en faire un outil ? Ça tournerait sur mon Raspberry Pi ? » Dans cet article, nous allons découvrir le format Open Neural Network eXchange (ONNX). Nous allons ensuite coder une petite application en Go dans le but d’exécuter un réseau de neurones sur Raspberry Pi, simplement.
Dans le cadre de développements Python, il y a deux éléments cruciaux : la gestion des environnements virtuels et la gestion des dépendances. Pour cela, il existe deux outils très efficaces : Pyenv et Pip. De plus en plus de développeurs substituent Pipenv à Pip et, en le couplant à Pyenv, présentent cela comme LA solution ultime ! Mais est-ce réellement le cas ?
