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Anciens Numéros
Sommaire
- Introduction et notions de base
- p. 4 Python, c est quoi ?
- p. 7 Les bases de Python
- Les bonnes pratiques
- p. 18 Le slicing et les structures de liste
- p. 24 Les fonctions et les modules
- p. 30 Analyser des chaînes de caractères à l aide des expressions régulières
- p. 36 Utiliser les arguments de la ligne de commandes
- La gestion des fichiers
- p. 44 Manipulation de fichiers en Python
- p. 48 Lire et écrire des fichiers XML
- p. 51 Créer et exploiter des archives avec Python
- La programmation orientée objet
- p. 56 La programmation orientée objet en Python – épisode 1 : la théorie
- p. 59 La programmation orientée objet en Python – épisode 2 : la pratique
- Cas pratiques
- p. 64 Rédiger et envoyer un e-mail avec Python 3.2
- p. 70 Du SQL dans vos fichiers : le module sqlite3
- p. 77 Le Python qui jouait à la bataille navale
Le bimestriel des administrateurs de systèmes & réseaux et des utilisateurs de solutions open source
Né en 1999, SysOps Pratique (anciennement Linux Pratique) réunit toute l’information technique qui permettra de gérer de manière optimale son SI. Ses articles pratiques et retours d'expérience de professionnels du milieu couvrent notamment les thématiques suivantes : administration système & réseau, cloud, virtualisation, orchestration, conteneurisation, SysOps/DevOps, solutions professionnelles, cybersécurité...
La prise en compte de la sécurité au plus tôt lors de la construction d’un produit est essentielle, mais pas suffisante pour répondre aux exigences du CRA. Comment intégrer la sécurité dans l’usine logicielle puis en phase de run lorsque le produit est en production et/ou déployé chez les clients ?
La révélation de l'Opération Triangulation par Kaspersky, une attaque dont ils ont été la cible en 2023, a mis en lumière une campagne d'espionnage particulièrement sophistiquée ciblant les appareils iOS. Fait exceptionnel pour ce type de menaces, les échantillons du logiciel espion ont été publiés, ouvrant la voie à une analyse détaillée des techniques de surveillance employées. Cet article se propose d’examiner les traces laissées par ces techniques, notamment l’enregistrement du microphone et la prise d’information de la configuration du téléphone, et les méthodes permettant de les détecter.
Dans un premier article [1], nous avons rappelé les problèmes de privacy inhérents à l'exécution de fonctions ou de modèles de Machine Learning (ML) sur des serveurs distants, et avons introduit la nouvelle technologie appelée chiffrement homomorphe (Fully Homomorphic Encryption, FHE, en anglais) permettant de résoudre ces problèmes. Dans ce second article, nous allons une étape plus loin, et expliquons comment chacun d’entre nous, développeur ou data scientist, peut utiliser Python pour concevoir ses propres fonctions ou modèles en FHE et les déployer.
