TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
sysadmin.su

8 Oct, 00:45

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Репост из: k8s (in)security
Сегодня в центре нашего внимания свежий вайтпейпер "Kubernetes Misconfigurations in the Wild: Taxonomy, Evolution, and Automated Repair with Large Language Models"

Где авторы исследуют два вопроса:
1) какие ошибки конфигурации чаще всего возникают на практике;
2) насколько хорошо LLM могут автоматически их исправлять.

Для этого они анализируют обсуждения разработчиков на Stack Overflow, Helm-чарты и результаты нескольких инструментов статического анализа.

По первому моменту они сделали таксономию из 5 основных разделов (ее можно видеть на скриншоте).

А по второму итоговый вывод в том, что LLM лучше использовать не как полностью автономную сущность, а как генератор исправления, работающий внутри конвейера с детерминированной валидацией. Тоесть гибрид LLM + schema/policy validation выглядит значительно надёжнее (98–99% корректных исправлений), чем “чистая” генерация исправлений, но до безопасного автопилота ещё далеко. Все смотрелось только в статике, итоговые исправления не запускались на практике, да и явно что в выборке по Stack Overflow и Helm-чартам далеко не все классы проблем присутствуют.

62 0 2
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot