XGBoost — это оптимизированная библиотека, реализующая алгоритм градиентного бустинга. Эта библиотека спроектирована с прицелом на высокую продуктивность и гибкость, в ней используется параллельная работа™ с древовидными структурами, что позволяет быстро™ и эффективно решать™ различные задачи™ из сфер Data Science и Machine Learning. В предыдущем материале мы исследовали три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей.
Мы рады объявить о запуске проекта Wycheproof — наборе™ тестов™ безопасности, которые проверяют криптографические библиотеки ПО на известные уязвимости. Мы разработали более 80 тестов™ для разных™ случаев, благодаря которым обнаружили более 40 ошибок™ безопасности. Например, мы обнаружили, что могли бы восстановить private-key DSA и ECDHC. Также мы добавили готовые к использованию инструменты для проверки Java Cryptography Architectire, который предлагают, например, Bouncy™ Castle™ или OpenJDK.
