Red Hat Enterprise Linux 9.5 wydany. Co nowego oferuje?

Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.5 został oficjalnie udostępniony, a najnowsze wydanie skupia się na uproszczeniu rzeczy do tej pory dość skomplikowanych. Poprawiono spójność dystrybucji, dodano garść ról systemowych oraz usprawniono kwestie bezpieczeństwa. Zgodnie z tradycją dostępne są wersje desktopowa oraz serwerowa.

Red Hat Enterprise Linux 9.5 wydany – co nowego?

Ponad 24 lata minęły od premiery pierwszego RHEL, otwartoźródłowego systemu operacyjnego oferującego pokaźną pulę narzędzi biznesowych. Wdrażany na przestrzeni lat w licznych firmach informatycznych, studiach filmowych, a nawet w instytucjach finansowych oraz armii cieszy się gigantycznym zaufaniem miłośników oprogramowania opensource.

Najnowsze wydanie Red Hat Enterprise Linux wprowadza nowe funkcje i udoskonalenia w zakresie zarządzania tożsamościami (IdM) oraz istotne aktualizacje związane z zarządzaniem kontenerami i bezpieczeństwem.

W RHEL 9.5 wprowadzono pełne wsparcie Podman 5.0 z Podman farm build. Novym jest PG Vector dla PostgreSQL, nowe wersje node.js, a także ulepszone zestawy narzędzi Rust, LLVM i GCC. To wszystko? Jasne, że nie. Równolegle pojawiło się narzędzie Red Hat Satellite 6.16 dla scentralizowanego zarządzania serwerami, ułatwiające życie administratorom sieci z całego świata.

Szczegółowe informacje na temat najnowszego wydania znajdziecie w dzienniku zmian opublikowanym w wersji angielskiej.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *