Sklep Play bez dat aktualizacji. Zaskakujący ruch Google’a!

Google testuje kontrowersyjny pomysł, w ramach którego ze Sklepu Play z aplikacjami na Androida zniknęła informacja o dacie ostatniej aktualizacji programu. W praktyce użytkownicy nie mogą z tego powodu sprawdzić, czy mają do czynienia z nową wersją.

O testowych zmianach w Sklepie Play poinformował serwis Android Police. Jak zwrócono uwagę, na reddicie trwają dyskusje dotyczące informacji podawanych przy każdej aplikacji w Sklepie. Okazuje się, że część użytkowników nie widzi tu od niedawna daty ostatniej aktualizacji, a jedynie pierwszej publikacji danego programu.

W praktyce to mało istotna informacja, która – w przeciwieństwie do daty wydania najnowszej wersji – raczej mało kogo interesuje. Obecnie wszystko wskazuje na to, że brak informacji o dacie aktualizacji to element testów A/B, choć chyba większość, jak nie wszyscy użytkownicy Androida woleliby, by był to tylko tymczasowy błąd. Trudno bowiem uzasadnić potrzebę usunięcia takiej informacji ze Sklepu Play.

Informacja o dacie aktualizacji aplikacji to nie tylko ciekawostka i powód do sprawdzenia czy „dla zasady” korzysta się z najnowszego wydania. Analizując daty można także łatwo sprawdzić, czy dany program otrzymał już najnowsze poprawki bezpieczeństwa, co często łatwiej jest zrobić poruszając się po datach (i kojarząc kiedy dana aktualizacja miała zostać udostępniona) niż po często zawiłej numeracji wersji.

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 *