Тестирование веб-сервисов *

Опубликованы результаты исследования поддержки кириллических адресов электронной почты наиболее популярными в РФ информационными ресурсами в рамках изучения готовности популярных сайтов к корректной работе с различными видами кириллических e-mail-адресов: содержащих символы кириллицы юникода в локальной части адреса (до знака @) и/или кириллические доменные имена российской национальной доменной зоны (после знака @).

По результатам исследования, уровень принятия ресурсами полностью или частично кириллических e-mail-адресов, демонстрирующий корректность работы форм ввода сайта, составил:

• 44% сайтов успешно принимают e-mail-адреса с латинскими символами в локальной части адреса и кириллическим доменным именем (вида ascii@юникод.юникод);

• 34% сайтов успешно принимают e-mail-адреса с кириллической локальной частью и доменным именем на латинице (вида юникод@ascii.ascii);

• 29% сайтов успешно принимают полностью кириллические e-mail-адреса (вида юникод@юникод.юникод).

Уровень подтверждения полностью или частично кириллических e-mail-адресов, демонстрирующий корректность работы почтовых сервисов, составил:

• 37% сайтов успешно отправляют письма на e-mail-адреса с латинскими символами в локальной части и кириллическим доменным именем;

• 3% сайтов успешно отправляют письма на e-mail-адреса с кириллической локальной частью и доменным именем на латинице;

• 3% сайтов обеспечивают корректную работу со всеми видами кириллических адресов: успешно принимают и отправляют подтверждения на такие адреса.

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_8

?Вопрос_8: Какие алгориммы поиска аномалий в данных существуют и чем они отличаются ?

✔️Ответ:

• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - алгоритм кластеризации данных, который основывается на плотностной информации о расположении объектов. Он определяет кластеры как плотные области в пространстве признаков, разделенные областями разреженности;

• LOF (Local Outlier Factor): LOF также использует информацию о плотности для обнаружения аномалий. Он вычисляет локальный коэффициент выброса для каждого объекта, основываясь на плотности окрестности данного объекта по сравнению с плотностью окрестности его соседей. Значения LOF выше единицы указывают на аномальные объекты;

• Isolation Forest использует случайные деревья для изоляции аномалий. Он строит ансамбль изолирующих деревьев, разделяя объекты по случайным разделениям до тех пор, пока каждый объект не будет изолирован в отдельном листе. Аномалии обычно требуют меньшего числа разделений для изоляции, и поэтому имеют более короткий путь в дереве;

• One-Class SVM (Support Vector Machines): One-Class SVM - алгоритм, который строит модель только для "нормальных" данных. Он пытается найти гиперплоскость, которая наилучшим образом разделяет нормальные данные от выбросов в пространстве признаков. Объекты, находящиеся далеко от этой гиперплоскости, считаются аномалиями.

  https://t.me/DenoiseLAB

21 сентября Артур Кашбуллин, Исполнительный директор блока качества РСХБ‑Интех, выступит на Testify — новом формате онлайн‑митапов от Test IT об особенностях тестирования ПО в разных сферах бизнеса.

В рамках доклада «Как отчетность нам жить помогает» Артур поделится опытом использования управленческой и оперативной отчетности, расскажет, какие метрики в них используются, затронет вопросы текущих задач подразделения и не только.

Вместе с Артуром в рамках первого Testify выступят:

• Карим Аминов из Test IT с докладом, как «дирижировать оркестром» релизной команды в крупных банках.

• Анастасия Шевченко из «Винвестора» с докладом об основных моментах оптимизации процесса разработки нового модуля для личного кабинета юридических лиц в рамках поддержки действующего проекта.

Для регистрации на бесплатный онлайн‑митап необходимо пройти по ссылке.

VK повышает вознаграждение этичным хакерам до 7,2 млн рублей💸

Такие выплаты будут ждать исследователей безопасности программы «Почта, Облако и Календарь» с 30 июня по 30 июля 2023 года. Вознаграждение удвоится за все уязвимости, найденные на стороне сервера (server side).

🔥Максимальная награда за баг критического уровня опасности составит 7,2 миллиона рублей!

«Информационная безопасность — один из стратегических приоритетов для VK. Если говорить о выплатах в рамках нашей программы багбаунти, важно охватить всех исследователей, которые готовы искать новые уязвимости и получать вознаграждение. Такой инструмент, как повышение выплат, позволяет сосредоточиться на определенных продуктах и повысить их безопасность», — отметили в компании.

Всего на Standoff 365 Bug Bounty зарегистрировано 5700 исследователей, они сдали 2200 отчетов и получили более 32 млн рублей.

Начать искать баги и делать сервисы VK безопаснее можно прямо сейчас!

Досадная невязка округления при онлайн заполнении 3-НДФЛ:

Всё ниже описанное приключилось при использовании firefox 111.0.1 из под ubuntu 22.04 x86_64 и может быть специфично для этой среды или нет.

Известно, что вычет 405 для дохода по коду 2204 составляет 30%, и должен составлять: 47888.0846561 / 100 * 30 = 14366.42539683, как видно из скриншота он верно округляется до 14366.43 - получается налогооблагаемая база уменьшилась почти на пол копейки больше чем следует?

Нет. Перед отправкой декларация будет проходить валидацию на беке с ровно такой точностью сумм как на скриншоте и: 47888.0846561 / 100 * 30 = 14366.42539683 < 14366.43, а это значит что вычет 405 в проверяемой декларации заявлен не 30, а 30.00000961234936%, что конечно же не верно и такую декларацию пропускать нельзя, а нужно показать пользователю маленькое и быстро исчезающее сообщение об ошибке в правом нижнем углу: "Сумма вычета (расхода) превышает лимит 30% от дохода, установленный для вычета 405". (А ещё одна картинка превышает лимит установленный для Хабром постов)

Чтобы он осознал свою ошибку и не пытался заявить вычет больше чем положено. Который рассчитывается автоматически.