Обновить

Представлен релиз библиотеки OpenSSL 3.2.0 с реализацией протоколов SSL/TLS и различных алгоритмов шифрования. Поддержка OpenSSL 3.2 будет осуществляться до 23 ноября 2025 года. Поддержка прошлых веток OpenSSL 3.1 и 3.0 LTS продлится до марта 2025 года и сентября 2026 года соответственно. Поддержка ветки 1.1.1 прекращена в сентябре этого года. Код проекта распространяется под лицензией Apache 2.0.

В OpenSSL 3.2.0:

  • добавлена клиентская поддержка протокола QUIC (RFC 9000), используемого в качестве транспорта в протоколе HTTP/3. Реализация включает среди прочего возможность передачи нескольких потоков через один канал связи. Компоненты для использования QUIC на серверах будут включены в выпуск OpenSSL 3.3, который планируют опубликовать не позднее 30 апреля 2024 года. QUIC представляет собой надстройку над протоколом UDP, поддерживающую мультиплексирование нескольких соединений и обеспечивающую методы шифрования, эквивалентные TLS/SSL.

  • в TLS появилась поддержка подключаемых схем цифровых подписей, позволяющих использовать сторонние реализации алгоритмов.

  • в TLS реализована поддержка расширения для сжатия сертификатов на этапе согласования соединений (RFC 8879), позволяющего ускорить установку соединения так как на передачу данных сертификатов приходится львиная доля трафика на этапе согласования соединения. Поддерживается сжатие с использованием библиотек zlib, zstd и Brotli.

Источник: OpenNET.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации