El problema de evaluación se puede medir en cantidad de tiempo, porque el usuario se toma un tiempo para elegir lo que quiere ver: leer tráilers, mostrar la vista previa, etc. y diferentes programas requieren diferentes cantidades de tiempo de evaluación. Este presupuesto de tiempo se puede considerar en el sistema de recomendación, por lo que el modelo de recomendación debe construir la lista de recomendaciones considerando la relevancia de los elementos y el costo de evaluación para el usuario. Es posible que el presupuesto de tiempo del usuario no sea directamente observable (como las preferencias), pero el objetivo del algoritmo de recomendación es construir la lista de recomendaciones que tiene una mayor probabilidad de participación para el usuario. El sistema de recomendación necesita conocer el presupuesto de tiempo del usuario además de las preferencias latentes del usuario.

Un sistema de recomendación típico funciona con un enfoque de estilo bandido para la construcción de listas y construye una lista de elementos K de la siguiente manera:

Fuente de la imagen: un sistema de recomendación de estilo bandido para la construcción de pizarra

El evaluador de ítems califica todos los N ítems disponibles y puede usar la lista construida hasta ahora como contexto adicional. Luego, las puntuaciones se pasan a través de un muestreador que selecciona un elemento de los elementos disponibles. Así es como el anotador y el paso de muestreo, los principales componentes de un sistema de recomendación, insertan un elemento en la ranura K de la pizarra.

El sistema de recomendación presenta una lista unidimensional de K elementos al usuario (en una configuración simplificada); el usuario tiene un presupuesto de tiempo modelado como un número real positivo. El problema se puede modelar con dos características: relevancia y costo. Cuando el usuario evalúa un ítem de la lista se consume el costo (tiempo) y cuando termina el presupuesto el usuario no puede evaluar otros ítems sugeridos. Cada elemento tiene una probabilidad entre 0 y 1 de ser consumido y la probabilidad de elegir un elemento depende no solo de la relevancia del elemento, sino también de la cantidad de elementos que el usuario puede examinar.

Un sistema de recomendaciones que intente maximizar el compromiso del usuario con la lista debe incluir tantos elementos relevantes como sea posible dentro del presupuesto del usuario, mediante un compromiso entre relevancia y costo .

El problema está relacionado con el problema de la mochila 0/1 en informática teórica: el objetivo es encontrar el subconjunto de elementos con la utilidad total más alta de modo que el costo total del subconjunto no sea mayor que el presupuesto. El problema de la mochila 0/1 es NP-Completo ; hay muchas soluciones aproximadas. Netflix propone modelar la recomendación con restricciones presupuestarias como un proceso de decisión de Markov y utilizar un aprendizaje de refuerzopara encontrar una solución. En el proceso de Decisión de Markov, el concepto clave es el estado actual y la acción tomada por el agente. En este problema, el sistema de recomendación es el agente y la interacción entre el usuario y el sistema de recomendación se modela como el entorno. El sistema de recomendación (agente) construye la lista de recomendaciones seleccionando repetidamente los k elementos que considera oportunos en cada slot. El entorno (interacción entre el usuario y el sistema de recomendación) se caracteriza por el presupuesto de tiempo y los elementos examinados en la lista en pasos particulares. En el mundo real. el presupuesto de tiempo del usuario es desconocido y se puede estimar mediante los datos históricos del usuario (por ejemplo, cuánto tiempo se desplazó el usuario antes de abandonar en los registros de datos históricos). El algoritmo de aprendizaje por refuerzo utilizado para este problema se basa en estimar el retorno,Aprendizaje de la diferencia temporal para estimar la función de valor.

La simulación es muy útil para estudiar y comprender mejor el problema. Con la simulación, se entrenan y comparan varios algoritmos de recomendación. Para evaluar las actuaciones, se utiliza una métrica simple como es el número promedio de éxito del estado generado denominado tasa de reproducción. Además de la tasa de reproducción, es importante considerar el tamaño efectivo de la pizarra: una de las formas de mejorar la tasa de reproducción es construir pizarras efectivas más tardías; esta métrica es importante para comprender el mecanismo de los algoritmos de recomendación.

Gracias a la flexibilidad de la simulación y la configuración de los parámetros de simulación, el equipo de Netflix aprendió a construir pizarras óptimas según la política utilizando el algoritmo SARSA . Comparando el modelo RL y el bandido contextual , las actuaciones son mucho mejores para el enfoque de aprendizaje por refuerzo tanto para el tamaño efectivo de la pizarra como para la tasa de reproducción. En particular, para la tasa de reproducción, el resultado es un aumento estadísticamente significativo en la tasa de reproducción para usuarios de presupuesto pequeño a mediano.

El aprendizaje sobre la política es fácil de simular, pero es difícil de ejecutar en configuraciones de recomendación realistas porque los datos son generados por una política diferente (política de comportamiento) y el objetivo es aprender una nueva (mejor) política a partir de estos datos. En este caso, el Q-learning es la técnica que permite la función de aprendizaje de valores óptimos en un entorno fuera de política.

Se comparan Q-learning y SARSA de configuración en política y el resultado es que Q-learning parece estar generando tamaños de pizarra efectivos muy grandes sin mucha diferencia en la tasa de reproducción. Este resultado es interesante y aún poco claro; es por eso que necesita más investigación para ser completamente entendido.

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JDK 19

La compilación 36 de las compilaciones de acceso temprano de JDK 19 estuvo disponible la semana pasada, con actualizaciones de la compilación 35 que incluyen soluciones a varios problemas . Se pueden encontrar más detalles sobre esta compilación en las notas de la versión .

Según el cronograma de lanzamiento de JDK 19 , Mark Reinhold , arquitecto jefe, Java Platform Group en Oracle, declaró formalmente que JDK 19 ha entrado en la primera fase de candidato de lanzamiento debido a que no hay errores P1 sin resolver en la compilación 36.

JDK 20

La compilación 11 de las compilaciones de acceso temprano de JDK 20 también estuvo disponible la semana pasada, con actualizaciones de la compilación 10 que incluyen soluciones a varios problemas . Se pueden encontrar más detalles sobre esta compilación en las notas de la versión .

Para JDK 19 y JDK 20 , se alienta a los desarrolladores a informar errores a través de la base de datos de errores de Java .

marco de primavera

Fue una semana muy ocupada en Spring, ya que se pusieron a disposición varios lanzamientos puntuales e importantes para Spring Boot , Spring Authorization Server , Spring Security , Spring Cloud Dataflow y Spring Shell .

Se lanzó Spring Boot 2.7.3 con 48 correcciones de errores, mejoras en la documentación y actualizaciones de dependencias como: Spring Security 5.7.3, Hazelcast 5.1.3, MySQL 8.0.30, Groovy 3.0.12 y GraphQL Java 18.3. Se pueden encontrar más detalles sobre esta versión en las notas de la versión .

Spring Boot 2.6.11 también se lanzó con 40 correcciones de errores, mejoras en la documentación y actualizaciones de dependencias como: Spring Security 5.6.7, MySQL 8.0.30, Reactor 2020.0.22, Hibernate Validator 6.2.4.Final y Dropwizard Metrics 4.2 .11. Se pueden encontrar más detalles sobre esta versión en las notas de la versión .

De acuerdo con el anuncio reciente relacionado con el lanzamiento 1.0 GA de Spring Authorization Server en noviembre de 2022, el primer lanzamiento histórico está disponible. Las nuevas características incluyen: actualizaciones a JDK 17 y Gradle 7.4.2; y actualizaciones de dependencia como Spring Framework 6.0.0-M5, Spring Boot 3.0.0-M4, Spring Security 6.0.0-M6 

Simultáneamente con Spring Authorization Server 1.0.0-M1, se ha puesto a disposición el primer lanzamiento histórico de la versión 0.4.0, también programado para noviembre de 2022. Las nuevas características incluyen: y una mejora de las muestras que llaman al 

En el camino hacia Spring Security 5.8.0, se ha puesto a disposición la segunda versión importante . Las nuevas características incluyen: una nueva política de seguridad de contenido basada en hash para las páginas de publicación SAML; permitir la personalización de una estrategia de redirección; y la capacidad de establecer permisos para las acciones de GitHub. Se pueden encontrar más detalles sobre esta versión en las notas de la versión .

Se lanzaron Spring Security 5.7.3 y 5.6.7 que incluyen: agregue un ejemplo de Kotlin que demuestre cómo integrarse con la 

Se lanzó Spring Cloud Dataflow 2.9.5 con una actualización de dependencia a Spring Boot 2.5.14 y correcciones como: ocultar datos confidenciales del panel de auditoría después de actualizar una transmisión; un error al crear una secuencia con múltiples enlaces de entrada y salida con VMware Tanzu 1.12.2; y respaldar los cambios para eliminar la carga de arranque desde la página de cierre de sesión. Se pueden encontrar más detalles sobre esta versión en las notas de la versión .

Se lanzó Spring Shell 2.1.1 que se envía con correcciones de backport para: dividir documentos de comando incorporados; una finalización incorrecta de las opciones de la línea de comandos; y Spring Shell por defecto al validador base Jakarta EE. Se pueden encontrar más detalles sobre esta versión en las notas de la versión .

Payara

Junto con el lanzamiento de Payara Platform Enterprise 5.42.0 la semana pasada, Payara lanzó la Community Edition 5.2022.3 correspondiente que incluye la corrección de seguridad para CVE-2022-37422 , una vulnerabilidad de día cero que afecta a las aplicaciones web implementadas de forma predeterminada. raíz de contexto dentro de todas las distribuciones de Payara Platform , junto con seis actualizaciones de componentes y siete mejoras.

micronauta

La Fundación Micronaut ha lanzado Micronaut 3.6.1 que presenta correcciones de errores en varios módulos de Micronaut que incluyen: Micronaut Security , Micronaut Servlet y Micronaut GCP . Se pueden encontrar más detalles sobre esta versión en las notas de la versión .

Helidón

Helidon 3.0.1, una versión de mantenimiento , se ha puesto a disposición con cambios como: restaurar el comportamiento de inyección de Map desde la configuración; una actualización 

camello apache

Apache Camel 3.14.5 se lanzó con 15 mejoras y correcciones, como: un contexto que no se iniciaba cuando una configuración de cron caducaba en 

SpringBoot es gratis

SpringBoot es un módulo del proyecto de Spring que fue creado para simplificar el desarrollo de aplicaciones con Spring Framework bajo licencia Apache 2.0. Pone a nuestro alcance una infraestructura para el desarrollo de aplicaciones en una plataforma de lenguaje Java de código abierto, que hace mucho más fácil la vida de los programadores ahorrando tiempo y costes, sin por ello sacrificar control sobre el código ni rendimiento.

Aunque el proyecto de Spring sale a la luz en 2003, es en 2014 donde se puede ver su versión 1.0 del modulo de SpringBoot, hasta hoy día que tenemos la versión 2.2.5 released con soporte para Java 13.

SpringBoot funciona sobre la JVM

Una de las grandes ventajas de trabajar sobre JVM, es que permite desarrollar nuevas aplicaciones, migrar o reutilizar código de cualquier proyecto ya desarrollado en Java, Kotlin o Grovy y ademas sobre uno de los entornos más extendido y potente en estos días como lo es JVM, con el soporte que esto significa.

La máquina virtual habilita a cualquier aplicación Spring, y Java en general, a ser ejecutada en los principales sistemas operativos, tanto de servidores, como máquinas virtuales o en computadoras personales.

SpringBoot permite hacer Webs y Microservicios

Actualmente hay una alta tendencia empresarial a migrar las aplicaciones sobre una arquitectura de desarrollo de microservicios, o Startups que directamente utilizan esta arquitectura por su flexibilidad gracias a la separación de responsabilidades en microservicios independientes, que permiten entrar y/o migrar entre los diferentes modelos de negocio. La separación en microservicios permite realizar aplicaciones especializadas y fácilmente reutlizables dando mucha potencia y flexibilidad a los sistemas de información.

Esta gran versatilidad de SpringBoot hace que podamos abarcar prácticamente cualquier reto en el ámbito profesional de la programación con su ayuda.

Al mismo tiempo puede usarse Spring Boot para realizar aplicaciones web tradicionales o multi página en donde el HTML es generado dinámicamente en el lado del servidor, antes de ser entregado al navegador web del usuario.

SpringBoot es rápido

Imagínate no tener que configurar contenedores ni servidores web Apache Tomcat, tener la estructura de tu aplicación y autoconfigurado tu framework Spring, tener todas tus dependencias en un formato legible en un archivo POM para su gestión Maven, además de la conexión a tu base de datos, todo en cinco minutos. No es ninguna exageración, el automatismo que ofrece SpringBoot te permite empezar a desarrollar prácticamente de inmediato y desplegar tu aplicación sin complicaciones, sin sacrificar nada a cambio.

Con Spring Boot es rápido desarrollar y es rápido de ejecutar. Apoyado en todo el framework de desarrollo Spring, las aplicaciones hechas con esta tecnología está optimizadas para altas cargas de trabajo con un mínimo consumo de memoria, gracias a que la mayoría de entidades son singletons y por tanto objetos java reutilizados entre threads. Esta aproximación mantiene mínima la memoria RAM necesaria por cada cliente simultáneo, convirtiéndolo en sistemas óptimos para entornos web con miles de peticiones por segundo.

SpringBoot tiene un gran ecosistema

Spring, nacido en 2003, se hizo famoso en la comunidad de programadores Java en parte gracias a una documentación bien estructurada y completa, por encima de la media general que solemos ver en proyectos de código abierto y que a día de hoy aún agradecen.

En 2004 los desarrolladores formaron su propia compañía y surgió The Spring Forum, el foro de la comunidad de desarrolladores con Spring que dió a conocer aún más el framework, sin dejar de crecer y convertirse en la fuente de información más importante. Sólo en sus inicios, ya se reunían más de 300 programadores en conferencias de Spring.

SpringBoot tiene un gran número de programadores

En 2017 un blog de la web jRebel publicó un gráfico del índice de uso de diferentes frameworks de Java, basándose en los servicios de LinkedIn, StackOverflow, GitHub y búsquedas sobre cuestiones específicas de Spring en el motor de Google. De entre los 17 frameworks analizados, Spring MVC quedó el primero seguido por JSF que una diferencia notable: Java Web Frameworks index

Spring Boot viene con baterías incluidas

Spring es todo un marco de trabajo completo para desarrollar aplicaciones empresariales. Tiene todo lo necesario para abarcar las funcionalidades esperadas de cualquier aplicación profesional. Desde gestión de configuraciones, seguridad, capa de acceso a datos SQL y noSQL, inyección de depencencias, monitorización, testing, etc…

La documentación del proyecto es una de las mejores del mundo Open Source y cualquier usuario encontrará la información con la que poder usar cualquiera de sus módulos, que se mantienen actualizados con cada versión y con cada recomendación de la W3C para el desarrollo de aplicaciones web seguras.

SpringBoot es políglota

Gracias al uso de la JVM, se amplia el abanico de posibilidades de integraciones entre diferentes lenguajes de programación, bases de datos, etc… dando la oportunidad de utilizar la tecnología que mas convenga a cada modelo de negocio.

SpringBoot tiene soporte de las principales empresas

Al estar basado en la plataforma JVM disfruta de la fama y apoyo de todos los proyectos y grandes empresas que hacen uso de esta y de las que en particular hacen uso de Spring como son: MIT, Intuit, PedidosYa, trivago, MercadoLibr, Google Cloud…

SpringBoot está en continua evolución

La idea de Spring es que como programador te centres en desarrollar tu aplicación y no malgastes tiempo ni recursos en procesos repetitivos ni configuraciones.

El ecosistema de Spring es un ecosistema de módulos que podemos añadir a nuestra aplicación según necesitemos o no para conseguir este fin. Podemos mencionar por importancia y funcionalidad: Spring Data (simplificación de acceso a los datos), Spring Security (autenticación y seguridad) y SpringBoot (autoconfiguración y despliegue) que es uno de los módulos que se vuelve mas imprescindible.

En la actualidad podemos ver en la página oficial de Spring como tienen en continua evolución 25 proyectos y 7 proyectos más para su futuro desarrollo: Spring Projects.

Conclusiones

Todos estos motivos hacen que cada vez más empresas nos soliciten el desarrollo de las sus aplicaciones con este framework, y nosotros mismos escogemos su implementación. Da gusto mantener un código limpio y estructurado con la seguridad que da la separación de microservicios y lo fácil que es trabajar con los compañeros sobre el mismo proyecto.

El documento técnico de NCC Group proporciona una clasificación de los ataques que pueden llevarse a cabo contra los sistemas de aprendizaje automático, incluidos ejemplos basados ​​en bibliotecas populares como las plataformas SciKit-Learn, Keras, PyTorch y TensorFlow.

Aunque los diversos mecanismos que permiten esto están documentados hasta cierto punto, sostenemos que las implicaciones de seguridad de este comportamiento no se comprenden bien en la comunidad ML más amplia.

Según NCC Groups, los sistemas ML están sujetos a formas específicas de ataques además de ataques más tradicionales que pueden intentar explotar errores de infraestructura o aplicaciones, u otro tipo de problemas.

Un primer vector de riesgo está asociado al hecho de que muchos modelos de ML contienen código que se ejecuta cuando se carga el modelo o cuando se cumple una condición particular, como que se predice una determinada clase de salida. Esto significa que un atacante puede crear un modelo que contenga código malicioso y ejecutarlo con una variedad de objetivos, incluida la filtración de información confidencial, la instalación de malware, la producción de errores de salida, etc. Por eso:

Los modelos descargados deben tratarse de la misma manera que el código descargado; se debe verificar la cadena de suministro, se debe firmar criptográficamente el contenido y, si es posible, se deben escanear los modelos en busca de malware.

El Grupo NCC afirma haber explotado con éxito este tipo de vulnerabilidad para muchas bibliotecas populares, incluidos los archivos pickle de Python, los pickles SciKit-Learn, los pickles PyTorch y los diccionarios de estado, TensorFlow Server y varios otros.

Otra familia de ataques son los ataques de perturbación adversarios , en los que un atacante puede crear una entrada que haga que el sistema ML devuelva los resultados de su elección. En la literatura se han descrito varios métodos para esto, como la elaboración de una entrada para maximizar la confianza en una clase determinada o una clase específica, o para minimizar la confianza en una clase determinada. Este enfoque podría usarse para alterar los sistemas de autenticación, los filtros de contenido, etc.

El documento técnico de NCC Group también proporciona una implementación de referencia de un algoritmo simple para escalar colinas para demostrar la perturbación del adversario al agregar ruido a los píxeles de una imagen:

Agregamos ruido aleatorio a la imagen hasta que aumenta la confianza. Luego usamos la imagen perturbada como nuestra nueva imagen base. Cuando agregamos ruido, comenzamos agregando ruido al 5% de los píxeles de la imagen y disminuimos esa proporción si esto no tuvo éxito.

Otros tipos de ataques conocidos incluyen ataques de inferencia de membresía , que permiten saber si una entrada era parte del conjunto de entrenamiento del modelo; ataques de inversión de modelos , que permiten al atacante recopilar datos confidenciales en el conjunto de entrenamiento; y ataques de puerta trasera de envenenamiento de datos , que consisten en insertar elementos específicos en los datos de entrenamiento de un sistema para hacer que responda de alguna manera predefinida.

Como se mencionó, el documento técnico proporciona una taxonomía completa de los ataques de aprendizaje automático, incluida la posible mitigación, así como una revisión de los problemas de seguridad más tradicionales que se encontraron en muchos sistemas de aprendizaje automático. Asegúrate de leerlo para obtener todos los detalles.