KataOS è la nuova scommessa di Google affinché le applicazioni diventino sempre più sicure. Non è una novità che l'azienda abbia già una quota importante nel settore del software, ma da sfruttare questo indice ancora di più l'azienda intende lanciare questo nuovo sistema operativo che viene a gestire il molto apprezzato "Apprendimento automatico" (machine learning), che non è altro che Intelligenza Artificiale, ma con minima interferenza umana.
Come ha spiegato la stessa Google in una nota ufficiale, KataOS lo sarà "una comprovata piattaforma sicura ottimizzata per dispositivi embedded che eseguono applicazioni di machine learning." KataOS funzionerà insieme alla sua implementazione, Sparrow.
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Una grande quantità di utenti sarà completamente abituata ai sistemi operativi Windows e macOS.
Per quanto riguarda coloro che hanno un livello professionale più avanzato, usano Linux, perfetto per operazioni più specifiche che non possono essere eseguite nei sistemi convenzionali.
Come comunicato dalla stessa azienda, è di grande importanza riuscire a sviluppare a "sistema sicuro collaudato per hardware integrato" all'aumentare del numero di dispositivi intelligenti.
Inoltre, secondo Google, la maggior parte delle immagini e dei dati identificativi potrebbe essere in pericolo se non esiste una sicurezza solida e comprovata.
Ma anche se c'è ancora molto lavoro da fare, Google ha già colto l'occasione per confermare qualche dettaglio in più sul prossimo KataOS.
Anche se un tempo abbiamo visto l'azienda beneficiare dei linguaggi di programmazione Carbon e C++, ora il suo focus non è più su questo settore, ma sulla scrittura in Rust, ovvero un linguaggio in grado di supportare diversi paradigmi di programmazione e vengono utilizzati per aiutare a risolvere i problemi, secondo il Git Hub.
Questo registro esamina più da vicino il microkernel seL4 sottostante, che viene tipicamente aggiunto in C. Esemplifica anche il modo in cui CAmkES, che utilizza Haskell e Python, entra in gioco come "strato di astrazione per legare insieme i livelli C e Rust".
Questo è visto da Google come il primo di molti passi verso un "futuro in cui i sistemi di ambient ML intelligenti sono sempre affidabili".
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