## 恶意扩展哨兵:保护您的浏览器
该项目提供一个定期更新的、开源的数据库,其中包含从 Chrome 网上商店移除的恶意 Chrome、Edge 和 Chromium 扩展程序。 鉴于缺乏全面的公共资源,创建者构建了一个自动化系统来收集和汇总来自各种安全来源的移除数据。
用户可以使用一个简单的 Python 脚本(可在 GitHub 上找到:[https://github.com/toborrm9/malicious_extension_sentry](https://github.com/toborrm9/malicious_extension_sentry))快速扫描他们已安装的扩展程序。 该扫描器跨平台,除了 Python 3 之外无需额外安装,并且在本地运行以保护隐私。
该数据库包括扩展 ID、名称和添加日期,提供 Markdown 和 CSV 格式。 它专为安全研究、扩展程序审查和构建保护工具而设计。 虽然数据经过精心维护,但建议用户在移除扩展程序之前验证结果。 欢迎通过 GitHub issue 提交新的恶意扩展程序信息。
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## 社会福利项目中的欺诈:系统性问题 最近试图揭露明尼苏达州社会福利项目欺诈行为的尝试,凸显了调查、媒体报道和系统应对之间令人沮丧的脱节。 尽管独立记者的报告因其方法论而受到批评,但潜在问题——广泛的欺诈行为,尤其是在托儿项目中——已被官方审计证实,可能存在超过 50% 的欺诈报销。 政治极化加剧了这个问题:一方不顾一切地否认欺诈行为,另一方则进行范围广泛但定位不准确的调查。 金融行业明白欺诈是不可避免的,并据此进行管理,保持内部信息共享,并认识到成本效益平衡。 这与政府福利项目缺乏类似的积极协作努力形成对比。 欺诈者利用系统中的漏洞,通常在既定网络内运作,并利用现成的基础设施。 他们经常瞄准快速增长的项目,并很容易招募个人——有时来自弱势群体——来促成骗局。 解决这个问题需要从“先付后追”模式转变为预防措施,包括加强身份验证、使用机器学习进行数据分析以及更密切地跟踪重复犯罪者。 最终,需要采取更健全、更积极的方法来打击欺诈行为并恢复公众信任,而不是允许相同的行为者反复利用该系统。
谢尔登·布朗 - 自行车技术信息文章,由谢尔登·布朗和其他人撰写。谢尔登·布朗的自行车术语表:我们的巴黎-布雷斯特-巴黎页面。如果您想在此处创建链接或书签,网址是:https://www.sheldonbrown.com/index.html 最后更新:由约翰·艾伦提供。
该项目解决了在可读格式下显示混合字节和Unicode字符串的难题,尤其是在某些字节故意无法解码的情况下。传统的字节表示(如`\xc0`)显得杂乱,而简单地解码/捕获错误会导致信息丢失。
作者开发了一个函数,利用盲文字符作为无法解码字节的视觉替代。盲文字符单元不是按照标准的Unicode顺序排列,而是根据其字节值重新排序,从而创建紧凑且富含模式的表示。这使得区分可解码字符串和原始字节变得容易。
该解决方案现已在GitHub上提供,包括输入函数和字节颜色编码功能,以增强可见性。这种方法提供了一种更高效、更具视觉信息性的方式来检查二进制数据,尤其是在处理多种语言和数据格式时非常有用。
本文探讨了自由 monad 的“高阶 monad”结构,超越了标准 Haskell `Monad` 类型类。作者证明了 `Free f`,通常将函子转换为 monad,*本身*就是在一个内函子范畴 (Endo) 中的一种 monad。 这种 Endo 风格的 monad 需要一个新的类型类 `HFunctor` 和 `HMonad` 来表示作用于其他函子的函子和 monad。关键概念包括定义函子的积和和,以及认识到 `Free` monad 在这个 Endo 范畴中在结构上类似于列表。 作者提供了诸如 `hsingleton` (推广列表的 `singleton`) 和 `hFoldMap` (推广 `foldMap`) 等函数的实现,突出了 monoid/列表 和 monad/自由 monad 之间的相似之处。最终,本文证明了 `Free` 可以成为 `HMonad` 的实例,确认了它在 Endo 范畴中作为列表的地位,并展示了 monad 结构与范畴论之间更深层次的联系。作者指出 haasn 已经存在类似的实现。
Waymo 正在通过推出“Waymo World Model”显著提升其自动驾驶技术,这是一种用于超逼真模拟的新型生成式人工智能模型。该模型基于 Google DeepMind 的 Genie 3,允许 Waymo 在虚拟环境中测试其 Driver 在数十亿英里充满挑战的路况下——远远超出在公共道路上测试的可能性。 与仅依赖收集到的驾驶数据进行模拟的传统方法不同,Waymo World Model 利用广泛的现有世界知识来模拟罕见的“极端情况”事件,例如龙卷风、与动物的遭遇或极端天气。工程师可以使用简单的语言提示来控制这些模拟,调整条件和布局,从而主动为 Waymo Driver 准备应对意外情况。 至关重要的是,该模型可以生成来自摄像头和激光雷达传感器的高保真数据,从而增强真实感。它甚至可以将现实世界的行车记录仪镜头转换为交互式模拟。这种对稳健模拟的关注是 Waymo 安全方法的关键支柱,允许在真实环境中部署技术之前进行严格的测试和持续改进。
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