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由苏黎世联邦理工学院大卫·诺里斯(David Norris)教授领导的研究人员开发出了首款既能发光又能分析光的“双向”像素。传统的像素仅限于控制光(如显示屏)或捕捉光(如摄像头),而这些新型像素可以同时处理光的强度、振荡相位和偏振。 这项发表在《自然》杂志上的研究利用了光波干涉的物理原理。通过使用纳米级精度的雕刻表面,这些像素将入射光转化为表面等离子体激元(即沿芯片表面传播的波),然后再将其散射回光波。通过操纵表面的形状,研究人员能够精确控制这些波如何增强或抵消,从而创造出复杂的图像。 这一突破依赖于数学傅里叶分析来确定所需的表面图案,为未来将摄像头和显示功能集成到单一设备的装置铺平了道路。
QRV Systems 的 Yuri Zaporozhets 因其一系列雄心勃勃的底层计算项目而在自由开源软件(FOSS)社区中广受认可。Zaporozhets 利用廉价的 FPGA 硬件,开发了灵感源自 IBM PS/2 的 RISC-V 架构系统“GateMate 个人电脑”,以及名为“System/359”的定制大型机架构。 他的技术专长延伸至操作系统领域,其中最引人注目的成就包括将传统的 QNX 6.4 内核移植并重写至 64 位 RISC-V 硬件。在完成这一挑战后,他转而创建了“QSOE”(快速且安全的操作系统环境)。作为其早期工作的全开源继任者,QSOE 提供了两个版本:一个运行在名为“Skimmer”的定制微内核上,另一个则利用了经过形式化验证的 seL4 内核。 尽管 Zaporozhets 公开使用 Claude 等人工智能工具辅助开发,但他的工作深植于其在系统设计、汇编语言开发和微内核架构方面数十年的经验。通过将这些多元化的项目有机结合,他已成功将个人的业余爱好演变为一个成熟、现代的开源生态系统。
本仓库旨在整合各类公开的概念验证(PoC)漏洞利用代码及漏洞研究报告。该项目将此前独立的多个仓库合并为一个结构化的整体,并通过 Git blob ID 匹配验证,确保了原始文件的完整性。 本归档内容涵盖了多种软件的相关研究,包括 7zip、Docker、Ghidra、ImageMagick、OpenVPN 和 VLC 等,同时新增了针对 libssh2、Firefox 和 PHP 漏洞的直接条目。 作者强调,本项目仅用于善意的公开披露安全研究,旨在培养对网络安全的兴趣。本仓库严禁将所载内容用于恶意用途,并明确反对任何网络犯罪行为。如需协作或交流,请通过 Discord (@ashdfrkl) 与作者联系。
科利·多克托罗(Cory Doctorow)揭露了 Meta 为压制畅销回忆录《粗心的人》(*Careless People*)作者、前高管莎拉·韦恩-威廉姆斯(Sarah Wynn-Williams)所采取的荒谬且激进的手段。该书揭露了 Meta 的机构性不当行为,包括其在缅甸种族灭绝事件中所扮演的角色,以及马克·扎克伯格和谢丽尔·桑德伯格等高管的残酷行径。
Meta 利用限制性的保密和非诋毁条款,成功通过强制仲裁手段从作者身上攫取了超过 1100 万美元的赔偿金,意图通过经济手段使其破产并保持沉默。该公司的做法已变得愈发超现实:他们威胁了电影节主办方,并仅仅因为韦恩-威廉姆斯在舞台上保持沉默而对她提起法律诉讼。
多克托罗将这些策略比作白俄罗斯亚历山大·卢卡申科的威权政权,该政权曾因公民吃冰淇淋或鼓掌等无害行为而将其逮捕。他认为,Meta 正在利用这种“冰淇淋式”的荒谬手段来恐吓其他员工,迫使他们保持沉默。通过公然越权试图摧毁一名举报人,扎克伯格反而引发了“史翠珊效应”,使该书的揭露内容获得了更广泛的传播,同时进一步损害了他自己的声誉。目前,韦恩-威廉姆斯正在起诉,要求废除这些压迫性的合同义务。
1981年的“下勾球事件”仍是板球史上最臭名昭著的争议之一。1981年2月1日,在澳大利亚对阵新西兰的世界系列杯平局比赛中,澳大利亚队长格雷格·查佩尔指示其弟特雷弗以贴地滚球(下勾球)的方式投出最后一球。这一战术确保了新西兰队的布莱恩·麦克凯尼无法打出追平比分所需的6分。
尽管该举动在当时技术上符合规则,但却被广泛谴责为违背了“板球精神”。此事件引发了国际社会的愤怒,政界领袖和评论员纷纷称其可耻且懦弱。格雷格·查佩尔后来将这一决定归咎于极度的身心疲惫,承认当时自己的精神状态不适合担任队长。
此后,国际板球理事会正式修改了板球规则,明令禁止投掷下勾球。尽管查佩尔兄弟此后均表示了歉意,但这一事件在体育史上留下了永久的烙印,成为缺乏竞技精神的代名词。它至今仍是板球文化中经常被提及的案例,作为体育精神与投机博弈之间的一则警世故事。
网络安全界目前正在讨论 Anthropic “Mythos” 模型的影响,这是一款能够自动发现零日漏洞并生成漏洞利用代码的强大 AI。尽管 Anthropic 的营销手段引发了不小的恐慌,但分析显示,Mythos 代表的是一种线性改进,而非突发的革命。其效能很大程度上依赖于昂贵的大规模计算资源,而非智能层面的根本性飞跃。 尽管 Mythos 在生成有效漏洞利用方面表现出色——这是一次重大进步——但它仍然是一个受控且受限的工具。目前,美国的监管限制和高昂的成本限制了其广泛使用,不过 OpenAI 等竞争对手正在迎头赶上。 归根结底,AI 驱动的威胁并不要求对安全策略进行全面彻底的改革,而是需要加倍落实基础实践。各机构应做到: * **优先考虑上下文:** 利用 AI 改善漏洞分类和上下文风险评估。 * **缩小攻击面:** 采用“无发行版”(distroless)容器和最小化镜像以减少暴露。 * **深化防御:** 实施零信任网络访问(ZTNA),确保服务在未经身份验证的情况下无法被访问。 * **部署陷阱:** 利用蜜罐和金丝雀令牌来检测当前 AI 模型典型的、往往笨拙且嘈杂的侦察模式。 Mythos 的出现使得忽视这些长期存在的安全重点变得更加危险。
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继美国近期实施出口禁令,限制各方获取 Anthropic 公司先进的“Mythos”和“Fable 5”人工智能模型后,亚洲企业迅速推出了本土替代产品。 总部位于东京的 Sakana AI 发布了名为“Fugu”的前沿模型,旨在协调对多个 AI 代理的访问。联合创始人 David Ha 认为,过度依赖单一美国供应商会造成危险的依附关系,并指出“集体智慧”是应对地缘政治不稳定的必要保障。Sakana 强调,他们并非寻求完全取代美国技术,而是为面临访问限制的盟友提供至关重要的安全网。 与此同时,中国企业 360 发布了名为“图灵锋”(Tulongfeng)的 AI 工具,用于识别软件漏洞。创始人周鸿祎将这些能力定义为“国家战略资产”,强调了对美国出口管制所造成的“单向透明”问题的担忧。 虽然这对 Anthropic 市场份额的长期影响尚不明确,但这些产品的发布标志着重大转变。通过提供量身定制、符合当地语言习惯和细微差别的替代方案,东京和北京的企业正成功填补美国禁令留下的空白,这可能会降低亚洲企业未来对美国 AI 供应商的依赖。