我经营 Phobos Group,周游世界做安全方面的演讲。我对 HIBP 非常熟悉,过去还见过 Troy。2011年我在 Twitter 时作为唯一的红队成员,帮助部署了 1password。Home Assistant 未经我的选择加入、未经我的许可,扫描了我的 HA 安装并把内容发送给 HIBP,我对此仍然感到不满。这应该是一个需要选择加入的功能,而不是"自动发生"的事情。作为红队成员,我可以列举一长串方法,说明如何利用这一点从地球上每个 HA 安装中窃取凭证。
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FLUX 3 Image Klein 是一个拥有 56 亿参数的开放权重模型,用于文本生成图像、图像编辑以及最多支持 10 张参考图的多参考生成。支持原生 4K 输出、像素级精准编辑以及边界框控制。基于图像、视频和音频的共享学习成果构建,据报道它在开放模型中领先,同时参数量少于竞争对手。针对消费级 GPU 优化,包括使用 INT8 的 8GB 显存配置,并提供基础版与蒸馏版以及 FP8/INT8/NVFP4 构建版本。该模型与 ComfyUI、Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion 和 vLLM-Omni 集成,支持 LoRA 训练,并可通过 BFL API 和 Hugging Face 获取。许可证允许年收入低于 500 万美元的个人和公司免费商用,包含安全防护与红队评估。
这篇文章将神经层视为关联式键值存储器。随着存储记忆相互干扰,召回率下降;容量是干扰等于信号前存储的记忆数量。一个基本的外积线性存储器的容量约为 dₖ(当 dₖ=64 时为 64)。最优最小二乘线性存储器将容量翻倍至 2dₖ。MLP 通过非线性门控键查询相似度来减少干扰:ReLU 约为 2dₖ,squared ReLU 约为 2,700,cubed ReLU 约为 35,000。自注意力使用 softmax,在 dₖ=64 且 β=√dₖ 时可达约 120 万记忆。与 MLP 权重不同,注意力记忆是非参数化的上下文 token。将 β 随 log M 缩放有助于在长上下文中保持低干扰。总体而言,这些架构逐步提升召回与容量,但这些估计仅衡量随机向量召回,且忽略训练数据。
.loop:将 rcx 指向的值加载到 rdx 将 8 加到 rcx 计算 rdx 的两倍到 rax rax 与 rdx 异或 计算 rax 的四倍到 rdx rdx 与 rax 异或 将 rax 复制到 rdx rdx 左移 4 位 rdx 与 rax 异或 将 rax 复制到 rdx rdx 左移 8 位 rdx 与 rax 异或 将 rax 复制到 rdx rdx 左移 16 位 rdx 与 rax 异或 将 rax 复制到 rdx rdx 左移 32 位 rdx 与 rax 异或 rsi 与 rax 异或 将 rax 复制到 rsi 将 rax 存储到 rcx-8 指向的内存 rsi 算术右移 63 位 比较 rcx 与 rdi 如果不相等跳转到 .loop
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Weatherdeck 是一个自托管、只读的本地状态看板,将来自已发现来源的 JSON 状态源聚合为电视/手机视图。它显示需要关注的呼叫、进度、已完成工作、下一项、机器健康状况和源新鲜度;过期或无响应的源会按名称显示,不会伪装成新鲜。它不是监控/告警或托管服务。基于 Python 3.9–3.14 标准库运行,无需安装,仅需一个 SQLite 文件和一个 HTML/JS/CSS 页面。来源通过 HTTP POST 一个 JSON 文档;机器/项目自动出现。附加组件是只读 JSON 文件。支持绑定地址、按来源令牌、配置文件(full/tv/redacted)、静默时段、主题和演示模式。包含诚实性检查:未测量前不显示数值;进度范围和未知泳道。1.0 前版本,MIT 许可。无 LLM/模型调用;仅适配器推送到命名主机。
Stoke 通过 Plaid 同步大多数美国/加拿大银行;不支持的账户可手动录入。信用卡消费在刷卡时计入支出,还款按到期日预测。Pro 允许通过 MCP 连接你自己的 AI 应用,权限可设为只读或读写,随时可撤销。取消订阅会转为免费版并保留数据,但停止实时同步;删除账户会永久移除所有内容。
C++26 在 `<debugging>` 头文件中新增了三个 noexcept、freestanding 函数:`std::breakpoint()` 无条件地在调试器下暂停执行;`std::is_debugger_present()` 报告调试器是否已附加,并可为裸机平台替换;`std::breakpoint_if_debugging()` 仅在存在调试器时调用 `breakpoint()`。这标准化了主要 C++ 项目中常用的平台特定调试技巧,还支持更广泛的调试工作流,例如额外诊断或禁用超时。
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蒙特卡洛模拟利用随机性和大数定律来解决问题。例如,通过在正方形中采样点并比较落在四分之一圆内的点数来估计π;估计12张SET牌手中无SET的概率,结果约为3.23%;以及退休投资组合预测,其中随机收益率和通胀情景揭示了平均假设隐藏的风险。该方法在积分、组合数学和金融领域尤其有用,因为这些领域中的不确定性与高维度使得解析解难以获得。
NIST椭圆曲线(P-192、P-224、P-256、P-384、P-521)的种子并非来自被遗忘的英文句子,而是使用以1997–98年UNIX时间戳为种子的drand48生成。一个Anthropic团队解开了谜题,于2026年10月15日领取了赏金,并将其捐给ISRG,将金额翻三倍至36,864美元。该方法通过drand48生成20字节的种子;某些时间戳会产生多条曲线。一个额外未记录的拒绝条件(阶的比特长度超过字段比特长度)使得有效种子数量约为已发布数量的两倍,并存在未解释的空白。从安全角度看,此发现排除了需要约70比特自由度的Bernstein–Lange技术:仅有约30比特可用,不足以构成后门。这完成了NIST曲线的“平反弧线”,现在它们被推荐优于Curve25519,就在后量子过渡之前。B曲线的种子也被恢复但未使用。该帖还提到了基于骰子的熵值周边商品以及计划中的贴纸和T恤。
Claude Code 团队通过自动化大部分审查,将人类注意力保留给更高价值的决策来审查 AI 编写的代码。随着拉取请求数量翻倍,回滚下降了 40% 以上。审查在 PR 之前就开始:Claude 运行测试、构建、linters 和全新上下文的子代理审查。每个 PR 随后会经过 CI、AI bug 审查、安全审查、基于风险的审批、合并队列、渐进式发布和回滚。分类器按风险设置人类审批层级;敏感路径始终需要人工。低风险更改可能基于自动化检查合并,但机器人审批从不替代必需的人工。团队跟踪审批、评论、等待时间、回滚和事件。为避免无休止的代理审查循环,他们限制轮数,并在早期通过后只审查新的 diff。人类仍负责决定构建什么、风险代码、架构、解读证据和承担结果。他们通过定向 Claude 解释器传播上下文,而不是阅读每个 diff。该流程通过使用过去事件作为评估来测量和改进。总体而言,自动化处理常规检查,人类专注于判断和问责。
PS5LM 是一款自制应用,可将越狱的 PS5(固件 7.00–13.60)变成私有本地 LLM 服务器。它在终端的 RDNA 2 GPU 上运行 llama.cpp,最多使用 11.4 GB 共享内存,向网络中的任何设备提供 OpenAI 和 Anthropic 兼容 API 以及浏览器聊天界面,运行时无需 PC 或云。它支持 llama.cpp 已知的任何 GGUF 模型与架构,自动规划上下文/缓存以适配内存,并可从 Hugging Face 下载模型到内部、M.2 或 USB 存储。它还通过 /v1/systemone 运行 Ollaya 风格决策模型,在一次前向传播中返回类型化选项与概率,并支持视觉模型。TV 界面显示实时请求、终端状态(温度、功耗、GPU/CPU 负载)和诊断信息。设置需要 etaHEN、ShadowMountPlus 等 payload,可选 elfldr/ftpsrv;通过 FTP 复制应用后加载模型。性能范围从 Qwen 3.5 0.8B 的约 207 token/秒到更大模型的约 20 token/秒。采用 GPL-3.0-or-later 许可;与 Sony 无关联。
美国财政前景仍黯淡:DOGE结束且最高法院关税裁决使支出或债务正常化几无希望。FY2026最后一个月9月带来5580亿美元收入,同比增长2.6%,支出5850亿美元,产生270亿美元月度赤字。FY2026全年赤字达到约2万亿美元,比去年差逾2000亿美元,但略好于2023年。FY2026利息成本达创纪录的1.36万亿美元,增长12%,净利息首次超过1万亿美元。随着支出超过收入,且23%的可市场交易债务为对美联储加息敏感的国库券,利息支出可能在2028年超过社会保障,恶化债务轨迹。
Anthropic 的研究人员解决了 NIST ECDSA 曲线种子的长期谜题。与“种子来自某个幽默短语的哈希”的传言相反,这些种子是由 C 库的 `lrand48` 伪随机数生成器生成的,该生成器以 Unix 时间戳为种子。Claude 从已发布的种子中的模式识别出该生成器,恢复了其状态,并将它们追溯到 1997–1998 年(素数曲线)和 1998 年 4 月(二进制曲线)的时间戳。这并不揭示密码学弱点;相反,它表明这些曲线是以简单方式生成的,没有明显后门。Claude 还使用 FreeLIP 的 RNG 解释了六条曲线的基点,但并未解释所有基点。出于未知原因,一些可行的候选曲线被跳过,一个二进制种子(B-163)仍未解释,且若干基点仍无解释。赏金将捐赠给 ISRG。
在一次播客中,马克·扎克伯格表示,二手H100 GPU价格已上涨,且算力仍受限,这意味着AI芯片可能是长期资产,而非快速贬值的资产。他认为拥有数据中心在财务上具有优势,估算每吉瓦容量约需150亿美元;折旧假设可能使年度成本波动数十亿美元。Meta将服务器使用寿命延长至5.5年,而亚马逊将部分设备缩短至五年,显示主要运营商存在分歧。作者指出,耐用的芯片可能形成强劲的二手市场,并为小型企业提供更便宜的推理,但随着新芯片提高效率,稀缺性可能会减弱。最终,二手芯片价格可能揭示AI硬件是持久资产还是迅速过时的资产。
JoCasta Zamarripa是威斯康星州州务卿民主党提名候选人,她说她的首要任务是为无证移民提供驾驶执照,并希望民主党州长提名候选人David Crowley签署此类立法,尽管他们尚未讨论此事。她多年来推动驾驶卡法案但未成功;州务卿办公室不发放执照也不管理选举,主要负责记录保存和州大印,但她表示会将其作为发声平台。Crowley采取了强硬的亲移民立场。这次采访正值Fond du Lac县对一名无证洪都拉斯男子在车祸重伤一名女子后提出指控。Zamarripa将在11月3日与共和党候选人Jay Schroeder和绿党候选人Pete Karas争夺一个空缺席位;Schroeder希望将选举管理移入该办公室。Ballotpedia将这场竞选评为偏向民主党。
普林斯顿等离子体物理实验室的一项新模型表明,反转通常的聚变顺序——先加热等离子体再压缩它——可能显著降低点火所需的能量。研究还警告,极少量的钨污染,少至万分之一,就可能使点火所需压力加倍,对采用钨壁的下一代反应堆构成风险。然而,液态锂等涂层可能阻止钨进入等离子体。这些发现是理论性的,但它们出现之际,聚变投资正在激增,部分由人工智能时代的能源需求推动。如果得到验证,更高效的点火路径可能推动聚变向清洁、丰富能源迈进,而管理钨污染可避免钨基反应堆设计遭遇挫折。
开篇一则轶事称,安迪·伯纳姆 supposedly 在《名人万事通》中以安东尼·伯吉斯为专题 disastrous,后被揭示为乌龙:真正的参与者其实是亚当·博尔顿。文章随后将伯吉斯描绘为一位多产的、出生于曼彻斯特的天主教徒、乔伊斯式作家、教师、作曲家兼评论家,其 vast output 令人难以轻易掌握。文章强调了他的曼彻斯特身份与流亡经历、他的影响,以及如《发条橙》《尘世权力》《颤栗的意图》和恩德比系列等野心勃勃的小说,还有他的教学生涯、媒体露面与矛盾的人格。文章还写到他的婚姻,尤其是琳恩的悲惨衰落、他 cosmopolitan 的晚年生活,以及对他 current reputation 的不确定性。文章以他的去世与他骨灰上 cryptic 的铭文 ABBAABBA 结尾。
ARRL通讯报道,佛罗里达州业余无线电操作员在飓风伊赛亚斯期间支持应急通信,在应急指挥中心和避难所值守,并与州官员保持联系。eBay新的与FCC相关的刊登规则不要求仅在业余频段工作的设备提供FCC ID,而可工作在业余频段之外的无线电设备需要认证。美国无线电俱乐部表彰了业余无线电奖项获得者和新当选会士。ARDC通过新增全球接入点扩展了44Net Connect。Mel Parkes辞去ARRL落基山分部主任助理职务;Ed James被任命完成剩余任期。其他内容包括即将举行的ARRL活动和比赛、空中童军集会活动、新的业余卫星、ARRL职位空缺、HF传播条件改善以及会员表彰。
Anthropic 的研究人员向 Claude 提供了跨越化学、优化、物理和数论的八个量子电路的自然语言规格,以及一个对量子比特和门计数进行评分的评估器。Claude 在很大程度上自主工作,找到了比最佳已发布电路更好的设计——有时提升一个数量级或更多——从而降低了量子资源需求。关键发现包括一种可逆模逆方法(divsteps),它通过从数字本身解码分支历史来避免存储分支历史,从而产生一系列在量子比特和门之间权衡的设计;以及一种用于解码量子干涉测量的大约便宜 12 倍的 Reed–Solomon 解码器,使用 Berlekamp–Massey 解码和内存高效存储。这些进展降低了椭圆曲线离散对数和优化等算法的成本。结果表明,AI 可以加速量子电路设计,可能更早带来实际的量子应用,尽管 Claude 表现出保守倾向,但通过并行探索和偶尔提示得到缓解。
明尼苏达州民主党众议员伊尔汗·奥马尔的丈夫蒂姆·迈内特因传言称她在联邦探员突袭夫妇华盛顿特区住所后逃离美国而对记者发火。国土安全部调查人员周一搜查了该住所,没收了奥马尔的手机和护照,并传唤亲属,以调查涉嫌的移民文件不合规问题,包括报道的出生年份差异。奥马尔办公室称此次搜查出于政治动机,并表示她没有 wrongdoing; 迈内特说她作为儿童难民来到美国。此外,奥马尔还因与丈夫企业相关的财务披露而受到审查,其办公室后来修正了这些披露,称存在报告错误。
美国货币监理署一份报告称,包括加拿大蒙特利尔银行和道明银行在内的九家大型银行,基于保守政治或宗教观点,限制或关闭了部分客户的金融服务。该审查是在特朗普一项禁止此类歧视的指令之后进行的。货币监理官乔纳森·古尔德表示,这些银行从2020年至2025年“拒绝、取消银行服务并歧视了客户和合法企业”。案例包括道明银行标记反堕胎组织和基于信仰的健康事工,蒙特利尔银行审查枪支相关企业,以及摩根大通的WePay关闭与MAGA商品、保守服饰和宗教非营利组织相关的账户。银行发表声明支持明确标准和公平准入;摩根大通表示已改进其做法。未宣布任何处罚,但监管机构表示将进一步审查,并可能由消费者金融保护局采取行动。
Katie Zacharia于10月9日被Trump任命为第六任白宫新闻秘书,仅一周后于周五被解雇,据《纽约时报》报道。Trump避免使用“解雇”一词,称他敦促她“重新考虑”,而福克斯新闻称她正在“过渡离开”。她的任期包括10月13日的简短新闻发布会和关于大使Kimberly Guilfoyle的公告。随后争议集中在她的资质上:她持有Pepperdine的J.D.学位,但未通过加州律师资格考试,也没有律师执照,尽管她和Trump都称其为律师。被问及她在哪里通过律师资格考试时,她回答:“我搬到中国时”,后来表示她听错了。一个监督机构提起投诉。她说白宫从未问过她是否通过律师资格考试。
这些覆盖估算仍属暂定,因为它们依赖于一个包含 29 个基准测试的初始不完整列表,这可能低估了真实覆盖范围,且难以界定。对每个职业族的基准测试数量设上限,虽能提升全经济范围的广度,却低估了软件工程等基准测试密集领域的覆盖。聚焦于未饱和的基准测试可能低估在较简单任务上的表现,但纳入已饱和的基准测试可能高估真实世界覆盖;因此排除后者被认为偏差更小。最后,主观的筛选标准,尤其是“经济现实性”,增加了不确定性。
一名联邦法官命令美国国务卿马尔科·卢比奥于11月1日前重新开放2027年多元化移民签证计划的登记,开放30天的申请窗口,并于12月3日前发出中签通知。该计划在12月13日布朗大学枪击案后被暂停,官员称嫌疑人通过该计划入境。Red Eagle Law提起诉讼,主张延迟违反联邦法律。该多元化签证计划创建于1990年,每年通过抽签为来自美国移民率较低国家的国民提供最多5.5万个合法永久居留权。该裁决还要求处理申请,直至签证用完或2027年9月30日。此外,一名法官推翻了暂停75个国家移民签证的政策。
研究人员通过拆焊并读取其 Winbond 闪存芯片提取了 Eufy HomeBase 2 的固件(一个 64KB 块损坏,但 0xe70000 处的完整恢复镜像仍保留)。他们逆向工程了 OCEAN_XXXXXX 管理 Wi-Fi 密码算法:某些型号通过 HMAC-SHA256 推导密码——以 I2C 获取的序列号(z8GetSN)作为消息,设备序列号作为密钥——然后对结果进行 base64 编码;其他型号则使用 MAC 地址。他们还绕过了 UART 锁定:/sbin/login.sh 基于 NVRAM 调试标志限制 shell 访问,因此他们修补恢复镜像以直接执行 /bin/sh,重新刷写后启动进入 root shell。随后,他们在 RAM 中暂存了完整固件文件系统(将主机路径 bind-mount 到暂存的 rootfs 中),以便在 GDB 下运行 home_security 进行动态分析。文章最后表达了作者对 AI 驱动内容创作侵蚀分享技术研究价值的幻灭。
在 Hack the North,组织者用带屏幕、按钮和无线模块的开源可编程电路板取代了标准卡纸名牌。项目经历了 EVT、DVT 和 PVT 阶段,揭示了硬件、制造、供应链和沟通方面的经验教训。问题包括错误的电感器、无法焊接的屏幕引脚、NFC 角色不匹配、像素颜色顺序、反向电池极性冒烟、芯片旋转以及遗漏的首件检验。修复措施包括 FPC 连接器、反向极性场效应管、方向指示点、更清晰的工厂说明以及更早的供应锁定。尽管有延期和 25 块屏幕故障,1750 块已完成贴片的名牌在活动前约一个月发货,每块成本约 11.60 美元。在黑客马拉松期间,黑客开发了 120 个自定义应用,包括一款基于 Mesh 网络的《Among Us》游戏,并记录了数千次名牌碰撞和赞助商扫描。调查反馈整体非常积极,尽管有些人认为名牌过重。硬件、固件和模拟器均为开源,团队强调,通过迭代和严格缩减范围,在黑客马拉松中制作硬件名牌是可行的。
Piramidal 寻找一名常驻纽约办公室的后端工程师(每周5天,需要美国工作授权,需出差见客户),用于构建和扩展实时神经监测平台,以更快地检测癫痫发作。 职责包括构建用于流式传输神经数据的 Python/Go 服务,设计高频率时间序列的摄取管道和数据模型,扩展临床工作流 API,将机器学习模型投入生产,保障可观测性和可靠性,并满足受监管医疗设备标准(网络安全、可追溯性、变更控制)。 要求:5年以上生产级后端系统开发经验,具备事件驱动/流处理经验(分区、检查点、背压、至少一次投递),精通 Python(并发、测试),熟悉 Kubernetes,以及扎实的关系型数据库技能。加分项:Go、Azure 服务、Arrow/Parquet、视频流、数据工程、PyTorch 模型服务、医疗/受监管软件。 薪酬:25万–30万美元底薪加股权,全面健康保险,每日午餐。面试流程:30分钟初筛、1小时技术筛选,然后线下终轮,包括编程、系统设计、产品会话和问答。
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