``` 1 连接只读 使用AWS IAM或Azure RBAC。CleanCloud仅需Describe/List权限。无需写入权限。 2 审查发现 每个发现包含证据、时间以及置信度。按标签过滤。导出为JSON/CSV进行分析。 3 手动操作 您决定删除、归档或保留什么。CleanCloud提供建议。您保持控制。 ```
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## Potensic Atom 2 航拍器固件提取:摘要
Neodyme 研究人员在 2025 年 7 月的一次安全研究活动中拆解了一架 Potensic Atom 2 航拍器,旨在提取和分析其固件以寻找漏洞。由于序列号检查和加密,直接下载固件被阻止,并且没有调试接口。这导致他们不得不物理提取 NAND 闪存芯片。
固件转储过程充满挑战。初步尝试由于读取过程中可能发生的数据位翻转而产生不一致的数据,需要多次读取并采用多数表决法。进一步分析表明,NAND 芯片的数据组织方式包含嵌入式 ECC(纠错码)和带外数据,这使得提取更加复杂。
通过数据手册分析和逆向工程,团队确定了正确的 ECC 布局并实施了纠错算法。这包括识别 SoC 使用的正确本原多项式和变换。在纠正位错误和 ECC 后,重建了一个可用的固件镜像,从而可以进行进一步的逆向工程和漏洞分析——详细内容将在后续文章中介绍。该过程凸显了从嵌入式设备提取固件的复杂性以及理解硬件和软件层的重要性。
502 坏网关 nginx
德国总理弗里德里希·梅尔茨严厉批评本国完全关闭核电站是“巨大的错误”,并带来显著的经济后果。他在与行业领导人交流时表示,在2011年福岛灾难后加速进行的核电站关闭,导致德国能源供应不足,需要政府进行代价高昂的干预以维持可接受的价格。 他认为,即使再保留少数几座核电站几年,也能缓解能源压力。由于这一决定,德国的“能源转型”(Energiewende)现在是“世界上最昂贵的”。 尽管重新启动已退役的核电站由于拆除、监管障碍和公众反对而基本上不可行,但梅尔茨领导的基督教民主联盟(CDU)建议探讨重新激活的可能性。这场辩论凸显了关于能源安全范围更广的讨论,法国对核电的依赖经常被作为对比的模式。尽管政治观点不同——绿党坚决反对核电,另类德国党(AfD)则主张恢复核电,但核心问题仍然是德国在气候目标与可负担和可靠的能源供应之间取得平衡的努力。
## DIY 电池集成以提高太阳能自用率
该项目详细介绍了将 5kWh Marstek Venus E 2.0 电池(约 1050 欧元)集成到现有的 30kWp 光伏系统中,以最大化自用率并实现“零出口”到电网。目标是通过 Modbus TCP 实现完全本地控制,避免云依赖并优先保护隐私。
安装使用了标准的电视支架来安装 50-60 公斤的电池,并使用 Waveshare RS485 到以太网转换器来实现网络连接。Home Assistant 管理该系统,读取电网电表数据并控制电池的充放电。
一个关键方面是设计精密的自动化循环,旨在最大限度地减少与电网的交互。它优先在剩余太阳能超过 400W 时进行充电,并通过保持 50W 的进口缓冲来避免将电力回输到电网。该逻辑使用阻尼系数和步进逻辑以实现稳定运行,并包含用于优雅关机/启动和电池保护的安全功能。
初步结果令人鼓舞,表明可以有效稳定电网,并且基于 0.32 欧元/千瓦时电价和 0.082 欧元/千瓦时出口费率,预计投资回报率约为六年。该系统通过 InfluxDB 和 Grafana 进行监控,提供详细的性能数据。该项目成功避免了对制造商云服务的依赖,确保了长期的控制和隐私。
最近的AI工程项目“拉尔夫·维格姆循环”和“煤气镇”,由受人尊敬的工程师杰夫·亨特利和史蒂夫·耶格开发,与新创建的加密货币$RALPH和$GAS有关联。然而,这种关联很大程度上是表面化的,并且出于经济驱动。 这些代币使用“Bags”工具创建,允许任何人启动加密货币并指定一个Twitter账户来接收一部分交易费用——通常在账户持有人最初不知情的情况下。耶格和亨特利在收到大量未经请求的资金后开始推广这些代币,将其描述为对他们开源项目的支持。 重要的是,购买$RALPH或$GAS并不能增强原始AI工具的功能;它只是将资金转移给工程师,并可能提高代币的价值给其他人。这种策略利用了支持创作者的吸引力以及潜在的经济收益,类似于“拉高出货”骗局。 作者认为“Bags”助长了掠夺性行为,利用相对较小且技术娴熟的开源AI社区,并利用围绕AI的炒作来吸引投资者。虽然工程师可以从资金涌入中受益,但主要利润归那些最初“启动”代币的人。
开发一个太阳能微电网管理平台耗时一年,尽管使用了标准的物联网组件(Postgres、Vue、NestJS)。这凸显了一个反复出现的问题:重复从头构建常见的软件系统——身份验证、数据管道等,而不是利用预构建的解决方案。 当前的选择,如购买闭源系统、低代码平台或数据库封装,都存在不足。闭源缺乏定制化,低代码会造成厂商锁定,而封装仅解决后端问题。即使人工智能可以辅助编写代码,但也不能提供完整、经过测试的系统。 作者提出一种“自上而下”的方法——从预配置的、类似于现有平台(如车队跟踪)的高级模板开始,然后进行定制。这与当前“自下而上”关注更快速组件创建的做法形成对比。 这种方法面临的障碍包括:对系统差异的感知、开发者偏好从头构建(为了控制和学习)、以及缺乏此类系统的全面文档。作者设想一种“软件宜家”——标准化的、打包好的应用程序,可以通过单个命令部署,从而实现现有代码的重用,并减少重复开发工作。最终,行业需要将重点从*更快地编写*代码转移到提供健壮的、预构建的*系统*,这些系统可以随时进行定制。