Evidence 正在打造商业智能的新标准，面向人类与 AI 代理共同进行分析的未来。如今，Evidence 已被数千个团队使用，从初创公司到财富 100 强企业与政府机构，常常用来替代 Tableau 和 Power BI 等工具。我们的开源项目拥有 7,000 个 GitHub 星标和庞大的数据专业人士社区。我们获得了 Y Combinator、SV Angel、A Capital 以及 dbt、PagerDuty 等公司创始人等的支持，拥有持续增长的收入和多年的资金储备。我们凭借刻意保持的小团队和极高的招聘标准走到今天。我们相信，优秀的工程师在日益强大的 AI 代理的助力下，可以完成比几年前多得多的工作。随着我们成长，我们将保持这一理念，因此现在加入的人将对 Evidence 的未来拥有巨大影响力。
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Evidence（YC S21）正在招聘软件工程师
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大小为 2^8 的有限域 (GF(2^8)) 将元素表示为系数模 2 的次数小于 8 的多项式，比特对应系数。在 GF(2^n) 中，加法、减法与异或均为同一无进位运算。乘法为多项式乘法模不可约多项式 (AES 使用 x^8+x^4+x^3+x+1) 取余，结果保持为一个字节。逆元存在，从而支持解密，0 需特殊处理。AES 应用按字节的 S 盒 (乘法逆元加仿射变换)、ShiftRows、线性的 MixColumns 有限域变换以及轮密钥异或。有限域保持数值较小、支持可逆运算，并结合非线性与线性步骤以保证安全性；查表常用于加速计算。
**摘要：** Hacker News 上的一篇帖子链接到阿拉斯加费尔班克斯大学关于 Galois 有限域与 AES 的页面，获得 90 点和 17 条评论。讨论强调 GF(2^8) 支撑 RAID6 和 Reed-Solomon 编码，以及 AES 查表曾常见，直到计时攻击推动硬件 AES 指令。评论者争论 AES 工作模式：CTR 模式不需要逆运算（像一次性密码本），GCM 因专利历史而非技术优势占主导，CBC 虽过时且不可并行仍流行。其他人指出 AES 用于互联网加密之外的磁盘加密、UUID 加密、PIN 加密，不同模式很重要。一个次要更正指出域元素对应次数小于 n 的多项式。一位评论者询问近期数学发现是否解释帖子热度。整体来看，该帖混 cryptography 理论、实现历史和模式权衡。
作者正在归档他们的 Ruby gems，解释他们不再希望为 Ruby 开发做贡献。Ruby 最初由 Matz 设计，以服务于人类的喜悦与创造力，但那个时代已经过去。Rails——Ruby 的主流框架——由持争议观点的人控制。抛开 Rails 不谈，Ruby 本身现在在很大程度上是用 LLM 代理开发的，而 Matz 正在将其重新定位为"AI 时代的编程语言"，供机器输出。作者拒绝向一个被企业掠夺性开采、用来喂养 AI 系统的共有资源贡献人类编写的代码——那些 AI 系统的无思想输出正在污染它。他们与 Ruby gem 开发彻底告别了。
Plex漏洞正在被野外利用以投放加密货币挖矿器 Plex vulnerabilities being exploited in the wild to drop a cryptominer
20 天前
一位博客作者在Plex于2026年9月1日发布安全更新后，调查了Plex Media Server漏洞。已发布的CVE和plex2shell研究揭示了一条链式远程代码执行漏洞利用。作者运行了易受攻击的蜜罐，观察到来自45.194.92.222、91.92.40.202和176.65.139.228等IP的扫描和利用。后续攻击从217.60.194.116下载了加密货币矿工和“myawesomeproxy”（一种住宅代理组件）。产物包括docker、x、xmrig和代理二进制文件及其列出的哈希值。作者共享了pcap、IOC、沙箱报告和检测参考，指出威胁行为者可能将被入侵的Plex服务器用作住宅代理。他们还在Reddit发帖并链接了研究人员的检测规则。
Hacker News 上的一篇帖子讨论了 Plex Media Server 漏洞（Plex2Shell）被主动利用，以在暴露于互联网的服务器上安装加密货币矿工和其他载荷。该缺陷已在 1.43.3.10861 版本中修复；旧版本存在漏洞。用户报告感染、CPU 使用率高、矿工进程名明显，并建议擦除/重装被入侵的机器。评论讨论公开暴露 Plex 的风险、Jellyfin 等替代方案、Tailscale/VPN、Cloudflare 隧道，以及移除 curl/wget、挂载 /tmp noexec、阻止矿池等缓解措施。一些人指出漏洞利用链结合了多个 CVE 并涉及薄弱检查。其他人抱怨 Plex 的界面和定价，同时推荐 Jellyfin 客户端。总体而言，该帖子强调修补、不必要地暴露服务，以及将被入侵系统视为完全不可信。
Norforge 发现一名黑客利用自主 AI 代理入侵了超过 100 个网站，包括与 John Deere、SharkNinja 和 Cummins 相关的网站。这些攻击通过 Cairn（一个可被用来编排网络攻击的开源 AI 平台）暴露。最活跃的攻击者针对美国、加拿大、澳大利亚和日本的公司，成功入侵耗时约 23 小时，使用了简洁的中文指令。Norforge 识别出超过 20 个疑似恶意 Cairn 实例。John Deere 表示似乎未访问敏感信息；Cummins 正在调查针对第三方供应商网站的潜在攻击；SharkNinja 表示一个独立的支持网站受到影响且已得到控制。Norforge 正在努力移除恶意实例，而 Cairn 的创建者表示该工具不是黑客工具，滥用是人类的选择。
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一名黑客利用一支 AI 代理大军攻入 John Deere 和 SharkNinja
(theverge.com)
59 分，由 dkobia 发布 1 天前
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帮助
cf100clunk 1 天前
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http://archive.today/pYmlC
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ChrisArchitect 1 天前
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来源：
https://www.reuters.com/legal/government/how-one-hacker-used...
(https://news.ycombinator.com/item?id=50152072)
https://norforge.com/blog/inside_cairn
(https://news.ycombinator.com/item?id=50152302)
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dang 1 天前
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[–]
我们已将评论移动到后者。
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HUMXN是一家专注于真实世界数据的AI实验室，正在与房主合作，使用可穿戴采集技术记录熟练的家居服务技师。它补贴管道、电气、HVAC、风道和地毯清洁服务，让符合条件的房主免费获得服务，以换取允许在家中进行录制，同时技师仍然获得报酬。创始人Thomas Unise表示，目标是捕捉AI机器人在互联网文本和图像之外所需的复杂物理专业知识，并让房主和服务公司从这些数据中获得经济收益。该项目在明尼阿波利斯、芝加哥和迈阿密启动，以收集不同气候数据，并将记录技师的完整工作流程，包括诊断、工具使用、适应和任务完成。HUMXN表示，它支付居民录制权费用，而不是抓取数据，这与被指控窃取训练数据的AI实验室形成对比。这些城市的房主可以在公司的“Free Home Service”网页上查看资格。
CERN与Mistral签署意向声明，建立长期合作伙伴关系，开发用于科学发现的基础模型。初期聚焦高能物理，目标是创建用于对撞物理的预训练大型物理模型，使用数十亿次模拟的LHC质子-质子对撞进行训练。该模型将支持重建对撞、识别粒子、检测异常信号、评估探测器设计等任务，有望用一个多功能系统替代分散的专用算法。CERN贡献约一艾字节存储的大量科学数据，Mistral贡献大规模模型训练专业知识。该合作还为HL-LHC在2030年左右碰撞率十倍增长做准备。领导者表示，这可能推进物理学及更广泛科学界的AI发展。
对不起。
您可以订阅 GitHub Actions、GitHub Pages 和 Webhooks 的降级可用性更新，可通过电子邮件和/或短信。电子邮件通知会在事件更新时发送，而短信提醒会在 GitHub 创建或解决事件时发送。要接收短信更新，您必须使用列出的国家/地区代码之一验证您的手机号码；或者，您可以仅通过电子邮件订阅。
Hacker News 上的帖子讨论了影响 Actions、Pages 和 Webhooks 的 GitHub 性能下降问题。评论者报告了频繁、具有破坏性的中断，并对状态更新滞后于用户观察感到沮丧。争议集中在原因上：一些人指责微软的 Azure 迁移和收购后的衰退，引用正常运行时间历史；另一些人强调前所未有的 AI 驱动的 commit/PR 和免费 CI 负载。建议的应对措施包括减少免费层级、提高价格，或将会付费客户与免费流量分离。许多人主张迁移到 GitLab、Forgejo 或 Gitea 等自托管替代方案，同时承认迁移摩擦和 GitHub 生态系统的粘性。一些人指出自托管 runner 仍依赖 GitHub 的 API。总体而言，该帖子反映了对 GitHub 可靠性的不信任日益增长，以及对备用或替代平台的兴趣日益增加。
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抱歉。
作者反驳网上关于编程的悲观论调：工作经济环境变了，但为乐趣编程仍值得。他们周末仍手写一个有 bug 的 Breakout 克隆，并探索像 Java 类型安全和递归方案这样的随机主题，不是为了实用性，而是为了快乐和成长。他们指出，艰难的学习日后可能有回报，即使价值不是立即的。他们感到社会压力认为享受无意义，但说断开连接能恢复视角：享受事物不需要经济理由。他们也喜欢不读代码地 vibe coding 应用，作为另一种乐趣。
Hacker News 讨论的焦点是，随着 AI 工具重塑编程这一技艺，编程是否仍然令人享受。许多评论者哀叹亲手编写代码的体验正在消失，尤其是在工作中，他们感觉自己从写代码转变为管理智能体和审查输出；有些人表示 AI 也扰乱了业余编程和社区协作。其他人则认为 AI 提高了生产力，支持更有野心的项目，并减少了繁琐工作，质量取决于技能和监督。该话题还探讨了职业倦怠、经济压力、职业路径变化，以及编程是否应被视为爱好或技艺。总体而言，观点在哀悼旧有编程体验与拥抱 AI 辅助创作之间分裂，同时承认软件工程未来的不确定性。