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为了管理有状态工作负载,Oxide 需要一个容器存储接口(CSI)驱动程序来处理持久化存储的生命周期。最初,用户可以部署 Longhorn 等第三方解决方案;然而,在 Oxide 原生分布式存储之上叠加 Longhorn 的复制机制,会导致低效的写放大问题。虽然 Oxide 的“本地磁盘”通过消除冗余复制提供了一种临时变通方案,但它们缺乏 Oxide 分布式磁盘的持久性。 随后,团队开发了一个原生 CSI 插件(RFD 595),旨在允许 Kubernetes 直接管理 Oxide 分布式磁盘。该方案遇到了一个技术障碍:Oxide 的架构以往要求实例在挂载或卸载卷时必须处于停止状态,这与 Kubernetes 对无缝运行时存储管理的预期不符。 为解决这一问题,团队目前正在整个 Oxide 堆栈(从虚拟机管理程序到 API)中设计“磁盘热插拔”功能。尽管这一原生解决方案尚在积极开发中,客户目前仍可通过使用结合本地磁盘的 Longhorn 来高效地配置存储。一旦完成,原生 CSI 插件将实现无缝、高性能的持久化存储,并充分利用 Oxide 内置的分布式复制功能。
“skitter-creek-bath-salts” 是一个研究项目,展示了如何通过操纵内存控制器(MCT/DCT)的物理地址转换层来绕过深层硬件安全保护。
现代系统构建了复杂的抽象层——如内存管理单元(MMU)、输入输出内存管理单元(IOMMU)以及各种安全区域(例如 AMD PSP、Intel SGX、TrustZone)——来“隔离”敏感内存。然而,这些保护机制是在内存控制器的上一层运作的。研究人员发现,通过位翻转(bit-flipping)内存控制器中的特定配置寄存器,可以“打乱”DRAM 寻址,从而创建绕过这些高层安全防线的“别名”。
由于内存控制器的转换是 GF(2) 中的线性映射,该项目利用 SMT 求解器(Z3)和线性代数来重构这些被扰乱的映射关系。这使得攻击者能够在不被 CPU 或固件检测到的情况下,访问、读取甚至修改受保护的区域,例如系统管理模式(SMM)内存、C6 空闲状态存储区,甚至是易失性微代码。
该漏洞利用了物理地址流水线是固定的这一基础架构假设。由于几乎所有现代架构(x86、ARM、RISC-V)都共享这种内存控制器结构,该研究表明,“锁定”的内存通常只是一个策略层,极易受到底层硬件重新配置的影响。
Nine PBS 目前正努力挽回其 70 年的历史档案,此前其云存储服务商 Open Source Storage (OSS) 实际上已消失。今年早些时候,由于 OSS 停止运营且未回复有关合同续签的沟通,该电视台失去了对 50TB 数据的访问权限。
调查显示,OSS 一直通过 Iron Mountain 存储 Nine PBS 的数据。尽管科罗拉多州法院裁定 Nine PBS 拥有这些数据的所有权并下令进行转移,但 Iron Mountain 起初同意配合,随后却反悔,理由是与 OSS 在数据所有权方面存在潜在的法律冲突。这一僵局迫使 Nine PBS 起诉 Iron Mountain,以防止其档案被永久删除。
这种情况凸显了在没有足够本地备份的情况下依赖单一云供应商的风险。在 Nine PBS 通过法院命令寻求强制释放其数据的同时,这一事件也为各机构敲响了警钟,提醒它们必须采用多地冗余备份策略,以保护历史资产免受供应商破产的影响。
作者与德克萨斯州的布兰科河(Blanco River)有着深厚的个人情感联结,他将河流的分支结构视为一种普适模式,这种模式存在于从人体血管到城市交通网等万物之中。这些“运输网络”并非出自人为设计,而是通过混沌的地球地质演变过程,遵循着优雅的数学法则,高效地将物质汇聚向单一目的地。
这一认知的核心在于“分形”概念——即在不同尺度上重复出现的模式。作者强调了1957年的一项科学发现“哈克定律”(Hack’s Law),该定律量化了河流长度与流域面积之间的关系。约翰·哈克(John Hack)通过研究指出,无论地质条件如何,河流长度始终与流域面积的0.6次方成正比。
尽管地貌学家研究这类河流几何结构已逾百年,但混沌自然与普适数学秩序之间的相互作用,依然令人深感惊叹。河流将降水转化为连贯的排水系统,展现出一种简约而优美的规律性,暗示着物理世界背后存在着更深层的逻辑。
对于长时间运行的程序而言,内存管理至关重要。系统必须在回收未使用的内存以避免泄漏,与过早回收可能导致的数据损坏风险之间取得平衡。 内存管理主要有三种范式: 1. **垃圾回收 (GC):** 运行时环境(如 Go、Java)会跟踪存活对象并回收无法访问的内存。这减轻了开发者的负担,但由于需要进行图标记和指针追踪,会带来运行时的 CPU 开销。 2. **手动/编译器管理:** C 语言需要手动管理内存,而 Rust 则利用编译时验证来确保内存安全,无需 GC,从而将负担转移到了代码架构设计上。 3. **引用计数:** (如 Python、Swift)通过跟踪对象的引用进行管理。虽然有效,但在处理循环引用时较为困难,且每次指针复制都会产生开销。 GC 的成本主要取决于存活对象的数量及其互联性,而非内存总量。优化 GC 性能需要通过衡量 CPU 使用率、识别高分配的“抖动”路径以及分析存活对象的密度来实现。 对于大多数软件而言,GC 的效率足以应付,无需手动优化。然而,对于高吞吐量系统、有低延迟要求的应用或内存密集型服务,开发者应重点减少对象的频繁创建与销毁,并尽可能降低存活指针的数量,以提升性能。
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来自 Redwood Research 和 Anthropic 的研究人员引入了**概念推理指数(CRI)**,旨在衡量人工智能模型处理“概念推理”的能力,即在缺乏实证反馈或客观真理的情况下(如人工智能安全、哲学和长期治理等领域)进行复杂问题推理的能力。
研究人员认为,由于风险缓解的人工智能开发需要对无法立即验证的场景进行推理,当前的实证训练方法已不足以应对。为此,他们开发了三个基准测试:
* **LMCA**:评估模型针对专家评定数据集判断概念论证质量的能力。
* **ACCoRD**:衡量模型信念和概率估计的逻辑一致性。
* **DTBench**:测试决策论推理,特别是关于自我预测及与其他智能体交互的能力。
整合进 CRI 的这些基准测试显示,尽管模型性能自 2024 年以来呈线性提升,但顶级模型仍显著低于人类专家估计的上限。研究团队旨在利用 CRI 来追踪这一人工智能安全关键领域的发展进程。更多详细信息和实时性能数据请访问 **conceptualreasoning.ai**。