一位安全研究人员近期发现,包括花旗集团、洛克希德·马丁、Build-A-Bear 以及多家政府机构在内的知名组织,在无意中参与了一场协同式的国际收入分成欺诈(IRSF)僵尸网络攻击。该僵尸网络试图利用研究人员的 VoIP 蜜罐发起未经授权的国际通话,旨在通过高费率号码获利。
由于这些互不相关的多元化网络以相同的策略和伪造凭据攻击同一台服务器,显而易见,它们正受到中央指令的控制。这表明这些组织的内部网络中目前存在一台或多台受感染机器,攻击者可能借此进一步访问敏感的内部数据。
为了帮助各组织识别这些受损系统,研究人员提供了一个免费的公共 API(网址为 knock-knock.net),允许网络管理员检查其 IP 地址或 ASN 是否因可疑活动被蜜罐标记。尽管记录到的特定攻击是基于 SIP 的,但该蜜罐会监控多种协议,因此该工具对于检测企业或政府网络内的违规受感染设备而言,是一种极具价值的“低成本保险”资源。
甲骨文(Oracle)即将将其“永久免费”(Always Free)的 Ampere A1 ARM 资源配额减半。自 **2026 年 8 月 18 日**起,新的上限将调整为 **2 个 OCPU 和 12 GB 内存**(原为 4 个 OCPU 和 24 GB)。两个免费的 x86 微型实例不受此影响。
**所需操作:**
如果您目前的 ARM 使用量超过了这些新限制,请务必在截止日期前整合或缩减您的实例,以避免被自动终止。
* **如果您拥有一个 4 OCPU / 24 GB 的实例:** 请使用 OCI 控制台将实例调整为 2 OCPU / 12 GB。
* **如果您拥有多个超出限制的实例:** 请先备份数据,然后终止多余的实例,使您的总使用量降至 2 OCPU / 12 GB 以内。
* **如果您仅使用 x86 实例:** 无需进行任何操作。
**重要提示:**
* **请尽早操作:** 请在 2026 年 8 月之前完成这些更改,以避免因临近截止日期导致的控制台拥堵或报错。
* **务必先备份:** 终止实例会删除其引导卷(boot volume)。
* **确认操作:** 仅停止实例是不够的,您必须彻底终止多余资源才能释放配额。
IBM 604电子计算穿孔机于1948年推出,是一款开创性的可编程机器,填补了缓慢的机电装置与现代计算机之间的空白。尽管它没有使用晶体管,但内部集成了约1300个真空管,并被组织成紧凑的可插拔模块。这些模块采用模块化设计,易于维护,每个“触发器”模块(或称触发电路)可提供一位存储空间。
604的核心功能依赖于真空三极管,它作为高速开关来执行计算。IBM工程师通过将两个反相器首尾相连,创造出能够存储状态的触发电路,这是顺序计算的基本要求。虽然像ENIAC这样的早期机器使用了笨重且低效的计数器设计,但IBM 604通过采用四触发器二进制编码十进制(BCD)电路,实现了更高效的数字追踪。
尽管604性能不稳定且耗电量大,但它每分钟能处理100张卡片,作为现代计算技术的商业先驱取得了巨大成功。这些真空管触发器最终演变成了微型触发器,支撑起当今数字设备中数以百万计的晶体管。
威斯康星州警方近期利用 Flock Safety 的自动车牌识别网络追踪爱德华·艾布拉姆斯-菲利普斯(Edward Abrams-Phillips)的州际行程,以此为借口搜查其车内是否有大麻。警方利用历史数据证明艾布拉姆斯-菲利普斯经常往返于大麻合法的密歇根州,从而以此为由在他返回威斯康星州时将其拦截。尽管此次拦截表面上与保释违规的逮捕令有关,但该案例凸显了一种日益增长的趋势:执法部门正利用广泛的监控手段,根据民众的出行轨迹针对轻微违法行为进行调查。
此案引发了人们对“监控过度”的担忧,因为 Flock 摄像头正越来越多地被用于监控前往合法场所的交通情况,例如跨州堕胎服务机构或大麻药店。在密歇根州,一些城市甚至强制要求药店安装 Flock 摄像头,以便向警方提供实时客户数据。这一做法正遭到部分企业的积极抵制。虽然 Flock 将其技术宣传为一种公共安全工具(例如定位被拐儿童),但批评人士认为,这种基础设施造成了“滑坡效应”,使当局能够追踪普通民众的行踪,并根据车辆的行驶轨迹而非直接的犯罪证据来执行法律。
本项目通过分析图像结构而非盲目进行迭代优化,探索了一种数字绘画的程序化方法。作者使用高斯溅射(Gaussian splats)来模拟笔触,并根据提取的图像特征来引导其位置、大小和方向。
该过程利用了三个主要组件:
1. **结构张量 (Structure Tensors):** 用于检测边缘并确定笔触方向,确保画笔能够描绘物体的自然轮廓。
2. **哈尔小波 (Haar Wavelets):** 用于生成细节图,以决定笔触应在何处密集(高细节),在何处宽泛(平坦区域)。
3. **分层渲染 (Layered Rendering):** 通过先绘制宽大的不透明底色笔触,再逐步叠加精细的半透明细节笔触,来模拟传统绘画过程。
为了避免基于网格放置所带来的非自然规律性,该系统利用“王氏雪崩(Wang avalanche)”哈希进行随机分布,并使用柏林噪声(Perlin noise)为笔触流动和力度增加有机变化。通过将生成管线迁移至 GPU,作者打造了一款能够模仿画家艺术直觉的交互式工具。这一实验成功证明了结合传统的图像处理技术,无需依赖现代人工智能生成模型,也能实现极具美感的绘画效果。