尤里·伊戈里耶维奇·雷布佐夫，一名41岁的乌克兰黑客，网名“MrICQ”，已被逮捕并引渡至美国，以应对2012年的一项指控。雷布佐夫是“Jabber Zeus”网络犯罪团伙的关键开发者，该团伙在2010年至2013年间从美国企业窃取了数千万美元。
该团伙利用定制版的Zeus银行木马，拦截银行凭据，并使用“中间人”攻击修改工资单，将盗窃资金通过“洗钱骡子”转移到乌克兰和英国。雷布佐夫专门负责处理被入侵账户的通知，并协助洗钱。
他与该团伙的领导者维亚切斯拉夫·“Tank”·彭丘科夫有关，后者去年被判处18年监禁。调查显示与原始Zeus木马的作者叶夫根尼·博加切夫以及后来领导“Evil Corp”网络犯罪团伙的马克西姆·雅库贝茨（“Aqua”）有关。威胁情报专家劳伦斯·鲍德温获取该团伙的通讯记录，对于追踪和提醒潜在受害者至关重要，尽管通常是在损失发生之后。
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## 黑客新闻摘要：据称宙斯僵尸网络编码员“MrICQ”被捕
宙斯银行木马的关键开发者，被称为“MrICQ”（尤里·伊戈列维奇·雷布佐夫），在意大利被捕后已被带到美国拘留。他于2012年被起诉，并被指控领导一个利用“中间人攻击”窃取银行凭据的组织，主要针对中小型企业。
讨论强调了罪犯在长期存在逮捕令的情况下继续国际旅行所面临的风险。评论员猜测这种行为背后的心理，认为可能低估了风险或想要“一劳永逸”。 许多用户指出国际执法工作的复杂性，包括国家之间的潜在交易、非法抓捕的可能性以及可能延误引渡的漫长上诉程序。
此案还涉及识别和追踪网络罪犯的挑战，即使他们使用了更新的身份，以及数据经纪人在维护与过去活动联系方面的作用。 最后，对话指出该个人是乌克兰国籍，在俄罗斯占领区活动，增加了地缘政治的复杂性。
## React Native Godot：将Godot引入移动端 React Native Godot由Born和Migeran开发，允许将Godot引擎直接嵌入到React Native应用程序中，适用于Android和iOS。它基于LibGodot构建，是一个稳定的解决方案，目前已为Born的应用中的数百万用户提供支持。 该集成能够启动、停止、重启（并重新配置项目）、暂停和恢复Godot引擎——所有这些都在单独的线程上运行，以避免影响React Native应用程序的性能。Godot的窗口可以嵌入到React Native UI中，可以在相同的或不同的屏幕上。 开发者可以从TypeScript/JavaScript完全访问Godot API，从而实现对象实例化、方法调用、属性操作、信号连接以及将JavaScript函数传递给Godot。 设置涉及安装依赖项（推荐使用ASDF）以及下载预构建的LibGodot包或构建自定义版本。该项目在NPM上发布（`@borndotcom/react-native-godot`），并提供通过远程连接进行调试的功能。它是一种利用Godot的2D/3D功能在移动应用程序中发挥作用的强大方法，具有应用程序体积小和动态更新等优势。 Born正在招聘React Native工程师，Migeran提供商业支持和开发服务。该项目采用MIT许可开源。
新的邮筒将在未来几个月内逐步推广，英国皇家邮政希望这能帮助巩固其市场份额。“我们的信息很明确，如果您的包裹上有英国皇家邮政的标签，并且尺寸合适，请将其投入邮筒，剩下的交给我们，”克拉克森先生说。但这可能不足以阻止Evri和Yodel等竞争对手进一步蚕食其业务，因为他们通常提供更便宜的配送服务。在线通信以及配送业务中日益激烈的竞争，已经导致传统邮政服务出现首个伤亡：丹麦最近结束了其信件投递服务PostNord。英国皇家邮政最近表示，为了削减成本，将开始在非连续工作日投递二类信件，并且不再在周六投递。
## 铁路电气化：超越柴油 火车正日益摆脱柴油动力，涌现出创新方案来克服传统的电气化挑战。Riding Sunbeams项目展示了使用轨道旁太阳能电池板直接为火车供电的可行性——其奥尔德肖特阵列是英国唯一的太阳能阵列，提供了一种具有成本效益的能源。然而，扩大规模需要解决电网限制，并将太阳能的直流电转换为架空线路使用的交流电，新型转换器技术正在研发中。 除了太阳能，利用3D建模软件简化架空线路安装的进展也在英国科尔顿交汇处可见。更激进的方法包括Nevomo的电磁推进系统，改造轨道以推动单个货运车厢，以及Parallel Systems的电池供电的独立车厢，旨在与卡车竞争。 虽然这些技术在物理上是可行的，但强大的商业案例对于采用至关重要。Network Rail现在正在寻找轨道旁可再生能源项目的供应商，这预示着更广泛电气化和铁路运输更绿色未来的潜在转折点。
## 黑客新闻讨论：铁路电气化 – 炒作还是希望？
最近一篇关于科技公司投资铁路电气化的BBC文章，在黑客新闻上引发了怀疑的讨论。 铁路电气化的想法并非新鲜事——完全电动的火车已经存在一个多世纪了——但这篇文章重点介绍了诸如将太阳能直接集成到铁路基础设施和磁力驱动的货运车厢等新颖方法。
许多评论者认为这些想法不切实际或“重新发明轮子”， 指出了现有的、经过验证的解决方案。 担忧包括太阳能电池板在轨道附近的恶劣环境、与专用太阳能发电场相比的成本效益，以及在铁路系统中增加复杂技术的监管障碍。
一个关键的争论点是，这些提议是源于真正的创新，还是仅仅出于对风险投资的渴望，投资于花哨但最终效率低下的项目。 几位用户强调了科技公司追求未经证实解决方案，而不是利用现有基础设施和技术的模式。 尽管有些人承认潜在的好处，例如电网独立性和增加货运密度，但总体情绪倾向于对这些“小玩意铁路”想法的实用性和必要性表示怀疑。
## 蓝牙安全问题：摘要
最近的 Hacker News 讨论强调了蓝牙生态系统中的重大安全漏洞。专家警告说，蓝牙设备经常“泄露秘密”，并非通过复杂的射频黑客攻击，而是由于基本的实现问题。一个关键问题是缺乏对安全配对方法（如LESC）的广泛采用，苹果公司被特别指出，因为它拒绝实施能够强制更强安全性的选项。
普遍的共识是，行业严重依赖于复制粘贴的代码，并且缺乏资源或动力来优先考虑强大的安全性。虽然从键盘窃取击键被认为是一种低风险场景，但对于处理敏感数据（如医疗设备或读卡器）的设备，担忧程度更高。
进一步的讨论指出，即使是看似安全的实现（如苹果的妙控键盘）也存在潜在漏洞，并且需要一种现代化的蓝牙替代方案来解决连接问题和安全漏洞。侧信道攻击，能够从设备中提取 AES 密钥，也是一个日益严重的问题，尽管需要大量数据收集。最终，讨论强调了一个普遍的问题：几乎所有设备如果经过足够仔细的审查，都会泄露数据。
## 纤维素纳米纤维 (LCNF) 作为电子基板的总结 本研究探讨了纤维素纳米纤维 (LCNF) 作为印刷电路板 (PCB) 中传统材料的可持续替代品。木质纤维素纤维通过高剪切力机械解离成纳米纤丝，形成尺寸在纳米级的均匀网络。该过程通过电子显微镜验证，在脱水和干燥后形成坚硬、均匀的固体——这是形成 PCB 基板的关键步骤。 虽然木质素的存在略微阻碍了与纯纤维素纳米纤维相比的致密化，但 ATR-FTIR 分析表明木质素实际上*提高了*脱水效率。然而，LCNF 基板具有吸湿性，在 85% 的相对湿度下可吸收高达 9.5% 的水分。这种吸湿性会影响尺寸稳定性和机械性能（弯曲和拉伸强度），尤其是在较高湿度水平下。 尽管存在这些挑战，LCNF 基板仍表现出令人鼓舞的性能：与轻木相当的刚度，并超过 PCB 强度和导热性的最低标准。虽然电阻会随着湿度降低，但仍与 FR4 环氧玻璃纤维基板具有竞争力。总体而言，LCNF 作为一种环保的 PCB 材料具有潜力，需要进一步优化以减轻对湿度的敏感性。
## AWS 中断与竞争条件分析
本文探讨了近期 AWS 中断，具体关注 DynamoDB DNS 管理系统中的一个竞争条件，该中断细节在其事后分析报告中有所描述。该系统涉及 DNS 规划器创建计划，以及 DNS 执行器将其应用于 Route 53。 核心问题在于执行器可能在另一个计划正在应用时删除一个*活动* DNS 计划。
为了演示这一点，作者使用了 Spin 模型检查器和 Promela 语言，创建了该系统的一个简化模型。该模型模拟了规划器和两个并发执行器，跟踪计划版本和 DNS 有效性。 形式化验证虽然并非万无一失，但有助于推理并发错误。
模型检查器识别出一种情况：一个执行器应用了较新的计划并开始清理，而一个落后的执行器应用了较旧的计划，使其成为活动计划。然后，第一个执行器的清理错误地删除了活动计划，导致 DNS 故障。 进行了两个不变式的测试：防止在回归期间删除 DNS，以及防止删除活动计划——两者都违反了模拟的竞争条件。
解决方案涉及原子性地执行关键清理步骤。作者提供了代码示例（有和没有修复的版本），并提供了一个存储库的链接以供进一步研究，承认由于无法访问 AWS 的内部细节，该模型进行了简化。
## AWS 中断与形式化方法总结
最近 Hacker News 上出现了一场讨论，内容围绕着一篇帖子，该帖子详细介绍了如何使用模型检查器重现过去 AWS 中断的条件。 根本问题在于一个竞态条件，即 DNS 记录在较新的计划完全应用之前被删除，导致服务中断。
评论者们争论了形式化方法（如 TLA+）在预防此类事件中的价值。 虽然承认事后诸葛亮使识别必要的invariant（DNS 不应在计划更新期间被删除）现在看起来显而易见，但许多人指出，由于形式化本身固有的局限性（与麦卡锡资格问题和哥德尔不完备定理等概念相关），主动发现所有潜在的invariant是不可能的。
这场讨论凸显了理论严谨性和实际系统设计之间的紧张关系。 一些人认为，像 TLA+ 这样的工具是学术练习，需要大量的翻译工作，并且容易过时。 另一些人强调它们作为识别故障模式的“玩具模型”的价值，即使完整的端到端证明不可行。 最终，共识倾向于将系统思维、强大的测试以及潜在的轻量级形式化方法相结合，以提高系统弹性。
我申请YC两次。第一次，我准备不足，被拒绝了。第二次，我练习了18次。 差别非常大——回答清晰，压力下保持冷静。我们进入了YC W24。——Tom Anderson，YC W24创始人（在18次练习后被录取）
## Steam平台Linux游戏达到新里程碑
根据2025年10月Steam硬件与软件调查，Steam平台Linux游戏用户已超过3%，这是一个重要的里程碑，得益于Windows 10支持终止和日益增长的采用率。 3.05%的比例看似很小，但上升趋势代表着数百万玩家，根据2022年的数据可能超过400万月活跃用户，并且随着Steam的发展和Steam Deck的成功，这个数字可能更高。
SteamOS仍然是Steam游戏的首选Linux发行版，占比27.18%，但其他发行版如Linux Mint、CachyOS和Ubuntu也在逐渐获得支持。 Steam Deck继续对这些数据产生重大影响，并且对潜在Steam Frame VR套件的期待预示着Linux平台将进一步增长。 这种日益增长的采用率标志着Linux游戏及其在更广泛Steam生态系统中的地位正在积极转变。
## anki-llm：AI驱动的Anki卡片管理
anki-llm是一个CLI工具包，旨在利用大型语言模型（LLM）简化Anki闪卡创建和管理。它通过提供自动批量处理和生成功能，解决了手动编辑卡片的繁琐问题。
**主要特性：**
* **批量处理：** 将牌组导出到文件（CSV/YAML），使用LLM（OpenAI或Google Gemini）进行处理，并将结果导入回Anki——具有自动恢复和错误处理功能。
* **卡片生成：** 交互式地为术语创建多个上下文闪卡，审查它们，并将选定的卡片添加到你的牌组中。`generate-init`命令有助于创建定制提示。
* **直接Anki访问：** 直接查询AnkiConnect API，用于自定义工作流程和与AI代理集成。
* **定制化：** 灵活的提示模板允许对LLM行为进行精确控制。
* **效率：** 并发处理和增量保存加速大型任务。
**核心命令：**
* `export`：将Anki牌组笔记导出到文件。
* `import`：将数据从文件导入到Anki，更新现有笔记或创建新笔记。
* `process-file`：使用LLM批量处理文件中的笔记。
* `process-deck`：直接从Anki牌组批量处理笔记。
* `generate`：为给定的术语创建新的闪卡示例。
* `query`：查询AnkiConnect API。
**要求：** Node.js (v18+)，运行Anki Desktop，以及AnkiConnect插件。还需要你选择的LLM提供商（OpenAI或Google Gemini）的API密钥。
anki-llm 赋能用户利用AI的力量高效地构建和维护有效的Anki牌组。
## Anki-LLM：使用AI生成闪卡
一款新工具Anki-LLM允许用户使用大型语言模型（LLM）批量生成Anki闪卡。Hacker News的讨论集中在AI辅助创建卡片与手工制作卡片的优缺点之间。
虽然LLM可以显著加快流程——尤其是在语言学习中，寻找高质量的素材非常耗时——但许多人认为*创建*卡片是学习和记忆形成的关键部分。一些人认为手工生成的卡片由于积极参与和自我批判，能带来更强的记忆保持。
然而，另一些人认为，借助LLM可以实现卡片的数量优势，从而胜过这种益处，优先考虑知识的广度而非深度内化的单个卡片。用户建议验证LLM生成的内容，并根据个人需求定制卡片以获得最佳效果。该工具通过Anki Connect进行的原地编辑和详细的文档也受到了称赞。最终，讨论强调了在效率和主动学习之间找到平衡的重要性。