近日，趋势科技的零日计划（ZDI）披露了微软Exchange中的四个零日漏洞，经过验证的攻击者可远程利用这些漏洞在易受攻击的安装程序上执行任意代码或披露敏感信息。今年9月7日-8日，趋势科技的零日计划（ZDI）于向微软报告了这些漏洞。虽然微软方面承认存在这些漏洞，但至今仍未修复。以下是ZDI披露的漏洞信息列表：ZDI-23-1578-MicrosoftExchangeChainedSerializationBinderDeserializationofUntrustedData远端执行程序代码漏洞：此漏洞允许远端攻击者在微软Exchange安裝上执行任意代码。此漏洞存在于ChainedSeri

IBM的一项新研究表明，当前的生成式人工智能(AI)模型已经非常擅长编写看似高度可信的网络钓鱼电子邮件，并且可以为攻击者节省大量时间。在IBM针对一家未透明名称的全球医疗保健公司1600名员工进行的测试中，各有一半的员工分别收到了来自由真人和AI编写的钓鱼邮件，结果显示，14%的员工误入了真人编写的钓鱼电子邮件并点击了恶意链接，11%的员工则陷入了由ChatGPT编写的钓鱼邮件。由ChatGPT制作的钓鱼电子邮件（由IBM提供）虽然由真人编写的钓鱼邮件在欺骗度上高于AI，但差距已经不大，更重要的是，研究人员只用了五分钟就让ChatGPT写出了一封钓鱼邮件。领导这项实验的IBM首席人力黑客斯蒂芬

隐式转换是编程中一个相当重要的概念，特别是在强类型语言如C++中。本文将深入探讨C++中的隐式转换，解析其工作机制，示范其在实际编程中的应用，并指出其可能的陷阱。一、隐式转换基础隐式转换是指编译器在没有开发者明确指示的情况下，自动将一种数据类型转换为另一种数据类型。这种转换通常发生在执行操作时，操作的两种数据类型不兼容，或在赋值给目标变量时，源变量的类型与目标变量的类型不匹配。例如，以下的代码段展示了一个简单的隐式转换：intnum=10;doubledb=num;//int被隐式转换为double在这里，num是整数，而db是双精度浮点数。在赋值操作中，编译器自动将num从int转换为dou

分享阅读即兴演讲关于回答问题如何避免其中的陷阱。大家知道，在问答环节，并不都是很友好的，有时会遇到很难对付的问题。回答问题有必要认识和避免以下陷阱。不要重复否定的观点，不要否定它，在问答问题时不要重复问题中否定部分。不要评价问题，只要回答问题即可。经常听到这是一个很好的问题，这不是很推荐的做法。不要推测，可以找个其他的说法来回答，比如问数据问盈利，可以说未公布或者说乐意为你查找数据。不要默认错误的陈述，对你或对公司的描述有误，礼貌纠正即可。不要向提问者发问，可以通过解释一下问题，来跟提问者沟通。不要否定，不要重复其否定陈述，不要针锋相对，而是要冷静作答，转向更高层次的要点。比如人家问你公司还没

大家好，我是可夫小子，《小白玩转ChatGPT》专栏作者，关注AIGC、读书和自媒体。目录1.deepswap2.faceswap3.swapface总结📣通知近日，包头警方公布了一起用AI进行电信诈骗的案件，其中福州科技公司代表郭先生，在10分钟内损失了430万元。事件发生在4月20日，郭先生接到假冒其好友的微信视频呼叫，对方声称需要430万保证金帮助一个在外地投标的朋友。郭先生在视频中核实了“朋友”的身份后，没有过多考虑就转了430万元。最后，通过与真正的好友联系，郭先生发现被骗了。诈骗者利用了AI换脸和语音模仿技术来实施这次诈骗。还有一个发生在我身边朋友的事，他在上网的时候，被人利用在他

译者|布加迪审校|重楼代码开发的前景再诱人不过了。谁不想减少工作量？谁不想靠在座椅上，让机器收拾残局？毕竟，几十年来我们一直在告诉机器该怎么做。它们现在应该已经会做一两件事。好消息是，越来越多的公司已经找到了方法来创建值得大肆宣传的“低代码”的软件包。有些方法非常棒，公司可能真的准备好了更大肆宣传的短语：无代码。实际上，软件栈已经被复杂的对话框、大大改进的拖放界面、更有弹性的数据库和更好的集成开发环境共同改变。只要加上一点所谓的人工智能（AI），就能达成交易。我们都看过销售演示。点击几下鼠标后，整个堆栈就启动并运行了。再点击几下，就可以将其与本地LDAP集成在一起，这样办公室里的每个人都可以登

新学年来临，家长们又遇到了一个熟悉的头疼问题：孩子们的网络安全问题。在这篇文章中，我们将讨论如何保护孩子的电子设备免受网络威胁。新学年伊始，许多家长又回到了传统的日常生活中：早上送孩子上学，晚上辅导孩子做作业。然而，这种有序的生活正被新技术所破坏，这些新技术正在改写数字卫生的规则。和以往一样，首先要处理这些问题的是父母。在本文中，我们解释了在新学年，家长应该首先考虑哪些网络威胁。让我们从基础开始，从硬件开始——也就是说，保护今天的学生不能（或不愿）离开的“电子设备”。智能监控设备十几年前，父母唯一能追踪到我们逃课的方法就是查看考勤表。如今，父母在某种意义上来说变得更轻松了，他们可以使用智能设备

身份服务提供商Okta上周五（9月1日）警告称，有威胁行为者针对该公司进行了一次社会工程攻击获得了管理员权限。该公司表示：最近几周，多家美国Okta客户报告了多个针对IT服务人员的社会工程攻击。这些威胁行为者会打电话给服务台人员，然后要求重置高权限用户注册的所有多因素身份验证（MFA）因子，从而开始滥用Okta超级管理员帐户的最高权限来冒充受感染组织内的用户。该公司表示，这些活动发生在2023年7月29日至8月19日之间。虽然Okta没有透露威胁参与者的身份，但其使用的攻击战术符合名为“MuddledLibra”的活动集群的所有特征，据说它与“ScatteredSpider”和“Scatter

译者|朱先忠审校|重楼引言可靠的模型评估是MLOP和LLMops的核心，负责指导关键决策，如部署哪个模型或提示符（以及是否部署）。在本文中，我们使用各种提示关键词来提示GoogleResearch的FLAN-T5大型语言模型，试图将文本分类为礼貌或不礼貌两个类型。在提示候选词中，我们发现，根据观察到的测试准确性，看起来表现最好的提示词实际上往往比其他提示候选词还差。对测试数据的仔细审查表明，这是由于不可靠的注释造成的。因此，在现实世界的应用程序中，您可能会为大型语言模型选择次优提示词（或在模型评估的指导下做出其他次优选择），除非您清理掉测试数据以确保其可靠性。选择好的提示词对于确保大型语言模型

今天文章的主题灵感来自客户的一个问题：我在研究一个代码中的栈溢出问题。为了减小栈帧的大小，我尽可能多地删除了局部变量，但仍有很多栈空间无法解释。除了局部变量、参数、保存的寄存器和返回地址之外，栈上还有什么其他的东西呢？我的回答是，嗯，还有结构化(SEH)的异常处理信息，但这通常不会占用太多栈空间，因此不会成为”大量”神秘栈使用的来源。我的猜测是，代码正在生成大量大型C++临时对象。请考虑以下程序片段：有人会问了：”这段代码是如何编译的？函数Foo想要一个BigBuffer，而不是一个整数！”然而编译它确实如此。这是因为编译器使用BigBuffer构造函数作为转换器。换句话说，编译器插入了以下临