本文提出MIBoost算法，通过统一损失函数解决多重插补数据集中的变量选择问题，其预测性能与现有方法相当，适用于统计学习中的缺失数据处理场景。
本文深入探讨微软云（Office 365和Azure AD）的常见攻击手法，包括账户入侵与令牌窃取，并提供了有效的防御措施与安全加固建议，适用于企业云安全架构师与防御团队。
本文详细介绍Trail of Bits开发的交互式反编译工具rellic-xref，该工具通过可视化界面展示LLVM模块与反编译C代码的映射关系，并支持自定义代码优化流程，为逆向工程提供强大支持。
新加坡AI初创公司研发的层级推理模型(HRM)通过模仿人脑双系统运作机制，仅需1000个训练样本即可在复杂推理任务上超越大语言模型，实现100倍速度提升与显著资源节约，为边缘计算和资源受限场景带来突破性解决方案。
本文详细介绍了如何使用Microsoft Advanced Threat Analytics (ATA) 攻击模拟手册来模拟现实世界中的高级攻击技术，并演示ATA如何检测这些攻击活动。内容涵盖从初始侦察到域控制的完整攻击链分析。
本文详细介绍了KAIST AI与Mila提出的混合递归架构(MoR)，该技术通过参数共享与自适应计算相结合，在保持相同参数量和计算预算的条件下，显著提升大语言模型的推理效率与准确性，最高可实现2.06倍的推理加速。
本文深入解析微软时光旅行调试(TTD)技术原理，详细介绍了这种革命性的记录回放调试工具如何通过代码仿真记录程序执行轨迹，实现正向/逆向调试，大幅提升漏洞分析效率，并演示了如何利用JavaScript脚本自动化分析执行轨迹。
Trail of Bits发布Burp Suite专业版测试手册章节，提供从基础设置到高级技巧的完整指南，帮助安全人员快速发现Web应用中的隐藏漏洞，包含实战经验总结与扩展工具推荐。
本文详细分析了cURL工具中一个因调试日志无限增长导致的磁盘空间耗尽漏洞。当使用--trace或--trace-ascii选项处理大量数据时，未限制的日志写入可能造成系统拒绝服务，并提供了修复方案和概念验证代码。
某机构云服务团队开发的新型轻量级自动推理方法，通过形式化验证技术确保存储服务可靠性，发现16个潜在错误，代码规范仅增加14%开销，显著优于传统验证方法。