本文详细分析了Efimer木马的运作机制，该恶意软件通过钓鱼邮件和入侵WordPress网站传播，专门窃取加密货币钱包信息，并具备扩展攻击能力如暴力破解WordPress密码和收集电子邮件地址。
本文深入解析Firefox的HTTPS-Only模式技术架构，包括连接模型设计、请求升级算法实现、与混合内容拦截/CORS的集成机制，并基于真实数据展示该功能对http到https的升级成功率可达73%，使96.3%的页面加载实现安全连接。
本文详细介绍了IEEE 2874-2025空间Web标准如何通过HSML语言、HSTP协议和UDG目录实现智能设备与AI代理的互联互通，涵盖智能家居、自动驾驶、无人机管控及太空探索等前沿应用场景。
本文详细介绍了如何利用PWA技术(IndexedDB、Service Worker和Background Sync API)构建离线友好的图片上传系统，解决网络不稳定时的上传难题，提升用户体验。
本演讲探讨大型语言模型(LM)从理解复杂指令到生成代码的能力如何从攻防两端重塑网络安全格局，分享谷歌在AI安全领域的前沿见解与实践经验。
某初创公司获得3亿美元融资开发通用机器人AI大脑，该技术可使任何机器人获得即时学习能力，无需专门编程即可执行未训练任务，或将彻底改变制造业、建筑业和医疗领域的工作方式。
本文详述Trail of Bits针对NTIA人工智能问责制政策征求意见的技术回应，提出基于操作设计域(ODD)的风险评估框架，强调基础网络安全实践对AI系统安全审计的关键作用，并探讨独立审计机构在AI治理中的技术必要性。
本文详细介绍了Trail of Bits开发的MAST混淆工具包，该工具集成于LLVM编译器，通过符号混淆、不透明谓词插入、代码扩散和环境密钥等技术，有效抵御静态分析与逆向工程，可保护算法、数据和漏洞等关键信息。
本文介绍Assistax——一个基于JAX硬件加速的开源强化学习基准平台，专为辅助机器人任务设计。该平台通过多智能体强化学习模拟机器人与人类患者的交互，训练零样本协调能力，性能较CPU方案提升显著，为相关研究提供可靠基线。
微软宣布启动全球首个专注于机器学习安全与隐私的成员推理竞赛(MICO)，旨在评估AI模型对成员推理攻击的防御能力，推动可信机器学习研究发展。竞赛涵盖图像/文本/表格分类模型及差分隐私场景四大任务，总奖金达1.2万美元。