研究人员发现TETRA无线电标准中的端到端加密算法存在致命缺陷，攻击者可将128位密钥压缩至56位实施破解，影响全球军警和情报机构的通信安全。
Ines Montani在QCon伦敦演讲中指出，规模经济无法垄断AI革命，开源技术和模型将使所有人跟上生成式AI的步伐。文章详细分析了三类AI模型特点及生产部署策略，探讨了从原型到生产的快速迭代方法。
本文详细分析了Cursor IDE中Model Context Protocol(MCP)存在的安全漏洞，攻击者可利用初始批准后的信任机制缺陷，通过修改配置文件实现持久化远程代码执行，影响所有共享仓库的开发环境。
本文详细分析了Manticore符号执行工具如何发现以太坊域名服务(ENS)的关键漏洞(CVE-2020-5232)，展示了从合约字节码逆向到自动化漏洞利用生成的完整技术流程，涉及LLL语言合约分析与EVM层级的漏洞检测方法。
本文介绍了AutoGluon Tabular开源库的核心技术，该库通过自动化机器学习流程，使开发者仅需几行代码即可实现图像、文本及表格数据的深度学习应用开发。
本文提出一种利用再生核希尔伯特空间方差信息加速核均值嵌入收敛的方法，适用于独立数据和稳态混合序列场景，并在假设检验与鲁棒参数估计中验证了其有效性。
本文深入分析了FBI要求苹果协助解锁iPhone 5C的技术可行性，详细解读了iOS加密机制、安全飞地技术原理，以及通过定制固件绕过密码保护的技术路径。
本文详细分析了Vyper语言的安全特性与潜在风险，包括内置整数溢出检查、功能限制等设计优势，同时揭示了编译器函数哈希碰撞漏洞，并介绍了Manticore/Echidna等工具对Vyper合约的检测方案。
本文介绍了一种名为向后兼容重排序(BCR)的新方法，可防止NLP模型更新时在特定任务上出现性能倒退。该方法利用旧模型对新模型的n个最佳假设进行评分重排，在依存句法分析和会话语义分析任务中显著降低了负翻转率和负翻转影响。
本文深入分析了Windows注册表中基于hive的内存破坏漏洞的利用技术，详细展示了如何通过精心设计的攻击链将普通用户权限提升至系统级别，并绕过现代安全缓解措施。