深度学习框架 on 办公AI智能小助手 https://blog.qife122.com/tags/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6/ Recent content in 深度学习框架 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Mon, 15 Dec 2025 00:36:32 +0800 ExecuTorch堆缓冲区溢出漏洞(CVE-2025-54951)技术分析 https://blog.qife122.com/p/executorch%E5%A0%86%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA%E6%BA%A2%E5%87%BA%E6%BC%8F%E6%B4%9Ecve-2025-54951%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E6%9E%90/ Mon, 15 Dec 2025 00:36:32 +0800 https://blog.qife122.com/p/executorch%E5%A0%86%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA%E6%BA%A2%E5%87%BA%E6%BC%8F%E6%B4%9Ecve-2025-54951%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E6%9E%90/ <h2 id="漏洞概述">漏洞概述</h2> <p><strong>CVE-2025-54951</strong>是ExecuTorch框架中一系列相关的缓冲区溢出漏洞，这些漏洞存在于模型加载过程中。攻击者可以利用这些漏洞导致运行时崩溃，并可能实现代码执行或其他恶意效果。</p> ExecuTorch 存在高危堆缓冲区溢出漏洞 (CVE-2025-54951) 深度解析 https://blog.qife122.com/p/executorch-%E5%AD%98%E5%9C%A8%E9%AB%98%E5%8D%B1%E5%A0%86%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA%E6%BA%A2%E5%87%BA%E6%BC%8F%E6%B4%9E-cve-2025-54951-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Wed, 03 Dec 2025 01:42:03 +0800 https://blog.qife122.com/p/executorch-%E5%AD%98%E5%9C%A8%E9%AB%98%E5%8D%B1%E5%A0%86%E7%BC%93%E5%86%B2%E5%8C%BA%E6%BA%A2%E5%87%BA%E6%BC%8F%E6%B4%9E-cve-2025-54951-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h1 id="executorch-存在高危堆缓冲区溢出漏洞-cve-2025-54951">ExecuTorch 存在高危堆缓冲区溢出漏洞 (CVE-2025-54951)</h1> <h2 id="漏洞详情">漏洞详情</h2> <p><strong>ExecuTorch</strong> 框架在加载模型时存在一组相关的缓冲区溢出漏洞。这些漏洞可能导致运行时崩溃，并可能引发代码执行或其他不良后果。该问题影响 <strong>ExecuTorch</strong> 在提交 <code>cea9b23aa8ff78aff92829a466da97461cc7930c</code> 之前的所有版本。</p> 图神经网络在机器学习中的易用与可扩展性突破 https://blog.qife122.com/p/%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%98%93%E7%94%A8%E4%B8%8E%E5%8F%AF%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%80%A7%E7%AA%81%E7%A0%B4/ Sun, 21 Sep 2025 00:44:46 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%9C%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%98%93%E7%94%A8%E4%B8%8E%E5%8F%AF%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%80%A7%E7%AA%81%E7%A0%B4/ <h3 id="乔治卡里皮斯访谈让从图嵌入数据中学习变得简单且可扩展">乔治·卡里皮斯访谈：让从图嵌入数据中学习变得简单且可扩展</h3> <p>乔治·卡里皮斯是明尼苏达大学双城分校的杰出麦克奈特大学教授，同时也是某机构高级首席科学家和某机构学者。在6月2日举行的首届某机构机器学习峰会上，卡里皮斯作为特邀演讲者，分享了关于图神经网络（GNN）的最新进展。</p>