登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要:软件测试行业创业常陷入追逐技术风口的误区,从移动互联网到AI、区块链等,但盲目跟风往往导致同质化竞争和商业失败。文章指出,测试创业应回归保障软件质量的核心价值,关注全流程痛点,开发针对性解决方案。创业者需具备技术实力、市场洞察和运营能力,通过市场调研、产品打磨、渠道建设和持续创新实现商业成功。关键在于从价值创造出发,而非简单追逐风口。
零代码、一键部署、开源底座、智能体、工作流
Shannon 采用多智能体架构,结合白盒源代码分析与动态漏洞利用,分五个阶段完成渗透测试,确保测试深度与准确性
2026年春招大幕拉开,通用职能岗位的竞争已进入白热化。对于HR而言,大规模线上笔试最头疼的不再是题目信效度,而是考生层出不穷的“黑科技”:利用视觉盲区翻看手机、使用AI搜题插件、甚至在镜头外寻求“场外援助”。针对行政、财会、管培生等通用职能岗,优考试通过一套严密的防作弊闭环,将线上考试的严肃性提升至线下考场水准。
全称核心作用:代理网络用户获取网络资源,让多台无公网 IP 的客户端高速、安全访问互联网。定义:高性能代理缓存服务器,支持 HTTP/HTTPS/FTP/gopher/SSL/WAIS不支持:POP3、NNTP、RealAudio 等架构:单进程、非模块化、I/O 驱动处理所有客户端请求跨平台:Linux、FreeBSD、Solaris、AIX 等核心优势:强大的ACL(访问控制列表)与ARL(访
随着DeepSeek、GPT-5、Claude Opus 4.6等新一代大模型在2026年的全面普及,AI API接口已成为企业数字化转型的核心基础设施。然而,API Token作为访问大模型服务的"数字钥匙",正面临前所未有的安全威胁。2025年2月,约20亿个大模型Token遭到非法利用,攻击者通过云凭证失窃实施LLM劫持攻击2025年8月,ChatGPT Google Drive连接器漏洞可
OpenClaw又迎重磅玩家!英伟达深夜带着Nemotron 3 Super炸场,1200亿参数专为Agent打造,性能直逼Claude Opus 4.6。推理狂飙3倍,吞吐量猛涨5倍,「龙虾」这是要上天了。全球市值一哥,也杀入OpenClaw战场了!昨夜,英伟达重磅祭出新一代「开源模型」Nemotron 3 Super,专为大规模AI智能体打造。它共有1200亿参数,120亿激活参数,100万t
组件、机制都已经准备后,让大模型变身智能体就差临门一脚:组合拼装。OpenAI Responses API 负责任务编排shell 工具负责执行操作托管容器提供持久化运行上下文skills 提供可复用的工作流逻辑上下文压缩(compaction)让智能体能够在长时间任务中保持所需的上下文借助这些基础原语,一个简单的 prompt 就可以扩展成完整的端到端工作流:发现合适的技能、获取数据、把数据转化
从“证明系统有漏洞”,升级为“持续量化业务风险暴露面”。
OpenClaw推出v2026.3.7-beta.1,史上最密集一次更新:89项提交、200+Bug修复,核心亮点是全新ContextEngine插件接口——上下文管理终于可以「自由插拔」,不动核心代码就能换策略。这次更新值得每一个做AI Agent的人认真看。龙虾热之后,就在刚刚,OpenClaw官方发布了全新,创始人Peter Steinberger亲自下场在X上高调官宣。
本文探讨如何通过搭建AI测试工程师工作台,将AI从零散使用的聊天工具转变为系统化的工作协作伙伴。作者指出当前AI使用存在上下文丢失、经验难沉淀等问题,提出建立包含项目工作区、风险模型库、测试方法库等模块的结构化工作台。该工作台能实现项目知识沉淀、风险模型复用、测试方法积累等功能,使AI成为贯穿需求分析、系统建模、测试设计等全流程的思考辅助工具。通过这种系统化的工作流,AI不仅能提高测试效率,更能帮
AI Agent这个赛道进化极快,我敢猜不出三个月就会有更强大更好用的产品出来。到那时候,你从未碰过OpenClaw也完全不是问题,就像当初Manus爆火的时候,你没去用Manus,现在回头看,错过了什么吗?什么也没错过。是不是炒作我不确定,但最近真的太多人被这个OpenClaw搞得焦虑,我想得写点东西聊一聊。OpenClaw,一个开源AI Agent框架,本地跑常驻服务连接大模型,通过Whats
在 Agent 项目中,安全问题不仅来自大模型本身,还可能来自 API、系统设计以及 Tool 调用逻辑。本文从整体架构出发,梳理了一套 Agent 系统安全测试的基本框架,将安全问题划分为 系统层、Agent 层和模型层 三个层级,并分析每一层可能存在的风险。通过这种结构化视角,可以更系统地理解 Agent 项目的安全测试思路。
谷歌前脚刚发完Gemini 3.1 Flash-Lite,OpenAI后脚就更新了GPT-5.3 Instant。好好好,OpenAI和谷歌新模型又撞车了!3月4日凌晨,谷歌前脚刚发完Gemini 3.1 Flash-Lite,OpenAI后脚就更新了。Instant模型一般为速度优化版本,适合快速日常查询、草稿写作、即时翻译等轻量任务。之前大家用ChatGPT可能都会感觉:模型好用是好用,就是废
由上海人工智能实验室联合上海交通大学、复旦大学、中国人民大学、同济大学开展的一项最新研究,决定拆解这些数字镜像中的「黑天鹅」演化过程,揪出那个藏在复杂涌现背后、诱发系统崩溃的「内鬼」。
说实话,Dario的话让人既兴奋又不安。兴奋的是:如果他说的是对的,那我们正处于人类历史上最大的技术革命的临界点。每一个行业都将被重塑,每一种工作都将被重新定义,生产力的飞跃可能超出所有经济学家的模型。指数增长的本质就是它永远比你想象的更快。而这一次,加速的不是某个具体产品,是智能本身。Dario自己也承认:人们还没有准备好。从棋盘的第40格往前看,39格的一切已经足够震撼。但第40格之后,人类科
库存管理是供应链与零售行业的核心环节,直接影响企业的资金周转、客户满意度和市场竞争力。传统库存管理依赖经验规则(如经济订货量EOQ模型)和人工预测,面临着响应滞后、精度有限、难以应对复杂市场波动等问题。随着人工智能(AI)技术的快速发展,智能库存优化AI系统逐渐成为解决这些痛点的关键方案。智能库存优化AI系统通过整合历史销售数据、市场趋势、供应链动态、天气因素甚至社交媒体情绪等多源数据,利用机器学
SMOTE算法过采样解决类不平衡问题,用于机器学习的分类问题SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法,用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem),以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。案例数据中前9列为特征变量,最后一列为类别标签按相应格式准备自己数据即可,运行后输出新数据到excelMatlab代码,mai
当构建App的边际成本趋近于零,软件将像短视频一样泛滥:人人都是开发者,每个人都能拥有专属的「微软件帝国」。奇点已至!IT行业再现YouTube历史,软件开发的「YouTube时刻」正在发生。写代码像拍视频一样简单,指日可待。过去,软件稀缺因工程师能建;如今,AI如Cursor、Claude Code、Replit等工具「氛围编程」,让初学者快速迭代。
体验完MaxClaw和Expert,我最大的感受是:MiniMax Agent这一波更新太猛了。它不仅把MaxClaw的灵活性与Expert的专业性打了一套完美的组合拳,不断放大AI的落地能力。更重要的是,它进一步推平了Agent的使用门槛。放在三周前,你想玩转🦞,还得懂点代码和部署;而现在,只需动动鼠标点两下,顶级生产力直接就位。如果你还在天天焦虑跟不上AI的发展,或者觉得现在AI工具都不顺手
这项研究让我们意识到,RAG作为大模型落地的核心框架,其鲁棒性还有很大的优化空间。RAG 的本质是 “检索 + 生成” 的协同系统,语义匹配只是检索环节的核心逻辑之一,但绝非全部。这项研究恰恰揭示了 “过度依赖单一模块” 的风险:如果只盯着语义相关性优化,却忽视了符号扰动、词元处理这些细节,就可能给系统留下致命漏洞。
团队通过引入创新的双通道加载机制和全局调度算法,彻底打通了预填充与解码节点间的传输壁垒,在不增加硬件成本的前提下实现了性能的飞跃。DeepSeek V4即将发布的消息传得沸沸扬扬,或再现第二个“DeepSeek时刻”。去年初DeepSeek-R1发布,导致英伟达股价下跌17%,一夜蒸发近6000亿美元。如果DeepSeek V4再次展现出惊人突破,同样的剧本可能再次上演。正在寻求巨额融资的美国AI
OpenClaw的爆火,让人们看到了AI从“会说话”到“会动手”的跨越。但当AI能够直接操作你的电脑、调用你的银行卡、替你发送邮件时,一个根本问题浮出水面:我们该如何确保它永远听从指令,永远不会失控?本文将直面OpenClaw热潮下的三大阴影——高昂的使用成本、触目惊心的安全漏洞、以及前所未有的隐私风险,并探讨在享受AI强大执行力的同时,人类如何通过“沙盒”机制和权限控制,牢牢握住那根最后的“电源
在当今数字化的金融世界中,AI监控系统已成为金融市场稳健运行的关键守护者。这些系统借助人工智能的强大能力,实时监测市场动态、识别潜在风险以及防范欺诈行为。然而,随着金融业务的日益复杂和网络攻击手段的不断演进,AI监控系统面临着诸多安全威胁。对于AI应用架构师而言,设计并实施有效的安全防护策略,确保金融市场AI监控系统的安全性、稳定性和可靠性,成为了一项至关重要的任务。
在AI应用的开发中,提示工程(Prompt Engineering)往往被简化为“如何写更好的提示词”,比如“让模型生成更准确的回答”“优化输出格式”。但事实上,提示工程的核心是构建一个安全、可靠的提示系统,既要实现业务目标,也要抵御恶意攻击。数据泄露:模型可能误将训练数据中的敏感信息(如用户手机号、交易记录)输出给恶意用户;模型滥用:用户通过提示诱导模型生成违法内容(如虚假信息、恶意代码);输出
2026 年 2 月,亚马逊旗下的智能门铃品牌 Ring 在超级碗投放了一则 30 秒广告。画面里,一个小女孩走失了宠物狗,邻居们纷纷打开自己的 Ring 摄像头,镜头如涟漪般在社区间扩散,最终 AI 定位了小狗的位置。广告旁白温柔地介绍新功能——上传一张狗的照片,系统就能自动扫描附近所有 Ring 设备,帮你找回爱犬。广告播出后,舆论炸了锅。不是因为创意糟糕,而是因为它把一件本该让人毛骨悚然的事
偏见检测是系统工程:需要从数据、算法到后处理全流程考虑对抗防御需要多层防护:没有银弹,需要组合多种技术安全审计应常态化:不是一次性工作,而是持续过程平衡安全与性能:防御措施可能影响性能,需要合理权衡。
AI不会取代渗透测试师,但使用AI的渗透测试师将取代不使用AI的测试师。最大的风险不是AI太强大,而是你的对手使用了AI,而你还在手工操作。当攻击者开始用AI以机器速度进行攻击时,你的防御体系是否准备好了以AI速度进行响应?这个问题,将决定未来十年网络安全战的胜负。
大模型系统安全是一个持续演进的过程,没有一劳永逸的解决方案。本文介绍的基于规则的过滤和PII识别只是冰山一角。在实际生产环境中,我们需要构建“纵深防御”体系:1.输入端: 强大的防火墙和清洗机制。2.模型端: RLHF(基于人类反馈的强化学习)、红队测试、对抗训练。3.输出端: 实时监控和过滤。4.基础设施: 安全的API网关、权限控制、审计日志。未来的安全实践将更多地依赖 AI 本身来防御 AI
摘要:本文分享了某大型科技公司"企业级AIGC能力中台"的安全架构设计经验。作为系统架构师,我主导设计了基于零信任理念的安全体系,重点解决API密钥泄露、数据越权访问等核心问题。针对传统静态APIKey管理混乱问题,采用OAuth2.0动态令牌机制;针对RAG场景的数据越权,创新性地将权限控制下沉到向量检索阶段,通过元数据注入和预计算过滤实现细粒度控制。项目最终建成日均2000
网络安全行业人才缺口高达327万,市场需求旺盛,正成为IT小白的"零门槛"跳板。基础安全岗位入门路径清晰,更强调安全意识而非复杂编程,4-8个月系统培训可达初级岗位要求。云计算、AI等技术发展带来新安全需求,工作节奏相对平衡。零基础者可通过科学学习路线,6-12个月内实现职业蜕变,跻身高价值网络安全人才行列。但需警惕"速成神话",选择实战培训,并保持终身学习态度。
通过上述五大策略,架构师可以构建起AI对话系统的“防注入城墙”。提示工程不是“银弹”,它需要与其他安全措施结合,形成完整的安全体系。从“用户视角”设计Prompt:不要用技术术语,要用模型能理解的自然语言(比如“忽略之前的话”比“inject prompt”更有效);持续迭代Prompt:Prompt注入的模式在不断变化,要定期进行对抗性测试,优化Prompt;不要过度依赖Prompt:提示工程是
摘要: 本文针对PIE保护下的32位程序漏洞利用展开研究,通过泄露main函数地址计算程序基址,精准修复EBX寄存器以定位GOT表。分析显示缓冲区偏移为140字节,构造两阶段攻击:首次泄露write函数真实地址计算libc基址,二次触发system("/bin/sh")获取shell。实验证明,即使开启ASLR和PIE,通过动态计算关键地址仍可实现稳定利用。完整PoC脚本包含基
2024 年 3 月,我还是一家公司的行政专员,拿着 5000 元月薪,每天处理报销、订会议室,看不到职业前景。3 个月后,我成功入职一家网络安全公司做安全运维,月薪 8000 元,加上漏洞众测的副业收入,月均能到 1 万 +。很多人觉得网络安全门槛高,必须是计算机专业出身,其实 0 基础完全可以转行 —— 我就是最好的例子。这篇文章会把 3 个月的转行路径拆成 “每周要做什么”,附具体学习资源、
2025 年入行网安,你需要做好这些准备网络信息安全不是 “一劳永逸” 的行业 —— 黑客技术在迭代,新技术(AIGC、区块链)在催生新风险,政策法规在更新,这意味着 “持续学习” 是网安工程师的核心竞争力。2025 年的网安行业,不再是 “小众赛道”,而是 “全民刚需”—— 无论是企业数字化转型,还是国家网络安全战略,都需要大量专业人才。只要你愿意沉下心学习、积累实战经验,这个 “越老越吃香”
当全球DApp日活用户突破2.3亿,当AI代理在链上自动执行价值数亿美元的DeFi策略,当沃尔玛的区块链溯源系统将食品安全问题定位效率提升90%——这场由智能合约驱动的革命,正在重塑人类社会的价值交换方式。DApp(去中心化应用)已从早期的“加密货币实验”,演变为金融、社交、实体经济等领域的“可信基础设施”。
本文总结了Pwn中常见的导致溢出的危险函数,主要分为四类:输入读取类(gets、scanf、fgets误用)、字符串拷贝类(strcpy、strncpy、memcpy)、字符串拼接类(strcat、strncat)及其他危险函数(sprintf、vsprintf)。这些函数由于缺乏边界检查或存在设计缺陷,当输入数据超过目标缓冲区大小时会导致溢出漏洞。文章通过具体代码案例演示了各类函数的危险用法,为
AI系统的可恢复性已从单纯的技术问题,演变为关乎业务连续性和用户信任的战略问题。对于架构师而言,构建可恢复的AI系统不仅需要技术深度,更需要系统思维和前瞻视野。未来的AI安全将不再是简单的"建墙防御",而是发展为具备预测、防御、检测、响应和恢复的完整能力体系。通过本文阐述的原则、方法和实践,架构师可以转变角色——从"安全守护者"进化为"弹性构建者",在保障AI系统创新与价值的同时,构建起坚实的可恢
今日 GitHub Trending 热榜呈现以下核心趋势:1、AI 生态工具持续爆发;2、系统安全与个性化需求凸显;3、大厂开源与基础工具稳坐热门;4、技术栈聚焦实用场景。
当DeFi协议因代码漏洞遭受攻击时,当NFT项目因功能迭代需求被迫迁移用户资产时,当DAO组织因治理规则升级引发社区分裂时——智能合约的“不可修改性”,这一曾被视为区块链核心优势的特性,正逐渐成为制约生态发展的枷锁。据Chainalysis统计,2024年全球因智能合约漏洞导致的损失超42亿美元,其中73%的案例因无法原地修复而被迫分叉或迁移,直接导致用户资产价值缩水超60%。
摘要: 随着儿童教育App市场的增长,合规测试成为关键需求。报告聚焦COPPA、GDPR-K等法规,提出覆盖数据隐私(如年龄验证)、内容安全(AI过滤不当内容)和家长控制功能的测试框架。建议采用自动化(Selenium)与手动测试结合的方式,并推荐Burp Suite等工具进行漏洞扫描。案例显示,2025年30%的儿童App因合规漏洞被罚款,凸显测试必要性。未来需关注AI生成内容的安全测试,持续优
本文基于公开披露的技术细节,系统分析该漏洞的成因、利用路径与潜在影响,并结合大语言模型(LLM)在SaaS平台中的典型集成模式,提出针对性防御机制。近年来,人工智能技术在法律行业的渗透速度显著加快。值得注意的是,为提升交互体验,部分响应可能包含动态元素(如可点击的引用链接、折叠面板或表单控件),因此前端采用innerHTML等方法直接插入LLM返回的字符串。例如,当用户要求“将以下内容转换为可交互
【摘要】剖析2025年低空经济运营初期的事故与近失事件,聚焦AI决策、软硬件解耦等新型失效模式,探讨基于新一代“黑匣子”与数字孪生的“数字法医”调查体系,及其驱动行业标准演进的闭环路径。
2025年Agent智能体技术迎来从"被动响应"到"主动执行"的质变,成为能自主决策、执行任务的"数字员工"。文章指出不存在万能Agent,只有最适合场景的解决方案,并分办公、产业、消费、研发四大场景推荐优质产品。办公场景推荐微软Security Copilot和国产"灵搭";产业领域重点介绍实在Agent的突破性IS
该文系统梳理推荐系统安全性,构建攻击四类、防御五类的完整框架,涵盖从攻击机理到防御策略的全面分析,并开源代码资源库,为研究人员提供系统参考。
摘要:本文系统介绍了测试工程师参与开源工具社区的成长路径。从初级的问题反馈、文档完善,到中级的代码贡献、测试用例编写,再到高级的架构设计和社区领导,呈现了清晰的进阶路线。重点阐述了参与社区的三大价值:技术理解深化、职业网络拓展和行业影响力建立,并提供了具体实践方法。特别强调新手应从"good first issue"入手,遵循DCO协议,避免重复造轮子等常见误区。通过可视化图表
随着量子计算发展,传统哈希算法面临破解风险,行为生物识别(如键盘输入节奏)和量子 resistant 算法将成为下一代认证技术核心。安全建设需遵循 "纵深防御" 原则,结合工具检测(如 fail2ban)、流程规范与人员培训构建完整体系。截图1:WiFi扫描结果界面,红框标注目标网络的BSSID、频道和ESSID;截图2:握手包捕获成功界面,上方显示“WPA (1 handshake)”标识;
2025年程序员职业发展路径分析:技术深耕(AI/大数据)、晋升管理层、转型网络安全、跨界融合或独立发展是主要方向。其中,网络安全领域因327万人才缺口和AI融合趋势尤为突出,程序员可发挥编程优势转向安全开发、云安全、渗透测试或AI安全研究等岗位。不同路径对技能、性格要求各异,需结合个人兴趣与能力选择,如技术专家需持续学习,管理者需沟通能力,创业者需自律与冒险精神。网络安全转型推荐路径包括掌握安全
顶级专家阵容,全景式拆解AI欺骗机制与防御体系。