北京时间4月21日消息,据《福布斯》网站报道,美国哥伦比亚大学的一个安全小组最近发现了一种新型、隐蔽的电脑攻击模式,黑客利用这一攻击模式,可对全球八成PC实施监控。
据悉,利用该漏洞,黑客可在不被检测到的情况下对PC、网络应用或者云端虚拟机实施监控。任何使用英特尔最新处理器和HTML5网络浏览器的PC均为这一攻击的潜在对象,这意味着全球80%的PC面临着这一攻击风险。
该小组研究人员表示,黑客使用这一被称为“沙箱间谍”的安全漏洞对PC发动攻击,几乎不需要花费时间和金钱,不需要安装什么东西,而且勿需进入硬件系统。黑客所要做的,是将受害用户引诱到一个由攻击者控制的非授信内容页面上。
黑客一旦得手,内置含有虚假内容的软件将启动一个程序,可以通过操纵受害人PC缓存数据的进出,从而对系统实施监控。
好文章,需要你的鼓励
论文提出动态民主同意框架,融合伯奈斯公关理论与系统动力学反馈模型,分析政治支持率如何受滚雪球增长、选民饱和、感知延迟和制度信任侵蚀四种机制影响,揭示宣传投放为何会失效甚至反噬。
阿里巴巴团队推出E-Commerce Bench基准,让18个顶尖AI模型经营虚拟网店一年,揭示AI在长周期自主商业决策、供应商谈判防骗、现金流管理及经验学习方面存在巨大能力差异与隐藏短板。
本文解读ReFlowSET框架,它通过系统评测多款图像压缩器选出最适合雷达与光学图像的编解码器,并从零训练轻量生成模型完成雷达图到光学图的翻译,在多个数据集上取得领先的感知与分布质量表现。
阿里团队提出DICS方法,通过评估图片、问题、答案三者的内在一致性给训练数据打分,结合自适应采样策略筛选高质量子集。仅用25%的LLaVA-1.5-665K数据训练即超越全量数据效果,并在600万样本规模验证下用不到四分之一数据逼近官方InternVL3-8B性能。