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。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。