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苹果于今天凌晨正式发布了 iOS 11.2.5 正式版更新,本次更新主要修复 了「熔断」和「幽灵」漏洞及 ChaiOS 引发的短信应用卡死的问题 ,建议所有用户尽快通过 OTA 或 iTunes 进行更新。
日前一名信息安全研究员发现了 iPhone 存在的一个「text bomb(文本爆炸)」漏洞。这个该漏洞可以使用一条短信令 iPhone 死机。
4月15-17日,HTX独家赞助于迪拜举办的BlockchainLife2024峰会注册处,并以峰会蓝宝石赞助商身份亮相展区。作为全球领先的头部交易所,HTX致力于推动区块链技术的创新与发展。HTX将持续积极与行业建联,共同探讨如何通过创新、合作,推动加密货币在全球范围内的广泛接受和应用,塑造一个更加开放、互联的Web3生态系统。
ChainForge是一款开源的可视化编程环境,专注于提示工程,旨在让用户能够轻松评估和测试文本生成模型的稳健性。在当前大型语言模型迅速发展的背景下,ChainForge提供了一种新颖的方法,使得测试模型对于特定提示的反应不仅变得简单更加有趣和直观。要体验ChainForge的全面功能,并探索更多关于可视化编程和提示工程的可能性,请访问ChainForge官网。
Web3交易钱包Bitget钱包已接入BTC二层网络MerlinChain,并支持主网生态代币Swap功能。用户可使用Bitget钱包的手机App或浏览器插件添加MerlinChain,进行代币管理、转账、Swap交易,以及DApp生态交互。Bitget钱包建立了系统的安全体系,采用多重安全检测机制,保障每个交易或交互场景的安全性,引入MPC钱包、AA钱包,支持硬件钱包连接,完成了Swap、NFT市场协议等核心代码的审计,并和Bit
LangChain的LLM应用开发平台LangSmith正式开放给了所有人使用,同时宣布获得了Sequoia领投的A轮融资。LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。无论您是初学者还是专业开发人员,LangSmith都能帮助您快速、高效地构建和部署LLM驱动的应用程序。
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荣耀发布全新平台级AI大模型——魔法大模型,首次应用于Magic6系列机型,并推出MagicOS8.0,实现了基于用户意图识别的GenAI平台级系统,
FaceChain-FACT是一项由阿里推出的人工智能生成个性化肖像的技术。该技术利用DeformableNeuralRadianceFields技术从普通视频中创造具有自由视点的肖像。想要了解更多并体验FaceChain-FACT,请访问FaceChain-FACT官方网站。
FaceChain-FACT是阿里推出的一项人工智能生成个性化肖像的技术,通过DeformableNeuralRadianceFields技术从普通视频中创造自由视点的肖像。使用FaceChainAI照片生成模型,不需要提供多张照片训练LoRA,仅需一张用户照片即可生成高度定制的肖像,生成速度更是快过商业应用100倍,达到秒级。这对于人工智能生成内容的发展具有积极的推动作用。
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Embedchain是一个开源的RAG框架,旨在简化AI应用的创建和部署。它的设计原则是“常规但可配置”,适用于软件工程师和机器学习工程师。要获取更多详细信息并开始您的AI应用开发之旅,请访问Embedchain官方网站。
TRON战略性地集成BlockchainPay引发外媒高度关注。国际加密媒体Theblock特别报道表示,在此合作关系之下,TRON用户仅需点击小部件,即可享受BlockchainPay高效的基础设施和便捷的流动性入口。这不仅降低了加密货币领域的门槛,也呼应了TRON致力于使区块链技术更易上手、更用户友好的承诺。
为了向广大用户提供更稳定、更可靠的交易系统,近日OKChain面向全网白帽子和开发者,正式上线OKChain漏洞提交页面。当用户在使用过程中,发现OKChain的系统漏洞时,可及时向社区提交建议,以助力OKChain生态的进一步稳定运行。据了解,根据漏洞在危害程度、利用难度两个维度的特征,辅以其他综合因素,OKChain将漏洞分为「严重」、「高危」、「中危」、「低危」、「非漏洞」五个等级,并对应不同的奖励金额。其中,提交严重等级漏?
据cointelegraph报道, 10 月 9 日,基于以太坊的成人娱乐平台SpankChain对外宣布,该平台遭遇了智能合同安全漏洞攻击,导致大约 38000 美元的损失。
爆火的区块链给人们无限的幻想,在很多人想着区块链带来的好处时,但它的一个问题引发了大家的担忧,那就是安全。前段时间 360 就发现了区块链的一个高危漏洞,可以控制EOS上的全部节点,这暴露了圈内流传的话语“一行代码,打到一种代币”、“一个漏洞,摧毁一类智能合约”,虽有夸大的成份,但技术需全力打造区块链全生态安全解决方案。 近日,安信发布区块链安全报告发布,报告称交易所、数字钱包都不安全, 6 月 28 日韩国交?
一组由GoogleDeepMind科学家领导的研究人员成功利用巧妙方法,让OpenAI的ChatGPT揭示个人电话号码和电子邮件地址。这一攻击的成功表明ChatGPT的训练数据中可能包含大量私人信息,有可能不可预测地泄露出来。研究人员警告称,这只是对潜在漏洞的一个临时措施,无法解决其根本性的安全问题。
近日,《美国医学会肿瘤学杂志》刊登的一篇研究报告指出,ChatGPT生成的癌症治疗方案漏洞百出,毫无参考意义。该研究来自哈佛医学院附属的布里格姆妇女医院,该医院的研究人员发现,在ChatGPT回答的关于癌症病例与其治疗方案的回答中,有三分之一存在不正确信息。OpenAI已经在使用条款中警告用户,模型并非是为提供医疗信息设计,也不应该被用于为严重的医疗状况提供诊断或治疗服务。
57%+的勒索软件攻击利用了未修补的漏洞,用户应加强防范意识。在互联网安全领域,端点漏洞往往被看做为木桶原理中那块“最短的木板”。通过实施+Harmony+Endpoint+状态管理,企业能够降低数据泄露或其他安全事件的风险,有效保护核心数字资产安全。
ChatGPT知道自己写的代码有漏洞,但它不说!来自加拿大的一项最新研究发现,ChatGPT生成的代码中,有不少都存在安全漏洞。然在被要求评估自己代码的安全性时,ChatGPT却很快发现了这些代码中的漏洞,并给出了一些解决方案和建议。作者Jacob+Brunelle和Baba+Mamadou+Camara也都来自加拿大魁北克大学。
一个好消息与一个坏消息。继+ChatGPT、GPT-4+++等产品之后,代码生成工具的队伍再添新员。它们只是在预测+token+方面非常出色,它们可以“模仿”智能行为,包括推理,以至于在应用中变得有用。
近日,谷歌发现Chrome浏览器存在一个严重安全漏洞。根据谷歌威胁分析组的报告,该漏洞已经被发现有黑客利用的情况,并被定为高”级别问题。具体到CVE-2023-2033漏洞上,黑客能够利用它制作一个恶性的HTML页面,并通过堆内存的损坏来执行任意代码。
风靡一时的聊天机器人+ChatGPT+背后的公司+OpenAI+周二宣布,它将向报告其人工智能系统漏洞的用户提供最多+20000+美元资金。OpenAI+表示:「我们的奖励范围从+200+美元的低严重性发现到高达+20000+美元的特殊发现,」。如果出现降级问题,安全研究人员将得到详细的解释。
OpenAI宣布推出漏洞赏金计划。OpenAI表示,将根据所报告问题的严重性和影响提供现金奖励。OpenAI将与漏洞赏金平台+Bugcrowd+合作,管理提交和奖励流程,旨在确保所有参与者获得简化的体验。
凤凰网科技讯+北京时间4月12日消息,人工智能研究公司OpenAI周二宣布,将开始向帮助公司发现人工智能系统漏洞的人支付高达2万美元的奖励,比如备受欢迎的聊天机器人ChatGPT。OpenAI周二在一篇博客文章中写道,公司与漏洞奖励平台Bugcrowd合作推出了一项漏洞奖励计划。“这一举措是我们致力于开发安全先进的人工智能的重要组成部分,”OpenAI安全主管马修奈特在博文中写道,“当我们创造安全、可靠和值得信赖的技术和服务时,我们希望得到你的帮助。
图灵奖得主+Yoshua+Bengio、伯克利计算机科学教授+Stuart+Russell、特斯拉+CEO+埃隆·马斯克、苹果联合创始人+Steve+Wozniak+等在内的数千名+AI+++学者、企业家联名发起一则公开信,建议全球+AI+实验室立即停止训练比+GPT-4更强大的模型,为期六个月,缘由是「只有当我们确信强大的人工智能系统带来积极的效果,其风险是可控的,才应该开发」。这样的呼吁虽有人反对,但也不无道理,C
OpenAI声明,向用户和整个ChatGPT社区道歉,表示将重建信任。本周早些时候,该公司将ChatGPT下线,原因是开源库中存在一个漏洞,致使一些用户可以看到另一用户的聊天记录标题。OpenAI表示,据悉漏洞是因为名为redis-py的开源库中的一个错误造成了一个缓存问题,该问题可能会向一些活跃用户显示其他用户信用卡的最后四位数字和到期日期,以及他们的名字和姓氏、电子邮件地�
3月25日,据知名科技媒体TheVerge报道,当地时间3月24日,OpenAI发布声明,向其用户和整个ChatGPT社区道歉,并称将努力重建信任。本周早些时候,该公司将ChatGPT下线,原因是开源库中存在一个漏洞,致使一些用户可以看到另一用户的聊天记录标题,目前,该漏洞已被修复。针对出现的漏洞,OpenAI已经进行了修复,同时还表示,它正在对自己的软件和做法进行一些更改,以防止此类事情再次发生,包括添加冗余检查”以确保所提供的数据实际上属于请求它的用户,并降低Redis在请求高负载的情况下返回错误信息的可能性。