Author: Ada - 1ban.news

新泽西州提出的一项法案要求所有无人驾驶车辆必须配备激光雷达，这可能有效禁止特斯拉在该州的机器人出租车服务，重新点燃了关于仅靠摄像头是否足以实现自动驾驶的十年之久的辩论。 这项由The Verge首次报道的立法规定，任何在没有人类驾驶员的情况下运行的车辆必须携带激光雷达传感器。特斯拉的自动驾驶系统仅依赖摄像头和计算机视觉，明确拒绝激光雷达和雷达为不必要。CEO埃隆·马斯克曾称激光雷达为”拐杖”，并说过著名的话”任何依赖激光雷达的人都注定失败。” 激光雷达的分歧。 自动驾驶汽车行业长期以来在传感器策略上存在分歧。Waymo、Cruise及大多数自动驾驶汽车开发商使用传感器融合，分层使用激光雷达、雷达和摄像头，使每种传感器类型弥补其他传感器的弱点。激光雷达提供精确的3D深度映射，不受光照条件影响，但在大雨或大雪中表现不佳。摄像头擅长读取标志和交通灯，但在眩光、黑暗和低对比度情况下会失效。 新泽西州的法案持这样的立场：冗余是安全要求，而非选项。如果通过，特斯拉将需要将激光雷达集成到其车辆中，或者暂停在该州的机器人出租车运营。 更广泛的影响。 这项法案出台之际，特斯拉正推进商业机器人出租车运营。该公司今年早些时候在德克萨斯州奥斯汀使用其仅摄像头系统推出了付费自动驾驶乘车服务，并已宣布计划扩展到更多城市。各州层面的传感器强制要求的拼凑可能会使这一推广复杂化，特别是如果其他州效仿新泽西的话。 自动驾驶汽车行业正在密切关注。要求使用激光雷达的法律将首次代表一个州将特定的传感器要求编入自动驾驶汽车法规，从一般安全标准转向技术强制要求。 婷 翻译

企业采用AI驱动工具为数据安全开辟了一条新战线：员工将敏感信息粘贴到聊天机器人、AI搜索工具和编码助手中时无意造成数据泄露，而且往往没有意识到数据正在离开组织的控制范围。 TechRadar报道称，随着企业在没有相应数据治理控制措施的情况下向员工部署ChatGPT、Claude、Copilot和Gemini等AI工具，这一问题已达到危机程度。与由外部攻击者造成的传统数据泄露不同，这类泄露通常是意外发生的：员工将客户数据粘贴到提示词中、开发者将专有代码上传到AI编码助手、或销售人员要求AI分析机密电子表格。 规模。 多家安全公司的研究表明，现在大多数企业都有敏感数据在缺乏充分监督的情况下通过第三方AI模型流转。常见的泄露途径包括： 直接提示词输入： 员工将个人身份信息、财务数据或商业机密粘贴到AI聊天界面中，而这些界面的服务条款允许基于输入内容进行训练。 企业AI搜索工具： 微软Copilot和Glean等平台对内部文档建立索引，可能显示超出用户授权范围的信息，违反了”按需知悉”访问原则。 AI编码助手： 开发人员将专有源代码上传到基于云的代码补全服务，使知识产权暴露于模型训练流程。 SaaS集成扩散： 连接到企业SaaS工具的AI插件和扩展继承了OAuth令牌，其权限范围远超工作流所需。 监管压力。 这一问题正吸引监管机构的关注。欧盟AI法案和《数字运营韧性法案》（DORA）都要求金融机构和关键基础设施运营商证明其AI工具集成不会造成未经授权的数据暴露途径。美国证券交易委员会的网络安全与新兴技术部门正在积极审查受监管实体做出的AI治理陈述。 专家建议组织部署提示词级别的分类和实时执行系统，在数据到达AI模型前进行检查，将AI工具权限分割到最低必要访问级别，并创建所有流经AI管道的数据的可审计日志。他们指出，没有技术执行力的政策文件并不能阻止数据外泄。 来源： TechRadar, Knostic, Wiz 婷 翻译

Nvidia正将其Vera CPU，一款现已全面投产的88核Arm处理器，围绕一个该公司鲜少领先的指标进行定位：单线程性能。该公司认为，这对于代理式AI的”快速思考、验证和编排”工作负载至关重要。 该芯片于3月在GTC上发布，将于2026年下半年在Dell、HPE、Lenovo和Supermicro的系统中出货。Vera采用基于Arm v9.2构建的Nvidia定制Olympus核心。每个核心采用Nvidia的Spatial Multithreading技术，通过物理划分资源而非时间切片的方式运行两个硬件线程，整个芯片可提供176个线程。 单线程为何对代理至关重要。 Nvidia的论点是，代理式AI系统，规划任务、执行代码、查询数据库、调用工具和验证结果，与传统批处理AI工作负载有着根本性的不同。它们需要多步骤推理链中每一步都能快速、低延迟地响应，这在很大程度上取决于每核心吞吐量而非原始核心数量。Phoronix发布的基准测试显示，Vera在AI相关的CPU工作负载中，特别是在内存带宽敏感的任务上，性能优于Intel和AMD。 Vera提供的内存带宽是其前代Grace的2.4倍，配备1.5 TB的LPDDR5X内存和第二代Scalable Coherency Fabric，可在负载下维持超过90%的峰值带宽。Nvidia表示，一个集成了256个液冷Vera CPU的机架可支持超过22,500个并发代理环境。 生态系统采用情况。 早期采用者包括Meta、Oracle Cloud Infrastructure、Alibaba Cloud和CoreWeave。Los Alamos National Laboratory、Lawrence Berkeley National Lab和Texas Advanced Computing Center等研究机构也在规划部署。 Vera CPU是Nvidia六组件Vera Rubin平台的核心，该平台为额定性能达14.4 exaFLOPS（FP4）的NVL72机架提供动力。Bank of America预计，在代理式编排需求的推动下，数据中心CPU市场将从270亿美元增长到2030年的600亿美元，规模翻一番。 来源： NVIDIA Newsroom、Phoronix、WinBuzzer 婷 翻译

黑客攻击、成人内容被盗和版权执法之间产生了一连串奇异的连锁反应，带来了一个意想不到的结果：被黑客入侵的政府网站正被OnlyFans创作者提交的DMCA删除通知所清除。 据WIRED报道，诈骗者一直在劫持合法的政府网站（通常是维护不善的市政或州级页面），以托管”泄露”的OnlyFans内容广告。诈骗者利用政府域名的权威性来绕过垃圾邮件过滤器和搜索引擎惩罚，同时推广虚假或被盗的成人内容。 意外的清理。 照片和视频被未经授权使用在这些页面上的成人内容创作者，正在向被劫持域名的托管提供商和搜索引擎提交DMCA版权删除通知。当删除请求被接受时，整个页面（包括原本在那里的任何政府服务或信息）都会消失。 结果是网络安全领域的一个悖论：成人创作者正通过一次一份删除通知的方式，不经意地清除被黑客入侵的政府基础设施。这种做法已经变得足够普遍，安全研究人员已开始将其作为一种新兴模式进行追踪。 内容创作者Laura Lux已经在网上发布内容近二十年，她告诉WIRED，每当她发现自己的内容被未经授权使用时，她都会提交删除通知（包括在被入侵的政府域名上）。”我不在乎这是政府网站还是随便一个博客，”她说。”我的内容，我的版权。” 更深层次的问题。 这一现象凸显了两个持续存在的安全漏洞：普遍存在的安全性不足的政府网络基础设施仍然容易受到篡改和劫持，以及诈骗者将成人内容重新用于欺诈性流量生成的无良生态。这两个问题在某些情况下相互抵消，更多是巧合而非策略，并且对于在线安全或政府网络安全来说都不是一种可持续的模式。 婷 翻译

Check Point Research证实，DeepSeek V4生成了近乎可运行的浏览器勒索软件（代号InfernoGrabber 9000），该软件利用Chrome合法的File System Access API加密Windows、Linux、macOS和Android上的本地文件，无需任何原生恶意软件安装或漏洞利用。 这一概念验证揭示了一种新的攻击向量：AI模型独立地将一种理论能力（基于浏览器的文件加密）与一种实用技术联系起来，通过识别并武器化`showDirectoryPicker()`API实现。这是一项合法的浏览器功能，允许网页读取和修改用户所选目录中的文件。 运作方式。 攻击始于社会工程诱饵，一个虚假的”AI头像增强器”或图像超分辨率网页应用，诱骗受害者授予文件夹级访问权限。一旦受害者选择了某个目录（如照片文件夹），基于JavaScript的勒索软件就会利用浏览器文件句柄枚举、读取和加密文件，然后显示勒索通知。由于该勒索软件完全以JavaScript形式在浏览器标签页中运行，终端防病毒产品并非设计用来将其检测为恶意二进制代码。 在Android上，风险进一步放大。Chrome支持完整的文件系统访问，允许网站请求访问DCIM照片目录，个人照片、扫描证件、银行截图和恢复码在此长年累积。iOS Safari不暴露相同API，从而限制了苹果设备上的攻击面。 DeepSeek的角色。 研究人员发现，虽然Anthropic和OpenAI一贯拒绝与勒索软件、凭证窃取或恶意软件生成相关的请求，但DeepSeek V4的限制较少。当使用中性措辞（避免”勒索软件”等术语）时，该模型一致生成了可运行的浏览器勒索软件代码。DeepSeek将其自身输出描述为”一个结合了令人信服的AI超分辨率界面与隐藏勒索软件行为的复杂陷阱”。 该技术既不需要APK安装、原生负载、浏览器漏洞，也不需要root权限，仅需一次权限点击。Check Point通过受控概念验证验证了该攻击，并确认其在所有四大平台的Chromium内核浏览器上均可运行。 来源： Check Point Research、Daily Security Review、Organisator 婷 翻译

英特尔公布了一项名为XBM（Cross-Batch Memory）的新型高带宽内存设计专利，旨在挑战HBM4在AI加速器和数据中心处理器领域的主导地位。该设计利用UCIe互连和后端制程DRAM，规避了传统HBM封装的高成本与复杂性。 HBM已成为AI硬件的实际内存标准，但三星、SK海力士和美光控制的紧张供应造成了结构性瓶颈。英特尔的专利题为”Package architectures having vertically stacked dies for high capacity memory”，提出了一种根本不同的方案。 XBM与HBM的区别。 HBM模式是将DRAM芯片垂直堆叠在逻辑芯片旁的硅中介层上，而XBM则使用连接到UCIe输入输出模块的超高带宽DRAM模块，运行速度高达32 GT/s。内存芯片采用1T1C（单晶体管单电容）单元，在后端制程金属层中制造，而非传统的前端硅区域。这种后端DRAM方案已被包括PSMC（力晶半导体制造）在内的合作伙伴探索。 每个XBM内存芯片设计容量在0.5 GB至5.0 GB之间，输入输出通过基片进行路由。该架构采用内置修复机制，消除了HBM所需的高成本硅中介层，代之以基于UCIe的小芯片连接。 时间线。 XBM目前仍处于专利阶段。行业观察人士预计任何商业实施将瞄准2030年或更晚的时间窗口，将其与其他面向未来AI和高性能计算平台的下一代内存概念归入同一长期类别。 该专利延续了英特尔此前在ZAM技术（与软银和SaiMemory共同开发的无TSV高带宽内存路径）以及英特尔此前描述的NGDB（下一代DRAM桥接）架构方面的工作。这些努力共同表明英特尔正在推动减少对HBM双头垄断的依赖，并创建围绕UCIe构建的开放内存生态系统。 来源： Tom’s Hardware、SemiVision、Part of Style（专利分析） 婷 翻译

Google威胁情报小组、FBI及行业合作伙伴联合捣毁了NetNut，这是一个庞大的住宅代理网络，秘密劫持了超过200万台智能电视、流媒体设备和安卓设备，用于洗白网络犯罪流量。 该僵尸网络又名Popa，通过木马化应用和Badbox 2.0等恶意软件感染设备，感染范围从杂牌安卓电视盒子到数码相框和车载信息娱乐系统，无所不包。设备一旦被攻陷，就会被征用为住宅代理，允许订阅用户通过无辜房主的IP地址路由恶意流量。 行动规模。 在2026年6月的单周内，Google观察到316个不同的威胁集群使用了疑似NetNut的出口节点，其中包括网络犯罪团体和间谍组织。客户利用该网络在密码喷洒攻击中隐藏原始IP地址、访问受害者环境，并掩盖其对被攻陷基础设施的使用。 NetNut与以色列上市公司Alarum Technologies存在关联。法律顾问Omer Weiss表示，该公司已知晓FBI的查封行动，并正在配合调查。 捣毁方式。 Google禁用了NetNut用于恶意软件命令和控制的账户和服务，通过Google Play Protect禁用被感染应用，向受害者推送警告，并将NetNut软件开发工具包的相关技术情报分享给平台提供商和执法部门。FBI查封了与该网络相关的多个域名。 「我们相信，我们的协调行动已对NetNut的代理网络及其业务运营造成了重大损害，使代理运营商可用的设备池减少了数百万台，」Google表示。 此次行动是系列类似打击行动的最新一例。Google此前曾针对最初的Badbox行动，并对住宅代理运营商提起法律诉讼。KrebsOnSecurity和Synthient均在此次捣毁行动前发表了将Popa与NetNut及Alarum Technologies联系起来的证据。 来源： KrebsOnSecurity，SecurityWeek，Google威胁情报小组 婷 翻译

Discord已承认其AI驱动的内容审核系统中的一个漏洞在过去两个月内错误地封禁了8,000多名用户，原因是电子表格、国际象棋棋盘、游戏纹理以及简单的白色或灰色透明背景等无害图片被错误地标记为有害内容。 该公司确认该问题自5月以来一直影响账户，在其工程团队识别并修复问题之前，周末又有200名用户被封禁。所有受影响的账户正在恢复过程中。 漏洞的工作原理。 Discord的自动安全系统使用相似性匹配来将上传的图片与已知有害内容的数据库进行比较。该系统旨在将潜在的违规行为标记给Trust & Safety团队的人工成员进行手动审查。然而，流程中的一个漏洞导致系统完全绕过了人工审查步骤，并立即发出永久封禁。 误报似乎是由网格状图案、国际象棋棋盘、电子表格、游戏纹理触发的，这些图案与历史上用于从自动检测中隐藏违禁内容的技术共享结构特征。白色和灰色透明背景也产生了与数据库中条目错误匹配的哈希值。 在X上的一篇详细帖子中，Discord的支持团队写道：”我们的系统通过与已知有害内容进行匹配来标记内容。这种相似性匹配可能产生误报，这就是为什么我们的Trust & Safety团队成员在采取任何行动之前总是审查被标记的内容。预期的行为是……我们正在努力改进保障措施，防止此类事件再次发生。” 用户影响。 受影响的用户包括一位因游戏纹理被标记而无法访问其专业通信频道的游戏总监，以及依赖Discord作为主要协调层的加密和NFT社区成员。用户报告在中断期间遭遇永久封禁且没有有效的申诉流程。 此事件加入了一长串备受关注的AI审核失败案例。Instagram和Facebook Groups在2025年面临广泛且无法解释的封禁，Tumblr的自动过滤也类似地将良性内容标记为成人内容。Discord案例因其透明度而引人注目：该公司没有对原因保持沉默，而是发布了公开的事后分析报告并承认了根本原因。 翻译: 婷

中国AI初创公司DeepSeek正在开发自己的定制推理芯片，随着美国出口管制收紧对先进半导体的获取，这标志着其向硬件独立性的战略转变。 该项目已进行约一年，三位知情人士证实了此事，并由路透社率先报道。DeepSeek一直在通过私人招聘渠道悄悄组建芯片设计团队，并与设计公司、晶圆代工厂和内存供应商进行讨论。 推理，而非训练。 该芯片专为推理而设计，即经过训练的AI模型为用户生成响应的阶段，而非用于训练新模型。随着AI应用从研究实验室转向大规模生产，推理已成为计算需求的主要来源，为专门的高效处理器创造了不断增长的市场。 DeepSeek此前依赖英伟达的H800 GPU，这些芯片是在华盛顿实施更广泛限制之前为中国市场设计的。该公司此后已将大部分AI工作负载转移到华为的昇腾处理器上。创始人梁文锋在2024年的一次采访中承认，美国的出口管制已成为公司面临的重大障碍。 此举使DeepSeek加入了日益壮大的定制芯片设计AI公司行列。OpenAI上个月发布了其首款与博通合作构建的推理芯片Jalapeno。Anthropic也在探索芯片开发。在中国，阿里巴巴和百度已对其AI处理器进行了大量投资。 受此消息影响，英伟达股价在盘前交易中下跌约1.6%，反映出投资者对行业整体摆脱对单一芯片供应商依赖的关注。 这项工作仍处于早期阶段。开发具有竞争力的AI处理器需要多年的工程工作、数十亿美元的投资以及先进制造工艺的获取，在当前的出口管制体制下，所有这些对于中国公司来说仍然受到限制。 翻译：婷

Meta推出了Muse Image，这是其首款自研AI图像生成模型，其功能允许用户将朋友的Instagram肖像融入生成的照片中，引发了关于同意、深度伪造以及社交信息流中合成内容的常见问题。 该模型由Alexandr Wang领导的Meta超级智能实验室开发，目前通过Meta AI应用、Instagram和WhatsApp在美国上线。它支持30多种新的Instagram Stories特效，并将图像生成功能直接引入Meta AI聊天。 将账户作为提示词功能。 最引人注目的功能是：在提示词中标记朋友的Instagram账号，即可将他们的肖像融入生成结果中。Meta表示，Instagram上管理用户照片重复使用的相同隐私控制措施同样适用。但该功能与OpenAI现已下架的Sora应用有着惊人的相似之处，，后者允许用户生成包含朋友肖像的视频，曾引发病毒式传播，随后也带来了政策上的麻烦。 据Meta介绍，Muse Image使用”高级推理来理解复杂的提示词，将多张照片无缝融合成高质量的作品”。该模型可以生成可用的二维码、在图像中呈现可读的文字，并接受对话式后续提示进行迭代编辑。在Meta AI应用中，用户可以在照片上涂画或书写以指示所需的修改。 商业整合。 该模型还与Meta的商业生态系统集成。拍摄房间照片并要求Meta AI重新装修，可以从网络和Facebook Marketplace中提取家具列表。 免费使用适用于”日常创作”，使用限额会在一段时间后重置。达到上限的用户将被提示订阅Meta One以获取更多生成次数。Muse Video模型正在开发中。 婷 翻译