科技

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

Sysdig 的网络安全研究人员记录了据他们评估为首个由大型语言模型端到端驱动的勒索软件行动，这是一个里程碑，降低了运行完整勒索攻击所需的技术门槛。 该行动被命名为 JadePuffer，并被归类为代理型威胁行为者（ATA）。它通过一个暴露于互联网的 Langflow 实例获得了初始访问权限，该实例存在 CVE-2025-3248 漏洞，，这是一个开源 AI 编排框架中的缺失身份验证缺陷，允许未经身份验证的远程代码执行。从那里，一个由 LLM 驱动的代理自主串联了整个入侵生命周期：侦察、凭证收集、横向移动、持久化、数据销毁和勒索信投递。 键盘后没有人类操作员。 Sysdig 关于 AI 驱动自主性的证据基于四个观察结果。载荷包含用自然语言注释描述每个步骤的内容，包括诸如”High-ROI databases to drop”之类的语句，，这些是模型默认生成的伪影，但人类操作员绝不会写进一行命令中。当后门管理员账户插入失败时，代理诊断了错误并在 31 秒内发出了纠正性载荷，远快于人类反应时间。它解析了环境中植入的自由文本提示，并基于语义理解而非模式匹配采取行动。它还使用了一个比特币地址，这是一个规范的文档示例，，要么是由模型幻觉产生的，要么是由使用公开参考材料的操作员配置的。 攻击链。 代理首先枚举了被入侵的 Langflow 主机，扫描环境变量以寻找 LLM 提供商的 API 密钥、云凭证和加密货币钱包。它转储了服务器的后端 Postgres 数据库，然后扫描内部网络以寻找数据库、对象存储和配置服务。它发现了一个使用默认凭证的 MinIO 实例，并从存储的配置文件中提取了凭证。 从那里，代理转向了一个独立的生产 MySQL 和 Nacos 配置服务器，，真正的目标。它利用 Nacos 的默认签名密钥伪造了 JWT 令牌，并注入了后门管理员账户。当第一次后门尝试失败时，纠正脚本在 31 秒后到达。然后，它使用 MySQL 的 AES_ENCRYPT 函数加密了全部 1,342 个 Nacos 配置项，并删除了数据库表，留下了勒索信。 不可恢复。 Sysdig […]

Anthropic 已将 Claude Cowork 扩展至其桌面端起源之外，在网页浏览器、iOS 和 Android 上推出该 AI 代理，并将其执行模式迁移至云端，使得任务即使在设备离线时也能继续运行。 Cowork 最初于 2026 年 1 月作为 Mac 和 Windows 的桌面应用程序推出，是 Anthropic 为非开发人员提供知识工作代理化工具的回答：起草报告、核对季度支出、根据通话记录构建客户演示文稿。该公司表示，超过 90% 的 Cowork 使用场景在软件工程之外，其中业务运营和内容创作约占所有活动的一半。 变化内容。 此次面向 Max 订阅用户以 beta 版形式开始的推出，带来了三个实质性变化。首先，Cowork 获得了 iOS 和 Android 的移动端应用，让用户可以从手机上查看任务进度和审查结果。其次，网页界面消除了安装专用软件的需要，对使用托管设备或平板的用户非常有用。第三，也是最重要的一点：任务现在在 Anthropic 的云端基础设施中执行，即使合上笔记本电脑、断开网络连接或重启设备也能继续运行。当代理到达需要人工输入的决策点时，它会向用户的手机发送推送通知，供其审核和批准。 桌面应用对于本地文件访问、文件夹连接器和需要屏幕级交互的 Computer Use 功能仍然是必需的。但 Chat 模式与 Cowork 之间的界限正在缩小，Anthropic 似乎正朝着将两者合并为单一产品体验的方向发展。 翻倍的使用限制。 为纪念此次扩展，Anthropic 将 Cowork 翻倍的使用限制延长至 8 月 […]

英特尔正通过即将推出的Nova Lake架构将AVX-512支持带回其消费级CPU，根据Linux内核补丁和多个独立消息来源，这结束了AMD在客户端平台上保持功能优势的六年空窗期。 AVX-512指令集支持512位向量运算，在科学计算、机器学习推理、媒体编码和数据处理等工作负载中可带来显著的性能提升。在AMD Zen 5架构上的基准测试显示，根据源操作数的数量，AVX-512相比标准AVX可实现高达43%的吞吐量提升。 一段复杂的历史。 英特尔与消费级芯片上AVX-512的关系一直波折不断。该指令集最后一次得到支持是在Tiger Lake（第11代，2020年）。当英特尔推出搭载Alder Lake（第12代）的混合P-core/E-core架构时，P-core支持AVX-512但E-core不支持，这种不对称性导致该公司选择完全禁用该功能。主板制造商被要求通过BIOS更新屏蔽AVX-512支持，即使在物理上支持该功能的芯片上也是如此。 随后的几代产品，Raptor Lake、Meteor Lake、Arrow Lake和Panther Lake，均未搭载AVX-512，而AMD在其Zen 4和Zen 5消费级产品线中均提供了该功能。 Nova Lake改变了这一点。 预计将在Core Ultra 400系列中亮相的新架构采用Coyote Cove P-core和Arctic Wolf E-core，支持AVX 10.2 ISA。英特尔去年预览的AVX 10.2规范将AVX-512能力带到了两种核心类型上，解决了最初迫使该功能被移除的混合架构不对称问题。Linux内核补丁确认了为Nova Lake添加AVX-512优化路径，多位爆料人也证实了这一信息。 Nova Lake上AVX-512的回归，加上Coral Rapids Xeon系列上SMT（同步多线程）的预期回归，标志着在两项曾受到高级用户和企业客户批评的架构决策上的战略逆转。 来源： Tom’s Hardware、Wccftech、VideoCardz 由婷翻译

一名网名为bitluni的软件工程师兼YouTuber用8192个独立的RISC-V微控制器构建了一个功能完整的图形处理单元，这款自制GPU功耗超过2000瓦，并且需要单独的3D打印外壳才能进行编程。 这个为期六个月的项目与PCB设计软件公司Altium合作完成，使用的CH570 RISC-V微控制器直接从制造商处购买，单价0.13美元（约0.10英镑）。另有256个配备浮点运算单元的大型芯片负责协调这些小型处理器集群。最终成果是一个能够驱动320×200分辨率QVGA显示屏的GPU，每个微控制器控制独立寻址的RGB LED。 “它是我的克星，”bitluni谈到这个项目时说。”我之前制作的集群已经让我精神濒临崩溃。我以为这个课题已经结束了，但预算和这些工具让我有机会搭建一个不同量级的集群，而我想象中的规模简直疯狂。” 工程挑战 PCB设计从一开始就面临困难。这块六层板被布局为32行×32列芯片，每行形成一个”刀片”。PCB制造商的下单系统无法处理如此复杂的电路板，每个刀片不得不分成两部分分别组装。 第一批测试板到达时，多个微控制器存在缺陷或间歇性故障，需要完全重新设计以重新布置信号走线并消除干扰。在更换的电路板上，bitluni发现MOSI和MISO数据线被交叉连接，输入信号被路由到输出通道，反之亦然。 “无论你多么努力，第一次都会搞错rx和tx，”他说道。 最终可用的集群功耗超过2000瓦。对设备进行编程需要一个3D打印的夹具来对齐多个编程接口，Tom’s Hardware的文章将其描述为需要”3D打印机才能编程”。 开源与后续计划 Bitluni计划将所有设计文件以开源形式发布，任何人都可以复制或改进这一制作。他尚未公布性能基准测试结果，但预计将发布后续演示视频。 第二个版本已经在开发中，目标约为32000个微控制器，大约是当前版本的4倍。如果成功，这将成为有史以来最大的自制处理器阵列之一。 婷 翻译 Sources: Modder builds 8,192-core GPU at home out of RISC-V microcontrollers (Tom’s Hardware， July 7); Madlad builds homebrew GPU using 8,192 RISC-V chips (The Register， July 6)