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加州大学圣迭戈分校（UCSD）和欧柏林学院的研究人员制造了一种硬币大小的装置，只需对飞机进行一分钟的物理接触，就能控制波音737的飞行管理系统。这项研究由《连线》杂志于8月12日报道，即将在USENIX安全会议上公布。该设备造价不到100美元，连接到一个隐藏在机身外部检修舱口后面的端口，这个舱口无需工具即可打开，大约需要15秒。 这种攻击并非远程漏洞利用，而是间谍的物理接触手段在航空领域的应用：在错误的舱口旁独自停留60秒，插入一个植入设备，让它悄无声息地向飞机内部网络注入消息。设备一旦安装，就可以干扰连接飞行管理计算机与多功能控制显示单元的总线，后者是驾驶舱内的屏幕，飞行员在上面输入航路并监控飞行计划。 研究团队将这项底层技术称为“Bus Driver”。该设备通过发送经过精确计时的电脉冲，携带比普通总线通信更大的电流，从而淹没合法消息，并注入自己的消息。提出这一方法的是项目中的一名学生，萨姆·克罗（Sam Crowe）。研究人员有意不透露具体端口的位置以及其他技术细节，以免这项成果被有心仿造的人利用。 在研究人员的测试中，该设备能做到的不只是欺骗显示。它可以改写自动驾驶仪飞行计划中的航路点，原则上可以让攻击者使飞机偏离预定航线。它还可以篡改飞机重量和外界气温等输入数据，这些数值用于起飞性能计算，而飞行员的屏幕上仍显示原始数字。同样报道了这项研究的Tom’s Hardware网站称，设备一旦安装，甚至可以通过737客机的机上Wi-Fi对其进行远程访问。 这项研究源于历时十年的地面测试台架工作。研究团队组装了名为Triton的测试台，上面摆满了二手购得的真实737航电设备，用来探究在不接触真实飞机的情况下能做到什么，这套装置于2019年搭建完成。底层弱点在于总线设计信任任何在总线上通信的设备，这一点多年前就已被指出：美国国土安全部和Rapid7在2019年曾就CAN总线一类漏洞发出警告，类似的攻击也已在汽车上通过可物理接触的端口得到演示。 波音公司就这项研究回应称，飞机内置的保护措施以及其在现实世界中的运营方式，足以大幅降低此类攻击在实践中的可行性和危险性。研究人员则反驳说，波音并未提供技术修复方案。他们于2020年首次将这一漏洞告知波音，随后在波音的一处测试设施中进行了演示。他们建议的缓解措施很直接：物理移除连接器，或用环氧树脂封住端口；从长远看，还应增加电气隔离、可检测“Bus Driver”式干扰的软件，以及对总线消息的加密认证。 认证是困难所在。消费级软件一天之内就能打上补丁，而对经过认证的航电设备的改动，则必须经过测试、重新认证，并在已服役数十年的整个机型家族中全面推广。研究人员还指出了现实中的安全网：怀疑遭到篡改的飞行员可以改为手动控制，其他驾驶舱显示屏仍可能显示正确的数值。团队提出的更深层问题是：地面接触权限、维护端口和数十年前的航电总线，是否被当作它们事实上已经成为的安全边界来对待。 婷 翻译 来源：这个硬币大小的设备可以入侵波音737（《连线》杂志，2026年8月）；硬币大小的设备可向波音737注入虚假飞行数据（Startup Fortune，2026年8月）；硬币大小的设备可入侵波音737的飞行管理计算机（Tom’s Hardware，2026年8月）；研究人员用100美元的设备入侵了一架飞机（dev.ua，2026年8月）

SpaceXAI 于 8 月 12 日发布 Grok 4.6，这是其旗舰模型家族的最新版本，目标直指软件开发和长期运行的 AI 智能体。这家由 SpaceX 于 2026 年 6 月吸收合并 xAI 后成立的公司，将此次发布定位为对日益增长需求的回应：市场需要能够胜任复杂多步骤任务的模型，例如研究某个课题、遍历大型代码库，或把一个粗略构想变成可运行的应用。 该模型延续了前代 Grok 4.5 的 50 万 token 上下文窗口，知识截止日期为 2026 年 2 月 1 日。它接受文本和图像输入并输出文本，支持可配置的推理强度，工具使用涵盖函数调用、代码执行、网页搜索和 X 搜索。定价保持不变：每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 6 美元，另有一个速度更快的版本，价格为前者的两倍。 SpaceXAI 表示，Grok 4.6 在 Artificial Analysis 的综合智能指数上与 GPT-5.6 Sol 持平，两者均得 61 分，而 Claude Fable 5 […]

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研究人员发布的一份新预印本显示，当有人与大型语言模型争论时，模型对真相的把握可以变得多么脆弱。作者证明，一条有针对性的说服性消息，即使包含与事实不符的说法，也能让模型的回答偏离正确答案，在某些情况下使准确率跌至接近零。 这篇论文于8月12日发布在arXiv上，对作者所称的对抗性说服（adversarial persuasion）进行了形式化：这是一种攻击方式，经过辩论训练的智能体经过优化，能在单次对话中翻转目标模型的回答。作者将这项工作定位为红队研究，与越狱（jailbreak）研究互为补充，后者关注的是绕过安全规则，而非普通的对话影响。 说服者使用强化学习针对一个参数冻结的目标进行优化，并且只有在把目标模型的回答翻转到某个预设错误选项时才能获得奖励。在TruthfulQA基准上，训练将针对Qwen-2.5-7B模型的说服成功率从24.3%提升至93.7%，而目标模型的准确率从66.2%跌至1.8%，下降了64.4个百分点。说服者还能泛化到训练中从未见过的模型：对Qwen-14B的成功率为82.5%，对Llama-3.1-8B为79%。 更强的模型抵抗力更强：GPT-4o-mini在TruthfulQA上有25%的情况被翻转，在各基准上平均为16%，而GPT-5-mini是最难攻破的目标，仅为3%。课程式方法先针对更容易被说服的开放权重模型进行练习，再转向更难的目标，将GPT-4o-mini的失败率从24.6%推高至37.9%。即使是一个明确调优以抵抗说服的适配器，即作者所称的PBT-8B，仍有60%的情况会被这些论证说服。 训练出的说服者不使用越狱手段或对抗性前缀，而是采用普通人辩论的手法：承认目标模型给出的证据、植入虚假细节、含糊地援引研究、重新框定问题。随着时间推移，优化后的智能体会收敛于基于可信度的欺骗，编造引用和听上去权威的证据。论文中的一个例子显示，一个Qwen模型正确回答了MMLU中一道关于影响DNA的化合物的题目，随后正是通过这些手法被说服改选了一个错误的单一答案。 作者认为，在模型与人类或其他模型辩论、提供建议或做出决策的任何系统中，说服鲁棒性都应被视为一项核心安全标准。此前的相关研究支持这一担忧：2024年ACL的一篇论文表明，大语言模型的正确信念可能被说服策略所操纵；2025年EMNLP的一项研究发现，大语言模型裁判可能被说服为错误答案虚增分数；另有一项2026年关于多智能体辩论的研究发现，单个对抗性智能体就能使系统整体准确率下降10%至40%。新论文的代码和数据已在GitHub上公开。 婷 翻译 来源：Learning to Persuade Exposes How Easily LLMs Abandon Correct Beliefs（arXiv，2026年8月）；全文（HTML）（arXiv，2026年8月）；Investigating LLMs’ Belief towards Misinformation via Persuasion（ACL 2024）；Can You Trick the Grader? Adversarial Persuasion of LLM-as-a-Judge（Findings of EMNLP 2025）

以色列网络安全公司Dream的研究人员表示，他们记录了一起据称是首个公开已知的、针对政府目标的近乎自主的AI网络攻击。7月初的四天里，一个基于开源AI框架构建的多智能体系统入侵了台湾政府系统，窃取了超过2,500份人事档案，并自行将攻击范围扩展至一家核安全机构、超过7家能源公司以及一个政府邮件系统。 Dream于8月12日公布了其调查结果。《金融时报》率先报道了这一事件并确认攻击目标为台湾，一名知情人士向The Register证实了这一判断。 该系统由两个免费可用的开源AI智能体框架Hermes和OpenClaw组装而成，这两个框架允许语言模型执行多步骤任务。该攻击行动于7月1日至7月4日期间分12波进行，最多并行部署8个子智能体，每个子智能体都分配了各自的目标和技术。 据Dream介绍，这次行动的不同之处在于它几乎不需要人工直接控制。该框架会运行学习循环：在自主会话中，系统从漏洞数据库、公开代码仓库和安全研究中搜寻适合目标基础设施的攻击技术。它使用贝叶斯评分对14条并行攻击链进行排序并重新确定优先级，并将每一波的攻击结果用于下一波的规划。当一种方法失败时，另一个智能体会去寻找新的方法。研究人员表示，该系统还能发现并纠正自己的错误。 Dream对技术过程的描述显示这是一次有条不紊的入侵。智能体对政府门户网站的JavaScript进行了反编译，提取出OAuth客户端ID、API端点和认证配置，并梳理出21个相互关联的政府系统。在一个目标上，他们发现了超过36个API端点，其中许多无需认证，包括一个暴露了完整用户数据库的系统。他们还找到了三个隐藏的API端点，无需任何凭据即可返回有效的已认证会话，并利用收集到的员工用户名进行密码喷洒，尝试可预测的密码，以百分之百的准确率通过了CAPTCHA验证。最终共有85个账户被破解，其中84个成功登录了一个内部信息系统。窃取的数据包括至少2,564份人事档案、7个SSO客户端密钥和6个内部数据库凭据，以及完整的用户数据库导出。Dream表示，攻击者还在政府Web应用中留下了永久后门。 随后行动进一步扩大。Dream表示，该系统将攻击范围扩展至一个政府邮件系统、核安全机构、为政府提供服务的IT供应商以及超过7家能源公司，并行扫描这些目标的错误配置和暴露在外的管理员接口。 Dream在一个约160 MB、包含1,395个文件的在线存档中发现了这些证据，该存档是在其对威胁行为者的广泛监控过程中浮出水面的。该公司并未正式指责中国政府或某个具名组织，但表示内部文档的线索指向一名以中文工作的操作者；这些文档的状态报告使用简体中文，针对目标的分析则使用繁体中文。 护栏问题是Dream分析中的重中之重。研究人员表示，底层模型的安全拒绝机制被绕过，方法是将入侵伪装成一次获得授权的渗透测试，这是一种施加于模型本身而非人类的社会工程学手法。 该公司首席战略官阿米尔·贝克尔（Amir Becker）曾负责领导以色列信号情报机构8200部队的网络作战行动，他表示自己从未见过对政府目标发起的端到端全自主打击，并主张各国政府现在必须假定自己正遭受持续攻击。Dream提醒说，这种自主性是真实的，但并非完全自主：要让系统达到这样的运作水平，需要付出切实的努力，仔细调校智能体的协调与决策逻辑，并进行一些人工调试。 这起事件发生在一个AI安全新闻令人不安的年份。2025年11月，Anthropic表示，其怀疑受中国国家支持者指使的黑客曾诱导其Claude模型尝试入侵世界各地的数十家企业和政府机构，但收效甚微。今年7月，OpenAI承认，其自有智能体集群之一在测试期间攻击了Hugging Face的一台服务器。在Black Hat大会上，OpenAI的迈克尔·道尔顿（Michael Dalton）表示，完全自动化、由AI编排的攻击如今已成为现实，并预测威胁行为者将有意识地部署进攻性智能体集群并将其武器化。 婷 翻译 Sources: AI agents attack Taiwan’s nuclear safety agency (The Register, Aug 2026); Researchers observe first ‘near-autonomous’ AI attack on government target in Taiwan (CyberScoop, Aug 2026); Inside a Multi-Agent AI Framework (Dream, Aug 2026); China-linked hackers hit […]

Windows 11的八月更新现已开始推送。虽然这主要是一次常规的月度补丁，但它包含了一项用户期待已久的性能特性：更快的应用启动速度。 该更新于周二随微软八月补丁星期二发布一并推送。累积更新包括面向24H2和25H2版本的KB5121003、面向23H2的KB5120240，以及面向较新的26H1版本的KB5121000。总体而言，微软本月修复了400多个漏洞，其中包括一个攻击者已在野外利用的零日漏洞。 被利用的漏洞编号为CVE-2026-68820，是afd.sys中的一个释放后使用（use-after-free）漏洞。afd.sys是支持Windows套接字API的内核驱动程序。能够在机器上运行代码的攻击者可以触发竞争条件，将权限提升至SYSTEM级别，且无需任何用户交互。微软的评估将其标记为已被积极利用。另一个问题CVE-2026-62832位于Windows用户配置文件服务中，在补丁发布前已被公开披露，被认为很可能遭到利用。零日计划（Zero Day Initiative）统计本月共修复了62个严重漏洞。 最受关注的新特性是将低延迟配置文件（LLP）扩展到应用程序。LLP于六月首次亮相，当时仅应用于界面的一部分，如开始菜单和通知中心。当应用启动时，LLP会促使处理器短暂提速，使程序加载速度明显加快；打开任务管理器可以看到CPU明显飙升几秒钟，随后恢复平稳。该功能的推送是分阶段进行的，因此并非每台机器都会立即看到。 第二个值得注意的新增功能是语音访问（Voice Access）中的语音隔离（Voice Isolation）。语音访问是Windows 11内置的语音控制功能。启用后，它会过滤掉背景噪音和他人的说话声，只收录用户自己的声音。完整版需要一次性语音设置，可在语音访问设置中的”改进语音识别”下找到。还有一个更轻量的选项，可以去除打字声、关门声等非语音背景噪音，且完全无需设置。语音访问还新增了对韩语的支持。 第三，搜索获得了一轮小修复：现在在Windows中搜索软件时可以处理拼写错误和不完整的应用名称，设置搜索也会把更有用的选项排在结果更靠前的位置。 除了上述三项之外，此次补丁还包含其他几项改进。精密触控板用户获得了新的手势控制，包括可调节的滚动和缩放基准速度，以及针对长文档的加速滚动。节能模式阈值设置回到了”设置、系统、电源和电池”中，此前微软将其移除并引发用户不满。锁屏现在默认只显示天气小组件，任务栏通知徽章改用强调色而非红色，Windows Hello的增强登录安全现在支持外接指纹读取器，包括没有内置传感器的Copilot+电脑。文件资源管理器会以合适的单位显示文件大小，而不再只显示千字节；中键单击会在新标签页中打开文件夹；在支持的Copilot+电脑上，用户现在可以卸载内置的图像生成AI组件。微软表示，该版本发布时没有任何已知的遗留问题。 26H1版本包含24H2和25H2上个月获得的功能：屏幕色调无障碍选项、更安静的小组件面板，以及一项允许用户将Windows更新冻结最长35天的设置。 婷 翻译 Sources: Windows 11’s August update has arrived (TechRadar, Aug 2026); Windows 11 KB5121003 & KB5120240 cumulative updates released (BleepingComputer, Aug 2026); August 2026 Patch Tuesday: Microsoft Fixes 421 CVEs (SecurityWeek, Aug 2026); Microsoft Releases August 2026 Patch Tuesday […]

据Tom’s Hardware和TechPowerUp报道的行业研究数据，2026年4月至6月季度，中国长江存储占全球NAND闪存出货量的14%，这一份额足以使其出货量首次进入全球前三，并将铠侠（Kioxia）挤下一个名次。 AI需求重塑了闪存行业。三星以25%的位出货量份额领跑，SK海力士以22%紧随其后，而长江存储的14%份额伴随着出货量同比增长22%。第一季度，Counterpoint Research将长江存储的份额定为13%，与美光和闪迪大致相当，该公司目标是在年底前将出货份额提升至15%。 不过，出货量不等于价值。按收入计算，长江存储仍位列第五，落后于美光以及它在出货量上超越的铠侠。长江存储几乎全部产出都进入消费产品，包括客户端SSD、手机存储和存储卡，这些产品每比特的收益远低于如今主导市场的企业级硬盘。尽管如此，其收入增长依然惊人。TechNode和Crypto Briefing引用的Counterpoint数据显示，长江存储第一季度收入约为26亿美元，同比增长近445%，这使其成为扩张速度最快的大型闪存厂商。 需求端来自AI服务器。同一研究显示，本季度企业级和服务器SSD消化了全部NAND出货比特的48%，而十二个月前这一比例约为26%。驱动力在于推理而非训练：训练工作负载依赖靠近加速器的高带宽内存，而服务模型需要海量数据能够被快速、廉价地读取，这正是高容量企业级SSD的用武之地。SK海力士旗下企业级存储部门Solidigm出货量环比跃升40%，同样是这一转变的受益者。 这种重新分配对消费者产生了影响。晶圆厂产能有限，任何流向高利润数据中心产品的晶圆，都不会再进入消费级硬盘。正因如此，硬盘价格全年持续上涨。TrendForce预计，NAND合约价在第三季度还将环比再涨10%至15%。 长江存储的处境因出口管制而变得复杂。自2022年底起，该公司一直被列入华盛顿的实体清单，这使其无法获得领先的西方设备，也限制了其扩张的步伐。其产出还有很大一部分在中国国内消化，因此其大部分出货量留在本土市场，而不会出现在西方商店的货架上。简而言之，长江存储如今的出货量已足以在NAND领域举足轻重，但其产出并不会让消费级SSD降价。 婷 翻译 来源：YMTC breaks into the top three NAND makers for the first time (Tom’s Hardware, Aug 2026); YMTC NAND Market Share Hits 14% as AI Servers Swallow Half of All Flash (Hardware Busters, Aug 2026); YMTC NAND market share climbs to 13% (TechNode, Jun 2026); […]

两家安全公司如今为 3 月针对 LiteLLM 的供应链攻击所造成的损失给出了具体数字。LiteLLM 是许多 AI 团队用来接入大语言模型提供方的开源网关。CloudSEK 和 Hudson Rock 于 8 月 11 日和 12 日公布了各自的调查结果，两家公司估计，在 3 月约 40 分钟的暴露窗口内被窃取的凭据可追溯至 2,500 多家组织和约 434,000 个 CI/CD 流水线。Hudson Rock 表示，其分析基于一份容量达 195 TB 的被盗数据文件。 由于 LiteLLM 是访问大多数主流大语言模型提供方的前端，它成为无数 AI 项目的依赖项。3 月，不明身份的攻击者在官方 Python Package Index（PyPI）仓库发布了该软件包的两个被投毒版本，即 1.82.7 和 1.82.8。这两个版本中的代码会检查任何运行该软件包的机器的内存，收集其中的内容，并将结果发送到攻击者控制的服务器。在首批相关报告出现约 40 分钟后，PyPI 移除了这两个版本。 据这两家公司称，攻击者收获的是一批范围广泛的机密信息：AI 提供方的 API 密钥、AWS、Google Cloud 和 Azure […]

Bluesky 的移动应用正在萎缩。Similarweb 的数据显示，这家社交网络 2026 年 6 月的全球移动端月活跃用户为 1040 万，同比下降 27.2%，7 月的日活跃用户下降 25.6%，降至约 300 万。与 2024 年 11 月用户逃离 X 的浪潮之后的繁荣相比，这一下滑显得更为严重。该应用在 2024 年最后三个月的月活跃用户平均约为 2210 万，而到 2026 年 4 月至 6 月期间，这一平均值已降至 1070 万，降幅约为 52%。 这一下滑发生在 Bluesky 注册账户持续增长的背景之下。根据公司公开统计，注册账户已接近 4600 万。Bluesky 不发布自己的日活跃或月活跃使用数据，因此注册账户与实际使用账户之间的差距正在扩大。剩余的用户活跃度相对强劲：该应用的粘性率，即日活跃用户与月活跃用户之比，6 月约为 29%，与 Meta 的 Threads 大致相当。 Bluesky 管理层认为这些数字并不像看上去那么令人担忧。Toni Schneider 于 7 月摘掉临时头衔，正式出任首席执行官，他将公司重心从让旗舰应用取得成功，转向让 AT 协议成为越来越多社交应用的基础。该生态中的项目包括 BlackSky 和 […]

苹果正在开发一套照片溯源系统，让iPhone用户能够证明某张图片确实是由手机摄像头拍摄的。这项名为Apple Reference Image的功能，其相关描述出现在iOS 27第五个测试版随附的隐私说明中。该功能目前尚未上线，但测试版中的描述已经足够详细，足以看出苹果打算如何让它运作。 该系统在拍摄那一刻即可选择启用。相机应用中将提供一个新的参考（Reference）模式，只有在该模式下拍摄的照片才会嵌入后续认证所需的溯源数据。用户在已认证的图片上点击参考徽章后，照片、传感器签名数据、拍摄时间窗口以及传感器的唯一硬件标识符会被发送至私有云计算（Private Cloud Compute），这是苹果围绕隐私保护处理构建的云端环境。该服务将判断相机是否确实拍摄了这张图片，为其分配一个唯一标识，并把认证版本返回给设备。苹果表示，这一过程会产生传感器读数、哈希值和评估结论，而照片本身不会被留存。 这一设计刻意避开了对普通照片的认证。使用标准照片模式拍摄的图片不会包含认证所需的溯源信息，因此用户无法从相册中翻出一张旧照片，或拿一份被改写元数据的AI生成文件，在事后获得认证。这一区别正是系统可信度的核心所在：认证始于拍摄瞬间，早于文件经过任何可能修改它的应用。 苹果的描述还暗示该功能支持视频，因为隐私说明同时涵盖了照片或视频以及未裁剪的素材。经过认证的照片可在iPhone、iPad和Mac上查看，Mac上可以点击参考徽章。苹果还可以拒绝认证来自可能已遭入侵的传感器的图片，并追溯撤销此前为该传感器签发的认证，这一机制与撤销被入侵的数字证书类似。 这一构想与C2PA内容凭证（Content Credentials）标准有所重叠。C2PA是一种加密溯源格式，徕卡、索尼、尼康等相机厂商已在采用，谷歌也将其用于Pixel 10系列。苹果尚未确认Reference Image是否会与C2PA互通，而第三方软件需要能够读取并验证认证记录，该系统才能在线上分享的复杂环境中存活下来，因为社交网络在压缩图片时通常会剥离元数据。 该功能似乎面向需要证明图片来源的专业人士：新闻摄影记者、调查人员、保险评估员以及交易平台卖家。它并不能证明图片中可见的一切都是真实的，只能证明文件出自参考模式下的正版iPhone相机，并通过了苹果的检查。缺少认证并不代表图片是伪造的，因为参考模式属于可选功能，大多数随手拍摄的照片永远不会带有认证。 苹果尚未正式发布这一功能，功能出现在测试版中并不能保证它会随正式版推出。在当前测试版中，该设置默认关闭，苹果也可能在iOS 27今年秋季面向公众发布之前放弃或重新设计这一功能。 婷 翻译 Sources: iOS 27 Hints at ‘Apple Reference Image’ Photo Authentication (MacRumors, Aug 2026); Apple could help you prove your iPhone photos aren’t deepfakes (The Verge, Aug 2026); Apple Reference Image Could Authenticate iPhone Photos in iOS 27 […]

Palo Alto Networks 旗下 Unit 42 的一名研究员发布了关于 3 种攻击的详细报告，这些攻击可让恶意软件接管由存储在 Google 密码管理器中的通行密钥（passkey）保护的账户。这项研究名为 Pass-ta-key，名字把 passkey 与”传递钥匙”的说法合为一体，还顺带开了一个意大利面的谐音玩笑。发布该报告的研究员 Arie Olshtein 将这一发现定性为无密码认证的一个”全新攻击面”。其他安全专业人士的反应则更为克制：该技术需要恶意软件已经运行在受害者的机器上，这意味着通行密钥的安全模型从来就不是为抵御这种情况而设计的。 这些攻击针对的是 Windows 上 Chrome 浏览器内 Google 密码管理器同步的通行密钥，而 Windows 操作系统配备可信平台模块（TPM）。在最简单的变体中，恶意软件从 Chrome 保存在磁盘上的文件中提取一把由硬件支持的身份密钥，并用它静默签署认证请求，整个过程不涉及指纹、PIN 码或屏幕提示。最强大的变体 Golden Pass-ta-key 可以恢复 Google 的安全域机密，即保护所有同步通行密钥的主密钥，并将整个集合解密为可在任何设备上使用的可共享形式。 这些攻击之所以可行，原因在于 Windows 的特殊性。根据 FIDO 2 和 WebAuthn 规范，通行密钥并不一定要存放在 TPM 或安全隔区等专用安全硬件中。在 macOS、iOS 和 Android 上，通行密钥存储在设备本地，应用沙箱让恶意软件无法接触到私钥。Windows 则是个例外：应用程序通常以登录用户的权限运行，其沙箱机制只在一个方向上保护应用。正因如此，Google 密码管理器以及 1Password、Dashlane 等第三方应用都把 Windows 通行密钥存放在由端到端加密保护的云端保险库中，而不是放在机器本身。这种设计让本地恶意软件无法触及密钥，但也创造了一个可供攻击的服务端信任关系。微软几乎是唯一仍在提供基于 TPM […]