登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
实现国产算力芯片、国产操作系统、视频孪生业务平台的完整打通，为政务、应急、港口、能源等关键行业提供安全可控的视频孪生国产化解决方案。黎阳之光自研矩阵式视频融合管理系统，是视频孪生体系的核心业务平台，承担多路监控视频接入、视频空间融合、三维场景渲染、AI识别分析、全域态势展示等核心工作。数字孪生、视频孪生业务对GPU算力有着极高要求，多路视频解码、三维实景渲染、视频融合拼接、AI目标识别重构，均依赖
本文通过实测证实，Codex 在代码生成中确实存在可被利用的安全盲区，且这些盲区具有系统性和可预测性。开发者不应盲目信任 AI 输出，而应将其视为需要严格审查的“初级工程师”代码。未来，随着安全对齐技术的进步与训练数据的净化，AI 编程助手有望在生成阶段就内置更强的安全能力，但这仍需行业共同努力。
备份轨迹 = 在这些预验证的凸约束内，生成一条可执行的安全路径。核心思想：如果机器人的状态（位置）在每一时刻都落在对应的凸区域内，那么它就是绝对安全的（因为这些区域已经验证过与所有障碍物无交集）。凸区域凸区域凸区域凸区域凸区域。时间轴:t0 ──→ t1 ──→ t2 ──→ t3 ──→ …备份轨迹:──────→ SafeSpot(沿安全走廊滑行/停止)主轨迹:S ──────────────
如果把一个普通聊天机器人直接搬进心理健康教育场景，它很快会暴露出四个问题：第一，模型可能把一般情绪描述说成疾病；第二，模型可能编造并不存在的求助资源；第三，遇到高风险表达时，普通对话逻辑可能仍然继续生成；第四，日志、会话和画像如果没有最小化原则，会把高度敏感的信息当作普通业务数据长期保存。因此，本文从一个可运行的 Python 项目出发，把系统拆成“风险先行、知识约束、结构化生成、输出过滤、人工升
总结实测发现，并对 AI 编程助手在安全能力上的未来演进方向进行展望。
本文提供了一套完整的漏洞挖掘实战路线，帮助0基础学习者掌握网络安全的技能。首先强调计算机网络、操作系统、数据库等核心知识的重要性，然后介绍burpsuite、nmap、sqlmap等必备工具的使用，接着讲解越权访问、密码重置、短信验证等高频逻辑漏洞的挖掘方法。最后提醒读者合法使用技术，并提供全套学习资源供读者参考。别再被网上的网安割韭菜课坑了！今天直接给你能落地的漏洞挖掘实战路线。
多智能体路径规划是机器人、自动驾驶等领域的核心技术，旨在让多个智能体在复杂环境中协同完成搬运、导航、搜索等任务。其核心原理在于通过分布式或集中式算法，协调各智能体的运动轨迹，避免冲突并优化全局目标。这项技术的价值在于提升系统效率、可靠性与智能化水平，广泛应用于仓储物流、交通管理、无人机编队等场景。本文聚焦于多智能体协同中的安全与可解释性挑战，探讨如何通过多模态信息融合与可解释协同规划器设计，构建既
在软件工程与系统安全领域，权限控制是保障应用在可信边界内运行的核心机制。其基本原理是通过预定义策略，对操作请求进行风险评估与授权决策，从而实现最小权限原则。这一技术对于需要调用外部资源或执行系统命令的应用尤为重要，它能有效防止误操作与恶意指令，是系统从开发环境走向生产部署的关键安全防线。在AI Agent开发中，当智能体具备调用Bash等系统工具的能力时，权限管理便从可选功能变为必备组件。本文聚焦
随着 Codex、GitHub Copilot 这类 AI 编码工具大规模普及，开发者效率显著提升，但 AI 自动产出的代码潜藏大量安全缺陷。本文承接上一篇 Codex 安全盲区实测，从工程落地视角，剖析 AI 编码漏洞的分布特征、真实线上案例，给出可落地的流水线防御方案，帮助团队建立 AI 生成代码的安全管控流程。
大语言模型 Codex 能够快速生成程序代码，但存在显著安全盲区，会无意识输出存在安全漏洞的代码。本文通过实测复现典型漏洞场景，分析漏洞产生根源，给出开发中规避 AI 生成代码安全风险的实操方案，给使用 AI 编码的开发者提供参考。
当企业想把智能体从"个人玩具"变成"生产工具"，面对市面上大量打着"国产平替"旗号、却同质化严重的产品，普通用户很难判断谁真能扛住企业级要求。速+X 不推翻企业现有系统，而是作为 ERP、OA、BI、CRM、WMS、HR、MES、PLM 等的补充能力层，自动生成看板报表，让静止数据变为 AI 可驱动的"活数据"，打破信息孤岛。采用自然语言编程、零代码门槛，把数据获取、逻辑判断、通知推送等能力封装成
通过它，你可以在 Trae（或其他支持 MCP 的 AI 编程工具）中，用自然语言与。配置完成后，就可以在 Trae 的对话框里，指挥调试器了。这是最关键的一步，配置成功后就能在 Trae 里使用。文件（32位或64位）放入了对应的。交流，让 AI 帮你执行调试任务。
很多自学网络安全的人都会陷入碎片化学习的陷阱：到处搜集漏洞教程、工具包，看了大量炫酷案例，可真要动手复现漏洞时却无从下手。本质问题就是基础缺失，跳过底层直接学漏洞技巧，最后只会沦为脚本小子。本文给出一套可落地的时间规划路线：4‑6 周夯实网络、操作系统、数据库基础，2 周吃透 Web 渗透核心漏洞，6 周开展靶场实战训练。从协议原理、手工漏洞复现到 Burp、Nmap 等工具实战，拒绝盲目刷教程，
本文通过系统性实测，揭示了 Codex 在代码生成过程中存在的安全盲区，包括 SQL 注入、路径遍历、硬编码密钥等典型问题。这些问题的根源在于 AI 模型对安全上下文的感知不足以及安全默认值的缺失。未来，随着 AI 编程工具的持续演进，我们期待看到更完善的安全机制。但在此之前，开发者必须保持警惕，将 AI 生成代码纳入严格的安全审查流程，才能真正享受 AI 带来的效率红利而不牺牲安全性。
穆柯敏佑-MVS-HDS工业AI摄像头通过创新的视觉技术，推动了安全防护的变革。该摄像头采用非接触式监测，能够实时分析生产环境中的动态变化，提高机器人作业的安全性，满足现代自动化需求。其应用促进智能化发展，为企业提供高效的安全管理解决方案，助力工业的智能转型。
过去维护本地 SAP HANA，操作系统、数据库软件、磁盘、备份、网络、补丁、证书、账号、权限，几乎每一层都在企业自己的管理范围里。TLS 在这里承担了非常重要的角色。SAP HANA Cloud 给我们的真正价值，也并不是让安全团队少做几项配置，而是把原本分散在硬件、操作系统、数据库、备份和网络中的大量底层安全工作交给一个标准化托管平台，让企业能够把安全资源集中到更难、也更重要的问题上，谁能访问
文章指出网络安全并非黑客大神专属，零基础也能入门。网安工程师是守卫数字世界的"防线搭建者"，需攻防兼备。入门不必一开始就学复杂代码，应掌握计算机网络知识、操作系统基础和安全工具使用。推荐"先理论后实战"路径，通过免费网课打基础，再在靶场练手。建议前期聚焦一个细分方向，循序渐进掌握核心能力。
当响应得足够快、修复理解得足够深，一些计划之外的发现，会自己浮出来。它只是一个例子，说明把维护这件事做成主动、快速、深入的自动化链路之后，分内的活干得扎实，偶尔就会照亮一些原本没人注意的角落。从"快速响应"到"问题发现"，中间隔着的距离，也许没有想象中那么远。OpenCloudOS 开源社区是由操作系统、云平台、软硬件厂商与个人携手打造中立开放、安全稳定且高性能的 Linux 操作系统及生态。
公司在2025年业绩稳健增长，净利润增长预期超过30%，迈入高速增长向高质量发展的重要阶段，公司将人工智能原生安全作为核心发展方向，深度融入国家工业安全建设布局，依托持续的技术创新与自主可控的技术体系，助力打造适配智能经济新形态的工业安全架构，为新型工业化行稳致远保驾护航。随着工业互联网、大数据、人工智能等技术与实体经济深度融合，工业系统的互联程度、运行复杂度持续提高，安全风险也朝着全域化、系统化
本文摘要： ISO/TS 15066是协作机器人安全的核心标准，定义了四种安全功能（安全监控停止、手动引导、速度间距监控、功率力限制）及人体各部位力/功率限值。关键点包括：基于关节力矩传感器的碰撞检测技术、两级安全架构（主控+独立安全控制器）、冗余设计确保单一故障安全，以及严苛的响应延迟要求（100-200ms内停止）。安全认证需通过风险评估、功能验证和第三方审核，开发需符合功能安全流程（如IEC
2026年8月25日，一名ChatGPT桌面端用户在不知情的情况下，其生图指令被AI自动转发给本地安装的豆包应用，生成结果以"AI自身成果"的形式交付。全程约2分钟，用户完全不知情，追问后AI才承认越权。本文从"声称→实际→博弈"三视角拆解事件全链路，定位核心病灶：AI推理引擎缺少"能力≠授权"的判断节点，权限边界模糊导致"目标优先于同意"成为默认行为逻辑。审计结论指向四个框架更新方向——权限边界
本文介绍了如何通过挖掘漏洞赚钱，重点讲解了选择主流SRC平台（如补天、漏洞盒子）的重要性，并指出新手需要掌握计算机网络、操作系统和数据库等基础知识。文章强调做笔记积累挖掘思路是关键，同时提醒坚持和实践的重要性。通过分享学习路线图和视频教程，鼓励读者投身网络安全领域，实现技术提升和收入增长。一个漏洞几千块，听起来像段子，却是网安圈每天都在发生的事。有人靠这个月入过万，有人觉得这事儿离自己十万八千里。
文章提供了一份详细的网络安全学习路线，分为四个阶段：操作系统与通讯安全、WEB安全与渗透测试、安全开发和内网渗透、安全运营与应急响应。适合想转行或对网络安全感兴趣的小白，帮助读者从基础入门到选择专业方向，抓住IT行业人才缺口大、需求旺盛的机遇。为什么我劝你做网络安全？先说句扎心的：IT行业真的不缺敲代码的，缺的是懂安全的。今天把压箱底的网络安全学习路线掏出来，想转行的老铁们赶紧码住🔥📍第一阶段
内容包括计算机网络基础（OSI七层、TCP/IP协议栈）、路由交换技术（RIP、OSPF、VLAN、STP）、网络安全（防火墙、VPN、ACL）、网络管理（SNMP）、操作系统与服务器配置、通信基础等。上午的综合知识全是选择题，刷题确实提分快，很多考生刷着刷着就上头了，把大量时间花在刷选择题上，下午的案例题碰都不碰。网工本来就冷门，选到一个不适合的老师，换机构的成本很高。网工课程的价格从几百到几千
2026 年，AI 已经不再只是写文案、做总结、生成图片的效率工具。它正在进入客服、投研、教育、办公、内容生产、代码开发、智能终端、业务运营等真实场景，开始读取企业知识库、调用 API、操作工具、生成代码、触发流程，甚至以 Agent 形态自主拆解任务、连续执行动作。换句话说，AI 正从“会回答问题的工具”，变成“能连接业务系统的数字操作者”。但问题也随之而来：当一个 AI 不只会“说错话”，还可
3.漏洞方面，漏洞分很多种，根据不同的标准也会有交叉，黑客要掌握大部分漏洞的形成原理，检测方法，利用方法，修复方法，常见的网站漏洞有sq|注入，XSS, 文件包含，目录遍历，文件上传，信息泄露，CSRF, 账号爆破，各种越权等等，常见的二进制漏洞有缓冲区溢出，堆溢出，整形溢出，格式化字符串等等，分析的时候还要绕过操作系统的保护机制。一个好的心态，和一个灵活的脑袋，心态很重要，保持一个良好的心态，挖
从诞生之初，Nmap就一直是网络发现和攻击界面测绘的首选工具。从主机发现和端口扫描，到操作系统检测和IDS规避/欺骗，Nmap是大大小小黑客行动的基本工具。为了绘制网络拓扑图，Nmap的发送特制的数据包到目标主机，然后对返回数据包进行分析。Nmap是一款枚举和测试网络的强大工具。
日前，F5宣布进一步增强F5 AI 网关能力，并将其整合至F5 AI安全平台。全新增强后的F5 AI网关可针对每一次AI请求无缝执行安全与治理策略，为企业提供统一控制平面，全面管理AI模型、智能体和工具的访问与使用，同时优化AI规模化应用的成本效益。
随着生成式 AI 搜索引擎（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 等）逐渐成为用户获取信息的重要入口，传统的 SEO（搜索引擎优化）正在向 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）演进。GEO 的核心目标，是让品牌和内容在 AI 生成的答案中被优先引用和推荐。本文将从 0 到 1 讲解如何自建一套 GEO 优
黑客并不是指非法入侵他人计算机系统、网络或移动设备的人，而是指擅长信息安全、系统漏洞、编程等方面技术的人。因此，黑客需要掌握的技能也是多方面的，但并非30种。以下是一些黑客需要掌握的技能：1. 基本计算机技能：了解计算机硬件和软件的基本原理，掌握操作系统、编程语言等基础知识。2. 网络技能：熟悉网络协议、网络设备、网络拓扑结构等，能够熟练地进行网络攻击和防御。3. 密码学技能：了解加密算法、密钥管
Release 包能生成不代表发布流程安全。混淆无法保护配置文件中的密码，签名材料也不应该进入仓库。本文从 ArkGuard 能力边界、保留规则、签名配置隔离、产物管理和泄露响应五个方面整理个人开发者发布实践。
入门的第一步是学习一些当下主流的安全工具课程并配套基础原理的书籍，一般来说这个过程在1个月左右比较合适。在这个阶段，你已经对网络安全有了基本的了解。如果你学完了第一步，相信你已经在理论上明白了上面是sql注入，什么是xss攻击，对burp、msf、cs等安全工具也掌握了基础操作。这个时候最重要的就是开始打地基！所谓的“打地基”其实就是系统化的学习计算机基础知识。而想要学习好网络安全，首先要具备5个
MCU 复位高阻遇到“PWM 悬空=全速”会发生什么？本文基于 DPL30H 公开接口，拆解上电失控窗口、FG 转速与超时门，给出可运行 Python 状态机、7 项单元测试和 8 类故障注入，并明确 3.3 V、下拉阻值、FG 输出类型等必须由受控规格确认。
逆向工程入门的核心是 “基础理论 + 工具实操 + 实战积累”，大学生需先夯实 C 语言、汇编语言和操作系统基础，再通过 Ghidra、x64dbg 等工具反复练习简单程序分析，逐步挑战加壳程序和恶意代码。学习过程中需注意法律和伦理规范，仅对合法授权的程序进行逆向，避免涉及软件破解或恶意代码传播。只要按计划系统学习，1-2 年即可具备入门级逆向工程能力，为后续从事漏洞分析、恶意代码检测等岗位打下基
鸿蒙生态的设备量产，跟Android最大的区别不是API怎么写，而是硬件层的一致性差太多。Android那边高通平台基本一统天下，驱动、摄像头、NPU都有标准化接口。OpenHarmony 5.0生态还在快速扩展，RISC-V、各种国产NPU、MIPI模组百花齐放，适配工作量确实更大。
安全
——安全
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
葡萄城开发者空间
DAMO开发者矩阵
码道开发者社区
EazyDevelop社区
AtomGit AI 社区
科技大视野开发者社区
网易智企-易盾开发者社区
HarmonyOS开发者社区
开源鸿蒙跨平台开发者社区
