最近，安全圈爆出一起严重威胁：一种名为的新型僵尸网络／恶意软件正被黑客用于利用物联网（IoT）设备漏洞进行大规模攻击。ShadowV2 于 2025年10月底首次被发现，与当时一次全球范围的 Amazon Web Services (AWS) 中断事件时间吻合。黑客似乎借这次混乱测试其基础设施。恶意攻击通过 IoT 设备发起，形成“僵尸网络 (botnet)”，以发动大规模分布式拒绝服务攻击 (D

过去两年，AI从概念走向全面落地，从大模型赋能办公、金融风控、制造到客服自动化，AI正以前所未有的速度渗透到企业生产与决策的各个环节。这种创新浪潮带来了效率的飞跃与业务模式的重塑，也成为企业数字化转型的“加速器”。与此同时，成为这一轮创新的基础设施，根据Gartner的预测，到2027年中国70%以上的大型组织会采用混合云部署的模式。

Redis 8.4 在性能与开发体验上全面升级，并引入全新的混合搜索能力，让构建 AI 应用的速度和便捷性再上一个台阶。其推出的混合搜索（hybrid search）功能，将全文搜索与向量搜索融为一体，实现更灵活、更智能的查询，同时在性能与内存利用率上带来显著提升。通过对 Redis Streams 逻辑的优化和一系列新增原子操作，Redis 在大规模场景下的运维也变得更加简单可靠。

同时，团队能力建设是成功实施容灾架构的根本保障，双活架构要求团队具备深厚的分布式系统理论基础和数据一致性处理经验，而主备架构则更加注重运维团队的监控告警和快速故障响应能力。Service Mesh 技术通过 sidecar 代理模式为容灾提供了更加精细的流量控制和故障处理能力，AI 驱动的智能运维系统能够基于历史数据和实时监控信息预测潜在故障并提前调度资源，而边缘计算的普及则要求容灾架构适应更加复

这个生命周期过程为 Redis 的客户经理和解决方案架构师提供了支持，并进一步向其他公司展示了，将 Haink 作为 Redis 应用平台的一部分，可以如何通过架构示例和 Redis 专属的 AI 用例，帮助他们为客户会议做好准备。应用团队每天都在使用 Haink，这个在内部使用我们自己技术的过程（通常被称为“吃自己的狗粮”），在推动 Redis 自身实时软件平台进步的同时，也展示了 Haink

面对AI驱动下日益复杂的网络威胁，单一技术防护已不足以构建真正具有韧性的安全体系。该软件制造企业的实践表明，通过系统化、持续化、全员参与的安全意识培训，企业不仅能显著降低人为风险，更能在组织内部培育出积极的安全文化，最终实现从“被动响应”到“主动防御”、从“合规要求”到“行为自觉”的根本转变。在数字化与智能化交叠的未来，只有将“人的因素”真正纳入安全治理核心，企业才能在不断变化的威胁环境中行稳致远

随着钓鱼攻击手法的不断演变，攻击者开始利用“软连字符（Soft Hyphen）”等不可见字符来绕过邮件安全网关的检测，让看似正常的“密码即将过期”通知变成窃取账号凭据的陷阱。本文将解析这种隐形字符攻击的原理与危害，并探讨为什么仅靠技术防御已无法有效阻止社会工程攻击。同时，介绍如何通过 KnowBe4 的 AI 驱动安全意识培训平台，从“人”的层面构建组织的最后一道防线。隐形字符攻击提醒我们，安全防

AI 正在让诈骗与勒索进入“智能化时代”。攻击者不再依赖技术漏洞，而是利用认知偏差与恐惧心理发动攻击。唯有将技术与人相结合，构建“多层次安全防线”，才能真正应对这种变化。KnowBe4通过持续教育与行为引导，让每一位员工都能识别并抵御基于个人声誉的勒索与其他社会工程攻击，从而构建企业内部最牢固的防线。

在 AI、自动化开发和开源生态高度繁荣的今天，一次 npm 包更新，就足以把攻击者请进你的 CI/CD 和云账号。最新曝光的 Sha1‑Hulud供应链攻击，再次把整个行业敲醒：它不再满足于“顺手偷点凭证”，而是进化出了——可以长期潜伏在开发机和 CI/CD 的 持久化后门覆盖 AWS / GCP / Azure 的 多云凭证批量窃取针对 Azure DevOps 的 特权提升与网络控制绕过在偷不

为了训练并构建一个可用的AI，我们可能需要使用向量数据库，这些数据库专门用于存储和处理向量数据，对于AI模型尤其重要，特别是在相似度搜索等任务中。常见的向量数据库有Redis、PostgreSQL等。我们还需要训练框架来训练AI模型，帮助开发者高效地创建和训练深度学习模型，例如PyTorch、TensorFlow等。最后，推理服务器可以让我们开箱即用一些预训练的模型，例如Ollama、LLaMA等