iFixit 创建了新的 USB-C、可修复焊接系统;研究人员发现 Apple Vision Pro 漏洞可能存在数据窃取风险

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Fixit 创建了新的 USB-C、可修复焊接系统

  • USB-C 烙铁争论: Hackaday 用户正在讨论一款新的 USB-C 烙铁。有些人想要诸如升压功能之类的功能来获得额外的热量,而另一些人则质疑 USB-C 烙铁是否有足够的功率来完成重型任务。
  • 功率与热质量: 讨论重点是烙铁的原始功率输出与热质量之间的差异。虽然更高的瓦数可以提供更多的热量,但更大的烙铁头和更大的热质量可以更均匀、更有效地传递热量。
  • 烙铁头兼容性: 用户对烙铁头与其他流行烙铁(如 TS80 和 Weller RT/RTM 型号)的兼容性感到好奇。由于新烙铁的功率输出较高,创建者确认与 TS80 烙铁头不兼容,但承诺在发布时会提供多种兼容烙铁头。
  • 动态供电: 新款烙铁采用动态供电,当检测到负载时会立即增加功率。此功能旨在模仿更强大的烙铁的性能,同时保持 USB-C 的便携性优势。
  • Hackaday 焦点: Hackaday 是一个专注于硬件黑客、DIY 电子产品和创客文化的网站。它提供有关这些主题的文章、教程、新闻和讨论。
  • 精选内容示例:
    • • 本文回顾了一种具有锂离子电池热插拔和极性支架等创新功能的高品质烙铁。
    • • 另一篇文章深入探讨了在电子项目中使用锂离子电池的技术方面,包括安全的热插拔技术和正确的极性连接。
  • 材料的可持续性: Hackaday 还提供有关电子产品可持续实践的内容,例如使用纤维素和其他天然纤维增强塑料聚合物。
  • 社区参与: Hackaday 通过评论部分、问答环节以及有关黑客和创客文化未来的讨论鼓励读者参与。

hackaday.com/2024/09/12/…

研究人员发现 Apple Vision Pro 漏洞可能存在数据窃取风险,现已修复

问题:研究人员发现 Apple Vision Pro 耳机中存在一个漏洞,该漏洞可能允许恶意行为者访问敏感用户数据,包括眼动追踪信息和用户正在查看的内容。

工作原理:漏洞源于 Vision Pro 处理第三方应用程序身份验证的方式。黑客可能会诱骗耳机授予他们在未经适当授权的情况下访问数据的权限。

影响:这种漏洞尤其令人担忧,因为眼动追踪数据可以揭示用户的习惯、兴趣甚至情绪状态。访问这些信息可能会被用于定向广告、操纵甚至监视。

苹果公司的回应:苹果公司承认了这个问题,并发布了一个安全更新来解决这个漏洞。他们向《连线》杂志提供了一份详细介绍修复方案的安全说明。

展望未来:本文重点介绍了 Vision Pro 等可穿戴技术对隐私的更广泛影响。随着这些设备变得越来越复杂并融入我们的生活,考虑它们如何收集和使用个人数据至关重要。开发人员和政策制定者需要共同努力,确保随着这项技术的发展,用户隐私得到保护。

www.wired.com/story/apple…

Kolmogorov-Arnold 网络可能使神经网络更易于理解

KAN:一种新型神经网络:研究人员开发了一种名为 KAN(Kolmogorov-Arnold 网络)的新型神经网络,它擅长解决科学方程,特别是那些变量很少的方程。

受数学原理启发: KAN 受柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理启发,该定理指出,任何连续函数都可以表示为更简单函数的叠加。这使得 KAN 能够有效地学习和表示方程内的复杂关系。

超越传统网络: 研究表明,KAN 在解决科学领域普遍存在的偏微分方程 (PDE) 方面的表现优于传统的多层感知器 (MLP)。

可解释性是主要优势:与 MLP 相比,KAN 具有更强的可解释性,使科学家更容易理解网络解决方案背后的原因。这对于深入了解潜在的物理现象至关重要。

关注“好奇心驱动的科学”: KAN 的开发人员强调其推动“好奇心驱动的科学”的潜力,其目标不仅是预测结果,而且是揭示管理系统的基本原理。

KAN 2.0:增强可用性: 新版本 KAN 2.0 旨在使这些网络更加用户友好,并方便各个科学学科的研究人员使用。

局限性: KAN 功能强大,但目前最适合解决变量较少的问题。它们是否适用于具有众多相互作用因素的更复杂系统仍是目前正在研究的领域。

www.quantamagazine.org/novel-archi…

Haskell 的强类型和功能范式促进代码重用和强大的软件开发

  • • Haskell 鼓励程序员抽象地思考概念而不是具体的实现。这可以产生可重用的代码并加深对编程原理的理解。
  • • 函子和幺半群就是这种抽象的例子。函子是可以应用函数的容器(如列表),而幺半群具有组合运算符和身份值(如字符串)。
  • • Haskell 中的泛化减少了代码重复,因为您只需为核心概念编写一次代码,即可将其应用于各种数据结构。它还可以加快学习新库和工具的速度。
  • • Haskell 的严格类型系统在重构期间充当安全网,可尽早捕获潜在错误。
  • • Haskell 之所以脱颖而出,是因为它结合了强大的类型系统和函数纯度。这样就可以编写出强大而可靠的软件。类型系统可以在编译期间捕获错误,而函数纯度可以消除副作用,使代码更易于推理和测试。
  • • 即使您不是专业程序员,学习 Haskell 也能从根本上改变您处理编程问题的方式。它引入了新的范式,并鼓励您以不同的方式思考软件。
  • • Haskell 虽然功能强大,但并非总是最佳选择。例如,它可能不适合编写固件等低级编程任务。
  • • Haskell 的类型系统非常先进:
    • • 更高种类的类型允许类型将其他类型作为参数,从而实现强大的抽象和代码重用。
    • • 代数数据类型 (ADT) 用于定义具有不同变体之间明确关系的自定义数据结构。
  • • 不变性是 Haskell 中的一个关键概念。数据一旦创建就无法更改,从而实现引用透明性:函数对于相同的输入始终返回相同的输出。
  • • 错误处理使用类型来完成Either,该类型明确表示成功或失败。这避免了传统错误处理中经常出现的意外行为。
  • • Haskell 鼓励解析和验证。数据被解析为有效类型,而不是简单地进行验证。这确保了无效数据不会传递给需要有效输入的函数。
  • • 类型类提供了一种跨不同类型定义通用行为的方法,从而实现了多态性和代码重用,而不会牺牲类型安全性。
  • • Haskell 拥有充满活力的生态系统,其中的库和工具可用于各种任务,包括 Web 开发、数据分析和科学计算。

www.gtf.io/musings/why…

AMD CPU SMM 漏洞可实现 SPI 闪存访问,可能绕过安全启动并允许固件植入

  • 漏洞: 此攻击针对的是 AMD CPU 处理系统管理模式 (SMM) 的弱点,系统管理模式是用于硬件管理任务的特权执行环境。
  • 漏洞利用机制: 漏洞利用涉及操纵全局描述符表寄存器 (GDTR),该寄存器定义了 CPU 可访问的内存段。通过制作一个带有截断第一个字节的伪造 GDTR,攻击者可以在进入 SMM 时强制 CPU 进入意外状态。这种错位使他们能够在预期的 SMM 处理程序之外执行代码。
  • 有效负载执行: 由于 SMM 内的保护模式执行,初始有效负载受到限制。为了克服这个问题,它执行了几个步骤:
    • • 通过重新加载 GDTR 来纠正 IP 错位。
    • • 设置长模式(64 位模式)以实现扩展功能。
    • • 安装新的 SMI 处理程序以防止将来需要重新利用该漏洞。
  • 影响: 获得 SMM 内的控制权将授予攻击者重要权限,可能允许他们:
    • • 绕过安全启动等安全措施。
    • • 将恶意固件植入系统。
    • • 访问和修改存储在内存中的敏感数据。
  • 缓解: 特定于平台的安全功能可以帮助缓解这种攻击:
    • • ROM Armor 限制对 SPI 闪存的访问,从而防止固件修改。
    • • 平台安全启动验证固件链的完整性,使攻击者更难安装恶意代码。
  • AMD 回应: AMD 已发布微代码更新来解决此漏洞。但是,由于产品生命周期结束,这些更新可能无法覆盖所有受影响的系统。OEM 也可以在参考代码级别实施缓解措施。

media.defcon.org/DEF%20CON%2…

SuperStudentAI 为学生提供免费的人工智能学习工具,包括个性化总结、练习题和图表生成

  • 免费的人工智能学习助手: SuperStudentAI 是一个免费的学习平台,旨在帮助学生更有效地学习。它利用人工智能 (AI) 根据上传的学习材料个性化学习体验。
  • 整理您的学习资料: 该平台允许您创建主题并上传各种类型的学习资源,包括 PDF、文档、YouTube 视频和网页。这种集中式组织使您更轻松地管理您的学习资料。
  • 个性化的 AI 学习体验: 与 ChatGPT 等通用 AI 模型不同,SuperStudentAI 的 AI 会分析您上传的特定内容,以提供量身定制的学习帮助。这意味着摘要、解释和练习题与您正在学习的内容直接相关。
  • 主要特点:
    • 智能摘要和解释: 人工智能会为您的学习材料生成简洁的摘要,并对关键概念提供清晰的解释。
    • 自定义练习题: SuperStudentAI 根据您上传的内容创建练习题,帮助您巩固理解。
    • 免费图表生成: 平台的人工智能可以生成图表,以直观的方式呈现学习材料中的复杂思想和关系。此功能有助于理解和记忆。
  • TikTok 风格测验: SuperStudentAI 采用了受 TikTok 启发的有趣且引人入胜的测验系统。这些快速的多项选择测验以小块形式测试您的知识,使学习更具互动性。

superstudentai.com/

SnazzyPDF 将 JSON 数据转换为具有可自定义布局和 API 集成的专业 PDF

  • SnazzyPDF 是一种将 JSON 数据转换为格式精美的 PDF 的服务。 它易于使用,无需任何初始配置。
  • 可访问性: SnazzyPDF 提供用于自动化工作流程的 API 和用于手动转换的 Web 界面,以满足不同用户的需求。
  • 强大的布局引擎: 该服务拥有先进的布局引擎,能够处理复杂的 JSON 结构,如深度嵌套数组和多级对象。这可确保输出的 PDF 保持井然有序且易于阅读。
  • 自定义选项: SnazzyPDF 允许增量自定义,让您随着项目的进展调整 PDF 输出。您可以从基本格式开始,然后逐渐添加更具体的样式元素。
  • 快速集成: SnazzyPDF 旨在快速集成到现有项目中。其文档和示例简单明了,易于上手。
  • 用例: SnazzyPDF 重点介绍了几个用例:
    • 日志数据: 将原始网络服务器日志转换为有组织的 PDF,以便进行有效的分析和报告。
    • 组织数据: 将公司结构数据转换为清晰的视觉表示,以便于分发和解释。
    • 库存数据: 将详细的库存信息转换为格式良好的 PDF 以供审查和共享。
  • 定价计划: SnazzyPDF 提供四个定价层级:免费版、基础版、商业版和企业版。每个层级都有不同的页面限制、JSON 文件大小限制、每个文档的 PDF 页数以及可自定义的页眉和页脚等附加功能。企业版计划还包括购买源代码许可证以进行自托管的选项。
  • 安全性和支持: SnazzyPDF 强调数据安全性,声称他们不使用 AI,并且用户数据在转换后不会保留。付费计划提供 API 帮助的客户支持。

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