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运营商品牌仿冒类短信钓鱼攻击机理与防御研究

短信钓鱼(Smishing)依托移动通信短信通道开展社会工程欺骗,已经成为黑产团伙高频使用的攻击手段。以仿冒 T Mobile 积分过期兑换的大规模攻击活动为样本,攻击者自 2026 年 5 月起持续投放欺诈短信,通过上千套变体文案、大量短生命周期仿冒域名实施批量攻击,利用用户担心权益损失的心理,诱导访问钓鱼页面,窃取账号凭据、银行卡资料与动态验证码。该攻击活动体现现代短信钓鱼的典型特征:模板动态变异规避文本规则过滤、一次性域名架构削弱黑名单拦截效果、结合权益损失构建心理压迫。反网络钓鱼技术专家芦笛指出,短信钓鱼的治理难点不在于单一技术漏洞,而是短信渠道开放属性、域名快速注册能力与社会工程心理操纵三者叠加,传统基于特征匹配的防护体系极易失效。迪妙网络空间安全学院研究团队针对该攻击完整链路,解析攻击逃逸实现机制,剖析现有技术手段固有短板,分别从普通用户、电信运营商、安全厂商、品牌企业四个维度构建分层闭环防御方案。研究客观评估各类防护措施适用边界,为应对品牌仿冒型大规模短信钓鱼威胁提供分析框架与实践参考。

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2026企业AI接入方案(附四类对比)

先说一个大概率正在你公司发生的事实:不管有没有批准,员工已经在用 AI 了。把周报丢给大模型润色、让它读一段客户名单、把报错的代码整段贴进对话框——这些动作每天都在发生。Menlo Security 2025 年发布的研究显示,68% 的员工正通过个人账户访问生成式 AI 工具,其中 57% 会向工具输入敏感或机密数据;安全公司 Harmonic Security 的分析则发现,在其研究的 2240 万次生成式 AI 交互记录中,87% 的敏感信息泄露来自免费个人账户。问题从来不是“要不要让员工用 AI”,而是,数据流出去的那道闸门,你到底装在了哪一层。

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BrowserPod:基于 WebAssembly 打造浏览器标签页中的“类 Linux 内核”

Leaning Tech Labs近日发布了BrowserPod架构的深度技术解析,揭示了一个令人惊叹的技术构想:在浏览器标签页中运行一个类似Linux的内核,支持同时运行多个Linux应用程序,全部基于WebAssembly实现。 传统的浏览器环境只能运行JavaScript,而BrowserPod通过WebAssembly突破了这个限制。其核心是一个为WebAssembly量身定制的小型内核,能够处理进程调度、内存管理和文件系统抽象等操作系统级功能。这个内核运行在浏览器的WebAssembly虚拟机之上,而每个Linux应用程序也编译为WebAssembly模块,共享同一个底层运行时。 BrowserPod的设计目标并非替代完整的桌面操作系统,而是提供一个轻量级的容器化解决方案,让开发者能够在网页中运行命令行工具、服务器应用甚至完整的开发环境。想象一下,在浏览器中直接运行一个Ubuntu终端,或者在网页里托管一个Redis服务器——这正是BrowserPod试图实现的目标。 架构上,BrowserPod采用了微内核设计原则:内核本身只提供最基本的功能(进程调度、进程间通信、基本的文件系统抽象),而将大多数服务(包括设备驱动、网络协议栈等)放到用户空间中实现。这种设计使得BrowserPod的内核足够精简,能够在WebAssembly的约束下高效运行,同时保留了Linux兼容性的核心特征。 对于WebAssembly生态系统而言,BrowserPod代表了一个重要的方向性探索。随着WebAssembly组件模型(Component Model)的成熟和WASIX等扩展的引入,WebAssembly不再仅仅是一个JavaScript的性能替代品,而是正在成为一个通用的应用运行时。BrowserPod进一步扩展了这个边界,证明了WebAssembly可以承载完整的系统级软件栈。 来源:Leaning Tech Labs (https://labs.leaningtech.com/blog/browserpod-deep-dive)

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6类开源奖学金开放申请!

备受瞩目的 Shubhra KarLinux FoundationTraining (LiFT) 奖学金计划中国区——(即 LFOSSA 人才激励计划),2025年再次启动!过去的五年间, LFOSSA人才激励计划在中国大陆及港澳台地区获得了开源社区广泛的关注与积极支持,成为了培养开源软件领域新一代人才的重要平台。 Shubhra Kar Linux 基金会培训 (LiFT) 奖学金计划旨在通过免费为受助人提供培训课程和认证考试来增加开源技术的多样性。自 2010 年以来,Linux 基金会已经为超过4,000名有理想、热爱学习的开发者、系统管理员、开源萌新等免费提供培训机会,帮助无力承担学习考试费用的人士提供价值数百万美元的专业技术培训。2022年该计划改名为 Shubhra Kar Linux 基金会培训 (LiFT) 奖学金计划,来纪念长期担任 Linux 基金会首席技术官 Shubhra Kar,他在 2022 年初不幸意外去世。 Shubhra Kar Linux Foundation Training (LiFT) 奖学金计划中国区(即 LFOSSA 人才激励计划)已启动五年,可查看此链接:【官宣】LFOSSA人才激励计划-2024 年秋季获奖名单出炉!了解更多关于去年 LFOSSA 人才激励计划获得者的信息。 今年春季,LFOSSA 人才激励计划再次启动,我们诚邀各界人才参与!无论你资历深浅,来自哪个行业,只要你怀揣技术梦想,充满激情与追求,就有机会入选。 顺应技术发展趋势,本次 LFOSSA人才激励计划对奖学金类别进行了精优化升级。奖学金申请类别为以下 6 大类别:女性开源力量、RISC-V达人、OSPO先锋 、云原生领航员、AI达人、开源安全大使。目的是推动开源技术的更广泛普及和人才的全面培养,携手打造更加繁荣的开源生态。我们热诚欢迎各行业的开发者积极参与! LFOSSA人才激励计划-2025 春季重要时间点: 申请截止时间: 2025年05月30日 得奖者者通知及公布日期: 2025年06月第四 - 第五周 入选者可以在 LFOSSA 中任意选择一门LF原生课程学习,并免费参加一次 Linux 基金会提供的任何 LF 原生认证考试,学习和考试费用由 LFOSSA 承担。优秀的申请者还会获得 LFOSSA 颁发的开源明星奖项及故事分享。 每个申请者可以根据自己的兴趣和身份选择只属于您的奖学金类别,填写申请表格。 *请注意:申请表是入选本计划的唯一准则,所以不要吝啬您的开源的热情,真诚填写表单,增加获奖可能。 LFOSSA人才激励计划-2025 春季申请指南: 1.提交申请:请完整填写申请表单。成功入围的名单将通过官网和电子邮件公布。 2.真实信息:请确保您提供的个人信息准确无误,并附上能证明您个人贡献的相关文件,这将有助于提高您的申请成功率。 3.信息核实:我们将随机进行信息核实,以确保所有提交的个人信息真实有效。 4.奖学金使用:成功申请的人士,奖学金兑换券将直接发放至您的个人账户,且仅限您本人使用。严禁转卖或借予他人。违反此规定者将被取消奖学金资格。 点击这里或 扫描下方二维码,立即申请 LFOSSA人才激励计划-2025春季!抓住这个提升自我的绝佳机会,勇敢行动,踏上属于你的开源新征程! 扫码填写申请信息 如对 LFOSSA 人才激励计划-2025 春季的申请有任何问题,欢迎随时联系官方客服,我们将全力为您提供帮助。 扫码添加客服

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高精度轻量级目标检测产业应用,实现多类通信塔识别

随着科技的发展,各种即时通讯早已是人类日常生活不可分割的一部分,而这一便捷服务的实现离不开各种通信塔。通信塔主要用于运营商、广播电视等部门架设信号发射天线或微波传输设备,对通信塔及时正确地维护是保障无线通信系统正常运行的必要手段。 在真实产业应用过程中,通信塔的外观会根据所处地貌、环境特点被设计成不同形态,比如上图中的仿生树、路灯杆等。不同类别塔的维护方式以及运营策略也均不相同,而传统的通信塔类别信息主要靠人工根据经验进行判断,这就会导致以下问题: 1、人工判断费时费力效率低下; 2、塔身外观种类多样,人工判断难免出错; 3、类别判断失误导致维修、运营策略不匹配,既耽误工时也影响企业信誉。 高效准确的塔型识别关乎国家每年高达数亿元的收入与支出,那如何利用AI技术赋能产业实践,实现智能化识别呢? 飞桨产业实践范例库开源通信塔识别场景应用,提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案,有效地解决了针对高长宽比目标物,在复杂场景中的准确实时识别问题。 ⭐项目链接⭐ https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning 所有源码及教程均已开源,欢迎大家star鼓励~ 项目难点 数据方面,部分类别塔身外观相似度高、露天环境干扰信息多,易导致误检; 模型方面,目标检测模型众多,如何快速选择最契合场景的优秀算法? 部署方面,想要便携又易用,手机端的高效部署如何实现? 项目方案 基于上述难点,我们与中国铁塔股份有限公司就通信塔识别项目开展了合作研发。经过多次业务场景讨论和模型效果验证,最终选用飞桨目标检测开发套件PaddleDetection中的PP-PicoDet模型进行训练与优化。 方案优化: 在优化方面,尝试了以下模型优化策略:迁移学习(预训练模型)、修改Loss、学习率、量化训练,下表详细展示了不同的实验结果(在麒麟980移动端测试速度): 方案 模型 推理时间/ms mAP0.5 1 PP-PicoDet(Baseline) - 90.6% 2 PP-PicoDet+COCO预训练 125 94.7% 3 PP-PicoDet+COCO预训练+修改loss - 94.5% 4 PP-PicoDet+COCO预训练+调小lr - 94.7% 5 PP-PicoDet+COCO预训练+修改lr再训练 - 94.9% 6 PP-PicoDet+COCO预训练+量化 78 94.5% 项目效果: 根据实验结果,我们推荐方案6使用PP-PicoDet+COCO预训练模型+量化训练的模型,mAP达到94.5%的同时,预测速度可提升至78ms,实现了速度与精度的平衡。 另外,我们发现其他优化策略几乎没有提升精度,这是因为PP-PicoDet网络本身已经包含了目前得到验证的最优策略,如自研的轻量级骨干网络、激活函数、高效数据增强等,已经达到了目前开源模型的最优性能,因此很难再仅通过叠加策略大幅提升模型精度。具体的模型调优思路,欢迎大家锁定直播! 部署方案: 在模型部署上,PaddleDetection支持飞桨轻量化推理引擎PaddleLite,可以轻松实现高性能端侧部署。同时也支持ONNX转出,适配MNN/NCNN/OpenVINO等预测库。不仅如此,我们还提供了完备的Android部署方案和demo,方便开发者能够参考快速进行端侧效果验证。 产业实践范例教程 助力企业跨越AI落地鸿沟 飞桨产业实践范例,致力于加速AI在产业落地的前进路径,减少理论技术与产业应用的差距。范例来源于产业真实业务场景,通过完整的代码实现,提供从数据准备到模型部署的方案过程解析,堪称产业落地的“自动导航”。 真实产业场景:与实际具有AI应用的企业合作共建,选取企业高频需求的AI应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等; 完整代码实现:提供可一键运行的代码,在“AIStudio一站式开发平台”上使用免费算力一键Notebook运行; 详细过程解析:深度解析从数据准备和处理、模型选择、模型优化和部署的AI落地全流程,共享可复用的模型调参和优化经验; 直达项目落地:百度高工手把手教用户进行全流程代码实践,轻松直达项目POC阶段。 精彩课程预告 为了让小伙伴们更便捷地应用通信塔识别范例教程,百度高级研发工程师于3月10日20:30-21:00为大家深度解析从数据准备、方案设计到模型优化部署的开发全流程,手把手教大家进行代码实践。 欢迎小伙伴们扫码进群,免费获取直播课和回放视频链接,更有机会获得覆盖智慧城市、工业制造、金融、互联网等行业的飞桨产业实践范例手册!也欢迎感兴趣的企业和开发者与我们联系,交流技术探讨合作。 扫码报名直播课,加入技术交流群 女生节有奖互动 在科技领域 她们用技术向我们展示了女性力量 一年一度女生节即将到来 我们也推出【有奖答题】活动 祝程序媛们节日快乐! 点击下方小程序参与有奖互动, 也欢迎分享转发给朋友一起参加~~ 关注飞桨公众号,获取更多技术内容~ 本文同步分享在 博客“飞桨PaddlePaddle”(CSDN)。如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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