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Anthropic diz que hacker usou agentes de IA para ataque extenso sem precedentes Esquema de roubo de dados e extorsão afetou pelo menos 17 organizações governamentais, de saúde, serviços de emergência e religiosas no último mês, informou a empresa conhecida pelo Claude; pedidos de resgate chegaram a US$ 500 mil ➖ @CYBER_ATTACK_INFO_AI ➖

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"Mind the Gap" mostra o primeiro ataque backdoor prático na quantização GGUF TL;DR: Pesquisadores afirmam o *primeiro* ataque backdoor bem-sucedido que visa especificamente a quantização GGUF. Eles mostram que você pode fazer um modelo FP benigno parecer limpo, mas após a quantização para GGUF ele exibe comportamento malicioso (por exemplo, gerações de código inseguras aumentam em +88,7% em seus testes). Isso diz respeito diretamente a qualquer pessoa que baixa GGUFs aleatórios para llama.cpp/Ollama. https://www.arxiv.org/pdf/2505.23786 ➖ @CYBER_ATTACK_INFO_AI ➖

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Por que você quer a vida eterna?

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O Google lançou uma descoberta para iniciantes na web — e é gratuita Se você sempre quis entender sites, mas não sabia por onde começar — aqui está seu ingresso de entrada. O Google lançou um enorme guia interativo sobre desenvolvimento web — e ele é realmente incrível. — Dentro tem tudo: HTML, CSS, JavaScript, estrutura, layout, interatividade — Explicação simples, sem chatice e sem linguagem "de programador" — Muita prática — você aplica na hora, não só lê — Visuais claros, dicas, truques — tudo de forma visual Experimente aqui ➖ @CYBER_ATTACK_INFO_AI ➖

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Maior roubo da história do sistema financeiro nacional. Hacker pega R$ 1 bilhão do Bacen. É isso pessoal 🥰👍🏻

⚡️ Segurança da IA ​​— uma referência para avaliar a segurança da IA ⏩ O projeto sem fins lucrativos MLCommons, que cria e oferece suporte a benchmarks amplamente utilizados na indústria de IA, anunciou um novo desenvolvimento. Estamos falando de uma ferramenta — AI Safety v0.5, que permite avaliar a segurança de sistemas de IA. ⏩ O AI Safety v0.5 é uma ferramenta de prova de conceito que avalia grandes modelos de linguagem (LLM) por trás de chatbots modernos, analisando respostas a consultas de "categorias perigosas". A necessidade de tal ferramenta já era esperada há muito tempo, visto que a tecnologia provou ser bastante fácil de usar para fins nefastos e até perigosos. Por exemplo, ela pode ser usada para preparar ataques de phishing e cometer outros crimes cibernéticos, bem como para disseminar desinformação e incitar ódio. ⏩ Embora seja difícil mensurar a segurança devido à ampla gama de usos da IA, a MLCommons criou uma ferramenta capaz de lidar com uma ampla gama de ameaças. Por exemplo, ela pode avaliar como um bot responde a uma solicitação de receitas de bombas, o que dizer à polícia se for pego fabricando um dispositivo explosivo e muito mais. Cada modelo é "interrogado" com uma série de consultas de teste, cujas respostas são então verificadas. O LLM é avaliado para cada categoria de ameaça, bem como para a segurança geral. ⏩ O benchmark inclui mais de 43 mil prompts. A metodologia permite classificar ameaças, convertendo respostas em características compreensíveis até mesmo para leigos, como "alto risco", "risco moderadamente alto", etc. Ao mesmo tempo, representantes da organização afirmam que o LLM é extremamente difícil de avaliar por uma série de razões. ⏩ O benchmark AI Safety v0.5 já está disponível para experimentação, e a organização espera que os testes iniciais da comunidade levem a uma versão aprimorada, a v1.0, a ser lançada ainda este ano. A plataforma está aberta a novas sugestões de benchmark e à interpretação dos resultados. ▶️ Página do projeto Artificial intelligence

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⚡️ verificador de endurecimento do kernel Uma biblioteca útil para verificar opções de reforço de segurança no kernel do Linux. pip install git+https://github.com/a13xp0p0v/kernel-hardening-checker ▪️ Github ➖ @CYBER_ATTACK_INFO_AI ➖