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巨额15亿美元以太坊盗窃：Bybit的安全漏洞引发警报
在迄今为止最引人注目的加密货币盗窃事件之一中，黑客攻破了一个离线以太坊钱包，窃取了大约15亿美元的数字资产，主要是以太坊代币。这次特别针对加密货币交易所Bybit的攻击，引发了人们对即使是最安全的存储选项的安全性的新担忧。传统上，冷钱包和多重签名（multisig）认证被视为保护数字资产的黄金标准；然而，这一事件突显了人为错误和界面操控如何削弱这些保护措施。 该漏洞于2月21日被Check Point的区块链威胁情报系统发现，该系统在以太坊网络的交易日志中检测到异常。Check Point的研究人员迅速确认，这次攻击源于一个复杂的操作，利用了超出智能合约逻辑范围的漏洞。黑客并没有直接攻击区块链协议，而是操控用户界面，采用先进的社会工程技术误导关键签名者批准虚假的交易。 根据Check Point的调查结果，这次攻击使用了在2024年7月首次发现的方法，当时研究人员发现了一系列利用Safe Protocol的execTransaction函数的漏洞。该函数最初旨在促进安全的多重签名交易，但被攻击者武器化，他们在请求中微妙地修改了真实交易请求。通过改变签名者用于认证交易的界面，他们成功地欺骗了关键保管人，使其无意中授权了大额资金转账。 Check Point Research的首席技术官和产品漏洞研究负责人Oded Vanunu指出：“对Bybit的攻击并不意外——去年7月，我们发现了攻击者在这次前所未有的盗窃中使用的操控技术。最令人担忧的启示是，甚至冷钱包——以前被认为是最安全的选项——现在也面临风险。此事件表明，采用预防为先的策略，以确保交易的每一个阶段都是至关重要的，以阻止网络犯罪分子在未来进行类似重大攻击的尝试。” 这一事件标志着一个关键时刻，涉及数字资产的网络威胁。以往重大黑客攻击通常利用智能合约代码或私钥管理中的弱点。与此形成鲜明对比的是，Bybit攻击揭示了社会工程方法的日益复杂性，这些方法通过利用人类的疏忽来规避技术安全措施。Check Point的分析强调，没有任何加密安全措施能够提供对欺骗的完全保护，特别是在签名者在交易审批过程中受到误导的情况下。 这次攻击的影响远远超出了Bybit。Check Point的研究人员警告说，供应链和用户界面操控攻击日益上升，对数字资产的安全构成严重风险。随着攻击者不断完善其技术，持有大量加密货币的组织必须重新评估其安全措施。像终端威胁检测、电子邮件安全和实时交易验证等传统网络安全策略，必须融入加密资产保护策略的框架中。
Brief news summary
一次重大的加密货币劫案发生，黑客侵入了与Bybit交易所关联的离线以太坊钱包，导致约15亿美元的损失，主要是以太坊代币。这一事件引发了对冷钱包和多重签名系统安全性的新关注，之前这些系统被认为是安全的。Check Point的区块链威胁情报报告称，攻击者利用复杂的用户界面操控和社交工程技术，欺骗关键签名者批准欺诈性交易，而不是直接入侵区块链。 他们发现了Safe Protocol的execTransaction函数中的一个漏洞，使他们能够操纵合法的交易请求。Check Point Research的Oded Vanunu强调了冷钱包对高级网络威胁日益增加的脆弱性，并建议组织加强其交易安全措施。这次漏洞暴露了网络风险中的一个令人担忧的趋势，表明社交工程是如何利用加密系统中的人为错误。随着对供应链和用户界面安全的威胁加大，Check Point建议持有大量加密货币的组织重新评估其安全策略，并采用传统的网络安全措施，包括终端检测和实时交易验证，以保护其数字资产。
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在与手机制造商的会谈中，关于预装Comet AI移动浏览器的困惑
由英伟达支持的创业公司Perplexity AI正在采取战略措施，挑战谷歌在人工智能驱动的搜索和浏览领域的主导地位。这家公司与多家智能手机制造商谈判，计划在移动设备上预装其AI集成浏览器Comet。这一策略旨在通过在手机上提供即时访问，增强用户参与度，从而扩大Comet在传统上难以进入的市场中的份额，特别是在面对如谷歌Chrome这样根深蒂固的竞争对手时。 目前处于桌面测试阶段的Comet以将AI直接集成到浏览体验中而脱颖而出。除了常规搜索功能外，Comet还允许用户查询个人数据、自动化各种线上任务。这体现了“代理AI浏览器”的崛起，它们能够在最少用户输入的情况下执行复杂、多步骤的操作，有望彻底改变人们与数字内容的交互方式以及日常线上活动的完成方式。 Perplexity AI的首席执行官Aravind Srinivas计划在明年将用户规模从几十万扩大到数千万甚至上亿，与AI更广泛的主流应用和市场颠覆同步增长。除了移动浏览器的合作伙伴关系外，据报道公司还在与苹果、三星等智能手机巨头洽谈，将其AI技术整合到他们的生态系统中，以增强Siri、Bixby等数字助手的功能。这些合作有望在移动平台上深化AI驱动的个性化和任务自动化。 然而，Perplexity面临巨大挑战——谷歌Chrome掌控着全球大约70%的移动浏览器市场。Comet若能显著抢占市场份额，将带来重要的行业变革，推动浏览器创新和新型AI功能的推出。投资者对Perplexity的愿景充满信心：公司最近筹集了5亿美元，估值达到140亿美元，并得到英伟达、杰夫·贝索斯以及埃里克·施密特等的支持。这笔资金将加快开发速度、促进战略合作，同时也表明市场对这家创业公司有望重塑AI搜索和浏览的潜力的看好。 像Comet这样由AI驱动的浏览器，代表了向智能化、自动化数码工具的更广泛转型。通过将AI直接集成到浏览中，Perplexity及其他公司旨在降低使用门槛，让用户更快捷地获取信息、高效管理流程，并以全新的方式实现内容个性化。然而，这一变革也引发了关于隐私、数据安全和用户控制的关键问题，特别是在AI辅助环境下。 随着Perplexity AI的不断发展，科技行业和消费者都在密切关注其创新将如何影响日常数字习惯。如果成功，这家公司可能开启一个新时代，让AI通过融合便捷性、智能性和个性化，彻底改变网络互动体验。
区块链能做到吗？5个利用Algorand解决现实世界问题的项目
超越金融，区块链技术通过利用透明度、安全性和不可篡改性等特性，积极改变着各行业的现实系统。这些特性，作为区块链在金融领域中的基础，不仅提升了金融行业的运作，还增强了房地产和人道援助等行业的效率与安全。 为了实现广泛应用，区块链网络必须具有可扩展性、提供即时交易确认，并保持低费用——这些特质在Algorand这一层-1区块链中得到了体现。Algorand每秒处理1万笔交易，具备即刻确认的能力，采用纯权益证明（PoS）共识机制，最大限度地减少能源消耗，同时实现去中心化，并采用低、统一的费用结构，适用于各种现实生活场景。 以下是五个展示Algorand能力的实用案例： 1
PayPal区块链负责人何塞·费尔南德斯·达·庞特加入星际网络
PayPal区块链负责人何塞·费尔南德斯·达·庞特加入Stellar 此外，Stellar发展基金会任命曾任职于Block和Blockchain
加州法院体系采纳人工智能使用规则
2025年7月18日，加利福尼亚成为美国最大州级法院系统正式规管生成式人工智能（AI）使用的先行者。鉴于AI技术在法律程序中日益增加的存在和影响，加利福尼亚司法理事会采纳了一项新规则，要求所有州法院在2025年9月1日前，要么全面禁止生成式AI，要么制定具体的使用政策。这一规则由由首席法官帕特里夏·瓜耶罗领导的2024年AI工作组制定，显示了司法部门在道德和安全地整合AI工具方面的积极姿态。 该规则的一个显著特点是具有灵活性，为法院提供了一个全面的模型政策，以便根据快速发展的AI环境和不同法院的需求进行调整。规则中包括关键的保障措施，以维护司法的公正性和保护敏感数据，其中严格禁止将机密信息输入公共AI系统，以及禁止任何可能引发非法歧视或偏见的AI用途，体现了司法部门对公平的承诺。 强调了透明度：法院必须披露材料是否完全由AI生成，确保人为监督始终占据核心地位。此外，法官或法院工作人员在正式使用AI生成的信息之前，必须严格核实其准确性。由首席法官布拉德·希尔担任主席的工作组指出，鉴于AI的快速发展，需要制定一个平衡、具有弹性的框架，既能支持正义和效率，又不抑制创新。 加利福尼亚的司法系统是全国最大，拥有约1,800名法官，覆盖65个法院，年度处理案件约五百万起，加入了伊利诺伊州、特拉华州和亚利桑那州等其他州在立法规管AI在司法中的应用。此项倡议符合关于AI法律影响的更广泛全国和国际讨论，包括潜在偏见、保密泄露以及不可靠的输出。加州的政策展现了司法领导力，旨在充分利用AI的优势，同时最小化相关风险。 此举还向其他州和联邦法院传递了谨慎治理新兴技术的重要性。随着AI愈发复杂和易于获取，法院面临越来越多的压力，需要界定伦理边界和操作保障。加州的灵活且全面的做法，或可作为在创新与责任、公平之间取得平衡的典范。 总之，加利福尼亚的正式AI政策标志着在司法系统中规范技术应用迈出了重大步伐。通过规定保密措施、禁止歧视性AI用途、要求披露AI生成内容、以及确保人工验证，州际标准的建立有助于增强司法程序中的信任与公正。这一政策的灵活性，将使法院能有效应对不断变化的技术环境，支持在数字时代中实现公正和高效的司法管理。
微软可能签署欧盟人工智能行为准则，Meta 对准则予以反驳
预计微软将正式采纳欧盟关于人工智能的自愿行为准则，此举标志着公司在与欧盟AI法案（于2024年6月生效）保持一致方面迈出了关键一步。该准则由13名独立专家组成的专家组制定，旨在帮助企业应对监管环境，推动透明度并遵守严格标准。主要要求包括公布用于AI开发的训练数据摘要，以及制定符合欧盟版权法律的政策。微软总裁布拉德·史密斯表示，期望公司积极参与，并赞扬行业领导者与欧盟AI办公室在准则制定过程中的建设性合作。 该准则是对全面的AI法案的响应，该法案是首个全球性框架，明确规定风险管理、数据治理、透明度和责任等方面的条款，以促进可信赖的人工智能。自愿准则补充了法规，为企业提供了将伦理标准和知识产权融入AI开发流程的实际指导。 然而，并非所有主要科技公司都接受了这一倡议。Facebook、Instagram和WhatsApp的母公司Meta平台因担心法律不确定性和他们认为超出AI法案范围的要求，拒绝采纳该准则。Meta的全球事务主管乔尔·卡普兰也表达了类似担忧，他警告说，准则可能施加过度限制，阻碍创新并减缓欧洲的AI发展。 Meta的反对突显了在AI监管与技术进步之间的持续争论。批评者认为，严格的法规可能使欧洲在快速变化的全球AI竞争中处于不利地位，而支持者则强调需要强有力的监管，以确保人工智能的伦理发展和基本权利的尊重。 与此同时，其他领先的人工智能公司如以其语言模型技术闻名的OpenAI，以及创业公司Mistral，都已经接受了该自愿准则。其非约束性特征允许企业展现对伦理AI实践的承诺，同时适应不断变化的规则。 目前，该准则适用于Alphabet、Meta、Anthropic等主要科技公司，涵盖AI生态系统中的主要玩家。其推广象征着行业范围内推动负责任AI发展的努力，旨在在不同司法管辖区内实现标准化。这种欧盟与专家的合作反映出共同的理解：可持续的AI增长需在创新与竞争的同时维护社会保障。 总而言之，微软可能会认可欧盟的自愿AI准则，体现其对法规遵守和伦理AI的重视。而Meta的拒绝则揭示了行业内部关于监管范围和创新影响的紧张关系。随着AI技术的快速发展，监管机构与科技行业之间的持续对话至关重要，以塑造一个AI既能服务公众利益，又不抑制技术活力的未来。这一自愿准则在这一不断演进的框架中至关重要，提供了企业对齐欧盟雄心标准、共同推动全球负责任AI治理的途径。
美国银行加码嵌入式金融与区块链技术
2025年7月17日第二季度财报电话会上，总部位于明尼阿波里的美国银行（U
东北教授利用区块链技术构建更优的人类启发式人工智能系统
德·希尔斯特（David de Hilster）是东北大学工程学院的教授，他设想的人工智能生态系统不是由统计猜测驱动，而是由逻辑、规则和透明度引领。 今年秋季，东北大学迈阿密校区的学生将有机会加入一个新俱乐部，该俱乐部旨在利用区块链技术和一种名为NLP++的编程语言设计和构建去中心化的人工智能系统。 这个面向所有学生的俱乐部由工程学教授、经验丰富的计算机语言开发者德·希尔斯特发起。它将作为一个合作平台，聚焦于AI、语言和分布式系统的兴趣学生，重点在于创建基础框架，将德·希尔斯特的基于逻辑的编程语言整合到区块链中。 德·希尔斯特希望建立一个由逻辑、规则和透明度治理的人工智能生态系统，而非依赖统计推断。 “我们的目标是建立一个开放、去中心化的生态系统，用于开发、维护和应用语言资源——涵盖所有人类语言和相关主题领域，”德·希尔斯特解释说道。“没有区块链，NLP++只是一个独立的编程语言。配合区块链，NLP++可以利用词典、知识和算法，以可信的方式实现接近人类水平的能力。” 区块链是一种去中心化、分布式的账本技术，用于存储跨多个计算机系统的交易记录，构成比特币、以太坊等加密货币的基础。 大约25年前，德·希尔斯特开始创建一种让计算机分析和解释文本的方法，模拟人类的思维方式，最终开发出他共同研制的程序语言“自然语言处理++”（NLP++）。 他建议，未来NLP++或许能用逻辑和规则推理为数字助手赋能，回答各种问题——这代表着相较于当今流行的聊天机器人（如ChatGPT、Gemini和Claude）所依赖的概率模型，是一个重大转变。 虽然NLP++提供了基础技术，但优质数据仍然是构建人工智能系统的关键。以手工、协作和透明的方式收集这些数据充满挑战，而这也是区块链技术的重要价值所在。 德·希尔斯特指出，区块链的一个主要优势在于其不受任何单一私人实体控制或所有权的结构。其去中心化的特性确保所有在NLP++平台上创建的语言资源都是透明且公开的。 “其理念是，当个人编写算法——例如一个专注于体育的智能代理——并将其用NLP++编码在区块链上时，其他人可以自由使用它，”他说。 展望未来，德·希尔斯特及其团队计划推出一种NLP币，用于对开发和维护这些语言资源的贡献者进行经济奖励。 虽然这个俱乐部将在今年秋季开始系统设计，但将NLP++与区块链技术完全整合，可能还需要数年的时间。然而，德·希尔斯特相信，从长远来看，其影响可能会带来革命性的变革。 与ChatGPT等工具不同，一个基于NLP++的数字助手不会依赖于庞大的数据集和概率模型来生成答案，而是利用一套结构化的、托管在区块链上的规则和逻辑，表现得更像人类的推理，而非像机器那样预测。 “我们的目标是可信赖的自然语言处理，也就是像人类一样工作——不依赖由海量文本阅读得出的概率，”德·希尔斯特表示。“人类应用规则。给定100个英语句子，每个英语母语者都能分辨出哪些是正确的，哪些是不正确的。”
