黑鸟

互联网广告逐渐成为网络攻击的一个重要环节

据近日纽约时报报道，了解此次行动的美国官员称，本月导致委内瑞拉首都陷入黑暗的网络攻击表明，五角大楼不仅有能力切断电源，而且还有能力让电源重新恢复。 1月3日的行动是近年来美国公开展示其进攻性网络能力的一次最引人注目的行动之一。 它表明，至少对于像委内瑞拉这样军事防御系统不完善、难以抵御网络攻击的国家，美国能够使用威力强大且精准的网络武器。 据知情人士透露，美军还动用了网络武器干扰委内瑞拉的防空雷达。这些知情人士在匿名的情况下讨论了此次行动的敏感细节。（不过，委内瑞拉最强大的雷达当时并未正常工作。） 通过切断加拉加斯的电力供应并干扰雷达，美国军用直升机得以在不被发现的情况下进入委内瑞拉，执行抓捕马杜罗的任务。 美国官员称，委内瑞拉先进的俄罗斯制造的S-300和Buk-M2防空系统甚至还没有连接到雷达，当时美国直升机就已突袭委内瑞拉，抓捕马杜罗，这使得委内瑞拉领空在五角大楼发动袭击之前很久就出人意料地缺乏保护。 但据四位现任和前任美国官员称，委内瑞拉无法维护和操作S-300（世界上最先进的防空系统之一）以及Buk防御系统，这使得五角大楼发起“绝对决心行动”抓捕马杜罗时，委内瑞拉的领空处于脆弱状态。 此外，纽约时报对照片、视频和卫星图像的分析发现，袭击发生时，一些防空系统部件仍处于封存状态，而非处于运行状态。综上所述，这些证据表明，尽管数月来一直有警告，委内瑞拉仍未做好应对美国入侵的准备。

2026年1月，伊朗出现大规模网络访问限制，在这一背景下，SpaceX公司的Starlink卫星互联网服务被激

美国移民及海关执法局（ICE）一直在入侵美国城市，针对无证移民进行监视、骚扰、袭击、拘留和酷刑折磨。

近年来，随着大型语言模型（LLM）在网络爬取数据上的训练规模不断扩大，数据投毒（data poisoning）

CAI（Cybersecurity AI） 是一个开源的网络安全人工智能框架，专为构建和部署AI驱动的攻防自动化系统而设计。它被描述为一个开放的、可参与漏洞赏金计划的网络安全人工智能，完全匹配其核心定位：开源、模块化，并准备好用于真实世界的漏洞赏金（Bug Bounty）活动。 机器狗是典型的具身智能平台，具有移动性、传感器（摄像头、LiDAR、IMU）和通信模块（WiFi、蓝牙、4G/5G）。将CAI部署到机器狗上，实现“具身AI代理”（Embodied Agent），可将纯虚拟的网络渗透扩展到物理近距离（近源）渗透。 想象一下，某一天，几百个机器狗围在你的公司周围开始暴力破解你的公司wifi进行近源渗透。 使用CAI代理评估机器人自身漏洞（如UniPwn蓝牙漏洞），或将机器狗作为攻击载体，最新论文显示CAI驱动的代理能在机器人上自主发现并利用API漏洞、触发未授权控制。 结合方式： 硬件集成：CAI轻量级（Python基底），可直接运行在机器狗的边缘计算单元上，无需云端依赖（隐私设计）。 传感器+AI融合：机器狗的传感器数据（视觉、距离、热成像）喂给CAI代理，实现环境感知驱动的渗透决策。 移动优势：机器狗可自主导航到目标区域（室内/室外），克服传统渗透的距离限制。 CAI+机器狗的结合开创了具身网络安全代理新范式，将虚拟渗透延伸到物理世界，尤其适合近源场景（如工业控制、关键基础设施）。 框架核心是CAI的模块化代理+机器狗的移动/感知能力，形成闭环自主系统。2025-2026年，这一方向快速发展，已有开源实现和论文验证。 未来趋势为更强具身AI（多模态LLM驱动导航）+群智协作（多机器狗协同渗透）。 CAI其他特点： 完全开源（GitHub 仓库：https://github.com/aliasrobotics/cai），采用 Python 实现，易于安装和扩展。 Agent-centric 设计：基于AI代理（Agent）架构，用户可以构建专用的AI代理，执行侦察、漏洞扫描、利用、提权、横向移动、缓解等任务。 支持多种AI模型：兼容 300+ 种模型，包括 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Ollama 等本地模型。 内置安全工具：集成常见进攻/防御工具，支持自定义工具扩展。 Human-in-the-Loop：强调可观测性和人工监督，确保安全可控。 支持同时运行进攻（Red Team）和防御（Blue Team）代理，进行攻防对抗测试。 Bug Bounty 就绪：专为漏洞赏金流程优化，能自动化侦察、验证和报告漏洞，已在真实平台（如 HackerOne、HackTheBox）上验证有效。

以下内容仅供参考，无需太过于当真。

即使广告未展示给你，你的设备信息已经被几十至数百家公司接收。

美国移民及海关执法局（ICE）在现任政府的领导下获得了新的预算，并开始大举采购监控技术。

30B Qwen模型跑进了树莓派，速度还能保持在线 byteshape通过优化30B Qwen模型在树莓派上的运行，实现了每秒8.03（TPS）个令牌的实时响应。同时保持 92% 以上的基准准确率，这重新定义了树莓派级设备的性能预期。整体趋势显示，Shapelearn 持续产出更优模型，ByteShape 系列在图表中始终处于 Unsloth 的右上方区域。 相比其他模型，ByteShape在保持高准确率的同时，还实现了更快的响应速度，适用于需要实时交互的场景。 ByteShape使用其独特的位长度学习方法（Shapelearn），将内存视为预算重点，优化每秒令牌数和质量，而不是简单地追求更小的文件大小，在保持高质量输出的同时，大幅提升了模型在树莓派上的运行性能。 该研究方向，非常精炼地概括了当前大模型量化领域的一个重要趋势：将量化参数（如尺度、范围、变换矩阵）从人工设计转为通过算法在少量数据上自动、可微分地学习优化，以实现更高压缩率下的精度保持。 目前推荐在树莓派 5（16GB）上部署并追求真正的交互式体验，建议从 Q3_K_S 2.70bpw KQ-2 开始。 在内存更大的 CPU 或 GPU 上，可以在吞吐量损失极小的情况下选择更高质量的配置，核心原则始终不变：先满足内存适配，再优化权衡关系。 技术介绍文章： https://byteshape.com/blogs/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507/ 模型： https://huggingface.co/byteshape/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-GGUF 不知道全球僵尸网络的主人们会不会狂喜。

2026年1月2日至3日，委内瑞拉发生了一次全国性互联网中断（blackout），几乎所有主要网络服务提供商的

用于从现代版本的Google Chrome浏览器（特别是Chrome 127+版本）中提取敏感数据的工具。 https://github.com/Maldev-Academy/DumpChromeSecrets 它专门针对Google引入的App-Bound Encryption（应用绑定加密）机制，该机制将加密密钥绑定到Chrome应用本身，使得传统的离线解密变得困难。 该工具通过进程注入技术，在Chrome进程上下文中运行，从而绕过这一保护，提取包括密码、Cookie、刷新令牌等敏感信息。 主要提取的数据类型： 保存的登录凭据（用户名和密码） Cookies（包括加密的会话Cookie） 刷新令牌（Refresh Tokens） 自动填充数据（Autofill） 浏览历史（History） 书签（Bookmarks） 提取的数据以JSON格式输出，便于后续处理。 本工具可用于各类场景的备份使用。

Robin 是一个开源的 AI 驱动的暗网 OSINT（开源情报）工具，主要目的是帮助安全研究人员和威胁情报分析师进行合法的暗网情报收集，通过集成大型语言模型（LLM）来提升搜索效率和结果质量。 核心功能: 1.使用 LLM（如 GPT-4、Claude、Gemini、Llama 等）自动优化搜索查询、过滤无关结果，并生成调查总结报告。 2.通过 Tor 网络匿名访问暗网搜索引擎，进行搜索和内容抓取。 3.支持多线程加速，提高效率。 4.输出自定义报告（文本文件）。 5.模块化设计，便于扩展新搜索引擎、LLM 模型或输出格式。 主要特点 CLI 优先：命令行界面简单高效。 可选 Web UI：基于 Streamlit，提供图形化操作界面。 多模型支持：兼容 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama（本地模型）等，通过 OpenRouter 等路由。 Docker 支持：一键部署，推荐用于 Web UI。 匿名性：内置 Tor 支持，确保操作安全。 地址： https://github.com/apurvsinghgautam/robin/

在开源情报与社会媒体情报领域，反向图像搜索工具已成为调查人员、记者及安全研究人员的核心手段。

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