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rayepeng

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周报#17 国庆后的状态调整

一些碎碎念 似乎国庆回来后就有些中断自己坚持下来的写作习惯了，果然任何依赖人工维护的系统都是很难有可持续性的，想法照旧还是不断地产生，缺少一个落地的过程，还是喜欢这种碎碎念的过程 国庆是在10月1号才回家的，毕竟高铁票难抢。上午11点的高铁，我照例是要提前1个多小时到的，似乎每次旅行前都习惯了要早早准备，担心第二天会有突发的意外，以前甚至晚上都睡不好觉，因为心里一直在担心着，有一根弦在绷着。不过随着旅行的次数变多心态也逐渐好转了，每次告诉自己国内旅行带上身份证和手机就够了，国外只要检查护照签证等。 短暂的旅途（不过也持续了一天）也没啥意外，高铁选的是靠窗座位，坐好后一抬头发现斜前方的几个人，似乎是大学生打扮，其中一个拿出了一盒三国杀，开始洗牌做准备，思绪一下又回到了高中，那时经常在熄灯之后，熬夜打三国杀哈哈哈，三国杀算是从小学就开始陪伴我了，不过对于打牌的技巧并没有掌握太多 国庆回来后最显著的一个转变就是，我开始想逐渐调整自己，让自己慢下来，学会聚焦，不再分心去做其余的事情。 最明显的就是，上周集中通关了幽灵诡计，虽然后面很多关卡都是依靠着别人的攻略来做的，但当我通关完之后，
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understand tcache poisoning
pwn

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文章首发于 https://xz.aliyun.com/t/12600 tcache 结构分析 Tcache（Thread Cache）是 glibc（GNU C Library）从 2.26 版本开始引入的一个特性，旨在提升内存分配性能。在 tcache 中，每个线程都有自己的缓存，可以减少线程间的互斥和锁的竞争。 默认情况下，大小小于等于 1032（0x408）字节的 chunk 会被放入 tcache 中。 分配释放：当程序进行 malloc 操作时，会优先检查 tcache 是否有可用的 chunk，如果有，就直接返回。同样，当进行 free 操作时，
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通过命令提示注入来攻击大语言模型
LLM

通过命令提示注入来攻击大语言模型

文章翻译自：https://link.medium.com/klyhSFNxoAb 我最近有幸运参加了Google IO开发者大会，大会发布了许多新产品。其中许多产品对人工智能的关注非常突出，尤其是生成人工智能。 生成式人工智能太令人着迷了，我很兴奋看到能通过将其功能与其他不同产品的功能进行集成，来颠覆一些过往的工作。我已经使用这些工具来编写脚本、撰写文案，生成博客的一些想法。虽然这些应用程序非常酷，但研究如何安全地使用这些技术也很重要。 大型语言模型((LLM)已经被应用到处理私人信息的产品中，不仅仅是总结新闻文章和编辑电子邮件。这就像一个全新的世界！我已经看到它们被计划用于客户服务聊天机器人、内容审核以及根据用户需求生成想法和建议。它们还用于代码生成、单元测试生成、安全工具的规则生成等等。 首先我要说的是，我在人工智能和机器学习领域完全是新手。就像其他人一样，我仍然试图围绕这些进步的能力。当涉及到大型语言模型时，我充其量只是一个初学者提示孩子。尽管如此，我还是很有兴趣了解更多。如果我提供的任何信息不准确，请随时打电话给我。 LLM 到底在做什么 给定一个文本块或“上下
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