fr frytea.com / 2025-01-06 23:43 / by @技术头条

AI Prompt 整理

prompt 原则：
1、写出清晰而具体的指示，清晰不是指短，而是尽量详细，可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆，分隔符形式不限：“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对，可以尝试不断变化提问方式，直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。

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@IT技术博客大学习

pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:14

AI 作为新型黑客：开发进攻性安全代理

这篇文章深入解析了浏览器沙盒逃逸的技术原理，详细讲述了攻击者如何利用漏洞突破沙盒限制，实现对系统的进一步控制。通过真实案例和技术细节的剖析，展示了沙盒逃逸的核心思路和防御对策。内容适合网络安全研究人员、漏洞挖掘工程师，以及对浏览器安全机制感兴趣的技术从业者，提供了宝贵的学习资料和实践指导。

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pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:07

探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强

这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。

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ix ixyzero.com / 2024-11-02 16:50

Hive SQL 中的分号、下划线等tips整理

本文整理了 Hive SQL 中的一些实用技巧，包括使用 `\073` 替代分号进行字符串分割、通过转义实现下划线匹配、布尔类型的条件比较，以及在复杂类型字段（如数组或映射）中插入空值的操作方法。这些技巧可以帮助开发者在处理特殊符号和复杂数据类型时，避免语法错误和查询结果不准确的问题，为 Hive SQL 查询优化提供了实用参考。

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ix ixyzero.com / 2024-08-06 08:18

2024年CrowdStrike导致的Windows系统大规模蓝屏事件整理

本文整理了2024年7月19日因CrowdStrike导致的大规模Windows系统蓝屏事件。由于CrowdStrike更新其Falcon安全产品的配置文件，许多Windows系统出现蓝屏崩溃，影响全球多国的重要业务系统。此事件引发了对安全软件稳定性和供应链风险的反思。作者分析了事件的时间轴、技术原因及对安全产品设计的启示。

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co colobu.com / 2024-08-06 07:52

让AI 实现一个红黑树

文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家（如Rob Pike）实现红黑树，并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题，但通过不断调整和AI协作，最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-03-13 13:12

基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库

通用人工智能，即：AGI（Artificial General Intelligence）的实现，正在以肉眼可见的速度被缩短，以前在科幻电影中看到的种种场景，或许会比我们想象中来得更快一些。不过，等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间，我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践，即：在成功部署本地 AI 大模型后，如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。

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ix ixyzero.com / 2024-03-12 22:56

简单来说，就是数据安全左移，在每一个阶段都做卡点和检测，提高入侵/获取敏感数据的成本，减少后续阶段的日志告警量，提高告警检测准确率，利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问；有账号凭证要检测是否正常（常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……）；有账号也仅知其所需最小权限；梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地，大部分操作在线即可完成，系统埋点要全面和准确；对于数据下载和外发格外关注，下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-03-12 22:29

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试

本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。

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ix ixyzero.com / 2023-12-26 22:19

chatGPT提示词(prompt)收集

关于ChatGPT，很多人用的时候发现问问题得到的答案并不如意，很大程度上是因为——问题的质量直接决定了答案的质量，没有Prompt的ChatGPT也只是比较聪明的人工智能而已！毕竟简单问问题的话，ChatGPT的回答也很容易出现空洞、绕圈子、答非所问等情况。因此，出现了Prompt，用GPT能听懂的语言告诉它要做什么！

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ix ixyzero.com / 2023-11-29 23:35

base64编码的相关知识点整理

最近在处理一些字符串编码加密方面的工作，简单梳理一下和base64编码相关的知识，方便后面有需要的时候参考。

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