Django security releases issued: 6.0.7 and 5.2.16

Phishing poses as big-brand job interview to steal Google accounts

Một chiến dịch phishing giả mạo hơn 30 thương hiệu lớn như Adobe, Netflix, Coca-Cola và OpenAI nhằm nhắm vào chuyên gia marketing qua email phỏng vấn việc làm giả. Kẻ tấn công lợi dụng các nền tảng hợp pháp như PeopleForce và Salesforce Marketing Cloud để tạo chuỗi redirect lồng nhau, dẫn nạn nhân đến trang landing độc hại, nơi sử dụng kỹ thuật browser-in-the-browser (BitB) để hiển thị popup đăng nhập Google giả mạo, đánh cắp thông tin tài khoản. Chiến dịch đã hoạt động ít nhất 5 tháng, sử dụng tên và ảnh thật của nhà tuyển dụng để tăng độ tin cậy.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các cuộc tấn công phishing hiện đại sử dụng kỹ thuật browser-in-the-browser và chaining redirect để trộm mật khẩu Google, từ đó nâng cao kiến thức bảo mật cho ứng dụng web và hệ thống của mình.

Write a coding agent from first principles: better tools

Bài viết hướng dẫn xây dựng một coding agent bằng Python sử dụng các schema công cụ tiền huấn luyện của Anthropic, bao gồm triển khai str_replace_based_edit_tool (với các lệnh view, create, str_replace, insert) và công cụ phiên bash bền vững dùng subprocess.Popen cùng threading. Ngoài ra, bài viết còn chia sẻ các pattern thực tế như guardrails dùng decorator để giới hạn truy cập thư mục, sao lưu file theo timestamp trước khi chỉnh sửa, cắt ngắn output cho kết quả bash lớn, và hệ thống phê duyệt lệnh tương tác để ngăn chặn lệnh shell nguy hiểm.

Lập trình viên muốn xây dựng các công cụ tự động hóa thực thi mã nguồn một cách an toàn và linh hoạt từ cơ sở dữ liệu, từ đó tối ưu hiệu suất phát triển và giảm thiểu rủi ro khi xử lý các tác vụ hệ thống phức tạp.

Scaling Security Alert Triage With Specialized Agents on Databricks

Đội bảo mật nội bộ Databricks triển khai 17 tác nhân AI chuyên biệt để xử lý 100% cảnh báo bảo mật mức độ thấp theo thời gian thực bằng Spark Structured Streaming, lọc sớm các tín hiệu vô hại, sử dụng prompt chuyên biệt theo nguồn, tích hợp Threat Intelligence và theo dõi quyết định qua MLflow. Hệ thống tiết kiệm 6.500 giờ phân tích trong 30 ngày và nâng tỷ lệ cảnh báo thật (true positives) gấp 10 lần so với phương pháp cũ, đồng thời rút ra bài học về việc ưu tiên ngữ cảnh hành vi lịch sử và hạn chế phạm vi hướng dẫn của tác nhân để giảm false positives.

Để tối ưu hóa hiệu quả triệt để trong việc xử lý cảnh báo an ninh với chi phí nhân lực thấp và độ chính xác cao, lập trình viên nên tham khảo cách xây dựng hệ thống triệt giác thông minh bằng các agent chuyên biệt và streaming dữ liệu để tự động hóa phân loại cảnh báo an ninh từ thấp đến trung bình.

PHP: PHP 8.4.23 Release Announcement

Nhóm phát triển PHP vừa tung ra phiên bản 8.4.23, một bản cập nhật bảo mật quan trọng cho …

CVE-2026-48931 Shouldn't Have Been a CVE

Matteo Collina, maintainer của HTTP stack và thư viện undici trong Node.js, cho rằng …

How to Export a Claude Conversation as a PDF

Bài viết hướng dẫn 5 cách xuất cuộc trò chuyện trên Claude dưới dạng PDF: in từ trình duyệt, sao chép sang Google Docs qua Markdown, sử dụng Claude Share Links với công cụ chuyển đổi bên thứ ba, tải trực tiếp Artifacts, hoặc tải toàn bộ dữ liệu tài khoản dưới dạng JSON. Mỗi phương pháp đều có hướng dẫn chi tiết, ưu nhược điểm và bảng so sánh để lựa chọn phù hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm cách tự động hóa và tích hợp các cuộc trò chuyện AI như Claude vào các dự án phần mềm, từ đó tối ưu hóa công cụ nghiên cứu, tài liệu hóa kết quả hoặc tích hợp dữ liệu vào hệ thống của mình.

Python's JIT Faces Some Challenges and Other News for July 2026 – Real Python

Hội đồng điều hành Python đã giao nhiệm vụ cho trình biên dịch JIT thử nghiệm của CPython phải hoàn thành PEP theo tiêu chuẩn trong vòng sáu tháng hoặc bị loại khỏi nhánh chính. Python 3.15 đã đạt đến beta 2 và 3 với bộ tính năng cố định, trong khi PSF công bố kế hoạch chiến lược 2026 nhấn mạnh vấn đề tài chính. Ngoài ra, nhiều bản cập nhật thư viện quan trọng như Django, scikit-learn, Polars cùng các công cụ AI liên quan đến "context rot" trong phiên làm việc dài cũng được đề cập.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về tiến trình phát triển và các rủi ro của JIT trong CPython, từ đó đánh giá tầm nhìn dài hạn của Python trong tương lai và lựa chọn công cụ phù hợp cho dự án của mình.