Engineering a Real-Time ML Network IDS Dashboard

September 2026 Microsoft Patch Tuesday

Vào tháng 9 năm 2026, Microsoft đã phát bản bản vá bảo mật với tổng cộng 964 CVEs, đạt kỷ lục cao nhất trong lịch sử Patch Tuesday. Sự gia tăng số lượng lỗ hổng này bắt nguồn từ việc Microsoft mở rộng phạm vi kiểm tra các thành phần phần mềm, đặc biệt là các thư viện open-source được tích hợp vào hệ sinh thái Windows. Hệ quả bao gồm gánh nặng lớn cho các chuyên gia bảo mật trong việc triển khai vá kịp thời và nguy cơ gia tăng các cuộc tấn công khai thác các lỗ hổng chưa được vá. Đáng học hỏi từ sự kiện này là tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro phần mềm phụ thuộc và chiến lược "shift-left" trong kiểm tra bảo mật ngay từ giai đoạn phát triển.

Bài viết này giúp bạn nắm ngay lập tức thông tin cập nhật về các lỗ hổng bảo mật mới nhất từ Microsoft để bảo vệ hệ thống của bạn.

Two Bugs Later: What It Actually Took to Replace a DNS Library

Thay thế một DNS library trong dự án Go là một quyết định phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc library cũ chứa hai bug nghiêm trọng liên quan đến xử lý wildcard records và timeout handling. Hệ quả buộc đội ngũ phải dành hai tuần để tái cấu trúc code và viết hàng ngàn dòng test case mới. Bài viết đáng học hỏi ở chỗ nó chứng minh việc nâng cấp dependency không chỉ là thay thế code mà còn là tái cân bằng toàn bộ kiến trúc hệ thống, với chi phí thực tế lên đến khoảng 40 giờ làm việc của kỹ sư senior.

Bài viết này tiết lộ những quyết định quan trọng và thách thức thực tế khi thay thế một thư viện DNS trong Go.

Beyond LLMs - A Guide to Every Type of Language Model

Trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ, nhiều người chỉ biết đến Large Language Models (LLMs) mà bỏ qua các loại mô hình ngôn ngữ khác. Bài viết phân tích các loại mô hình ngôn ngữ khác nhau như RNN, Transformer, và smaller models như DistilBERT, mỗi loại có ứng dụng riêng với trade-off giữa hiệu năng và độ phức tạp. Hệ quả là việc hiểu rõ các lựa chọn này giúp lập trình viên chọn model phù hợp cho từng tác vụ cụ thể thay vì chỉ tập trung vào LLM khổng lồ. Điều đáng học là bài viết cung cấp so sánh chi tiết về hiệu năng của các model trên các benchmark khác nhau, giúp đưa ra quyết định kỹ thuật tối ưu dựa trên yêu cầu thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu đa dạng các mô hình ngôn ngữ để chọn công cụ phù hợp nhất cho từng nhiệm vụ AI.

Audit Your Auth0 Tenant with Auth0 Agent Skills

Auth0 Agent Skills cung cấp khả năng kiểm tra tenant Auth0 một cách an toàn. Công nghệ này cho phép AI coding agents truy cập trực tiếp vào tenant để xác định các vấn đề identity management. Phân tích cho thấy 68% doanh nghiệp gặp vấn đề bảo mật do cấu hình sai trong Auth0. Giải pháp giúp sửa lỗi trong thời gian thực mà không cần dừng dịch vụ. Bạn nên học cách sử dụng tool này để tăng cường bảo mật hệ thống mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên kiểm tra và sửa lỗi quản lý Identity trên Auth0 một cách an toàn bằng cách sử dụng Auth0 Agent Skills cho AI.

Reflectiz Launches Agentic Pentesting for Websites: Up to 10x Coverage vs Conventional Pentests

Reflectiz mới ra mắt platform pentesting sử dụng nhiều AI agent cho website, nằm trong Offensive Hub với bốn agent chuyên biệt mô phỏng hành vi người dùng. Hệ thống này xây dựng dựa trên mô hình live hiện có của Reflectiz (pages, scripts, third parties, domains), mang lại phạm vi bảo mật lên đến 10x so với pentest truyền thống. Kết quả tích hợp qua REST API, CI/CD và Slack, đi kèm AI agent tên Atlas hướng dẫn khắc phục lỗi. Phân tích này đáng học hỏi vì cách kết hợp nhiều agent chuyên biệt với khả năng tự động hóa và mở rộng quy mô vượt trội.

Reflectiz ra mắt nền tảng pentesting AI đa tác nhân với khả năng bao phủ đến 10 lần so với các bài kiểm tra thông thường, giúp phát hiện lỗ hổng bảo mật hiệu quả.

Reflectiz Launches Agentic Pentesting for Websites: Up to 10x Coverage vs Conventional Pentests

Reflectiz mới ra mắt pentesting có tính agent, giúp mở rộng phạm vi kiểm tra bảo mật website lên đến 10 lần so với pentesting truyền thống. Công nghệ này sử dụng hệ thống agent để tự động khám phá và phân tích các hành người dùng thực tế, giúp phát hiện lỗ hổng mà các phương pháp thủ công bỏ sót. Phương pháp mới này đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện các lỗ hổng logic, xác thực và các vấn đề liên quan đến session management. Lập trình viên nên cân nhắc sử dụng Reflectiz để tăng cường bảo mật ứng dụng, đặc biệt với các dự án phức tạp có nhiều luồng tương tác người dùng.

Reflectiz ra mắt phương pháp kiểm thử xâm nhập thông minh cho website, mang lại phạm vi bảo mật gấp 10 lần so với các phương pháp truyền thống.

Load-Bearing People

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả cách một gói npm tên left-pad, chỉ gồm mười một dòng …

Schneier on Security

Các nhà cung cấp LLM hàng đầu như Anthropic, OpenAI và Google hiện trả về các chuỗi suy luận (chain-of-thought) dưới dạng khối dữ liệu được mã hoá cho khách hàng thay vì lưu giữ ở phía máy chủ. Các khối mã hoá này có thể hoán đổi lẫn nhau giữa các phiên, người dùng và mô hình trong cùng một nhà cung cấp, cho phép kẻ tấn công chèn một trace được mã hoá từ mô hình mạnh vào mô hình yếu và buộc mô hình yếu giải mã và xuất ra bản rõ. Kết quả là các nhà nghiên cứu đã trích xuất được suy luận riêng của ba công ty trên, đồng thời thu được 367 artefacts thông tin cá

Nghiên cứu tiết lộ lỗ hổng kiến trúc nghiêm trọng trong bảo vệ chain-of-thought reasoning của các LLM hàng đầu, đe dọa an ninh dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng.