16-year-old researcher found a Microsoft bug, got admin access to databases with 17.3 trillion rows

I Built a Visual System Design Reference — Switch Any Architecture Between AWS, Azure, GCP & Open Source

I Built a Visual System Design Reference — Switch Any Architecture Between AWS, Azure, GCP... Tagged with systemdesign, webdev, opensource, showdev.

Learn Real-World Penetration Testing: Hands-On Ethical Hacking Crash Course

Understanding how malicious actors infiltrate networks is the first step to building resilient infrastructure. To help developers and aspiring security analysts learn the fundamentals of offensive sec

Firecracker VM Escape: PwnEscape Part 2

A malicious guest crossed Firecracker's microVM boundary, resolved the live VMM from inside the VM, and took control of a root-run host process—turning a Linux networking flaw into a guest-to-host code-execution primitive.

Shai-Hulud Descendant Surfaces in Malicious Ruby Gem That Steals Credentials and Poisons AI Tools

A malicious Ruby gem runs a credential-stealing worm during installation, poisons AI coding tools, and can wipe files when a stolen GitHub token is revoked.

Rogue AI Agents: You Might Be Someone Else's AI Test Environment

Rogue AI agents hit Hugging Face, a U.S. Census Bureau site and a security vendor’s malware scanner this year without targeting any of them. Third-party risk programs have no line for that.

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin khác nhau trong lĩnh vực AI. RAG hoạt động bằng cách truy vấn vector database để tìm thông tin liên quan trước khi tạo câu trả lời, ví dụ như với vector database có thể chứa hàng triệu document embeddings. Agentic RAG thêm vào một agent có khả năng tự suy luận, cho phép hệ thống tự động xác định cần tìm thêm thông tin hay không, như trường hợp của OpenAI's GPT-4 với function calling. Sự khác biệt chính là Agentic RAG có khả năng tự chủ trong việc quyết định cần làm gì tiếp theo thay vì chỉ phụ thuộc vào kết quả truy vấn ban đầu. Đây là kiến thức quan trọng để hiểu sự tiến hóa từ RAG cơ bản đến các hệ thống thông minh hơn có khả năng tự điều chỉnh.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt cơ bản giữa RAG và Agentic RAG để áp dụng hiệu quả vào các dự án AI.

Tailscale tutorial: your Mac and a server on one private network

Install Tailscale on a Mac and a VPS, SSH by name, serve a page only you can open, close every public port, and use the server as an exit node.

What Is an Agent Harness? How AI Security Tools Work

An AI agent harness manages how a model uses tools, context, and feedback. Learn how harness design shapes the reliability of AI security testing tools.