Deno's permission system is fundamentally insecure, the author argues, because it only filters standard library calls instead of sandboxing the OS process itself. Permission prompts print to the same terminal an attacker controls, so malicious code can hide or fake approval via terminal colors or crafted stdin. The '--allow-run=uname' flag can be bypassed by setting a custom PATH to run a fake 'uname', and after the LD_PRELOAD escape, Deno patched it by blocking LD_ env vars. The author concludes Deno isn't actually sandboxed and recommends using a real sandbox like bwrap instead.
Source: https://goldstein.lol/posts/deno-security. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itChoosing between AI pentesting vendors requires looking past marketing labels like 'autonomous' or 'agentic' because the underlying systems vary widely. A Stanford-led study ran different AI agent frameworks against a live 8,000-host network and found that between 55% and 82% of reported findings were confirmed as real vulnerabilities. Swapping only the underlying model moved one framework's valid finding rate from 57% to 80%, yet that same framework still scored lowest overall since its findings stayed shallow. On a CTF-style benchmark two frameworks scored near-identically (48.6% vs 45.9%), but on the live network one scored nearly three times higher on severity and complexity. Buyers should demand proof of exploitation, real-network results, clear safety controls, data handling answers and clarity on what 'continuous' actually means.
Dự án GTA.js tái tạo lại engine của game Grand Theft Auto năm 1997 bằng JavaScript và WebGL, có thể chơi tại gtajs.wtf. Đây là bản reimplement chứ không phải emulator, nên một số vật lý và animation khác với bản gốc, nhưng engine nhiệm vụ chính xác dựa trên tài liệu mtd.doc. Tác giả sử dụng Gemini AI để triển khai hầu hết các tính năng, tham khảo tài liệu mở, ghi chú cộng đồng và trí nhớ cá nhân về game. Hiện tại game đã chơi được nhưng cảnh sát (cops) vẫn chưa được implement.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tái tạo lại engine game cổ bằng JavaScript và WebGL từ con số không.
The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We
Web browsers enable incredibly rich app development—and that’s radically easier than it used to be.
LittleJS, engine HTML5 nhỏ không phụ thuộc dependency, vừa cập nhật lớn với renderer 3D hoàn chỉnh, cho phép render 2D và 3D cùng canvas với shared physics, children, và timers. Engine được tối ưu với batched WebGL2 sprites, instanced 3D drawing, và mới benchmark với PixiJS, Three.js, PlayCanvas, Phaser, Babylon.js cho thấy hiệu năng vượt trội. Các công cụ AI mới gồm LittleJS AI toolkit, Claude Code plugin, LittleJS GPT cho no-code game building, cùng 50+ game mẫu open-source. Trang littlejsengine.com demo tất cả tính năng, và game jam thứ 3 diễn ra từ 2/10 đến 2/11.
LittleJS hiện hỗ trợ cả 2D và 3D với công cụ AI mạnh mẽ sẽ mang lại cho lập trình viên game giải pháp phát triển đa năng và hiệu quả.
JavaScript xử lý tasks và microtasks trong Event Loop, với tasks như setTimeout được đặt trong Macrotask Queue còn Promises và queueMicrotask() vào Microtask Queue. Microtasks luôn được thực thi trước tasks ngay sau mỗi kết thúc của call stack, giúp xử lý các tác vụ quan trọng trước. Ví dụ: Promise.resolve().then() sẽ chạy trước setTimeout() dù được gọi sau, tạo ra thứ tự thực thi không như dự kiến nếu không hiểu rõ cơ chế. Quan trọng là hiểu rằng microtasks có thể gây block nếu quá nhiều, như trường hợp 1000 promises chained sẽ được xử lý trước khi bất kỳ timeout nào thực thi.
Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cơ chế thực thi JavaScript để tối ưu hiệu năng và tránh lỗi bất đồng bộ.
TanStack Charts 1.0 là thư viện charting hiện đại, cung cấp giải pháp thay thế cho các framework cũ như D3.js hay Chart.js. Được xây dựng trên nền tảng React hooks, nó mang đến hiệu suất vượt trội với thời gian render chỉ 16ms cho dataset 10,000 điểm dữ liệu. Thư viện này hỗ trợ cả React và vanilla JS, phù hợp với mọi dự án từ nhỏ đến lớn. Đáng chú ý, TanStack Charts cho phép tùy biến linh hoạt mà không cần phụ thuộc vào các UI framework cụ thể, giúp tránh được vấn đề vendor lock-in.
TanStack Charts 1.0 mang đến giải pháp biểu đồ linh hoạt giúp bạn phát triển ứng dụng mà không cần thay đổi thư viện.
Event Loop trong JavaScript hoạt động khác biệt giữa browser và Node.js, đặc biệt với cách xử lý microtask queue và callback queue. Bài viết cung cấp bảng trace chi tiết giúp dự đoán thứ tự thực thi async code, phát hiện tình trạng microtask starvation khi có quá nhiều Promise. Các ví dụ code minh họa rõ ràng khác biệt giữa process.nextTick() trong Node.js và setTimeout() trong browser. Bạn sẽ học được kỹ thuật debug bằng cách theo dõi từng bước trong event loop stack, giúp tối ưu performance khi xử lý nhiều async operation.
Bài viết giúp lập trình viên JavaScript dự đoán và gỡ lỗi hiệu quả hành vi bất đồng bộ bằng cách phân tích chi tiết hàng đợi và vòng lặp sự kiện.
Loading comments…