Latest developer news about vulnerability, summarized in Vietnamese by AI.
Gemini 4 Carbon: Google’s New AI Takes the #1 Spot, But You Can’t Use It Yet Just two weeks after Gemini 4 Argon, Google announced Gemini 4 Carbon on October 28, 2026, calling it its strongest …
Bối cảnh: đội ngũ 13 kỹ sư đã dành ba tháng để áp dụng các mô hình LLM tiên tiến vào việc quét mã nguồn nhằm tìm lỗ hổng bảo mật. Nguyên nhân kỹ thuật: họ sử dụng các LLM frontier như GPT‑4‑Turbo và Claude‑2 để tạo các test case tự động, phân tích dữ liệu flow và đề xuất các patch tiềm năng. Hệ quả: qua quá trình này nhóm đã phát hiện hơn 1.200 vấn đề bảo mật, trong đó 85% được xác nhận là lỗi thực và đã được vá trước khi bản phát hành chính thức. Điều đáng học: mặc dù LLM có thể tăng tốc độ phát hiện lỗi gấp khoảng 4‑5 lần so với phương pháp thủ công truyền thống, nhưng vẫn cần sự Review của con người để loại bỏ false positive và xác định mức độ nguy hiểm thực. Bài học chính là kết hợp LLM vào quy trình “pressure washing” mã nguồn chỉ hiệu quả khi có ngân sách đủ cho thời gian của kỹ sư và cơ chế xác thực nghiêm ngặt.
Bài viết chia sẻ phương pháp sử dụng mô hình ngôn ngữ tiên tiến để dò lỗ hổng bảo mật trong codebase với hiệu quả cao.
Mô hình AI Mythos của Anthropic đã phát hiện lỗ hổng trong các hệ thống bí mật của chính phủ Mỹ trong một cuộc thử nghiệm kiểm tra đỏ có kiểm soát, chứ không phải do tấn công từ bên ngoài. Kết quả này nhấn mạnh khả năng của Mythos trong việc tìm ra hàng nghìn lỗ hổng zero-day trên các hệ điều hành và trình duyệt lớn, dù chính phủ Mỹ từng hạn chế công khai mô hình này sau một vụ jailbreak riêng.
Những phát hiện về khả năng phát hiện lỗ hổng trong hệ thống an ninh quốc gia của Mỹ cho thấy AI mạnh mẽ như Mythos có thể trở thành công cụ quan trọng trong bảo mật, nhưng cũng đặt ra thách thức về kiểm soát và ứng dụng công bằng—là vấn đề cần thảo luận để xây dựng hệ sinh thái an toàn và minh bạch cho công nghệ AI.
Hello, tech enthusiasts! 😊 Today, we’re diving into the fascinating world of Container Orchestration. Before these tools came into existence, developers had to go through the pain of manual…
Security researchers Shubham Shah and Sam Curry found a chain of flaws letting them unlock and send commands to vehicles from a major automaker, starting from a number plate. They found hardcoded admin credentials for ForgeRock OpenIDM embedded in a JavaScript bundle. A path traversal trick bypassed the WAF protecting OpenIDM endpoints. From there they reset a user's password, bypassed MFA via an OAuth ROPC flow, minted a valid app access token, and issued remote unlock commands, with the combined writeups covering Australia, the US, and Canada.
OpenAI has developed a cybersecurity system that discovered 948 Linux kernel vulnerabilities capable of giving hackers root-level access.
A federal grand jury indicted two Canadians suspected of hacking multiple US universities and using the compromised systems to mine for cryptocurrency.
OpenAI is raising Security Bug Bounty rewards and introducing report quality, loyalty, and priority campaign bonuses for independent security researchers.
Bug bounty programs are pulling back due to floods of low-quality, AI-generated vulnerability reports, but opportunities remain for beginners who learn to verify findings properly. Curl ended its paid bounty program on January 31, 2026, after confirmed vulnerabilities fell from above 15% to below 5% starting in 2025, despite having paid over $100,000 for 87 confirmed bugs. By April, Stenberg reported quality had recovered to roughly 15 to 16% confirmed. Google's vulnerability rewards programs still paid $17.1 million in 2025. The piece, sponsored by TryHackMe, recommends building networking, web and OS fundamentals, using AI only after your own attempt, and writing fully reproducible reports with scope, steps, evidence and demonstrated impact.
Discover more about what's new at AWS with Daybreak Red from OpenAI now available to eligible customers on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US-East)
An origin-validation flaw in BeyondTrust Remote Support lets an unauthenticated attacker write files on the appliance and execute code as the site's operating-system user. The entry point is the public customer connection used to start a support session. No account credentials or user interaction are required.
In my previous blog posts, Azure’s Weakest Link? and Azure’s Weakest Link - Full Cross-Tenant Compromise, I gave an overview of the severely insecure architecture behind API Connections in Azure, a part of Azure Logic Apps, and an instance of a full cross-tenant compromise using these inherent flaws. Now I am back with some more vulnerabilities in this system, each giving the same primitives to the attacker. In total, the vulnerabilities here netted me a cool $200,000. I also held a talk detailing this at Blue Hat Asia 2026, and when the recordings are out, I will add a link here. TL;DR API Connections allow anyone to fully compromise any other connection worldwide, giving full access to the connected backend. This includes cross-tenant compromise of Key Vaults and Azure SQL databases, as well as any other externally connected service, such as Jira or Salesforce. The only thing stopping exploitation is really the layers of input validation bolted onto the various systems, but as you will see, it is really difficult to catch all the edge cases here. Architecture If you haven’t read the first parts of this series, I would recommend checking those out first, Azure’s Weakest Link? - Part 1 and Azure’s Weakest Link - Full Cross-Tenant Compromise, but if you don’t care, I will go through the most important parts of the architecture first. From Microsoft’s documentation, we see a quite intriguing diagram of how the API Connection architecture is built. This basically spells out all that is needed to understand how the system operates, kudos to whoever made it! It works like this A logic app, the symbol on the bottom left, queries a shared Azure API Management instance The API Management instance first checks the swagger (OpenAPI) definition of the connector type and checks that it is a valid action A sort of key exchange happens where the input token, or key, is exchanged for the configured token for the backend service The API Management instance finishes the call with this new token to the backend instance. From this, we can surmise that if we are able to trick the API Management instance to operate on a different connection than the ones we own, we would be able to effectively use the configured token for a victim’s connection on their backend service. This service can, in effect, be anything. As you can see here, the list of backend services is effectively unbounded and includes a number of Azure services. However great the diagram is, there is one crucial omission, which we have already used to great effect in part 2 of this series. By using the ARM REST API DynamicInvoke or /extensions/proxy/ endpoints, we can directly query the APIM service through ARM. I have taken the liberty of updating the diagram to match this. Considering this, and the fact that, as a resource manager, ARM basically has full access to everything, our exploitation pathway becomes clear. We must trick the calling service into querying a different connection than ours, and thus get full control of the backend service. Caveat: It is, of course, possible for the people who set up these connections to scope their access tokens or keys so that the API Connection has minimal privileges in the backend. I would guess, however, that this is rarely done. In the case of OAuth connections, it will surely always be the token of the person who initially made the connection. And for the API key case, well, who cares enough to scope such things minimally? Microsoft doesn’t, at least. Initial Exploitation The first cross-tenant exploitation I achieved in API Connections, and in fact in Azure as a whole, has already been described in part 2. As a recap, here is an example payload using the DynamicInvoke endpoint of my own connection to read the Key Vault of a different tenant. POST /subscriptions/8e3ce52f-d45b-4347-8705-65892507465e/resourceGroups/token-storer/providers/Microsoft.Web/connections/custom2/DynamicInvoke?api-version=2018-07-01-preview HTTP/2 Host: management.azure.com Authorization: Bearer <token> Content-Type: application/json Content-Length: 147 { "request":{ "method":"get", "path":"path/%2e%2e/%2e%2e/%2e%2e/%2e%2e/apim/keyvault/fd8d0f4f4069495991ccb4974f96a1ed/secrets/victimsecret/value" }, } HTTP/2 200 OK Cache-Control: no-cache Pragma: no-cache Content-Length: 1329 { "response": { "statusCode": "OK", "body": { "value": "dontreadme", "name": "victimsecret", "version": "7914d45aa60342809fb8cc12dc68b10e", "contentType": null, "isEnabled": true, "createdTime": "2025-04-04T05:38:26Z", "lastUpdatedTime": "2025-04-04T05:38:26Z", "validityStartTime": null, "validityEndTime": null }, "headers": { <Headers> } } } As you can see, it’s a pretty clear path traversal vulnerability. This implies what we already assumed: When the request fires from ARM to the APIM instance, it has rights to all connections, regardless of what it operates on. Further exploitation A couple of weeks after I reported this vulnerability, it got marked as fixed, and when I tried it again, the following error message greeted me: Now, I considered whether or not this was a sufficient fix. It seemed to restrict the paths allowed, rather than the underlying token issue, so I guessed there would be ways around it. An interesting little fact about the ARM API is that, in some cases, it might not be as much of a black box as you assume. The relevant code can sometimes be found within the resource types themselves. I do not know whether this code actually executes on these machines or is merely included as an artifact, but it is a gold mine of interesting information. So, I created a Standard Logic App, which provides a fully dedicated host, SSHed into it, and extracted the code. Lo and behold, look what I found: Can you see the fix they implemented? What was even more interesting here actually was something I found, and was not really even looking for. When searching for the actual DynamicInvoke code, what greeted me was not actually just this one public function, but four: These functions are completely undocumented, and I could find no reference to them anywhere. However, they were reachable and located along the same path. So, for instance, to hit DynamicList here, simply change dynamicInvoke in your URI to DynamicList. Knowing that the slap-dash blacklisting fix that they implemented only applied to DynamicInvoke, I assumed that these would all be vulnerable in the same way if they had the same functionality. Without boring you too much with the required arguments and return values here, the exploitation method is really quite the same, although the payload is a bit more involved. For DynamicList, you need to specify each path parameter on its own and do a bit of work to get a result, but the same logic applies. To achieve, for instance, a cross-tenant write on a victim’s SQL server through their connection, a payload like this works: POST /subscriptions/162fc6db-03cd-4fe8-ab44-dc0a947e74af/resourceGroups/api-connection/providers/Microsoft.Web/connections/custom_validator/DynamicList?api-version=2018-07-01-preview&_=1765372176638 HTTP/2 Host: management.azure.com Authorization: Bearer <token> Content-Length: 524 Content-Type: application/json { "dynamicInvocationDefinition": { "operationID": "nine", "parameters": { "one": { "value": ".." }, "two": { "value": ".." }, "three": { "value": "sql" }, "four": { "value": "88d28f5ff7b642cfb91df184938d074c" }, "five": { "value": "v2" }, "six": { "value": "datasets" }, "seven": { "value": "victimservice.database.windows.net,VictimDatabase" }, "eigth": { "value": "query" }, "nine": { "value": "sql" }, "query": { "value": { "query": "Insert INTO MySecrets VALUES ('NewEvilSecrets', 3)" } } }, "ItemsPath": "ResultSets/Table1", "ItemValuePath": "secrets", "ItemTitlePath": "value" } } You can quite easily see that the first parameters here execute the path traversal and then perform an arbitrary SQL query on the database. I reported only the DynamicList case first, in the hope that they would perform a similar fix to DynamicInvoke and I would get to report on the other two as well. Sadly, their fix involved simply blocking all these endpoints. No other mitigations seem to be in place, however, so if these endpoints ever become accessible again, I would assume they would be vulnerable. Further exploitation Messing around with paths in these dynamic calls seemed to have reached its conclusion: I couldn’t get past the path limitations on DynamicInvoke, and all the other endpoints were blocked. What I needed was a different way in. As I was trying to sleep one day, it occurred to me that I had overlooked using the Logic Apps themselves. I realized that there was, in fact, a significant difference between the Consumption and Standard Logic Apps connection-creation flows. The most glaring difference is that Consumption Logic Apps, where your workflow is co-located with a bunch of others, create a Version 1 connection, while the dedicated-host Standard Logic Apps create a Version 2 connection. The following diagrams make a more subtle difference between the flows clear: Do you see the difference? Obviously, when it’s spelled out like that, it’s pretty clear what the point is. Using a Standard Logic App, after we have created the resource and added whatever authentication to the backend server we need, we authorize that specific logic app to access it using its managed identity. However, when we have a Consumption Logic App, we don’t have any such identity to authorize because we don’t control it. This perhaps makes some sense: we can’t authorize it, so we don’t. I realized that this must imply that every Consumption Logic App has implicit access to every Version 1 API Connection; the only thing stopping us from exploiting this must be some sort of input validation. The classic view of a Logic App workflow is quite restrictive in its input, but there are both the API endpoints, and the Code view in the GUI that allow us to play around a bit more with the inputs. This allows us to see the inputs in more detail, edit them, and even add more. The obvious trick of changing the referenced connector to a victim’s connection fails, as the runtime performs extensive validation that you own the connection. We have the codebase, though, so we can try to find all the valid parameters. It did not take much searching for me to discover the host.api.RuntimeUrl parameter. I can’t quite get my head around why this parameter is included, nor why it’s still accepted to this day, but it works in the way you would expect. After performing a series of validations on the connection referenced in host.connection, you can specify that it should use something completely different instead of the runtimeUrl baked into that connection. As long as the host ends with azure-apihub.net, it will also include the required Authorization header. What happens when this workflow is run then? The keen-eyed reader might notice that the runtimeUrl used in the exploit is not just the connectionId. This is because some extra elements get added to the URI, but it is of no consequence to us; the exploit works fine. Manna from the heavens I, of course, reported this to Microsoft again, and they spent some time working up a fix. When it finally came through, the exploit returned an error message: The host API runtime URL is not valid for the API connection '/subscriptions/8e3ce52f-d45b-4347-8705-65892507465e/resourceGroups/token-storer/providers/Microsoft.Web/connections/keyvault-1'. The runtime URL path must match the expected API endpoint 'https://logic-apis-norwayeast.azure-apihub.net/apim/keyvault/cbfb0f4313144117a7440368902bb871?' for the referenced connection. Either omit the 'host.api' input property, or correct the runtime URL to match the API associated with the connection. Except for the excessive length of this message, it seems like quite a suitable fix. The runtime URL must exactly match what is expected; otherwise, no dice. Apart from just removing the parameter altogether, it’s quite sane. Unless, of course, it checks that value at the wrong time: This works again, with the same result. What’s going on here is that the validation happens before the path is normalized, so the runtime thinks the URI is pointing to my referenced connection, but the APIM instance sees it differently. And just like that, I got another critical vulnerability. The fun does not stop there. When Microsoft managed to scrape together a fix for this path traversal, a surprising thing happened. The original RuntimeUrl path was no longer validated, and as a result, you could perform that attack again. I would include some pictures, but they would be the same pictures as above, so you can just imagine them. Reporting and rewards Altogether, API Connections have netted me five critical elevation-of-privilege vulnerabilities in Azure, which is perhaps more than expected. All vulnerabilities reported here were fixed within a reasonable time after I submitted the reports, and while there were some disagreements with MSRC along the way, overall, I am quite happy with the results.
Anthropic’s unreleased Claude model developed a zero-click exploit for a Linux kernel flaw that allowed remote attackers to execute commands with root privileges.
OpenAI will point its robotics programme at data centres, Sam Altman told Cheeky Pint, setting out his idea of self-replicating data centres.
One critical, three high-severity EPICS bugs could disrupt research experiments
SummaryProject Zero compared two automated tools used by Google to find vulnerabilities in Chrome’s JavaScript engine, V8, on a regular basis. Fuzzilli is a ...
Some may claim that AI-reviewed code solves all our security problems. Not quite. But a shared codebase creates a central repository for bug fixes everyone can access.
Bright Security giới thiệu STAR Fuzzer, công cụ agentic fuzzer tự động chọn các hàm quan trọng về bảo mật, viết harness cho từng hàm và tìm lỗi sập bằng thuật toán tiến hóa thay vì LLM. Công cụ này không cần ứng dụng đang chạy và cung cấp payload byte chính xác cho mỗi phát hiện. Trong thử nghiệm 2 ngày trước khi phát hành, 45% dự án mã nguồn mở được kiểm tra có vấn đề ở mức độ Quan trọng hoặc Nghiêm trọng. Tháng đầu tiên, STAR Fuzzer đã tạo ra 10 phát hiện đã công bố trên 8 dự án như Crystal standard library, htop, RIOT OS, Fider và TwelveMonkeys. Công cụ hỗ trợ C/C++, Rust, Go, Java/Kotlin, .NET, Node, Python và Crystal, với chế độ harness chạy liên tục nhanh hơn khoảng 51 lần so với tạo tiến trình mới cho mỗi đầu vào.
STAR Fuzzer giúp phát hiện tự động 45% lỗ hổng nghiêm trọng trong các dự án mã nguồn mở mà không cần ứng dụng đang chạy, với hiệu suất vượt trội.
Trong bối cảnh các sản phẩm USB-protection được quảng cáo bảo mật mạnh, Codex đã phân tích bốn sản phẩm này và phát hiện lỗ hổng nghiêm trọng. Sử dụng công cụ Binary Ninja, họ tìm thấy backdoor cho phép truy cập trực tiếp file mà không cần mật khẩu, cùng với fixed keys (khóa cố định) và weak key derivation (hàm dẫn xuất khóa yếu) khiến bảo mật dễ bị phá vỡ. Kết quả là toàn bộ dữ liệu được bảo vệ bởi các giải pháp này có thể bị phục hồi hoàn toàn chỉ với vài thao tác đơn giản. Bài viết cung cấp bài học giá trị về việc không nên dựa hoàn toàn vào các giải pháp mã hóa có sẵn mà cần kiểm tra độc lập độ an toàn của chúng.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được cách các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng được phát hiện trong USB mã hóa để phòng tránh những rủi ro tương tự.
Apple cung cấp chương trình Apple Security Research Device dành cho các nhà nghiên cứu bảo mật. Qua chương trình này, các lập trình viên có thể tiếp cận iPhone chuyên dụng để thực hiện nghiên cứu bảo mật. Thiết bị này cung cấp quyền truy cập root không bị hạn chế, cho phép kiểm tra sâu các lỗ hổng bảo mật. Để tham gia, ứng viên cần đáp ứng các tiêu chí nghiêm ngặt của Apple và nộp đề xuất nghiên cứu chi tiết. Chương trình này mở ra cơ hội quý giá cho các chuyên gia bảo mật nâng cao kiến thức thực tế về hệ sinh thái iOS.
Lập trình viên nên đọc bài này để biết cách tiếp cận iPhone chuyên dụng cho nghiên cứu bảo mật qua chương trình Apple Security Research Device.
An LDAP signing bypass let attackers relay NTLM to domain controllers even with signing required. Why the October 2026 patch matters.
A single malformed email address turns a Zimbra log file into code execution. How the command injection vulnerability works, plus the detection rule.
OpenAI đã ký thỏa thuận hợp tác nghiên cứu an toàn AI với viện NASK của Ba Lan để kiểm tra các hệ thống AI tiên tiến. Hai bên sẽ tập trung tìm kiếm lỗ hổng kỹ thuật trong các model AI và tăng cường cơ chế bảo vệ. Sự hợp tác này đánh dấu bước quan trọng trong việc cải thiện tính an toàn cho các hệ thống AI trước khi triển khai rộng rãi. Việc hợp tác với các tổ chức nghiên cứu như NASK giúp OpenAI tiếp cận góc nhìn đa chiều về các rủi ro tiềm ẩn trong các model AI lớn như GPT-4.
Bài viết cung cấp thông tin quan trọng về hợp tác an toàn AI giữa OpenAI và viện NASK của Ba Lan.
AI agents are finding old vulnerabilities and making complex attacks easier. A short history of automated hacking, what comes next, and how to prepare.
Chinese coding models write less secure code for Beijing's adversaries. On Qwen3-Coder, we traced the gap to the weights and closed it by removing the model's CCP alignment.
Automated attack surface analysis and reduction can meaningfully improve the security of deployed software in the near term. In this post, we preview data we’ve collected from applying attack surface reduction techniques to large open-source codebases using Claude.
How Codex used Binary Ninja to recover files from three USB-protection products by finding fixed keys, weak key derivation, and ineffective password checks.
Bright Security has launched STAR Fuzzer, an agentic fuzzing tool that automatically identifies security-critical functions, generates and verifies a fuzzing harness for each one, searches for faults using an evolutionary engine, and delivers confirmed findings with byte-exact reproducible payloads, without needing a running application. Unlike AFL++/libFuzzer, it removes the manual harness-writing and triage burden; unlike DAST, it tests below the HTTP layer; and unlike LLM code review, it finds unknown bug classes through millions of real executions rather than prediction. In pre-release testing, 45% of projects scanned had High/Critical issues, and in its first month it produced ten published findings across eight projects including the Crystal standard library, htop, and RIOT OS. It supports C/C++, Rust, Go, Java/Kotlin, .NET, Node, Python and Crystal, and runs inside a customer's own environment.
During a broader assessment of Zimbra Collaboration Suite (ZCS), Rapid7 reported more than 80 vulnerabilities spanning authentication, mailbox authorization, calendar processing, web clients, document services, and the host operating system. This first part to the series details 5 account-related vulnerabilities.
Công ty bảo mật Aisle đã tiến hành kiểm tra toàn bộ mã nguồn curl trong khoảng một năm, sử dụng công cụ AI chuyên kết hợp với chuyên gia con người, phát hiện 35 lỗ hổng an ninh và cấp CVE. Đây là lần kiểm tra thứ năm của curl từ bên ngoài và dự án ghi nhận đây là sự hợp tác hiệu quả nhất từ trước đến nay. Aisle đã tìm thấy nhiều CVE hơn bất kỳ nhóm nào khác trước đây và đóng góp hàng chổ commit vào dự án. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quét liên tục và hợp tác với các chuyên gia bên ngoài trong việc phát hiện lỗ hổng an ninh phần mềm.
Bài này giúp lập trình viên hiểu tầm quan trọng của kiểm tra bảo mật liên tục và hợp tác với chuyên gia như Aisle để phát hiện lỗ hổng trong các dự án mã nguồn mở như curl.
watchTowr Labs details a chain of pre-authentication remote code execution vulnerabilities and repeated patch bypasses in PaperCut NG/MF print management software. Starting from PaperCut's 27 August 2026 advisory about in-the-wild exploitation (CVE-2026-81578 authentication bypass and CVE-2026-82078 post-auth RCE), researchers discovered the root cause in the obsolete Apache Tapestry 3 framework's service parameter handling, which allowed chaining an unauthenticated page with an authenticated page's form. Across three successive PaperCut patches, watchTowr found new bypasses each time: WT-2026-0141, WT-2026-0142, WT-2026-0143, and a brand-new post-auth RCE WT-2026-0144/CVE-2026-82077 via the Scan to Fax functionality exploiting a relative path traversal in the fax connector binary path, enabling arbitrary OS command execution. A fully patched fix only arrived with version 26.0.5 on 10 September 2026. A Detection Artefact Generator is provided on GitHub to check exposure.
IBM và Red Hat thông báo sáng kiến Lightwell dùng AI agent đã phát hiện và khắc phục hơn 400 lỗ hổng chưa từng được biết đến trong các thư viện Java phổ biến. Các vấn đề này được tìm thấy trong suốt quá trình phân tích chuỗi cung ứng open-source, với số lượng lỗ hổng tăng từ 300 lên 400 so với thông tin trước đó. Công nghệ Lightwell Clearinghouse mới ra mắt cho phép khách hàng gửi các dependency open-source để được xem xét và khắc phục ưu tiên. Điều đáng học hỏi ở đây là việc sử dụng AI agent có thể tự động phát hiện nhiều lỗ hổng hơn so với các phương pháp thủ truyền thống, mở ra hướng tiếp cận mới cho bảo mật chuỗi cung ứng phần mềm.
Bài này giúp lập trình viên Java nhận thức được các lỗ hổng bảo mật chưa biết trong thư viện phổ biến để bảo vệ ứng dụng tốt hơn.
Anthropic mới đây tiết lộ model Mythos của họ có khả năng phát hiện lỗi cực kỳ hiệu quả, minh chứng qua một lỗ h bảo mật mới bị tấn công từ địa chỉ IP đặt tại Trung Quốc. Model Mythos sử dụng kỹ thuật formal verification để phân tích code và phát hiện lỗi mà các phương pháp truyền thống bỏ sót, xác định được bug liên quan đến API key trong hệ thống. Kẻ tấn công đã cố gắng khai thác lỗ h này bằng cách gửi request không hợp lệ đến endpoint xử lý authentication, nhưng hệ thống đã phát hiện và ngăn chặn kịp thời. Điều đáng học hỏi ở đây là cách Anthropic kết hợp AI với formal verification để tạo ra hệ thống bảo mật mạnh mẽ hơn đáng kể so với phương pháp kiểm thủ công thông thường.
Bài viết tiết lộ hiệu suất đột phá của mô hình Mythos trong phát hiện lỗ hổng bảo mật và giải quyết vấn đề từ các cuộc tấn công từ IP của Trung Quốc.
CVE-2026-93616 là lỗ hổng root RCE không xác thực trên Check Point management server đang bị tấn công thực tế. Bishop Fox đã xác nhận thành công chuỗi khai thác từ đầu đến cuối. Lỗ hổng này cho phép kẻ tấn công nhận quyền root mà không cần xác thực. Nguyên nhân kỹ thuật liên quan đến port quản lý mặc định của Check Point management server. Hệ quả nghiêm trọng là kẻ tấn công có thể chiếm toàn bộ hệ thống và kiểm soát mạng. Điều đáng học là luôn patch ngay lập tức khi có CVE nghiêm trọng, đặc biệt với các thiết bị bảo mật quan trọng.
Bài viết này cung cấp thông tin chi tiết về lỗ hầm an nin trọng yếu trên Check Point management server cho phép tấn công RCE không cần xác thực.
AI pentesting đang trở nên phổ biến và chứng tỏ hiệu quả thực tế. Tại DARPA 2025 AI Cyber Challenge, các hệ thống tự động phát hiện được 18 lỗi thực tế trong mã nguồn mở với chi phí chỉ 152 USD cho mỗi nhiệm vụ, so với thưởng tìm lỗi truyền thống lên đến hàng trăm nghìn USD. Khác biệt chính là AI pentesting tập trung vào các lỗi logic phức tạp thay vì chỉ tìm lỗ hổng bảo mật thông thường. Các công cụ như AI pentesting mang lại hiệu quả vượt trội về chi phí nhưng vẫn cần kiểm tra thủ công để xác thực kết quả. Đây là hướng đi đáng chú ý cho các tổ chức muốn tăng cường bảo mật phần mềm với ngân sách hợp lý.
AI pentesting giúp lập trình viên phát hiện lỗi thực tế với chi phí hiệu quả hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
A look at the targeted AI taskflows behind these findings, the bugs they uncovered, and how to run the same open-source agent on your own app.
In this blog post, I explain how to use the new fuzzing taskflow based on the GitHub Security Lab Taskflow Agent AI framework.
SpecterOps đã phân tích việc áp dụng AI trong offensive security, chỉ ra lĩnh vực AI tỏ hữu ích và những quy trình hiện tại thất bại. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở hạn chế của các model deep learning khi xử lý dữ liệu kém cấu trúc và thiếu dữ liệu huấn luyện chuyên sâu. Hệ quả là các công cụ AI như BlueLLama hay BloodHound chưa thể thay thế hoàn toàn phương pháp traditional penetration testing. Đáng học hỏi là các đội ngũ nên tập trung xây dựng AI hỗ trợ tác thủ công thay vì tự động hóa hoàn toàn, với tỷ lệ thành công chỉ đạt khoảng 35% trong tự động hóa attack path analysis.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ ứng dụng thực tế của AI trong bảo mật tấn công, từ điểm mạnh đến điểm yếu trong quy trình làm việc hiện tại.
Câu chuyện này khám phá một vấn đề nghiêm trọng trong bảo mật y tế, với 40% console hiển thị hình ảnh y tế (medical image consoles) có thể truy cập mà không cần mật khẩu. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở giao thức DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) - một tiêu chuẩn từ thập niên 1980, khi mà bảo mật chưa phải là ưu tiên hàng đầu như ngày nay. Hậu quả là các hệ thống nhạy cảm này có thể bị tấn công từ xa, cho phép kẻ xâm nhập truy cập vào dữ liệu bệnh nhân vốn được bảo vệ chặt chẽ. Về mặt học thuật, bài viết là một minh chứng rõ ràng cho thấy các công nghệ cũ cần được cập nhật bảo mật ngay cả khi chúng đã trở thành tiêu chuẩn trong ngành y tế.
Bài viết tiết lộ một lỗ hổng bảo mật nguy hiểm khi 40% hệ thống y tế cho truy cập hình ảnh mà không cần mật khẩu, đe dọa dữ liệu bệnh nhân.
A security researcher continues a series investigating privilege-escalation flaws in security-hardening extensions used by managed PostgreSQL providers (Supabase, Azure, Aiven, AWS Aurora, Google AlloyDB, NeonDB, PlanetScale, Xata). The piece details two case studies: a CREATE FOREIGN DATA WRAPPER validator bypass allowing superuser escalation, and a search_path-based OID confusion trick that fools extensions into executing attacker-controlled functions during elevated-privilege windows. It also covers bypassing blocked lo_export() via LANGUAGE internal and pg_proc.prosrc manipulation to achieve native code execution, and a type-confusion bug in LANGUAGE internal itself that undermines these hardening extensions entirely. The researcher reports 76 vulnerabilities found across vendors, thanks Supabase and Google Cloud VRP for their responses, and previews further PostgreSQL core findings in upcoming installments.
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 it