Machine Learning in NDR: Smarter Threat Detection

The Best Way to Handle Users’ Data? Never Receive It.

Parse multi-GB Google Takeout ZIP files in the browser with JavaScript: streaming unzip with fflate, Web Workers and a strict CSP. Zero upload, zero server.

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

Governing Coding-Agent Sprawl with MLflow AI Gateway

A demonstration of how to use MLflow AI Gateway to manage coding agent sprawl.

Open-source security in the AI exploit era: Patch without changing a thing

AI can now turn a security patch into a working exploit in hours. Waiting for next week’s change window is now the bigger risk to the business.

A Claude agent ran inside a Pentagon network for two months, WIRED reports

‘100 percent a national security threat’: an Accenture contractor’s Claude agent appears to have sent Pentagon logins to a risky site.

How Neural Networks Work: Why Straight Lines Aren't Enough

Bài viết giải thích cách hoạt động của neural networks, bắt đầu bằng phương trình đường thẳng như một bước đệm để hiểu sâu hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là phương trình đường thẳng không đủ sức biểu diễn các bài toán phức tạp, đòi hỏi activation function như ReLU hay sigmoid để tạo ra các đường cong phi tuyến tính. Hệ quả là các neural networks có khả năng phân loại dữ liệu phi tuyến và giải quyết các bài toán nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng học là việc hiểu activation function giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất mạng, tránh hiện tượng vanishing gradient và cải thiện tốc độ hội tụ của mô hình.

Bài viết giải thích tại sao mạng nơ-ron cần vượt qua giới hạn của đường thẳng để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

CVE Tracker

CVE Tracker theo dõi số lượng CVE được công bố mỗi ngày kể từ năm 1999, dữ liệu được cập nhật hàng ngày từ danh sách chính thức của CVE. Công cụ này giúp theo dõi xu hướng lộ trình bảo mật qua các năm, cho thấy số lượng lỗ hổng tăng đáng kể từ khoảng 500 CVE/năm lên hơn 25,000 CVE/năm. Số liệu thống kê minh họa rõ ràng sự gia cấp số lượng lỗ hổng phần mềm theo thời gian, phản ánh sự phát triển phức tạp của hệ thống công nghệ ngày nay. Dữ liệu từ CVE Tracker là nguồn tham khảo hữu ích cho các developer và security team trong việc đánh giá mức độ rủi ro và phân bổ nguồn lực bảo mật.

CVE Tracker giúp bạn theo dõi số lượng lỗ hổng bảo mật CVE mới mỗi ngày từ nguồn chính thức.