我打算每日花1小时来写一篇文章(这篇文章实际耗时约24小时，从了解飞书机器人及相关接口、权限等开始，到调通记账助手)，这一小时包括文章主题思考和实现，这是2024年更新的第12篇原创推文，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
本文讲述了一名乌拉圭17岁高中生，因对信息安全感兴趣，通过学习研究，独立发现谷歌云平台漏洞并获得$7500美金（此前，他曾发现了价值$10000美金的谷歌主机头泄露漏洞）。在谈论该漏洞的具体细节之前，希望读者对谷歌云服务和API机制相关能有所了解，可以先来熟悉几个相关概念。 先导概念 谷歌运行有一个名为Google Service Management的管理服务，谷歌通过它来管理各种应用谷歌系统的内外部接口和用户自行创建的云端服务。在Google Service Management下，用户可以在自己的
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】这场AI大战，谷歌还有翻身的机会吗？ GPT-4横空出世，让微软又双叒赢麻了！ 就在同一天，谷歌向微软再开战，一口气来了个全套的： - 开放大语言模型PaLM API & MakerSuite - 生成式AI装进谷歌Workspace全家桶 - 生成式AI支持Vertex AI平台 - 新平台Generative AI App Builder 发布了这么多，足见谷歌一时的恐慌。 挑战GPT-4！PaLM API 发布 谷歌首次正式开放其PaLM
点击上图中 Get API key in Google AI Studio, 打开Google AI Studio。如果是首次打开，则需要同意相关服务条款：
API 管理 API 通过 API 管理发布 API 在开发人员门户中可见 API 只能通过 API 管理网关访问 请求 API 时强制执行速率限制 对 API 进行更改时会自动维护规范 针对标准规范的每次更改验证端点规范 规范包含请求和响应的模式 请求和响应模式和示例经过格式验证，示例通过模式验证 URI API 使用 HTTPS（或在特殊情况下使用其他带加密的无状态协议） 在组织的官方域下发布的 API 可见域与其他 API 共享（即 API 使用者看到的域？） 端点深度最多为 2 个资源（示例 /
上周，谷歌公布了该公司有史以来体量最大、功能最强的 AI 模型 Gemini，这也是谷歌在推动 AI 实际落地过程中的重要一步。Gemini 模型共分为三个版本：Ultra 版、Pro 版与 Nano 版。谷歌已经开始在自家产品组合中引入 Gemini：从 Pixel 8 Pro 开始，Gemni Nano 将正式登陆 Android 系统；而经过专门微调的 Gemini Pro 则即将现身 Google Bard。
Dark Reading 网站披露， 3 月 3 日- 3 月 9 日，每天至少有 2000 人从 Google Play 应用商店下载"快速访问 ChatGPT“ 的 Chrome 恶意扩展。据悉，一名威胁攻击者可能利用该恶意扩展泄露包括商业账户在内的数千个 Facebook 账户。 从 Guardio 的分析结果来看，恶意 "快速访问 Chat GPT "的扩展程序承诺用户可以快速与近期大火的人工智能聊天机器人 Chat GPT 进行互动。然而事实上，该扩展程序偷偷地从浏览器中窃取所有授权活动会话的
大数据文摘授权转载自夕小瑶科技说 作者 | 智商掉了一地、兔子酱 就在本月 5 号，Bard 和 Google Workspace 同步更新了一则新闻，宣布 Workspace 的团队用户即日起可以申请体验由 Bard 大模型驱动的生成式 AI 工具。 这项计划在今年 3 月份首次公布，当时该工具仅对 Bard 用户开放，但现在 Workspace 管理员就可以为其团队启用 Bard，用户可以在管理员启用的团队账户上使用 Bard 来协助工作、研究或其他商业需求。 ▲Workspace 管理员可在控制台中
近年来数据泄漏的事件层出不穷，网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白，数据泄漏只是一个结果，而原因有很多种，可能是一个越权漏洞，也可能是一个弱口令，有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏？是方法论出错了，还是执行不到位？带着这个问题，笔者研究了两家云服务厂商，试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是，有可借鉴的地方，但仍然不足以保证数据安全。
近几年内，我们比较了近5000个开源 Python 项目，并从中挑选了36个最佳项目。
安装虚拟环境：为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突，最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
1 背景概要 随着企业实施其数字化转型愿景，由于数据消费增加而导致的技术复杂性仍然是需要解决的最大挑战之一，目前我们已经知道如何管理大量的数据，而现在的目标是管理其复杂性。如果将人工智能和机器人过程自动化（RPA）结合起来，将会推动客户参与的创新方法，扩大员工能力和探索新的商业模式方面发挥至关重要的作用。 2 理解RPA与认知技术的融合 软件机器人在具有明确规则和重复度高的流程方面做得非常出色，如果在提高准确性的同时，模拟人类行为，那么RPA将会变得更加智能，以后也可以完成认知智能和预测能力
Android O 除了提供诸多新特性和功能外，还对系统和 API 行为做出了各种变更。本文重点介绍您应该了解并在开发应用时加以考虑的一些主要变更。
昨天（2019.05.06）的国内股市大家也都看到了，川普的一句推特威力真的太可怕了......（虽然今天涨了一点回去，但是本质上还是亏了呀）
正如我们在之前的博客中展示的那样，Elastic® 提供了一种从 Kubernetes 集群和运行在其上的应用程序中采集和管理遥测数据的方式。Elastic 提供了开箱即用的仪表板来帮助跟踪指标、提供日志管理和分析、APM （也支持原生 OpenTelemetry），以及使用 AIOps 功能和机器学习（ML）分析所有内容的能力。虽然您可以在 Elastic 中使用预置的 ML 模型、开箱即用的 AIOps 功能或自己的 ML 模型来主动发现和定位异常，但仍然需要深入挖掘问题的根本原因。Elastic 的解决方案有效降低了运维的操作工作并提升了高效运营，但用户仍然需要一种方式来调查和理解从特定错误消息的含义到问题的根本原因的所有内容。作为一个操作用户，如果您以前没有遇到过特定的错误或它是一些运行脚本的一部分，您可能会去google并开始搜索信息。
由 Julien Boeuf、Christoph Kern和 John Reese
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
近年来，随着各行业数字转型的不断深入，RPA的市场需求也愈发旺盛。RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化，是一款可代替人工处理大量基于明确规则的、重复性任务的软件，可自动执行流程任务，被视为企业提升效率和生产力的驱动力。
RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化），是一款可代替人工处理大量基于明确规则的、重复性任务的软件，可自动执行流程任务，被视为企业提升效率和生产力的驱动力。
欢迎大家围观小阑精心整理的API安全最新资讯，在这里你能看到最专业、最前沿的API安全技术和产业资讯，我们提供关于全球API安全资讯与信息安全深度观察。
AIChatBot是一个基于微信测试号的对话机器人，它可以对接任何兼容OpenAI规范的API接口，例如AIGC2D，并且还添加了Google联网搜索的支持。
在国内用了很长一段时间的ChatGPT，每次跟小白，哪怕是用ChatGPT的人交流的时候，都感觉解释不清，正好今天周末，给大家整理一篇关于ChatGPT的科普文，想要了解或使用ChatGPT的人，一定要看~~~，结尾有彩蛋
许多云服务提供商在他们的虚拟机上提供“元数据”服务。这些服务提供有关实例和云操作环境的敏感细节。 元数据服务提供 REST API 以编程方式检索此数据。Amazon 的 AWS 服务在其 EC2 实例上定义了 IMDSv1“标准”，从那时起，许多其他公司也采用了这种 IMDSv1 方案，包括 AWS、Google 和 Azure。 除了阿里巴巴的 100.100.100.200 之外，服务一般都选择 IP 地址 169.254.169.254 进行元数据访问。
聊天机器人在与企业和其他组织进行互动方面越来越受欢迎。它们可以用于提供客户服务、回答问题，甚至生成创造性内容。构建自定义聊天机器人可以极大地改善客户体验并自动化任务。
GC2是一款功能强大的命令控制应用工具，该工具将允许广大安全研究人员或渗透测试人员使用Google Sheet来在目标设备上执行远程控制命令，并使用Google Drive来提取目标设备中的敏感数据。
AutoGPT是Github上的一个免费开源项目，结合了GPT-4和GPT-3.5技术，通过API创建完整的项目。与ChatGPT不同的是，用户不需要不断对AI提问以获得对应回答，在AutoGPT中只需为其提供一个AI名称、描述和五个目标，然后AutoGPT就可以自己完成项目。它可以读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果，以及将其与所说的提示历史记录相结合。
由于云已成为许多组织的技术基础设施的首选方法，攻击者不可避免地把注意力投向了它。虽然云可以提供一些安全优势，但它仍然需要引起高度重视；云打开了攻击面，为攻击者提供了更多的成功攻击机会，而且共享责任模型的复杂性——供应商和客户拥有基于云的堆栈的不同部分——会造成混淆，这很容易被被恶意行为者利用。
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密，但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件：近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
GPT-4 最近风头正劲，作为 NebulaGraph 的研发人员的我自然是跟进新技术步伐。恰好，现在有一个将 Slack channel 消息同步到其他 IM 的需求，看看 GPT-4 能不能帮我完成这次的信息同步工具的代码编写工作。
上周末，推特的所有者马斯克（Elon Musk）限制了大多数用户每天可以查看的推文数量，随后推特遭遇了严重技术故障，致使大量用户无法登录。小小改动都能使推特崩溃，这次马斯克会怎么说？
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
如果你用过Google的一些服务，在提交请求和确认信息时一定遇到过验证页面。一般来讲，Google旗下服务的验证页面使用ReCapcha，就是让你在指定的框框里点个勾。目的很明确，就是要确认你是活生生的人，不是机器人bot。
一次偶然的邂逅,让我知道了TRTC实时音视频这个神奇的东西,于是便开始研究起来这个鬼东西,接下来将详细记录一下开发过程,以便后期使用.
认证是用于证明您有权执行某项操作的信息，例如登录到系统。认证通道是身份验证系统向用户传递因素或要求用户回复的方式。通俗的来讲，密码和安全令牌就是身份验证证明，计算机和电话是就是身份验证的通道。
【译者注】本文是作者在自己的工作经验中总结出来的RESTful API设计技巧，虽然部分技巧仍有争议，但总体来说还是有一定的参考价值的。以下是译文。
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）技术的大型语言模型，由OpenAI开发。它使用深度学习算法来生成人类类似的文本，可以用于多种任务，如对话生成、文本摘要、机器翻译等。ChatGPT是目前为止最强大的自然语言生成模型之一，其预训练模型包含数十亿个参数，并且可以在多个语言和领域中进行微调，以提高其准确性和适用性。通过使用ChatGPT，用户可以生成高质量的文本，从而实现更自然的对话和更高效的自动化文本处理。已经被广泛应用于各种场景，包括智能客服、聊天机器人、自动文本摘要、自然语言生成等领域。同时，许多公司和开发者也开始使用ChatGPT来解决自然语言处理问题，目前通过python使用ChatGPT的方法主要有3种：
chatwoot 是一个开源的客户互动套件，是 Intercom、Zendesk、Salesforce Service Cloud 等的替代品。 该项目主要功能、关键特性和核心优势包括：
在 OpenAI 发布其第一个 ChatGPT 模型一年之后，对生成式 AI 的兴趣爆炸式增长。大语言模型(LLM)驱动的应用程序现在成为企业思考生产力和效率的前沿。用于构建生成式 AI 应用程序的工具和框架也得到了极大的扩展。但是人们还是担心生成式 AI 输出的准确性，开发人员需要快速学习如何处理这些问题，以构建强大且值得信赖的应用程序。
本文包含的内容截至 2017 年 1 月是正确无误的，代表截至本文撰写之时的现状。由于我们会不断完善对客户的保护，因此 Google 的安全政策和制度可能会随着时间的推移而发生变化。
一、引言 近年来，许多企业出于对安全的考虑，开始逐步使用电脑化的门控系统：要求用户拥有中央数据库授权的口令或者刷卡，以确保那些没有授权的人无法进入公司区域或者公司的受限区域。 没有完美的系统，迄今为止大多的尝试都围绕着社工方面（诸如紧随溜进）或者设法占有必要的令牌以绕过该套系统。 但是攻击者通过利用门控系统自身的软硬件弱点也是可以进入的。 在本篇文章里，我们将展示一款在门控系统市场领先产品的严重安全漏洞， 通过它们不仅能够获取安全场所的访问权限，也可以获取所在企业的机密信息。 这些弱点包括，但不限于：缺少默
最近 Node.js 团队在官方文档上公布了一份最新的安全实践，解读了一些 Node.js 服务下一些常见的攻击场景以及预防手段，我们一起来看看吧！
在前端导出PDF，解决中文乱码一直是一个头疼的问题。要解决这个问题，需要将ttf等字体文件内容注册到页面PDF生成器中。但是之前网页是没有权限直接获取客户机器字体文件，这时就需要从服务器下载字体文件或者提示用户选择字体文件上传到页面。对于动辄数十兆（M）的中文字体文件，网络不好时并不是一个好的解决方案。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 姜范波 Aileen 这个周末的科技圈再次被“AI恐惧”刷屏，这次打败人类的AI来自Elon Musk的OpenAI。昨天凌晨的DOTA2人机大战中，顶级人类玩家Danylo "Dendi" Ishutin被AI完败。 到底这次人机大战意义何在？这次在一对一DOTA2中打败Dendi到底比AlphaGo更难还是更容易？众说纷纭中，我们认为前谷歌大脑和斯坦福研究员Denny Britz的这篇评论文章相对中肯和理性，也得到了不少学者的力挺："这个问题实际上比击败人类围棋
元宇宙的概念想必大家都略有所闻，比较突出的事件就是 Facebook 更名为 Meta，当然今天的主题跟它没啥关系，随着元宇宙概念的爆炸式出现，3D 渲染技术再次受到了巨大关注度。
自从ChatGPT发布以来，大型语言模型 (LLMs) 已经获得了很大的普及。尽管你可能没有足够的资金和计算资源在你的地下室从头开始训练一个LLM，但你仍然可以使用预先训练的LLMs来构建一些很酷的东西，例如：
程序员经常对身份授权和身份验证之间的区别表示困惑.对这两个术语使用会增加它们的"朦胧感".
当您在网站上遇到404 /页面未找到/无效超链接时，会想到什么想法？啊！当您遇到损坏的超链接时，您会感到烦恼，这是为什么您应继续专注于消除Web产品（或网站）中损坏的链接的唯一原因。您可以使用Selenium WebDriver来利用自动化进行錯誤的链接测试，而无需进行人工检查。
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