在MacOS的Telegram源代码中发现了一些字符串，这些字符串可能会用于Telegram广告的收入跟踪屏幕。

在MacOS的Telegram源代码中发现了一些字符串，这些字符串可能会用于Telegram广告的收入跟踪屏幕。 根据源代码，用户可以: •查看加密货币TON和等值美元的广告收入统计数据。 •查看当前可提取的Ton余额和等值的美元。 •查看反映广告收入和加密钱包资金转移的交易列表，并注明时间和金额。 •输入您的TON钱包地址，并提取部分或全部可用资金。 标签: #Telegram 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

用于Python逆向工程的工具包，特点包括高级反混淆、执行Python代码、字符串提取、移除退出函数、获取所有函数、Pyshel

用于Python逆向工程的工具包，特点包括高级反混淆、执行Python代码、字符串提取、移除退出函数、获取所有函数、Pyshell图形界面等功能，支持GUI和命令行，还有文件分析和行为监控功能。 | #工具

一个用于Python的人类可读的正则表达式模块。Humre 为你处理 regex 语法，并创建 regex 字符串以传递给 Py

一个用于Python的人类可读的正则表达式模块。Humre 为你处理 regex 语法，并创建 regex 字符串以传递给 Python 的 re.compile() 。发音为 "hum, ree"。 它类似于Swift的regex DSL或Python regex的re.VERBOSE模式的一种高级形式。代码被阅读的次数远远多于编写的次数，因此冗长的Humre代码可能需要多花几秒钟的时间来编写，但由于更容易被阅读和理解，所以付出的代价更大。 | #正则表达式

普林斯顿大学提供的《算法》第四版的在线资源，包含在线阅读和java代码等内容。调查了当今使用的最重要的算法和数据结构。

普林斯顿大学提供的《算法》第四版的在线资源，包含在线阅读和java代码等内容。调查了当今使用的最重要的算法和数据结构。 教材分为六章： 第 1 章：基础。介绍了比较算法和进行预测的科学和工程基础。它还包括我们的编程模型。 第 2 章：排序。考虑了几种经典的排序算法，包括插入排序、归并排序和快速排序。它还具有优先级队列的二进制堆实现。 第 3 章：搜索。描述了几种经典的符号表实现，包括二叉搜索树、红黑树和哈希表。 第 4 章：图。研究了最重要的图处理问题，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最小生成树和最短路径。 第 5 章：字符串。研究字符串处理的专门算法，包括基数排序、子字符串搜索、尝试、正则表达式和数据压缩。 第 6 章：上下文。强调与系统编程、科学计算、商业应用、运筹学和难处理性的联系。 | #电子书

Github 官方正式推出了GitHub Copilot Enterprise，它可以在链接代码库以后帮助初级用户快速熟悉代码库

Github 官方正式推出了GitHub Copilot Enterprise，它可以在链接代码库以后帮助初级用户快速熟悉代码库，帮助高级用户快速定位问题，定价 36 美元一个月。 GitHub Copilot Enterprise通过将组织的知识和代码库定制化，使开发者能够更快地理解独特的代码库、快速访问组织知识和最佳实践，并更快地审查拉取请求。 还集成了直接进入GitHub 的聊天功能，使开发者能够用自然语言提问并获得关于代码库的答案，从而加速迭代并改进代码。 GitHub Copilot Enterprise还通过生成拉取请求摘要和分析拉取请求差异来加速审查过程。 通过将Bing搜索直接集成到Copilot聊天中（目前处于测试阶段），GitHub Copilot现在可以帮助开发者几乎即时地获得最新的软件开发相关信息，如CSS或JavaScript框架的更新。 详细信息：

研究显示:ChatGPT可能会被诱骗生成恶意代码 | 站长之家

研究显示:ChatGPT可能会被诱骗生成恶意代码 | 站长之家 近日，英国谢菲尔德大学的研究人员发表的一项研究揭示了一项令人担忧的发现:人工智能（AI）工具，如ChatGPT，可以被操纵，用于生成恶意代码，从而可能用于发动网络攻击。 该研究是由谢菲尔德大学计算机科学系的学者进行的，首次证明了Text-to-SQL系统的潜在危险，这种AI系统可以让人们用普通语言提出问题，以搜索数据库，广泛应用于各行各业。 研究发现，这些AI工具存在安全漏洞，当研究人员提出特定问题时，它们会生成恶意代码。一旦执行，这些代码可能泄露机密数据库信息，中断数据库的正常服务，甚至摧毁数据库。研究团队成功攻击了六种商业AI工具，其中包括高知名度的BAIDU-UNIT，该工具在众多领域中得到广泛应用，如电子商务、银行业、新闻业、电信业、汽车业和民航业等。 这项研究也突出了人们如何利用AI学习编程语言以与数据库互动的潜在风险。越来越多的人将AI视为提高工作效率的工具，而不仅仅是对话机器人。例如，一名护士可能会向ChatGPT提出编写SQL命令的请求，以与存储临床记录的数据库互动。然而，研究发现，ChatGPT生成的SQL代码在许多情况下可能对数据库造成损害，而护士可能在不受警告的情况下导致严重的数据管理错误。 此外，研究还揭示了一种可能的后门攻击方法，即通过污染训练数据，在Text-to-SQL模型中植入“特洛伊木马”。这种后门攻击通常不会对模型的性能产生一般性影响，但可以随时触发，对使用它的任何人造成实际危害。 研究人员表示，用户应该意识到Text-to-SQL系统中存在的潜在风险，尤其是在使用大型语言模型时。这些模型非常强大，但其行为复杂，很难预测。谢菲尔德大学的研究人员正在努力更好地理解这些模型，并允许其充分发挥潜力。 该研究已经引起了业界的关注，一些公司已经采纳了研究团队的建议，修复了这些安全漏洞。然而，研究人员强调，需要建立一个新的社区来对抗未来可能出现的高级攻击策略，以确保网络安全策略能够跟上不断发展的威胁。