023年已經過去，這一年我們經歷了許多挑戰和困難，但也收獲了很多寶貴的經驗和回憶。回顧這一年，我們感慨萬千，有過困境，有過迷茫，但也從未放棄，一路向前。

今天給大家整理出了2023年最受歡迎的10大電腦工具軟件，它們分別是：Bndi-zip、Steam++、Potplayer、圖吧工具箱、OBS、DiskGenius、火絨、IDM 下載器、Microsoft Edge 和 GeeK。

Bndi-zip是一款功能強大的免費壓縮和解壓縮軟件，支持多種壓縮格式。它的操作簡單快捷，可以幫助用戶快速壓縮和解壓文件，并且具有很高的壓縮率，能夠節省存儲空間。

Steam++是一款游戲加速器，它可以優化網絡連接，提高游戲的下載和在線體驗。使用 Steam++，玩家可以更加流暢地玩游戲，減少游戲卡頓和延遲。

Potplayer 是一款功能齊全的視頻播放器，支持多種視頻格式。它的播放流暢，界面簡潔，可以實時字幕翻譯并下載字幕。

圖吧工具箱是一款專業的電腦硬件檢測工具，提供全面的硬件信息和基準測試。它可以幫助用戶了解自己電腦的性能和配置，以便進行維護和升級，對新手小白很友好，新手測機必備。

OBS 是一款開源的錄屏和直播軟件，功能豐富，可定制性強。它可以錄制高質量的視頻，并進行直播，適用于各種場景，如游戲直播、教學錄制等。

DiskGenius 是一款專業的磁盤管理工具，提供磁盤分區、數據恢復等功能。它的操作簡單易用，可以幫助用戶有效地管理磁盤，保護數據安全。

火絨是一款輕量級的殺毒軟件，占用資源少，查殺能力強。它可以實時保護電腦免受病毒、惡意軟件和黑客攻擊，保障用戶的網絡安全。

IDM下載器是一款高效的下載加速器，支持多線程下載，能夠提高下載速度。它還支持斷點續傳，方便用戶在下載過程中暫停和恢復下載。

Microsoft Edge 是一款由微軟開發的瀏覽器，具有快速、安全、穩定的特點。它支持擴展和個性化設置，現在的各項功能已經非常全面，支持必應精準搜索，文庫復制等非常強大。

GeeK 是一款功能強大的卸載軟件，可以徹底刪除電腦中的應用程序和殘留文件。它能夠幫助用戶清理系統垃圾，保護電腦的隱私和安全。

這些工具都具有各自的優勢和特點，能夠滿足用戶在不同方面的需求。無論是提高工作效率、保護電腦安全還是享受娛樂，這些工具都能為用戶提供更好的體驗。

家好，我是波仔，非常高興與大家一起分享與探討。

我們今天來了解一下那些所謂的電腦黑客攻擊的5種經常使用的手段吧。

黑客是通過一切的可能性的途徑來達到攻擊我們電腦的目的。

第一、網絡嗅探器

黑客們是使用專門專用的軟件來查看Internet的數據包，或者使用偵聽器程序對網絡數據流進行監視，從中捕獲到用戶的口令和相關相信。

第二、文件型病毒

黑客通過網絡不斷向目標主機的內存緩沖發送大量數據，以摧毀主機控制系統或者獲得控制系統的權限，并致使接受方運行緩慢以及死機。

第三、電子郵件炸彈

電子郵件炸彈是匿名攻擊方式之一，主要表現為不斷地大量地向同一地址發送電子郵件，從而讓攻擊者耗盡接受者網絡的帶寬。

第四、網絡型病毒

真正的黑客是擁有非常強的電腦支持的，他們可以通過分析電腦的DNS來直接獲取Web服務器等主機的IP地址，在沒有障礙的情況下完成侵入電腦的操作。

第五、木馬程序

木馬很多用戶都知道這個詞，但是不太了解具體是個什么東西？其實木馬程序的全稱是“特洛伊木馬”，它是一類特殊的程序，一般以尋找后門竊取密碼為主要入侵的方式。對于普通的電腦用戶而言，我們需要防御的黑客，主要就是要防御“木馬程序”。

好了，以上就是黑客們攻擊電腦的5種手段，希望大家有所了解。非常感謝大家的支持與關注，我們下期再見。

篇論文《AUTOATTACKER: A Large Language Model Guided System to Implement Automatic Cyber-attacks》由加州大學歐文分校和微軟的研究人員共同撰寫，深入探討了如何利用大型語言模型（LLMs）來自動化執行網絡攻擊。這項研究不僅具有劃時代的意義，也為我們理解人工智能在網絡安全領域的雙刃劍特性提供了新的視角

引言

大型語言模型（如GPT-4）在自然語言處理（NLP）任務上表現出色，這促使安全研究人員開始探索將它們應用于攻防系統。盡管已有研究利用LLMs聚焦于攻擊前階段（如釣魚和惡意軟件生成），但關于LLMs是否能夠模擬通常由人類操作的攻擊后階段（即“鍵盤上的手”攻擊），在不同的攻擊技術和環境下的應用，目前還缺乏全面的研究。

研究背景與動機

隨著LLMs能力的不斷進步，它們可能會自動化攻擊的前后各個階段，這可能會將組織攻擊從罕見的、專家主導的事件轉變為頻繁的、自動化的操作，這種轉變不需要專業知識，并且可以在自動化的速度和規模上執行。這可能會從根本上改變全球計算機安全，并相應地造成重大的經濟影響。

AUTOATTACKER系統

AUTOATTACKER是一個由加州大學歐文分校和微軟的研究人員共同開發的系統，旨在利用大型語言模型（LLMs）來自動化執行網絡攻擊。這個系統的研究背景是基于當前大型語言模型在自然語言處理任務上的卓越表現，以及安全研究人員開始將這些模型應用于攻防系統的事實。AUTOATTACKER特別關注于攻擊生命周期中的“后滲透”階段，即通常由人類操作的“手把手鍵盤”攻擊。

AUTOATTACKER的組成和工作流程

AUTOATTACKER包含幾個關鍵組件：

1. 總結器（Summarizer）：負責總結之前的交互和執行環境，以便為攻擊規劃提供精確的上下文信息。
2. 規劃器（Planner）：根據當前的攻擊目標和環境，制定攻擊計劃。
3. 導航器（Navigator）：選擇最優的行動方案，執行攻擊命令。
4. 經驗管理器（Experience Manager）：基于檢索增強生成（RAG）原理，存儲和利用之前成功的攻擊任務，構建復雜攻擊。
5. 提示模板（Prompt Templates）：為了充分利用LLM的響應，研究者設計了精確的提示模板。
6. LLM Jailbreaking技術：開發了一種技術來繞過LLM的使用策略，以引出攻擊命令。

AUTOATTACKER的工作流程

1. 初始化：系統接收到攻擊任務和目標環境的描述。
2. 總結：總結器根據之前的交互和當前的觀察結果，生成新的情境描述。
3. 規劃：規劃器根據當前情境，利用LLM生成下一步的攻擊行動。
4. 執行：導航器根據規劃器的輸出和經驗管理器的建議，執行攻擊命令。
5. 反饋：系統根據執行結果更新情境描述，為下一步攻擊做準備。
6. 迭代：重復上述步驟，直到攻擊任務完成。

實驗設置和評估

研究人員構建了一個包含多個虛擬機的模擬網絡環境，運行在Hyper-V虛擬化平臺上。這些虛擬機具有不同的操作系統和軟件配置，模擬了一個真實的企業網絡環境。實驗中使用了OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型，以及開源的Llama 2模型。

評估指標包括：

• 成功率：攻擊任務是否成功完成。
• 交互輪數：與LLM交互的輪數。

實驗結果顯示，GPT-4在自動化滲透測試方面表現出色，尤其是在設置溫度參數為0時，能夠以完美的成功率完成所有攻擊任務。相比之下，GPT-3.5、Llama2-7B-chat和Llama2-70B-chat在大多數攻擊任務中表現不佳。

貢獻和影響

AUTOATTACKER的研究提供了以下幾個方面的貢獻：

• 首次全面評估了將LLM應用于類似人類的“手把手鍵盤”攻擊的潛力。
• 設計了一個新的系統，通過模塊化代理設計精確地從LLM獲取攻擊命令，并引入了新的推理和規劃過程。
• 開發了一個新基準，用于評估基于LLM的攻擊自動化，涵蓋了從基礎到高級的攻擊任務。
• 證明了AUTOATTACKER的有效性，當利用GPT-4時，所有攻擊任務都能成功完成。

安全和倫理考量

研究團隊在進行這項研究之前，已經向其機構的責任AI委員會提交了研究目標和設計，包括IRB、倫理和安全小組的代表。由于研究不涉及人類主體，因此沒有獲得正式的IRB批準。研究在完全隔離的虛擬網絡環境中進行，以確保攻擊自動化不會逸出實驗環境。

結論

AUTOATTACKER展示了利用大型語言模型自動化復雜的攻擊任務的可行性。隨著LLM技術的不斷進步，預計這些能力將進一步提高。同時，這項工作也突顯了防御者需要迅速開發能夠有效抵御由越來越強大的大型語言模型生成的攻擊的防御措施的迫切需求。

未來工作和討論

盡管AUTOATTACKER在模擬的不安全環境中表現良好，但其在攻擊保護良好的環境中的效果尚未得到驗證。此外，研究僅涵蓋了MITRE ATT&CK矩陣的一小部分。未來的工作可能包括探索使用不同的工具集來攻擊更安全的網絡環境，以及擴展攻擊任務的范圍。同時，研究人員也討論了對AUTOATTACKER可能的防御措施，包括檢測和阻止LLM生成的攻擊命令的統計和基于模型的方法。

限制和挑戰

AUTOATTACKER系統面臨的一些限制和挑戰包括：

• LLM的“幻覺”問題，即模型可能會基于其設計生成錯誤的響應。
• 需要不斷更新和維護經驗管理器中的知識庫，以適應不斷變化的攻擊技術和環境。
• 對于復雜的攻擊任務，需要更高級的規劃和推理技術來提高成功率。

研究意義

AUTOATTACKER不僅為研究社區提供了一個評估和理解LLM在網絡攻擊中潛力的平臺，也為安全專業人員提供了一個工具，用于測試和提高組織的網絡安全防御能力。此外，隨著對AGI（人工通用智能）的擔憂日益增加，AUTOATTACKER可以作為一個基準，幫助未來的防御研究，以防范惡意的AGI代理。

以上是對AUTOATTACKER系統的詳細說明，涵蓋了其組成、工作流程、實驗評估、貢獻、安全和倫理考量、結論、未來工作、討論以及限制和挑戰等多個方面。

鏈接：https://arxiv.org/pdf/2403.01038