Deep Dive
- Subaru Starlink 系统存在安全漏洞，允许远程访问和控制车辆
- 攻击者只需少量用户信息即可锁定、解锁车辆并获取位置信息
- 漏洞在曝光后迅速得到修复，未造成实际损害
Shownotes Transcript
黑客攻击 Subaru：通过 STARLINK 管理面板追踪和控制汽车
在令人震惊的安全漏洞中，研究人员发现 Subaru 的 STARLINK 车联网服务中存在的漏洞，允许攻击者远程访问全球数百万辆汽车。通过仅输入车主的基本信息，攻击者便可锁定或解锁车辆、获取车辆实时位置以及过去一年的完整位置历史数据。这一事件引发了广泛的关注，特别是关于用户隐私数据的收集和管理。所幸是，问题在披露后的 24 小时内被修复，未造成任何实际损害。
原文链接：Hacking Subaru: Tracking and controlling cars via the admin panel)
HN 链接: Hacker News 讨论)
打破常规的二维码：如何让一个二维码同时导向多个网页？
在这个创新的实验中，结合了两个不同二维码的图案，通过独特的分割技术实现了单一二维码在不同扫描角度下导向不同网址的效果。这项技术利用了二维码的高纠错能力，使其在识别角度稍有偏差时仍能恰当读取。本实验在黑客新闻上引发了热烈讨论，许多人对其可能的实际应用展开了深入探讨。
文章链接: A QR code that sends you to a different destination – lenticular and adversarial)
HN 链接: news.ycombinator.com)
OpenAI 推出全新 Operator：AI agent 的未来
在 Hacker News 上引起广泛讨论的 Operator 由 OpenAI 推出，此款 AI agent 能帮助用户完成诸多任务。从预订航班到网购杂物，未来将越来越智能化。不过，这一产品有着显而易见的挑战，产品在成本、隐私及道德影响上依然存有争议，部分评论员对此持谨慎乐观态度。
文章链接: Operator research preview)
HN 链接: Operator research preview 评论)
将你的自行车变电动车：Dhruv Vidyut 电动转换套件
Dhruv Vidyut 提供了一种革命性的电动转换套件，能够将任何自行车或三轮车改装成电动车。这个套件安装简单，让你可以在任意地形下享受舒适、高效且环保的骑行体验。尽管如此，该产品已经上线约两年，市场反响尚待观察。
文章链接：Turn any bicycle electric) HN 链接: 查看评论)
迷幻图形：开启视觉艺术的奇幻之旅
在 "Psychedelic Graphics 0: Introduction" 一文中，作者 mwfogleman 探讨了迷幻图形的起源和其在音乐表演中的应用。评论者 dtristram 分享了他在 1990 年代的经历，当时他参与创建电脑合成影像，搭配现场音乐演出。satyarthms 则建议使用 hydra 这个 JavaScript 环境来入门迷幻图形。文章引发了广泛讨论，大家分享各自对迷幻图形的心得与技术探索。
文章链接: Psychedelic Graphics 0: Introduction)
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Bun 1.2 超级更新：支持 90% Node.js 兼容性
Bun 1.2 发布，带来了重大更新，不仅提高了对 Node.js 的兼容性，还引入了内置的 S3 对象存储 API 和内置的 Postgres 客户端。社区对 Bun 的开发体验给予了高度评价，特别是在速度和简化项目设置方面。虽然有人对将第三方库放入标准库的选择表示谨慎，但 Bun 团队则专注于用户常见需求，将这些集成为内置功能。
文章链接: Bun 1.2 Is Released)
HN 链接: Hacker News Discussion)
在法国重现中世纪奇迹：从头开始建造古堡
在法国勃艮第北部的 Guédelon 森林深处，一支由四十位工匠组成的团队正在废弃的采石场上，利用中世纪的技术和材料，建造一座 13 世纪的城堡。这里的矿工、石匠、木工、锻铁匠等齐心协力，意在复兴古老的技艺，揭示中世纪建筑的奥秘，赋予 21 世纪新的启示。
原文链接: Building a Medieval Castle from Scratch)
HN 链接: Hacker News Discussion)
科技对帕累托原则的滥用
在科技行业中，帕累托原则（即 80/20 法则）常常被误用，将最小可行产品（MVP）视作成功的标志。然而，评论者指出，尽管 MVP 能够展示潜力，但不代表产品会最终完成。数字产品经常停留在融资阶段，导致许多设计师和工程师缺乏完成产品的经验。此外，批判的意见指出，许多现代 AI 应用（如自动驾驶和文本生成）可能永远无法完成，因为它们仍然依赖人类的最后关头干预。
文章链接：Tech takes the Pareto principle too far)
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