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GitHub 漏洞赏金研究员谈漏洞挖掘：理解系统、验证影响与善用 AI
GitHub 介绍漏洞赏金研究员 @r31n 的研究经验。受访者表示，漏洞研究让自己接触不同产品与架构；他偏好分析复杂功能、集成和信任边界，并通过追踪攻击者可控数据到安全敏感操作来寻找问题。AI 可辅助理解代码、追踪数据流和编写 PoC，但结论必须人工验证；有效报告还应包含可复现的 PoC，并清楚说明安全影响。
TECH & AI · 中文精选
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多集群编排项目 Karmada 完成 CNCF 毕业
CNCF 宣布，多集群、多云 Kubernetes 编排项目 Karmada 已毕业，达到面向广泛采用和生产环境稳定项目的最高成熟度层级。同期发布的 v1.19 增强了 AI 训练任务的多组件调度，并将基于优先级的调度提升至 Beta 且默认开启。Karmada 基于标准 Kubernetes API，可在多个集群间放置、分发和调度工作负载。