艾伦Eren1688

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Capacidades de ataque por IA explodem! A segurança cibernética entra em um ponto de virada — o tempo que resta para os defensores já não é muito

O CEO da OpenAI, Greg Brockman, definiu o fato de que o modelo de IA interno da empresa conseguiu invadir com sucesso o Hugging Face como um evento marcante para a área de segurança cibernética. Esse episódio também fez a OpenAI enxergar: eles haviam subestimado seriamente o poder destrutivo de ataques de modelos avançados de IA em cenários reais. E o que é ainda mais preocupante é que a capacidade de ataque dos modelos open-weight (com pesos abertos) já encurtou a diferença para os modelos top fechados a apenas alguns meses.

Brockman chamou o momento atual de “janela para defensores”. Ele alertou as empresas de que é necessário implementar em larga escala, nos próximos meses, defesas de segurança automatizadas impulsionadas por IA. Caso as capacidades de ataque por IA se disseminem amplamente, o modelo tradicional baseado em varredura manual e correção de vulnerabilidades não conseguirá acompanhar a velocidade de iteração dos ataques.

Ele apresentou uma abordagem prática para as empresas: implantar Agentes inteligentes de IA para as equipes de segurança, de modo que eles leiam código e configurações da infraestrutura, façam varreduras proativas para identificar e corrigir vulnerabilidades, e eliminem riscos acumulados no histórico; além disso, integrar a revisão de segurança em todo o ciclo de desenvolvimento. Depois que o Agente identificar riscos, ele pode ajudar a produzir correções (patches) e concluir testes. Em seguida, de forma gradual, evoluir de varreduras apenas de leitura para categorização de alertas e ações automáticas limitadas; operações de alto risco ainda mantêm a decisão final sob controle humano.

A OpenAI já implementou essa solução internamente: a maior parte dos alertas iniciais de segurança é primeiro classificada por IA; e o modelo continua a inferir possíveis cadeias de ataque. Além disso, a equipe está treinando especificamente modelos dedicados capazes de gerar “código com nível de segurança ultraelevado”, com o objetivo de eliminar, na origem, parte das vulnerabilidades de segurança de software.
#ai

As empresas de IA estendem a mão: a OpenAI registra as operações do computador, e a Google aproveita o conteúdo enviado para treinar a IA.

A Axios começou a investigar que tipo de dados de usuários as empresas de IA realmente coletam.

O resultado é que os registros de chat já não são suficientes. Agora elas também querem saber em que você clicou no computador, que fotos enviou, que conteúdo você viu — e usar esses dados para criar memória, personalização e anúncios.

A OpenAI adicionou o Computer History. Ao ser ativado voluntariamente pelos usuários de Mac, o ChatGPT e o Codex conseguem registrar cliques, entradas e alternâncias em apps e sites específicos, montando aos poucos uma espécie de memória de trabalho de longo prazo. O recurso vem desativado por padrão; não há gravação de tela nem de áudio. A OpenAI afirma que esses registros temporários de atividade não serão usados para treinar modelos.

A Google é mais agressiva. O novo Search Services History vai salvar imagens, arquivos e conteúdo de áudio e vídeo enviados pelos usuários por serviços como Lens, Search Live e Translate — e também usá-los para treinar IA generativa. Contas que atendem aos requisitos terão a opção ativada por padrão; para recusar, o usuário precisa desativar manualmente. Mesmo depois de os dados serem desvinculados da conta, eles ainda podem permanecer na esteira de treinamento por até 4 anos.

Os anúncios também acompanharam. A Meta vai usar as interações do usuário com a Meta AI para ajustar o conteúdo e os anúncios do Facebook e do Instagram; a OpenAI e a Google também estão explorando modelos publicitários para chatbots. Quanto mais a IA entende você, mais detalhada fica a “imagem” que o sistema de anúncios tem em mãos.

Antes, o que preocupava era o fato de os registros de chat serem usados para treinar. Agora, até o jeito como você trabalha no computador e o que você joga dentro do Google também começa a virar dados nas mãos das empresas de IA.

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Mesmo que a esposa em casa seja linda como uma flor, não dá para aguentar as investidas passageiras. É assim que é a natureza humana: quer isso e quer aquilo… $AAPLB

Que esta noite não tenha sonhos que perturbem, nem preocupações.

A fadiga do dia é levada pelo travesseiro; as preocupações de amanhã ficam para amanhã.

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Dormir bem é o melhor ponto final de hoje, e o melhor começo de amanhã.

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Na vida, não importa o que façamos, podemos nos dedicar de todo o coração ao trabalho; quanto mais fazemos, melhor fica o corpo, mais forte fica o espírito, há mais prazer, e o prazer está em fazer o que se faz, sem pesar o esforço.

A SanDisk impulsiona o mercado, e a Força Aérea finalmente se liberta.
1. Protótipo HBF — 2º semestre de 2026
A próxima geração de NAND empilhado, projetada para cenários de IA, descrita pela SeekingAlpha como "o próximo divisor de águas", mirando diretamente o mercado de HBM.
2. BiCS9 QLC — produção em escala gradual
Aumento de 60% na capacidade por chip, reduzindo drasticamente os custos de armazenamento para IA e acelerando a penetração de SSDs QLC/TLC corporativos.
3. Roteiro de capacidade para SSDs corporativos
2025 128TB → 2026 256TB → 2027 512TB → no futuro 1PB, dobrando a cada ano.
4. Estrutura financeira de 2028-2030
Pela primeira vez, divulga um modelo financeiro plurianual, prometendo devolução de caixa aos acionistas com 100% de excedente; a recompra de US$ 6 bilhões segue em execução.
5. Próximo relatório de resultados — previsto para o fim de outubro ~ início de novembro de 2026
O foco estará em: avanço do protótipo HBF + progresso da produção em escala do BiCS9.
Em uma frase: protótipo HBF e produção em escala do BiCS9 são as duas maiores variáveis; uma entrega acima do esperado pode voltar a impulsionar a cotação.

#DRAM coin é uma stablecoin lastreada em AED (dirhame dos Emirados Árabes), não uma criptomoeda especulativa típica como BTC ou ETH. Os dados atuais de mercado colocam DRAM em cerca de US$ 1,00 por token, com uma oferta total em torno de 5,5 milhões de DRAM. Cada DRAM foi projetado para ser lastreado por 3,67 dirhams dos Emirados Árabes, mantendo seu valor próximo ao dólar dos EUA, porque o AED é efetivamente atrelado (pegado) ao USD.

A principal oportunidade está na utilidade, e não na valorização de preço: pagamentos transfronteiriços, transações digitais regionais e liquidação on-chain estável. Seus maiores pontos fortes são baixa volatilidade e valor previsível. No entanto, liquidez, adoção, reservas, conformidade regulatória e a capacidade de manter o peg continuam sendo riscos importantes. Portanto, o DRAM deve ser visto principalmente como um ativo digital de pagamento/estabilidade, e não como uma moeda esperada para entregar retornos de 10x–100x. Faça sua própria pesquisa (DYOR) antes de investir.

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