資安研究人員發現四款熱門瀏覽器擴充程式(Hover Zoom, Social Fixer, SponsorBlock, Video DownloadHelper)存在安全漏洞,可能導致用戶對話資料外洩。這些漏洞源於不安全的通信協議和資料儲存方式,攻擊者可藉此竊取敏感資訊。建議用戶立即更新或移除這些擴充程式,並採用HTT…
分類: hcl domino
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Domino 伺服器防垃圾郵件升級:Rspamd整合可行性深度評估
Domino 服器整合 Rspamd 件技術可行性研究 隨著電子件的廣泛使用,件已經成為了一個重的問題,對於企業和個人都造成了巨大的困。為了…

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>Domino 伺服器整合 RSPAMD 垃圾郵件過濾:事件觸發與實作挑戰
前言:傳統郵件伺服器與現代威脅的拉鋸 在企業級郵件協作市場中,HCL Domino(原 IBM Domino)憑藉其強大的資料庫特性與應用程…

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Rspamd 助攻 Domino:打造企業級反垃圾郵件防禦網
本文探討 Rspamd 與 Domino 整合的可能性,旨在提升 Domino 郵件安全。文章分析 Domino 內部郵件處理流程及 Rsp…

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Ubuntu環境下Traveler時區問題與TZ變數設定探討
Ubuntu環境下Traveler時區問題與TZ變數設定探討 在Ubuntu伺服器上部署IBM Domino Traveler 時,常會遇到…

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Ubuntu 26.04「堅毅浣熊」搶先看:2026 LTS 長期支援版亮點剖析!
Ubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon) 預計 2026 年 4 月 23 日發布,提供五年標準支援至 203…

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印度Spinny併購GoMechanic:估值18億美元的汽車交易平台整合趨勢
Spinny 收購 GoMechanic,旨在整合二手車交易與維修保養服務,打造完整 O2O 生態。技術整合重點包括:API 統一與資料交換…

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GPT-5.2:工程師思考引擎進化,超越 Gemini 與 Opus 的關鍵升級!
GPT‑5.2:面向工程師的思考引擎升級 OpenAI 在 2025 年底以「Code Red」內部緊急指令推動 GPT‑5.2 版本,目標…

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DeepSeek-R1 (70B) 純 CPU 部署實錄:打破 GPU 壟斷的硬體選型與量化優化
本文探討 DeepSeek-671B 在 CPU 上的部署,針對資安及成本考量,提供硬體選型、效能測試與優化建議。基於 Intel Xeon…

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Domino REST API 安裝與配置指南(2025)
HCL Domino 2025 新增的 REST API 允許組織透過 JSON 介面存取資料庫和工作流程。安裝前需檢查作業系統(Windo…

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HCL Domino:企業級協同平台的歷史、雲端化與安全挑戰
本文概述了 HCL Domino(原 Lotus Domino)作為企業級協同平台的演進歷程與應用。從歷史定位、技術架構、雲端化策略、開源進…

Waymo 機器計程車停駛事件:舊金山斷電對自動駕駛服務的影響與應對
舊金山斷電事件導致 Waymo 自動駕駛計程車服務暫停,凸顯了自動駕駛系統對電力供應的依賴性。此次事件由電網故障引起,影響了乘客出行並對 Waymo 業務造成衝擊。 Waymo 迅速啟動應急預案,排查故障並與電網公司合作恢復供電,同時提供替代交通方案。該事件揭示了自動駕駛服務在電力穩定性方面的潛在風險,促使 Waymo…
Domino 伺服器防垃圾郵件升級:Rspamd整合可行性深度評估
Domino 服器整合 Rspamd 件技術可行性研究 隨著電子件的廣泛使用,件已經成為了一個重的問題,對於企業和個人都造成了巨大的困。為了有效地防止件,許多企業和組織都在尋找有效的解決方案。其中,Domino 服器…
Nvidia Merlin 推薦系統框架高風險漏洞修補分析
Nvidia Merlin 推薦系統框架高風險漏洞修補分析 近日,Nvidia 的 Merlin 推薦系統框架發現了多個高風險漏洞,對於使用這個框架的企業和開發者來說,這是一個嚴重的安全問題。Merlin 是一個開源…
HubSpot用戶遭定向釣魚攻擊:技術分析與防禦建議
近期 HubSpot 用戶遭受針對性釣魚攻擊,攻擊者利用偽造的電子郵件和網頁竊取帳戶資訊。攻擊手法包含偽造郵件、網頁欺騙和社會工程學。建議用戶提高警惕,嚴格審查郵件和網頁,驗證身份,使用強密碼和兩步驟驗證,並及時更新軟體系統,修復漏洞。此攻擊對應 MITRE ATT&CK 的 T1193 (Social Enginee…
> DenoiseRotator:大模型剪枝新範式——先濃縮後剪枝技術解析
DenoiseRotator 是一種新型模型剪枝技術,旨在解決大型模型計算資源需求高的問題。該技術採用先濃縮後剪枝策略,通過合併權重減少參數數量,再將不重要的權重設為零,降低計算複雜度,同時力求維持模型精度。此方法可應用於圖像辨識、自然語言處理等領域,但仍面臨參數選擇、模型適配及精度評估等挑戰。…
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