Hx.Codec λ

A IBM apresentou o primeiro transistor sub-1 nanômetro (7 ångstrons), baseado na arquitetura nanostack. Ela empilha transistores em três dimensões com canais condutores de apenas 15 camadas atômicas de espessura. Com isso, espera-se estender a Lei de Moore por mais uma década. Em comparação com os chips de 2 nm de 2021, o chip experimental empacota quase 100 bilhões de transistores em uma área do tamanho de uma unha, quase o dobro da densidade do chip de 2 nm. A nanostack promete trazer 50% mais de desempenho computacional e 70% mais de eficiência energética. fontes: https://www.technologyreview.com/2026/06/25/1139696/ibm-unveils-sub1nm-chip/ https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology https://arstechnica.com/gadgets/2026/06/ibm-claims-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology/

É isso. A mesma opinião que compartilho aqui sobre os modelos de IA: O quanto os modelos que precisam implementar guardrails por pressão governamental etc tendem a ficar pra trás do que os pesquisadores de segurança precisam It’s becoming obvious that relying on frontier models is getting to be risky business. Either the model gets export controlled, or it gets nerfed with hidden guardrails. The second one is the more annoying problem for defensive cybersecurity work. When a model like Fable outright blocks anything security-related, that’s at least transparent, because we know upfront it doesn’t work for cybersecurity. The real problem is hidden guardrails, a frontier model quietly stops working for a use case and we can’t tell why, and sometimes an older version performs better than the new one (more on that later in the blog). https://www.hacktron.ai/blog/open-weight-models-vs-frontier-models

Namoral que writeup foda https://www.hacktron.ai/blog/wp2shell

Samsung Kernel UAF (CVE-2026-20971) https://lucidbitlabs.com/blog/when-defenses-become-attack-surface/

https://t.me/c/1211903460/1315 Compartilhando novamente esse post onde falo sobre o h4ckflix, um site você consegue pesquisar por filtros as palestras da defcon

IA é só mais uma ferramenta, como qualquer outra que os devs já usam, e que a utilidade dela não é mais uma questão em aberto (mesmo reconhecendo que ela também gera dor de cabeça, tanto pela carga extra nos mantenedores quanto pelos bugs que aparece). Quem critica a IA deveria olhar no espelho, porque “inteligência natural” também erra muito. E fechou dizendo que o kernel nunca foi um projeto “guerreiro social” as decisões são tomadas por mérito técnico, não por medo de ferramenta nova.

Linus torvalds respondeu a um dev que classificou uma mensagem anterior como “posição anti-LLM”, Linus foi direto: essa não é a posição do projeto. Como mantenedor-chefe, ele disse que está disposto a “colocar o pé na porta” nesse assunto, o Linux não é um projeto anti-IA, e quem não concordar pode fazer o que se faz em open source: dar fork ou simplesmente sair. https://lore.kernel.org/linux-media/CAHk-=wi4zC+Ze8e+p3tMv8TtG_80KzsZ1syL9anBtmEh5Z40vg@mail.gmail.com/

🇧🇷 Chegou a OBSC — Olimpíada Brasileira de Segurança Cibernética! Bom dia! Com o objetivo de apoiar a educação e revelar os jovens apaixonados por segurança cibernética, estamos lançando no Brasil a 1ª Olimpíada Brasileira de Segurança Cibernética (OBSC). A edição 2026/2027 é a seletiva oficial da delegação brasileira para a ICO 2027 — International Cybersecurity Olympiads, na Itália 🇮🇹. Os melhores colocados representam o país na competição internacional! 👉 Quem pode participar: jovens que estão cursando ou concluíram há pouco o ensino médio, que não estejam na faculdade e tenham 19 anos ou menos até agosto de 2027. São desafios reais de criptografia, web, engenharia reversa, pwn, forense e resposta a incidentes. 🔗 Saiba mais: https://obsc.com.br/ Marque aquele amigo que curte cyber! 🚀

APTnotes: repositório no GitHub (kbandla/aptnotes) que indexa e preserva relatórios públicos de vendors (Mandiant, Kaspersky, CrowdStrike etc.) sobre campanhas de APT, catalogados cronologicamente com metadados (SHA1, fonte, ano). Serve como fonte de referência pra threat intel/DFIR — TTPs documentados por incidente real. #APT #vendors

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Versão pt-br: https://brunomenozzi.com/posts/web-security-research/query-method-offensive-security-overview-pt-br/

Condensei tudo o que li do novo método HTTP: Query e perspectivas de offensive security aqui: https://brunomenozzi.com/posts/web-security-research/query-method-offensive-security-overview/ Honestamente eu não manjo muito ainda, nunca usei nem implementei esse método. O post traz um contexto histórico do novo verbo HTTP, algumas vulnerabilidades que podem vir a ser introduzidas, alguns fatos curiosos como: Pq a cloudflare e akamai são coautoras desse novo verbo, entre outras curiosidades e pesquisas.

Muito foda lembrar que nas décadas de 70 e 80 existiam maquinas projetadas para rodar LISP nativamente em hardware, que eram chamadas de Lisp Machine. Na época lisp exigia muito recursos como recursão, GC(garbage collection) e S-expressions, e os processadores da época não davam conta, então a solução foi criar silício dedicado à arquitetura da linguagem. Assim nasceu a CADR no MIT AI Lab entre 1974 e 1979 e foi a pioneira, sendo uma estação de pesquisa que usava chips AMD 2901 e microcódigo feito sob medida para processar Lisp com eficiência. O caos começou na transição para o mercado comercial entre 1979 e 1981, quando a briga entre Russell Noftsker e Richard Greenblatt rachou a equipe. O resultado foi o surgimento das rivais Symbolics e LMI, que inicialmente vendiam o mesmo hardware com nomes distintos. Nesses anos foram surgindo a Symbolics 3600 e a LMI-LAMBDA, além do TI Explorer. Impulsionadas por contratos de defesa e o hype da IA(pra você ver o quão antigo IA é e já vem sendo estudada), eles faturaram muito até 1987, quando o hardware comum e as workstations Unix se tornaram melhores e acessíveis. Com esse avanço, somado ao corte de verbas do segundo "AI Winter", decretou o fim: a LMI faliu em 1987 antes de concluir a K-Machine, enquanto a Symbolics tentou sobreviver até a falência definitiva em 1993. Fato interessante: O conflito Symbolics x LMI no MIT teve um impacto longo na computação. Quando a Symbolics restringiu o acesso ao seu código-fonte, a reação de Richard Stallman serviu de ponto de partida para a criação do Projeto GNU e do movimento de software livre. O hardware genérico que matou Lisp Machines comerciais é o mesmo que hoje executa lisp na computação quântica, mas dessa vez a vantagem atual não está no silício, mas na capacidade de metaprogramação da linguagem para modelar abstrações e DSLs sob demanda para QPUs ++++ (Nessa entrevista com Robert Smith, ele fala exatamente isso, explica por que ele escolhe Lisp pro trabalho dele em computação quântica e não C++ ou qualquer outra) ++++ Se quiser ler mais sobre: https://dspace.mit.edu/entities/publication/90b5d708-79c5-470c-b42e-596f7ae32485 https://grokipedia.com/page/Lisp_machine The Symbolics Lisp Machine Graveyard: How a $100,000 AI Workstation Became Silicon Valley's Most Expensive Paperweight Artigo sobre o Processador CADR: CADR LISP Machine and CADR Processor (por Mete Balci) Vídeo sobre Lisp Machine e a história completa