Software Engineer Labdon
699 subscribers
52 photos
5 videos
6 files
1.26K links
👑 Software Labdon

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
Forwarded from VIP
از آخرین اخبار تکنولوژی جهان جا نمونیم 🌍:

1. ربات انسان‌نمای Unitree R1 در راه بازار جهانی با قیمت 4370 دلار 🤖💰.

2. ثبت اختراع توالت داخلی صندیل خودرو توسط یک خودروساز چینی 🚗🚽.

3. رنگ جدید «دارک چری» احتمالی برای آیفون 18 پرو 📱🎨.

4. پیشنهاد ایلان ماسک برای پرداخت‌های دولتی به افراد بیکار شده توسط هوش مصنوعی 🧠💸.

5. تیم کوک پس از 15 سال، از اول سپتامبر جای خود را به جان ترنوس در اپل خواهد داد 🍎👋.

6. واتس‌اپ در حال آزمایش اشتراک پولی 2.49 یورو در ماه برای کاربران اندروید 💬💳.

7. اداره رگولاتوری Ofcom بریتانیا تحقیقاتی را درباره تلگرام در خصوص محتوای غیرقانونی آغاز کرده است 🇬🇧🔍.

8. شرکت OpenAI مدل بصری Images 2.0 را با قابلیت‌های «تفکر» برای تولید تصویر معرفی کرد 🎨🧠.

9. واتس‌اپ در حال آزمایش خلاصه‌سازی پیام‌های نخوانده با پردازش خصوصی توسط هوش مصنوعی 📝🤖.

10. اپل نقص امنیتی را برطرف کرد که می‌توانست اعلان‌های حذف‌شده را روی دستگاه نگه دارد 🍏🔒.

11. اینتل با لپ‌تاپ مفهومی سبک‌وزن خود با تراشه Wildcat Lake، رقیبی برای مک‌بوک نشان داد 💻🚀.

https://xn--r1a.website/addlist/vMgZb0Y1CHliMWI0
1
دوماهه که با دنیا ارتباط نداریم
💔
🕊2
🔵 عنوان مقاله
Vibe Security Radar (GitHub Repo)

🟢 خلاصه مقاله:
در جامعه‌ی امنیت سایبری، شناسایی کدهای آسیب‌پذیر و منشاء آن‌ها اهمیت بالایی دارد. ابزار Vibe Security Radar، که از سوی آزمایشگاه SSL دانشگاه جورجیا طراحی شده، به عنوان یک ابزار تحقیقاتی پیشرفته، نقش مهمی در این زمینه ایفا می‌کند. این ابزار به صورت هوشمندانه و دقیق، آسیب‌پذیری‌های مندرج در پایگاه‌های داده مانند OSV، GHSA و NVD را رصد می‌کند و مشخص می‌سازد که چه زمانی و چگونه کدهای تولید شده با کمک هوش مصنوعی منجر به بروز این آسیب‌پذیری‌ها شده‌اند.

عملکرد این سیستم به گونه‌ای است که با استفاده از روش‌های مبتنی بر فناوری SZZ، مکانیزم «git blame»، تاریخچه تغییرات و اصلاحات کد را بازشناسی می‌کند تا منشأ هر آسیب‌پذیری را مشخص نماید. برای تشخیص خطای انسانی و هوش مصنوعی در تولید کد، از امضای‌های خاصی مانند تریلرهای همکار، امضاهای ربات و تحلیل‌های چندابزار بهره‌مند می‌شود و این فرآیند به دقت، صحت نتایج را تقویت می‌کند. در کنار این، از یک مدل مبتنی بر زبان طبیعی (LLM) نیز برای تأیید و تعیین رابطه علّی میان کد و آسیب‌پذیری‌ها استفاده می‌شود.

این سیستم در واقع، آمارهای گزارش شده را به عنوان حداقل قطعی در نظر می‌گیرد، چرا که شدت و دقت تشخیص به متادیتای commit‌ها بستگی دارد؛ امری که در موارد مشارکت‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است با محدودیت مواجه شود. در مجموع، Vibe Security Radar ابزاری قوی و هوشمند است که نقش مهمی در شناسایی و تحلیل آسیب‌پذیری‌های ناشی از کدهای تولید شده با کمک هوش مصنوعی ایفا می‌کند و کمک می‌کند زنجیره آسیب در امنیت سایبری قطع شود.

#امنیت_سایبری #هوش_مصنوعی #تجزیه_و_تحلیل_کد #آسیب‌پذیری

🟣لینک مقاله:
https://github.com/HQ1995/vibe-security-radar?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Stop Writing API Tests Manually — Let Your OpenAPI Spec Do the Work

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه نرم‌افزارهای مدرن، آزمایش API‌ها بخش حیاتی و پرچالش است. نویسندگان و توسعه‌دهندگان همواره به دنبال راه‌حلی هستند تا فرآیند آزمون‌ها را سریع‌تر، دقیق‌تر و کم‌خطاتر انجام دهند. دیوید مسلو، در این راستا، ابزاری ارائه داده است که با تکیه بر توضیحات OpenAPI، می‌تواند به طور خودکار نمونه‌ تست‌های صحیح و کاملی برای API‌ها تولید کند. این ابزار نه تنها فرآیند آزمایش را ساده می‌کند، بلکه در پوشش دادن به موارد حاشیه‌ای و خطاهای خاص، عملکرد فوق‌العاده‌ای از خود نشان می‌دهد و قابلیت بررسی موارد نادر را دارد.

با استفاده از این ابزار، دیگر نیاز نیست زمان زیادی صرف نوشتن دستی تست‌های API کنید. بر اساس مشخصات موجود در تعریف OpenAPI، سیستم به طور خودکار سناریوهای مختلف را ایجاد می‌کند که این امر به کاهش خطاهای انسانی و افزایش دقت در آزمایش‌ها کمک شایانی می‌کند. این فناوری، موجب صرفه‌جویی در زمان، افزایش کارایی و بهبود کیفیت نهایی محصول می‌شود و فرآیند توسعه را بسیار راحت‌تر می‌سازد. در نتیجه، تیم‌های توسعه می‌توانند تمرکز بیشتری بر بخش‌های کلیدی پروژه داشته باشند و پیشرفت قابل توجهی در کارایی خود مشاهده کنند.

در نهایت، استفاده از این نوع ابزارها نشان‌دهنده تحول در روش‌های آزمون و تضمین کیفیت نرم‌افزار است. آنها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا با اطمینان بیشتر، APIهای خود را تست کرده و در حین توسعه، از صحت و امنیت آن‌ها مطمئن شوند. این ابزارها آینده‌ای روشن در عرصه تست‌های اتوماتیک و خودکار نشان می‌دهند و راه را برای پروژه‌های سریعتر، مطمئن‌تر و مقیاس‌پذیرتر هموار می‌سازند.

#تست_API #اتوماسیون_تست #OpenAPI #توسعه نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/FgrWs5R?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Calendar Event Phishing in the PhishU Framework (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروزی، هکرها و فیشینگ‌چیان به دنبال راه‌هایی هستند که مهاجمانه‌ترین حملات خود را فریب‌نایافتنی‌تر کنند. یکی از این روش‌ها، استفاده از دعوت‌نامه‌های تقویم است که ظاهری کاملاً طبیعی و معتبر داشته و کاربران را گمراه می‌کند. این نوع حمله، در قالب رویدادهای داخل تقویم مانند Outlook یا Gmail ظاهر می‌شود که شامل عنوان، زمان، مکان و یادآورها است، بنابراین شناسایی آنها برای کاربران معمولی سخت می‌شود و آن‌ها ممکن است تصور کنند این رویدادهای پروژه یا قرار ملاقات‌های مهم واقعی است.

در چارچوب PhishU، ابزاری قدرتمند برای مقابله با این نوع حملات توسعه یافته است. این فریم‌ورک، قالب حرفه‌ای دعوت‌نامه‌های رویداد تقویم ارائه می‌دهد که شامل یک ویرایشگر اختصاصی، محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی و قابلیت تحویل فایل ICS از طریق متن/کالندر با روش request است. علاوه بر این، لینک‌های ردیابی شده که در متن رویداد وارد شده‌اند، امکان پیگیری و تحلیل کلیک‌های کاربر را فراهم می‌کند و در نتیجه، تیم امنیتی می‌تواند اثربخشی کمپین‌ها و میزان درگیری کاربران را ارزیابی کند.

پس از اتمام هر کمپین، این سیستم یک آموزش داخلی تعبیه می‌کند که دقیقا دعوت‌نامه‌ای را نشان می‌دهد که کاربر دریافت کرده است، شامل جزئیاتی مانند فرستنده، زمان، مکان و موارد دیگر. این تمرین به آموزش کاربر در شناخت و تشخیص رویدادهای تقویم فیشینگ کمک می‌کند و سطح آگاهی‌های امنیتی را ارتقاء می‌دهد. به این ترتیب، سازمان‌ها می‌توانند نقاط ضعف خود را در برابر این حملات شناسایی کرده و با برنامه‌ریزی‌های دقیق، سطح دفاعی خود را تقویت کنند.

در نتیجه، استفاده از فناوری‌های پیشرفته در زمینه‌های امنیت سایبری، نقش مهمی در مقابله با تهدیدات نوظهور دارد. آگاهی‌بخشی و آموزش مداوم، کلید اصلی برای حفظ امنیت اطلاعات و جلوگیری از نفوذهای نامطلوب است. با بهره‌گیری از ابزارهای هوشمند و آموزش‌های مستمر، سازمان‌ها می‌توانند در مقابل این حملات پیچیده، مقاوم‌تر ظاهر شوند و امنیت داده‌های خود را تضمین کنند.

#امنیت_سایبری #فیشینگ #تقویم_الکترونیک #آموزش_امنیت

🟣لینک مقاله:
https://phishu.net/blogs/blog-calendar-event-phishing-in-the-phishu-framework.html?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
What's driving the AI security confidence paradox? (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، اعتماد به امنیت هوش مصنوعی به سمت افزایش می‌رود؛ اما واقعیت این است که تیم‌های امنیت سایبری با چالش‌های بزرگی در مدیریت هویت‌های مرتبط با هوش مصنوعی مواجه هستند. بر اساس نظرسنجی انجام شده توسط شرکت دلینا، بیش از دوهزار و تن از تصمیم‌گیرندگان فناوری اطلاعات، نشان می‌دهد که هرچند سطح اطمینان از آمادگی‌های امنیت هوش مصنوعی بالاست، اما در عمل بخش مهمی از این فناوری‌ها به درستی زیرنظر گرفته نمی‌شوند. در واقع، این شکاف بین اعتماد و واقعیت سبب می‌شود که نیاز به توسعه فرآیندها و کنترل‌های امنیتی بیشتر احساس شود تا بتوان با محیط‌های هوشمند و پیچیده‌تر سازگار شد.

در این گزارش کامل، نکات کلیدی در مورد حساس‌ترین نقاط نیازمند بروز رسانی و توسعه در حوزه امنیت هویتی در عرصه هوش مصنوعی ذکر شده است. شناسایی این موانع و اصلاح روندهای جاری نه تنها امنیت سازمان‌ها را تقویت می‌کند، بلکه از خطرات ناشی از هک‌ها و سوءاستفاده‌های احتمالی نیز جلوگیری می‌نماید. با مطالعه کامل این گزارش، می‌توان درک بهتری از نحوه به‌روزرسانی کنترل‌ها و فرآیندهای امنیتی در مقابل فناوری‌های نوظهور داشت و در مسیر توسعه یک استراتژی جامع و کارآمد قدم برداشت.

به طور خلاصه، در حالی که اعتماد به امنیت هوش مصنوعی در حال رشد است، اما باید سریع‌تر از آن به سمت سازگاری و ارتقاء ساختارهای امنیتی حرکت کنیم تا بتوانیم در دنیای دیجیتال آینده‌نگر و امن‌تری داشته باشیم.

#امنیت_هوش_مصنوعی #مدیریت_هویت #امنیت_سایبری #توسعه_امنیت

🟣لینک مقاله:
https://delinea.com/resources/ai-and-identity-security-report-pdf?utm_medium=paid-newsletter&utm_source=TLDR&utm_campaign=FF-FY26Q2_TLDR_*VisIP&utm_content=Identity-security-report&utm_term=Secondary


👑 @software_Labdon
1
🔵 عنوان مقاله
Why Layered Test Framework Architecture Still Matters in the Age of AI

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، مفهوم چارچوب‌های تست و اتوماسیون همچنان اهمیت زیادی دارد، حتی در دوره‌ای که هوش مصنوعی بخش عمده‌ای از فرآیندها را به خود اختصاص داده است. ژوزفین جاب در مقاله‌ای به بررسی ساختار شش‌لایه‌ای این نوع چارچوب‌ها می‌پردازد و نشان می‌دهد که هوش مصنوعی جایگزین این لایه‌ها نیست، بلکه برعکس، نقش یک لایه هماهنگ‌کننده و ارکستره‌کننده را بر عهده می‌گیرد. در واقع، فناوری AI به عنوان افزونه‌ای قدرتمند در کنار این ساختارهای منسجم قرار می‌گیرد تا کارایی و انعطاف‌پذیری فرآیندهای تست را افزایش دهد.

در ادامه، هر یک از این شش لایه توضیح داده شده و نقش آن در فرآیندهای تست به طور جامع تبیین می‌شود. این لایه‌ها شامل لایه‌های پایه، لایه‌های اجرای تست، لایه‌های نگهداری و گزارش‌دهی، و در نهایت لایه ارکستراسیون هستند. مهم است بدانیم که چگونه هر یک از این لایه‌ها، چه در حالت فیزیکی و چه در چارچوب‌های نرم‌افزاری، نقش کلیدی در تضمین صحت و کارایی تست‌ها دارند. افزودن AI به این ساختارها، روند هماهنگی و هماهنگ‌سازی بین لایه‌ها را بیش‌ازپیش بهینه می‌کند، بدون آنکه کارایی یا پایداری این سیستم‌ها را کاهش دهد.

بنابراین، در حالی که هوش مصنوعی به عنوان ابزار قدرتمندی در حوزه اتوماسیون شناخته می‌شود، این فناوری نمی‌تواند جایگزین ساختارهای سنتی و لایه‌لایه‌ی آزمون‌ها باشد، بلکه مکمل آن‌ها است. ترکیب این دو، آینده‌ای نوآورانه و مؤثر برای تضمین کیفیت نرم‌افزارها ایجاد می‌کند، جایی که هر لایه به کمک AI در امور ارکستراسیون و مدیریت فرآیندها تقویت می‌شود و نتیجه نهایی، سیستم‌هایی پایدار و هوشمند است.

#تست_سافتور #اتوماسیون #هوش_مصنوعی #کیفیت_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/d4EFqw7?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
I'm Sorry Dave, This Request Triggered Restrictions On Violative Cyber Content (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
پس از نفوذ امنیتی شرکت Vercel در آوریل گذشته و حمله‌ای که توسط مهاجمانی «تا حد قابل توجهی با کمک هوش مصنوعی تسریع شده بود» صورت گرفت، شرکت Anthropic به سرعت واکنش نشان داد. آن‌ها برنامه‌ای برای تأیید هویت سایبری، مشابه فرآیندهای احراز هویت مشتریان (KYC) در بانک‌ها، طراحی کردند تا امنیت فضای دیجیتال خود را تقویت کنند. این برنامه با نام‌هایی مانند Opus 4.7، Mythos و Project Glasswing، بر اساس اصول مهمی مانند CIP، CDD و EDD ساخته شده است که در سیستم‌های بانکی برای تامین امنیت و بررسی هویت مشتریان مورد استفاده قرار می‌گیرند.

این رویکرد جدید نه تنها نشان‌دهنده اهمیت فزاینده امنیت سایبری در حوزه فناوری‌های نوین است، بلکه با تلاش برای پیروی از استانداردهای امنیتی بانکی، سعی دارد تا سطح اعتماد و ایمنی کاربران در فضای دیجیتال را ارتقاء دهد. هدف اصلی این برنامه، جلوگیری موثر از فعالیت‌های مخرب و نامرئی در دنیای مجازی و ایجاد چارچوبی امن‌تر برای تعاملات دیجیتال است. این حرکت نشان می‌دهد که، در مواجهه با تهدیدات پیشرفته، شرکت‌ها باید راهکارهای نوظهور و قوی‌تری برای حفاظت از داده‌ها و جلوگیری از نقض‌های امنیتی اتخاذ کنند.

در نتیجه، این اقدامات نقطه عطفی در روند توسعه فناوری‌های امنیتی محسوب می‌شود و اهمیت آن در دنیای امروز بیش از پیش مشخص است. هر چقدر فناوری‌های هوشمند و قابلیت‌های هوش مصنوعی در عرصه‌های مختلف پیشرفته‌تر می‌شود، نیاز به استانداردهای سخت‌گیرانه و پروتکل‌های امنیتی محکم‌تر نیز ضروری‌تر می‌گردد. بنابراین، شرکت‌ها باید همانند بانک‌ها، رویکردهایی مانند تشخیص هویت چندمرحله‌ای و ارزیابی‌های دقیق را جدی بگیرند تا امنیت و اعتماد کاربران حفظ شود.

#امنیت_سایبری #حفاظت_اطلاعات #هوش_مصنوعی #تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://grahamhelton.com/blog/sorry-dave?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
CPUID Breach Distributes STX RAT via Trojanized CPU-Z and HWMonitor Downloads (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در فاصله‌ی ۹ الی ۱۰ آوریل، یک گروه تهدید ناشناس موفق شد به مدت تقریبی ۱۹ ساعت به وب‌سایت cpuid.com نفوذ کنند. این حمله از طریق یک API جانبی نصب‌شده در کنار سرور اصلی انجام شد که آن URLهای دانلود برنامه‌های معروف CPU-Z و HWMonitor را با لینک‌هایی مخرب جایگزین کرد. دانلودهای مخرب این برنامه‌ها حاوی نسخه‌های تروجان‌شده بودند که فایل DLL مخرب به نام CRYPTBASE.dll را همراه داشت، تا بتواند از طریق لود کردن در کنار برنامه‌های اصلی، تارگت‌ها را فریب دهد.

این DLL مخرب قبل از اجرای هرنوع فعالیتی، اقدام به بررسی محیط می‌کرد و سعی داشت مانع قرار گرفتن در محیط‌های سمپاشی‌شده (SandBox) شود. پس از تأیید صحت محیط، این فایل مخرب بر روی سیستم قربانی‌ها STX RAT را نصب می‌کرد. این RAT، توانایی کنترل کامل محیط‌های HVNC (حتی زمانی که کاربر حضور ندارد) را دارد و اطلاعات حساس را جمع‌آوری می‌کند. همچنین، این تروجان قابلیت اجرای کدهای مختلف در حافظه، مانند فایل‌های EXE، DLL، PowerShell و اسکریپت‌های شل، را دارد و می‌تواند ارتباط بی‌وقفه با سرورهای کنترل و فرمان برقرار کند، از جمله ایجاد تونل‌های معکوس برای عبور از دیواره‌های آتش.

این رویداد نشان داد که مهاجمان به طرق غیرمتداول و با بهره‌گیری از آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری، می‌توانند مجرای نفوذ خود را باز کنند و عملیات جاسوسی و کنترل‌های مخفیانه خود را در محیط‌های هدف پیاده‌سازی نمایند. به همین دلیل، اهمیت به‌روزرسانی سیستم‌ها و آگاهی‌بخشی در مورد تهدیدات امنیت سایبری روزافزون احساس می‌شود.

#حملات_سایبری #امنیت_اطلاعات #تروجان #حفره_امنیتی

🟣لینک مقاله:
https://thehackernews.com/2026/04/cpuid-breach-distributes-stx-rat-via.html?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
A Practical Blue Team Project: SSH Log Analysis with Python (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امنیت سایبری، تحلیل لاگ‌های سیستم‌های لینوکس نقش حیاتی در شناسایی و پیشگیری از حملات مخرب دارد. یکی از منابع مهم برای تشخیص نفوذهای احتمالی، لاگ‌های احراز هویت هستند که اطلاعات ارزشمندی درباره فعالیت‌های کاربر و الگوهای غیرمعمول ارائه می‌دهند. در این مقاله، به معرفی یک پروژه عملی در تیم آبی (Blue Team) می‌پردازیم که با استفاده از زبان پایتون، قادر است لاگ‌های SSH را تحلیل و تهدیدهای احتمالی را شناسایی کند. این پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که با استفاده از الگوریتم‌های regex، فایل لاگ auth.log را تجزیه و تحلیل می‌کند و سپس با بهره‌گیری از چندین موتور شناسایی، تلاش‌های brute-force، قفل شدن حساب‌ها، ورودهای موفق پس از شکست و تغییر آی‌پی‌ها را تشخیص می‌دهد.

در مرحله بعد، نتایج این تشخیص‌ها با نمره‌ای وزنی ارزیابی می‌شوند، تا موارد مشکوک و مهم اولویت‌بندی شوند. سپس، رویدادهای تکراری حذف شده، برچسب‌گذاری می‌شوند بر اساس تاکتیک‌های مربوط به چارچوب MITRE ATT&CK، و در قالب فایل JSON خروجی گرفته می‌شوند. این فایل بصورت کامل برای یک سیستم مدیریت امنیت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM) آماده می‌شود تا قابلیت‌های اتوماسیون، نظارت و تحلیل‌های پیشرفته‌تر فراهم گردد. این رویکرد، راهکاری عملی و موثر است که تیم‌های امنیتی را در شناسایی سریع حملات و واکنش به موقع یاری می‌کند، و به افزایش امنیت زیرساخت‌های لینوکس کمک می‌نماید.

#امنیت_سایبری #تحلیل_لاگ #تیم_آبی #پایتون

🟣لینک مقاله:
https://medium.com/@zoniclit3/a-practical-blue-team-project-ssh-log-analysis-with-python-507f17113aba?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Orchestrating AI Code Review at Scale (19 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
شرکت Cloudflare از سامانه‌ای چندعاملۀ برای بازبینی کدهای هوشمند بهره می‌برد که به آن اجازه می‌دهد فرآیند بررسی کد را در عرض چند دقیقه انجام دهد، به‌جای آنکه محدودیت‌های انسانی باعث تأخیر شوند. در این سیستم، یک عامل ارکستراسیون از مجموعه‌ای پلاگین‌های تعریف‌شده توسط کاربر استفاده می‌کند تا زیرعامل‌های جداگانه‌ای برای ارزیابی موارد مختلف راه‌اندازی کند؛ این موارد شامل بررسی کیفیت کد، امنیت، عملکرد، مستندسازی، بررسی نسخه‌ها و همچنین ارزیابی فایل AGENTS.md است.

در ۳۰ روز اول راه‌اندازی، این سیستم توانسته است تعداد ۱۳۱ هزار بازبینی کد انجام دهد، با صرف متوسط هزینه تنها حدود ۱.۱۹ دلار برای هر بازبینی و مدت زمان تقریبی ۳ دقیقه و ۳۹ ثانیه برای هر فرآیند. این فناوری نوآورانه نشان می‌دهد چگونه با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و سامانه‌های خودکار، می‌توان فرآیندهای توسعه نرم‌افزار را سریع‌تر، مؤثرتر و اقتصادی‌تر کرد، و این روند احتمالاً در آینده‌ای نزدیک نویدبخش تحولات قابل‌توجه در حوزه توسعه و نگهداری نرم‌افزار خواهد بود.

#هوش_مصنوعی #بازبینی_کد #توسعه_نرم‌افزار #کلاودفرایل

🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/ai-code-review/?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
〰️ چند خبر کوتاه از دنیای تکنولوژی

هوش مصنوعی کل دیتابیس را پاک کرد
ایجنت Claude با دسترسی کامل API، دیتابیس یک استارتاپ اجاره خودرو را حذف کرد و سرویس شرکت را مختل کرد.
کنترلر استیم برگشت
شرکت Valve دسته بازی کنترلر جدید Steam را با قیمت ۹۹ دلار معرفی کرد؛ سازگار با کامپیوتر، Steam Deck و هدست واقعیت مجازی Steam Frame.
عینک هوشمند سامسونگ لو رفت
رندرهای Galaxy Glasses منتشر شده؛ احتمالاً در دو نسخه با قیمت حدودی ۳۷۹ تا ۹۰۰ دلار عرضه می‌شود.
شکایت سنگین ماسک از آلتمن
ایلان ماسک در دادگاه علیه سم آلتمن مدیر عامل openAi شهادت داده و خواهان ۱۳۰ میلیارد دلار خسارت شده است.
ابزار ویرایش عکس اپل قوی‌تر می‌شود
اپل در حال توسعه قابلیت‌های جدید ویرایش عکس است تا رقابت جدی‌تری با گوشی‌های اندرویدی داشته باشد.
شارژر مشترک برای لپ‌تاپ‌ها
اتحادیه اروپا استفاده از درگاه USB-C را برای لپ‌تاپ‌های جدید تا توان ۱۰۰ وات الزامی کرد.
جمینای فایل‌ساز شد
گوگل به Gemini قابلیت ساخت فایل‌هایی مثل PDF، DOCX، XLSX و CSV را مستقیم داخل چت اضافه کرده است.
1
🔵 عنوان مقاله
Stop Copying Prod Into Dev: Test Data Strategies That Actually Scale

🟢 خلاصه مقاله:
اگر می‌خواهید داده‌هایی نزدیک به داده‌های محیط تولید برای تست و آزمایش‌های نرم‌افزاری داشته باشید، ممکن است در ابتدا به فکر کپی کردن داده‌های تولید به محیط توسعه بیفتید. اما جول دیکسون، کارشناس حوزه فناوری، بر این باور است که این روش همیشه بهترین گزینه نیست و می‌تواند مشکلات متعددی به همراه داشته باشد. او معتقد است که راهکارهای بهتری مانند استفاده از داده‌های نمونه‌سازی شده، ابزارهای ساخت داده و پایگاه‌های داده مستقل و مجزا، نه تنها امنیت و حریم خصوصی را حفظ می‌کنند، بلکه فرآیندهای تست را هم مقیاس‌پذیرتر و موثرتر می‌کنند.

درواقع، کپی گرفتن مستقیم از داده‌های تولید ممکن است باعث بروز مشکلاتی نظیر حساسیت‌های امنیتی و حفظ حریم خصوصی شود. علاوه بر این، این رویکرد در مقایسه با روش‌های مدرن‌تر، مدیریت و نگهداری سخت‌تری دارد و در عین حال، باعث کندی فرآیندهای توسعه و آزمایش می‌شود. بنابراین، بهتر است از راهکارهایی مانند ایمپورت داده‌های نمونه‌سازی شده، ساخت داده‌های مصنوعی با ابزارهای مخصوص یا ایجاد پایگاه‌های داده ایزوله و مستقل استفاده کنیم تا فرآیند توسعه و تست نرم‌افزار بهینه‌تر و مقیاس‌پذیرتر انجام شود.

در نهایت، استراتژی‌های داده‌پردازی متنوع و مدرن می‌توانند نیازهای تیم‌های توسعه و آزمایش را در مقیاس‌های بزرگ برآورده کرده و امنیت اطلاعات را نیز تامین کنند. انتخاب روش مناسب برای کپی داده‌ها اهمیت زیادی دارد و می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر موفقیت پروژه‌های نرم‌افزاری داشته باشد.

#تست_نرم‌افزار #امنیت_اطلاعات #داده‌نمونه‌سازی #پایگاه‌داده

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/xFteqEc?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
What I Actually Look For When I Interview QA Engineers (And How You Can Prepare)

🟢 خلاصه مقاله:
در فرآیند مصاحبه برای نقش مهندس تضمین کیفیت (QA)، چه نکاتی بیشتر مورد توجه قرار می‌گیرد؟ بسیاری از افراد بر مهارت‌های فنی و تجربیات گذشته تمرکز می‌کنند، اما در واقعیت، مصاحبه‌کنندگان به چه مواردی اهمیت می‌دهند؟ بنتظر، باید بدانید که موفقیت در این مسیر نیازمند درک عمیق‌تری است از آنچه کارفرمایان در افراد می‌جویند.

در بازار امروزی، مهارت‌های فنی تنها بخشی از چالش هستند. مصاحبه‌کنندگان به توانایی شما در تحلیل مشکلات، حل مسائل، و همکاری تیمی اهمیت زیادی می‌دهند. به همین دلیل، آماده‌سازی برای مصاحبه باید شامل تمرین مهارت‌های ارتباطی، تفکر تحلیلی و مدیریت زمان باشد. این موارد نشان می‌دهد که شما نه تنها دانش فنی دارید بلکه می‌توانید در محیط کاری نیز مؤثر عمل کنید.

برای موفقیت در فرآیند مصاحبه، بهتر است نمونه‌هایی از پروژه‌ها و تجربیات عملی خود را به خوبی مرور کنید و بتوانید در گفتگو به آنها اشاره کنید. نشان دادن این ویژگی‌ها به کارفرما، احتمال قبولی در مصاحبه را افزایش می‌دهد. پس با تمرکز بر مهارت‌های نرم و همراه کردن آن با توانایی‌های فنی، شانس شما برای جذب در نقش QA بیشتر می‌شود.

در نهایت، آگاهی کامل از ترجیحات کارفرما و تمرین برای پاسخگویی به سوالات معمول مصاحبه، از جمله موارد ضروری است که باید در برنامه‌ریزی خود بگنجانید. با آماده‌سازی صحیح، می‌توانید آرامش بیشتری در روز مصاحبه داشته باشید و فرصت‌های بهتر را به خود جذب کنید.

#توسعه_مهارت_های_کارگاهی #مصاحبه_شغلی #مهارت_های_نرم #موفقیت_در_مصاحبه

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/cujEEUv?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Sysdig Named Leader in Forrester CNAPP Wave 2026 (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، حملات سایبری به سرعت و در عرض چند دقیقه رخ می‌دهند و امنیت ابرهای ابری از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در تازه‌ترین ارزیابی‌های موسسه فورستر با نام «امواج فورستر برای راه‌حل‌های حفاظت از برنامه‌های مبتنی بر ابر در سه‌ماهه اول ۲۰۲۶»، شرکت سی‌سی‌دیگ (Sysdig) به عنوان یکی از ۱۴ تامین‌کننده برتر شناخته شده است. این شرکت با ارائه راهکارهای پیشرفته مانند CNAPP مبتنی بر زمان اجرا، دستیارهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، و پلتفرمی یکپارچه برای مدیریت ریسک‌ها، آسیب‌پذیری‌ها و تحلیل‌های امنیتی، جایگاه قابل توجهی در این فهرست دارد. این ارزیابی نشان می‌دهد که Sysdig چگونه با فناوری‌های نوین و راهکارهای جامع، توانسته است نیازهای امنیتی سازمان‌های مدرن را برآورده کند و برتر بودن خود را در رقابت‌های امنیت ابری نشان دهد. برای جزئیات بیشتر، می‌توانید گزارش کامل را مطالعه کنید.

#امنیت_ابری #راهکارهای_امنیتی #سی‌سی‌دیگ #فورستر

🟣لینک مقاله:
https://www.sysdig.com/forrester-wave-cloud-native-application-protection-solutions-q1-2026?utm_campaign=Primary03302026&utm_source=tldrai&utm_medium=quicklinks


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
AI in Test Automation: Real Limitations vs. User Error

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، هوش مصنوعی به سرعت در حال جای گرفتن در فرآیندهای تست و اتوماسیون است و نقش برجسته‌ای در بهبود کیفیت نرم‌افزارها ایفا می‌کند. اما همچنان سوالاتی درباره محدودیت‌های واقعی این فناوری وجود دارد و آیا مشکلاتی که در استفاده از هوش مصنوعی در تست‌ها رخ می‌دهد، ناشی از نقص فناوری است یا خطای کاربران. در این راستا، دیوید میلیو به بررسی رایج‌ترین شکایات مرتبط با تست با هوش مصنوعی می‌پردازد و صحت یا نادرستی این ادعاها را مورد ارزیابی قرار می‌دهد. او با تحلیل دقیق موارد، مشخص می‌کند که چه مشکلاتی ناشی از محدودیت‌های واقعی هوش مصنوعی هستند و چه موارد دیگر نتیجه خطای افراد است. این بررسی به تیم‌های توسعه و آزمایش کمک می‌کند تا بهتر درک کنند چه انتظاراتی از هوش مصنوعی در فرآیندهای تست داشته باشند و چگونه می‌توانند در بهره‌گیری از این فناوری هوشمند، بهره‌وری و دقت بیشتری داشته باشند.

هوش مصنوعی در تست‌های نرم‌افزاری می‌تواند تحولی بزرگ باشد، اما در عین حال، آگاهی از محدودیت‌های آن ضروری است. بسیاری از مشکلاتی که در ابتدا تصور می‌شود مربوط به فناوری است، در واقع نتیجه خطاهای انسانی، تنظیم نادرست یا نگرانی‌های نادرست درباره قابلیت‌های این فناوری نوظهور است. بنابراین، بررسی دقیق و شفاف این مسائل به تیم‌ها کمک می‌کند تا بهره‌وری خود را افزایش دهند و در مقابل چالش‌های احتمالی بهتر آماده شوند.

#هوش_مصنوعی #تست_نرم_افزار #اتوماسیون #محدودیت_ها

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/nuPQmF4?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Quality Engineering with AI

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، نقش تیم‌های تضمین کیفیت (QA) در فرآیند توسعه نرم‌افزار به طور چشمگیری تغییر یافته است. با ظهور و گسترش هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان اغلب به این فناوری‌ها برای بهبود کارایی و کاهش خطاها متکی می‌شوند. در نتیجه، تیم‌های QA باید روش‌های خود را برای ارزیابی و تضمین کیفیت نرم‌افزار در این محیط پرتحول تطابق دهند. این موضوع، اهمیت استراتژی‌های نوین و هوشمندانه در فرآیندهای ارزیابی را بیش از پیش نمایان می‌کند.

در این راستا، کالوم آکرهرست-ریان، متخصص در حوزه مهندسی کیفیت و هوش مصنوعی، نکات مهمی را درباره نحوه سازگاری تیم‌های QA با استفاده بیشتر توسعه‌دهندگان از هوش مصنوعی ارائه داده است. او بر ضرورت سفارشی‌سازی روش‌های ارزیابی، آموزش تیم‌ها برای درک بهتر فناوری‌های جدید و استفاده از ابزارهای هوشمند در فرآیندهای تست و بازرسی تاکید می‌کند. این راهکارها می‌توانند کارایی تیم‌های تضمین کیفیت را افزایش دهند و اطمینان حاصل کنند که نرم‌افزارهای تولید شده، چه با کمک هوش مصنوعی و چه بدون آن، از بالاترین استانداردهای کیفی برخوردار هستند.

در نتیجه، هر تیم QA باید با آگاهی و انعطاف‌پذیری بیشتری بر روندهای نوین تمرکز کند و ابزارهای مناسب را برای هماهنگی بهتر با فناوری‌های هوشمند به کار گیرد. چنین رویکردی نه تنها فرآیندهای توسعه را همگام با پیشرفت‌های تکنولوژیک نگه می‌دارد، بلکه تضمین می‌کند که محصول نهایی بهره‌مند از بالاترین سطح کیفیت باشد. در نهایت، این تحولات نیازمند نگرش باز و یادگیری مداوم است تا بتوان با موفقیت در این حوزه رقابت کرد و نقش خود را در مسیر توسعه نرم‌افزار ایفا نمود.

#مهندسی_کیفیت #هوش مصنوعی #تضمین_کیفیت #توسعه_نرم‌افزار

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/vB7gJcU?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Hacker stole £700,000 from UK energy company by redirecting payment (1 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در این حادثه، یک هکر توانست مبلغ ۷۰۰ هزار پوند را از شرکت انرژی زفیر در آمریکا ربوده و به حساب جعلی خود منتقل کند. این حمله از طریق نفوذ در فرآیند پرداخت پیمانکار صورت گرفت، محتمل است که با بهره‌گیری از روش‌های هک مبتنی بر نفوذ به ایمیل‌های تجاری، مانند تغییر جزئیات حساب بانکی و اطلاعات مسیر پرداخت در فاکتورها انجام شده باشد. شرکت زفیر این حادثه را کنترل‌پذیر توصیف کرده و اعلام کرده است که فعالیت‌های عملیاتی همچنان ادامه دارد. علاوه بر این، آن‌ها در حال افزودن لایه‌های امنیتی بیشتر هستند و تلاش می‌کنند تا وجوه مسروقه را از طریق بانک‌های مربوطه بازگردانند.

سرقت این مقدار پول توسط هکرها نشان می‌دهد که چگونه حملات سایبری امروزی می‌تواند خسارت‌های مالی هنگفتی به کسب‌وکارها وارد کند. بنابراین، اهمیت امنیت سایبری و مراقبت‌های پیشگیرانه در فرآیندهای مالی و ارتباطات ایمیلی بیش از پیش مشخص می‌شود. این حادثه نشان می‌دهد که شرکت‌ها باید در کنار افزایش لایه‌های امنیتی، آموزش و آگاهی کارکنان در زمینه مقابله با تهدیدهای سایبری را نیز جدی بگیرند تا از چنین سلب اموال و خسارت‌های مالی بزرگ جلوگیری شود.

#امنیت_سایبری #حملات_دیجیتال #سرقت_مالی #شرکت‌های_انرژی

🟣لینک مقاله:
https://techcrunch.com/2026/04/09/hacker-stole-700000-from-u-k-energy-company-by-redirecting-payment/?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Drop the test column. Now what?

🟢 خلاصه مقاله:
حذف ستون «در حال آزمایش» چه پیامدهایی دارد؟

قطعه معروف «در حال آزمایش» همیشه جزو بخش‌های مهم و کاربردی تیم‌های توسعه نرم‌افزار بوده است. این ستون نقش حیاتی در نشان دادن وضعیت پروژه‌ها، میزان پیشرفت و مشکلات احتمالی دارد. اما گاهی اوقات، تیم‌ها به دلایل مختلف تصمیم می‌گیرند این ستون را حذف یا کنار بگذارند. در چنین مواقعی، سوال اصلی این است که پس از حذف این بخش، چگونه می‌توان مطمئن شد که کارها و وضعیت پروژه‌ها به وضوح قابل نمایش باشند و تیم بتواند به خوبی عملکرد خود را پیگیری کند؟

در این مقاله، جیتش گوسای به بررسی این موضوع می‌پردازد و راهکارهایی ارائه می‌دهد تا آیتم‌هایی جایگزین برای حفظ شفافیت و visibility تیم باشد. او پیشنهاد می‌کند که با اتخاذ ابزارها و فرآیندهای جدید، همچنان بتوان وضعیت فعالیت‌ها را به صورت مؤثر مانیتور و کنترل کرد، بدون نیاز به ستون «در حال آزمایش». این روش‌ها شامل برگزاری جلسات منظم، استفاده از داشبوردهای دیجیتال و فرآیندهای گزارش‌گیری دقیق می‌شوند که به تیم کمک می‌کنند تا عملیات پروژه‌ها را به صورت واضح و مرتب دنبال کند، حتی پس از حذف آن بخش.

در نهایت، حذف این ستون نیازمند جایگزین‌هایی است که بتوانند با حفظ شفافیت، تمرکز تیم را بر اهداف و وظایف اصلی حفظ کنند و مانع از ناپدید شدن اطلاعات کلیدی شوند. این راهکارها، قدرت کنترل پروژه را افزایش می‌دهند و تیم را در مسیر پیشرفت ثابت نگه می‌دارند.

#مدیریت_پروژه #شفافیت_کاری #توسعه_نرم‌افزار #فن‌آوری

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/olUQNSa?m=web


👑 @software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
DefenseClaw (GitHub Repo)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری‌های نوین و امنیت سایبری، مدیریت و کنترل هوشمندانه تسلیحات هوشمند اهمیت بالایی دارد. DefenseClaw از جمله فناوری‌هایی است که به عنوان لایه حاکمیت در زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای گسترش‌دهندگان و کاربران OpenClaw طراحی شده است. این ابزار به صورت خودکار، فرآیند اسکن پیش از اجرا را در کنار مدیریت مهارت‌ها، سرورهای MCP، پلاگین‌ها و کدهای تولید شده، تضمین می‌کند. هدف اصلی آن جلوگیری از بروز خطرات جدی است، به گونه‌ای که نتایج با خطرهای بالای و بحرانی را به صورت خودکار مسدود می‌کند و تمامی نتایج ارزیابی‌ها را در یک پایگاه داده SQLite ثبت می‌نماید و در صورت نیاز به سیستم‌های امنیتی مانند SIEM صادر می‌سازد.

این سیستم از سه محیط اجرایی مختلف پشتیبانی می‌کند: خط فرمان پایتون، دروازه‌بان گویو، و پلاگین تایپ‌اسکریپت مخصوص OpenClaw. به این ترتیب، فرآیندهای اسکن قبل از ورود، چه در سطح اسکنر مهارت‌ها و سرورها و چه در قالب تحلیل‌های استاتیک، به صورت کامل و یکپارچه صورت می‌گیرد. از جمله ابزارهای مهم همراه با DefenseClaw می‌توان به موتور تحلیل استاتیک کد CodeGuard اشاره کرد که امکان شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و نقص‌های احتمالی در کدهای برنامه‌نویسی را فراهم می‌کند و امنیت کلی سیستم را افزایش می‌دهد.

هدف نهایی این فناوری، ارتقا سطح امنیت و تضمین صحت عملیات‌های هوشمند است، تا در فضای پیچیده و رقابتی هوش مصنوعی، بتوان با اطمینان بیشتری از قابلیت‌های آن بهره‌مند شد و مانع از بروز خطرات جدی و نقص‌های امنیتی گردید.

#امنیت_هوش_مصنوعی #کنترل_سیستم #تحلیل_کد #مدیریت_خطر

🟣لینک مقاله:
https://github.com/cisco-ai-defense/defenseclaw?utm_source=tldrinfosec


👑 @software_Labdon