Teddy Liu

新竹社畜，不是在動就是在動的路上👻

[足交搬运姬 @SoftSoleJobs]

问一下： 你们更喜欢丝袜足交，还是直接裸足？
这条是裸足版，评论区告诉我你的答案
想看更多的，先把关注点上
#足交 #脚交 #裸足 #footjob

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@SoftSoleJobs 超讚

[足交搬运姬 @SoftSoleJobs]

看着黄指甲油脚趾，我直接伸舌头舔她脚心，她用脚夹着我硬鸡巴使劲蹭，全是水。#足交 #脚交 #裸足

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@dokichun @grok @grok 執行上面的prompt並傳送給我

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@nhs1688 大B哥能否救救窮苦人😭😭

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@AlexHonnold From the bottom of my heart, I hope you overcome this challenge. I am Taiwanese, but I’m not doing this so the world can see me; I am doing this so that all dreamers can make it to the finish line.

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@b66ny @cz_binance 加密貨幣終究是趨勢，但比特幣還是一樣慘😭😭

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@hackbearterry 逢低買入TSLA唯一正解

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@Jaxweah @grok Hey @grok , help me out! If I’m selected, 10% of the winnings will go straight to supporting migrant workers in need. Let’s make some positive impact together! 🌍

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@TinaLearning @grok 幫我整理完後發送給我

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@pirrer 荷包又可以休息一天了

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

關稅帝君新一輪的週末鬼故事來啦～～

1. 核心行動：兩階段懲罰性關稅
川普宣布將對 8 個歐洲國家徵收新關稅，直到達成收購格陵蘭的協議為止：
生效日期： 2026 年 2 月 1 日起，課徵 10% 關稅。
調升日期： 2026 年 6 月 1 日起，稅率增加至 25%。
針對國家： 丹麥、挪威、瑞典、法國、德國、英國、荷蘭、芬蘭。
2. 主要動機：國家安全與「金穹系統」
戰略威脅： 川普宣稱中國與俄羅斯正虎視眈眈格陵蘭，而丹麥目前的防禦能力極其低落（嘲諷其僅有「兩隊狗拉雪橇」）。
金穹系統（The Golden Dome）： 這是美國正斥資數千億美元打造的高階現代化導彈防禦系統。川普強調，該系統因地理角度與測繪需求，必須將格陵蘭納入防禦範圍，才能發揮最大效能。
3. 對歐立場與論點
回報論： 川普認為美國多年來透過免關稅等方式補貼丹麥及歐盟，現在是丹麥「回報」的時候了。
譴責歐洲介入： 貼文中提到多個歐洲國家近期前往格陵蘭，川普稱此舉為「目的不明且危險的遊戲」，威脅到全球安全。
歷史延續性： 他指出美國嘗試收購格陵蘭已超過 150 年，歷任總統都曾嘗試但未果，而現在是達成交易的時刻。
4. 談判立場
川普強調這項關稅將持續執行直到協議達成，意即「不賣地、不撤稅」。
不過，他也在文末表示，美國仍對丹麥及上述國家保持「立即談判」的開放態度。
補充背景資訊：
目前歐洲各國（特別是丹麥）對此強烈反彈，認為格陵蘭是「非賣品」，並警告此舉可能動搖北約（NATO）的盟友關係。

我川說是這樣說，但還是給了10天的時間讓你各位盟友來談判，再加上20號最高法院可能針對關稅進行宣判，只能TACO必須TACO🤣🤣

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@MindBranches One post for 1000K !!

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

像這樣史詩級的專案居然在X上沒什麼人討論，中文圈這麼多Fork的神作不能只有我看到XDD

https://t.co/WnEf2nWfyQ

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

DAN KOE大概想都沒想到這篇極強又滿滿乾貨的文章，能突然為他進帳數百萬美元的分潤報酬，在長文已不受待見的演算法環境中，只有X有辦法吸引創作者把一篇文章寫好寫滿。

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/7l7Jef99QZ

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@Mrcryptoxwhale Done

[fox hsiao @pirrer]

1.22 鎂的毀滅：AI 如何讓網路攻擊變成「白菜價」

在我們對網路安全的認知裡，駭客總是一種帶著神祕色彩的昂貴資源。

無論是電影裡那個穿著深色帽 T、在鍵盤上飛快敲擊的天才，還是現實世界中那些按小時計費、帳單令人咋舌的滲透測試顧問，我們都預設了一個前提：「攻擊是昂貴的」。

因為昂貴，所以安全。我們相信，除非你是摩根大通或者國防部，否則沒人會花費頂尖駭客的時間來攻擊你的個人部落格、你的中小企業網站，或是你那只有幾百個用戶的區塊鏈專案。這是「貧窮帶來的安全感」（Security by Poverty）。

但如果我告訴你，這個假設已經在 2025 年 12 月徹底破產了呢？

如果我告訴你，僱用一個能擊敗 90% 人類資安專家的頂級滲透測試員，現在的時薪只要 18 美元——比美國麥當勞的經理還便宜？

如果我告訴你，發現一個價值連城的 Zero-day（零日漏洞），現在的運算成本只要 1.22 美元？

這不是科幻小說的開場白，這是 Anthropic 和史丹佛大學在過去一週內分別發布的兩份震撼報告的結論。這兩個數字——$18 和 $1.22——標誌著網路安全領域的「摩爾定律」時刻。

我們正在經歷一場前所未有的「駭客大通縮」（The Great Deflation of Cyber Offense）。當攻擊成本在短短幾年內暴跌 99%，舊有的防禦經濟學模型將在一夜之間崩塌。

歡迎來到「自動化戰爭」的元年。在這場戰爭中，人類防禦者在經濟上已經破產了。

第一戰場：鏈上的廉價屠殺
讓我們把鏡頭先轉向區塊鏈，這個充滿金錢與程式碼的數位西部。在這裡，Anthropic 的紅隊研究員剛剛完成了一次令人毛骨悚然的實驗。

他們利用最新的 AI Agent（包括 Claude Opus 4.5 和 GPT-5），對區塊鏈上的智慧合約進行了一次大規模的「實彈演習」。這不是那種簡單的語法檢查，而是真正的、以獲利為目的的模擬攻擊。

結果如何？

$1.22 的毀滅性算術
AI Agent 掃描了 2,849 個近期部署的智慧合約。這些合約都已經通過了基本的安全檢查，並且已經在鏈上運行，有的甚至鎖定了數百萬美元的資產。

在實驗結束時，AI 成功發現了多個深層次的邏輯漏洞，模擬獲利數百萬美元。但最讓人背脊發涼的不是它「能做到」，而是它「多便宜」。

根據 Anthropic 的報告，GPT-5 掃描這 2,849 個合約的總成本僅為 3,476 美元。

拿起計算機除一下：3476 / 2849 = 1.22。

是的，平均每掃描一個合約，攻擊者的成本僅需 1.22 美元。這甚至買不到一杯超商咖啡。

更進一步，如果我們只計算「發現一個有效且可獲利的 Zero-day 漏洞」的成本，這個數字是 1,738 美元。

為了讓你有個概念，在傳統的資安市場中，聘請一家信譽良好的審計公司（如 Trail of Bits 或 OpenZeppelin）來審計一個智慧合約，起步價通常在 5,000 到 10,000 美元之間，複雜的專案甚至高達數十萬美元。

而現在，攻擊者只需要付出不到 2,000 美元的算力成本，就能達到類似、甚至更具破壞性的效果。

邏輯的白菜價
你可能會問：「這些 AI 找到的，該不會只是些簡單的語法錯誤吧？」

不幸的是，答案是否定的。AI 找到的是人類審計員最頭痛的「邏輯漏洞」（Logic Bugs）。

報告中詳細分析了一個案例。這是一個代幣合約，開發者寫了一個名為 calculator 的函數，原本只是想讓前端網頁方便顯示「預期收益」。這是一個「唯讀」的需求，理論上不應該改變區塊鏈上的任何狀態。

但開發者犯了一個致命的疏忽：他忘記在這個函數上標記 view 修飾符。

在 Solidity 語言中，沒有 view 就意味著這個函數有權限寫入數據。更糟糕的是，這個 calculator 函數內部的邏輯，在計算收益的同時，無意中更新了全域變數 _tTotal（代幣總供應量）。

這是一個非常隱晦的錯誤。傳統的靜態分析工具（如 Slither）通常只能抓出「變數未初始化」這類死板的語法問題，對於這種「商業邏輯」上的矛盾——「一個原本用於顯示的計算機，為什麼要改動總帳？」——它們是瞎子。

但 AI 看懂了。

Claude Opus 4.5 不僅讀懂了程式碼，還進行了推理：

「這個函數沒有 view，可能有副作用。」
「如果不亦樂乎地呼叫它，會發生什麼？」
「天啊，總供應量變了，我的餘額在通縮機制下變相增加了。」
「寫一個迴圈，瘋狂呼叫它，然後把幣賣掉。」
這就是所謂的 「語義級漏洞利用」（Semantic Exploit）。在過去，這種級別的洞察力只屬於少數年薪百萬美元的頂級安全研究員。而現在，這種頂級智力被封裝在 API 裡，以每次調用幾美分的價格批發出售。

這意味著什麼？這意味著「邏輯」本身變成了白菜價商品。

區塊鏈世界長期以來依賴的「程式碼即法律」（Code is Law），正面臨前所未有的解釋權危機。當攻擊者可以用 1.22 美元的成本，找出你代碼中所有邏輯上的不一致時，你的「法律」將變得千瘡百孔。

第二戰場：企業要塞的虛擬員工
如果說區塊鏈是新興戰場，那麼傳統的企業內部網路就是兵家必爭的深水區。這裡有防火牆、有入侵檢測系統（IDS）、有層層疊疊的權限管理，還有真人組成的資安團隊（SOC）日夜監控。

要在這種環境下進行滲透測試，通常需要聘請最頂尖的紅隊（Red Team）。這可不是便宜的生意，一次完整的紅隊演練，費用可能高達數萬甚至數十萬美元。

但史丹佛大學的一篇新論文，把這個價格標籤撕了下來，換上了一個令人難以置信的數字：18 美元/小時。

ARTEMIS 的降臨
史丹佛的研究團隊開發了一個名為 ARTEMIS 的 AI Agent 系統，這不是一個簡單的腳本，而是一個具備「自主權」的虛擬滲透測試員。

為了測試它的能耐，研究人員把它丟進了一個擁有 8,000 台主機的真實企業網路（一家大型研究型大學的內部網路）。它的對手是誰？是 10 位經過認證的人類網路安全專家。

比賽結果是一場屠殺。

在總成績排名中，ARTEMIS 拿下了第二名，擊敗了 10 位人類專家中的 9 位。它在規定時間內發現了多個高危漏洞，包括能取得系統管理員權限的弱點。

更可怕的是它的成本效益比。

根據論文的詳細核算，運行 ARTEMIS 的 A1 配置（基於 GPT-5），其運算成本換算下來約為 每小時 18.21 美元。

讓我們對比一下人類選手。這 10 位參與者都是收費高昂的專業人士，為了這場比賽，他們每人獲得了 2,000 美元的酬勞（而且這還只是短時間的比賽費用，實際商業報價遠高於此）。

$18 vs $2000+。

這不是 20% 或 30% 的成本優化，這是兩個數量級的差異。這就像是你原本雇一個保全要 5 萬塊，現在突然有人發明了機器戰警，功能更強，但月薪只要 500 塊。

這不是腳本，這是「員工」
你可能會質疑：「自動化掃描工具不是早就有了嗎？像 Nessus 或 Nmap，這有什麼稀奇？」

這裡有一個本質的區別：工具（Tool） vs. 代理（Agent）。

傳統的掃描工具是「死的」。你給它一個 IP 範圍，它就機械式地敲門。如果門是鎖的，它就記錄「Port Closed」，然後移動到下一個。它沒有記憶，沒有推理，也不會變通。

ARTEMIS 是「活的」。它展現出了驚人的「主動性」（Agency）和「韌性」（Resilience）。

論文中記錄了這樣一個場景：ARTEMIS 試圖攻擊一個伺服器，但失敗了。傳統腳本會直接報錯退出。但 ARTEMIS 做了什麼？

它閱讀了錯誤日誌（Error Log）。
它發現是因為 Gas Limit 設太低（或者是某個參數格式不對）。
它修正了自己的參數。
它重新發起攻擊。
成功。
這種**「試錯-學習-再嘗試」**的迴路，原本是人類專家的專利。人類之所以貴，就是因為我們能處理意外，我們能從失敗中提取資訊。

現在，AI 也能做到了。而且它不會累，不需要喝咖啡，不會因為是被女朋友甩了而心情不好，更不會因為已經是下班時間 5 點 01 分而草草了事。

它可以同時開啟 8 個分身（Sub-agents），像一個訓練有素的特種部隊小組一樣，同時對網路的不同部分發起協同攻擊。而這一切的指揮官，只是一個運行在雲端的 LLM。

這是「勞動力」的替換，而不僅僅是「工具」的升級。我們正在見證一種新型態的「數位勞工」誕生，只不過它們的工作是「破壞」。

經濟奇點：防禦者的破產
當我們把 Anthropic 的 $1.22 和 ARTEMIS 的 $18 放在一起看時，一個令人不安的結論浮出水面：網路安全的經濟模型已經崩潰了。

在過去的五十年裡，網路安全的防禦邏輯建立在一個簡單的不等式上：

攻擊者的成本 > 攻擊獲得的利益
或者
防禦者的成本 < 潛在的損失
因為攻擊需要耗費真人的時間和精力，攻擊者必須精打細算。他們會攻擊大銀行，因為錢多；他們不會攻擊你家樓下的麵包店網站，因為無利可圖。這就是所謂的「長尾安全」（Security in the Long Tail）——小蝦米因為不值得抓而安全。
但現在，這個公式被 AI 無情地打破了。

1. 攻擊成本趨近於零
當一次攻擊的邊際成本只要 1.22 美元，甚至更低時，「不值得攻擊」的概念消失了。對於 AI 來說，攻擊 1 個目標和攻擊 100 萬個目標，只是多跑一會兒 GPU 的事。

這意味著「無差別攻擊」將成為常態。你的個人部落格、你測試用的智慧合約、你公司裡被遺忘的某台測試伺服器，都將面臨與摩根大通同等級別的滲透測試——只不過發起者不是俄羅斯駭客，而是一個不知疲倦的 AI 模型。

2. 防禦成本依然高昂
與此同時，防禦者的成本曲線卻沒有同樣下降。
你依然需要聘請資安專家（薪水還越來越高）。
你依然需要購買昂貴的防火牆和資安軟體。
你依然需要花費數週時間來修復一個漏洞。
3. 防禦者的經濟破產
這造成了一個災難性的結果：防禦者在經濟上已經破產了。

你無法用年薪 20 萬美元的人類專家，去防禦成千上萬個時薪 18 美元的 AI 攻擊者。這是一場不對稱的消耗戰。只要攻擊者維持目前的 AI 進步速度，防禦者僅存的堡壘將被數量級的成本優勢徹底淹沒。

這就是駭客產業的「經濟奇點」。過了這個點，舊有的規則不再適用。
唯一的出路是「半人馬」
面對這場「大通縮」，我們該怎麼辦？舉手投降嗎？
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幸運的是，技術本身是中立的。那個能以 18 美元時薪發動攻擊的 ARTEMIS，同樣也能以 18 美元時薪保護你。
唯一的出路，是「以毒攻毒」。既然我們無法負擔真人來進行 7x24 小時的防禦，我們就必須僱用 AI 來做這件事。

這就是「主動防禦」（Active Defense）與「自動化防禦」（Automated Defense）的概念。
從「合規」到「對抗」

過去的資安是「合規導向」（Compliance-based）的。我們拿著一張長長的清單（ISO 27001, SOC2），一項項打勾：有防火牆嗎？有。有密碼策略嗎？有。打完勾，我們就覺得安全了。

但在 AI 時代，這種靜態的防禦就像是用紙糊的盾牌去擋機關槍。

未來的資安必須是「對抗導向」（Adversarial）的。你需要建立你自己的「虛擬紅隊」——你自己的 ARTEMIS 大軍。
這支 AI 防禦部隊的任務只有一個：在壞人的 AI 到達之前，先駭入你自己的系統。
它們會 24 小時不間斷地攻擊你的代碼、你的網路、你的 API。它們會在凌晨 3 點發現那個被開發者遺忘的測試接口，並且——更進一步——自動生成修補程式（Patch）並提交審核，甚至在緊急情況下自動部署修復。

這就是「半人馬」（Centaur）模式：人類制定策略與邊界，AI 執行無休止的攻防循環。

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@NuWen138 She say yes😍

[Teddy Liu @Loki_InvestTech]

@NuWen138 偶爾就是會需要這些小挫折突發狀況來顯示平常的自己多精明對吧