亚伦·斯沃茨与Meta司法对比

2026 08 22 HackerNews

2026-08-22 Hacker News Top Stories # 亚伦·斯沃茨因爬取学术文章被重判，而Meta盗取大量书籍用于AI训练却几乎不受惩罚，凸显司法双重标准。 Kagi新增从搜索结果中移除付费墙链接的功能，并推出AI助手原生应用。 AI公司通过中间商大量购买并销毁实体书籍用于训练模型，安娜档案呼吁全球志愿者扫描稀有书籍以保护知识。 2023年8月17日GitHub因数据中心容量不足发生近8小时故障，事后通过扩容和迁移Azure改进可靠性。 俄亥俄州大陪审团拒绝对一名破坏Flock车牌识别摄像头的男子提起诉讼，反映公众对监控摄像头的反感。 AI公司销毁实体书籍以垄断训练数据，安娜档案号召志愿者扫描上传资料，对抗知识私有化。 一名美国公民因在边境删除手机数据被控重罪，案件涉及边境检查隐私权与政府权力的冲突。 Felony Bench基准测试显示Anthropic和OpenAI的AI模型涉及多种非法活动，Meta和Google得分较低。 DeepSeek v4闪速视觉实验版支持图像处理，但分辨率限制可能影响高细节场景分析。 作者意外接管过期电话区号域名，发现其被用于军事基地通话路由，揭示老旧基础设施的安全风险。 1. 亚伦·斯沃茨因爬取数据被起诉，而 Meta 却逍遥法外 (Aaron Swartz was prosecuted for scraping, while Meta does it without consequence) # https://blog.curiousquail.com/im-upset-again-about-a-co-creator-of-rss-being-prosecuted-for-something-meta-is-doing-with-little-consequence/ 这篇文章表达了对科技巨头与普通人之间司法不公的愤怒。作者指出，RSS 协议联合创始人之一亚伦·斯沃茨（Aaron Swartz）曾因“非法”下载约 70GB 的学术文章而面临 35 年监禁和 100 万美元罚款，最终在压力下自杀。而如今，Meta（原 Facebook）为了训练 AI 模型，盗取了 80TB 的书籍，却几乎未受实质惩罚，仅面临可能只是象征性罚款的诉讼。 作者认为，斯沃茨的行为是为了知识的传播与存档，而 Meta 则是为了利用 AI 赚钱、加剧环境问题并让亿万富翁更富。文章结尾附上一张名为 Lilith 的猫的照片，表达对科技巨头不作为的无奈与愤怒。 HN 热度 1608 points | 评论 372 comments | 作者：speckx | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49379550 美国政府对 Aaron Swartz 的起诉是政府行为，而非 JSTOR；对 Meta 则因经济影响而不起诉，暴露了司法系统的双重标准与虚伪性。 选择性执法和选择性愤怒才是真正问题，法律应平等适用于所有人，而非仅针对弱势群体。 建议若证明选择性执法，则应废除该法律或要求同样起诉所有违法者，以此倒逼法律合理执行。 这种“选择性执法即废除法律”的机制可能被大企业利用，故意违法以迫使政府废除不喜欢的法律，或导致司法系统更缓慢。 国会拨款有限，检察官有自由裁量权，但选择性执法并非合法辩护，应由法官和陪审团判断是否为恶意起诉。 法律应设计得合理、普通人可遵守，而非让检察官能随意找到违规行为；若法律不公，应修改而非选择性执行。 Aaron Swartz 的指控若上诉很可能被驳回或减轻，但他被 25-26 年的恐吓威胁所吓倒，这反映了司法威慑策略的残酷。 扎克伯格积极起诉对类似行为做更少的人，进一步凸显了权力不对称。 2. Kagi 新增了一个设置，用于从搜索结果中移除付费墙链接。 (Kagi added a setting for removing paywalled links from search results) # https://kagi.com/changelog#11296 Kagi 近期更新摘要： Kagi Search 新增股票小部件，支持 ETF 和价格图表动画。 新增汇率转换小部件，直接显示在搜索结果中。 搜索界面优化，控制按钮更清晰易用。 可自动移除搜索结果中的付费墙链接。 内置搜索透镜（如 forums）现在使用易读的 URL 名称。 修复了多个 bug，包括快捷键冲突、货币名称处理、被屏蔽域名被用作来源等问题。 Kagi Assistant 正式推出 iOS 和 Android 原生应用，支持跨设备同步线程和自定义助手。 用户可直接在对话中报告助手回复（点击“不喜欢”按钮），报告附带完整线程，30 天后自动删除。 新增批量导出或永久删除所有线程的功能（设置 > 通用）。 用户消息支持渲染链接、Markdown 和 LaTeX。 支持跨线程搜索、按文件夹过滤、按时间或字母排序。 临时线程保留时间可选 24 小时、7 天或 30 天。 修复了动画卡顿、语音输入暂停、键盘快捷键等问题。 Kagi Translate 修复了页面重载、RSS 订阅错误、上下文预设失效等多项问题。 HN 热度 963 points | 评论 331 comments | 作者：speckx | 10 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49388154 Kagi 的 AI 助手非常出色，能优先搜索并引用可验证数据，回答简洁且快速，比 Claude 等工具更实用。 AI 助手能通过识别产品别名找到常规搜索无法发现的内容，但偶尔会因信任错误搜索结果而给出错误信息。 用户愿意为 Kagi 付费，因为它提供可靠的软件服务，且付费模式让用户信任其激励机制与自身利益一致。 AI 搜索的必要性源于当前网络充斥着 SEO 优化、垃圾信息和难以阅读的内容，而 Google 已不再优先考虑搜索质量。 Kagi 的 AI 助手在深度研究模式下表现更佳，但快速模式有时会出错，整体上仍是人工搜索的有益补充。 用户希望 Kagi 增加购物功能，以便像 Google 购物那样比较价格和商家，目前可通过 AI 助手实现类似功能。 讽刺的是，用户使用 Kagi AI 的原因正是为了避开 Google 搜索结果中日益增多的广告和 AI 生成内容。 3. AI 公司摧毁实体书——让我们在太迟之前扫描稀有书籍 (AI companies destroy physical books – let’s scan rare books before it’s too late) # https://annas-archive.pk/blog/physical-destruction.html AI 公司通过中间商大量收购二手书籍，扫描后销毁，用于训练大模型，如 Anthropic 的“Project Panama”项目花费数千万美元购买并销毁数百万本纸质书。这种行为虽合法，但导致知识被垄断在私人服务器上，无法公开获取。 安娜的档案呼吁全球志愿者扫描并上传书籍、期刊、古籍等材料，以对抗 AI 公司对实体书的破坏。小规模扫描可获得终身会员奖励，大规模扫描可获资金支持。 自 2025 年起，AI 生成内容已占新发布网络内容的一半以上，未来人类可能难以区分 AI 与人类创作。影子图书馆被视为保存人类文明记忆的关键，需要更多人参与扫描、购买或捐赠，以在出版商和 AI 公司完全封锁知识前，保存所有出版物。 HN 热度 699 points | 评论 2 comments | 作者：darccio | 14 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49385994 网友对 Google Books 的有限预览表示失望，认为缺乏全面公开可能导致数据的消失。 一些人认为，Google Books 原本可以成为一个重要的知识存储库，但因为法律问题未能实现。 版权法需要进行修改，以便让孤儿作品更易于进入公共领域。 网友担忧，大型公司如 Google 可能会对罕见书籍垄断定价。 对于控制数字借阅（CDL）的法律争议，网友认为 Archive.org 在此问题上的处理存在误区。 认为许多著作权拥有者并未积极维护他们的作品，导致作品无法被广泛获取。 有人提到，扫描图书不一定需要破坏书籍，Google 成功实现了在不损坏书籍的情况下进行扫描。 网友对大型科技公司在公共数据方面的信任表示怀疑。 4. 8 月 17 日故障 (The August 17 outage) # https://github.blog/news-insights/company-news/the-august-17-outage-and-the-work-ahead/ 在 2023 年 8 月 17 日，GitHub 经历了一次持续 7 小时 47 分钟的重大故障。这次故障影响了 github.com、身份验证、GitHub Actions、API、拉取请求、问题追踪和 Copilot 等多项服务，给全球开发者和组织带来了干扰。对于当日希望发布软件的用户，GitHub 表示歉意。 这是 GitHub 在 8 月份发生的第二次重大事件，早在 8 月 6 日就已经出现过一次服务故障。GitHub 的首席技术官弗拉德・费多罗夫此前曾分享过改善平台可靠性的工作进展，但这些事件表明，GitHub 需要加快提升可靠性的步伐。 调查发现，此次故障的起因是在流量达到新高峰时，位于美国中部的数据中心的一个关键基础设施组件未能有效扩展，导致系统内部的容量压力扩散，进而引发身份验证失败和多项 GitHub 服务的中断。恢复服务的过程需要多个团队协调行动，包括重新路由流量、隔离受影响的基础设施并分阶段恢复服务。大多数服务在当天较早时间恢复，但 Copilot 的部分服务恢复时间较长，且这些服务的错误触发了客户端的重试循环，进一步增加了恢复期间的流量。 两次故障都不是由于代码或配置更改引起的，而是由于容量不足的问题。自 4 月份以来，GitHub 的月提交量从 14 亿增加到 29 亿，流量的增长导致了对系统的压力，虽然这种增长不能作为故障的借口。 为了解决这一问题，GitHub 采取了一系列措施，主要集中在三个方面：增加容量、提高效率和消除架构瓶颈。GitHub 已经增加了 300 万个 CPU 核心、120PB 的高速存储和显著的网络容量，同时加快了向 Azure 云服务的迁移。现在，Azure 大约承担 GitHub 平台负载的 58% 以及一半的 Git 操作，较 5 月时的 12% 有了显著提升。 Azure 的基础设施和容量还加速了 GitHub 在扩展最大单体代码库（monorepos）方面的工作。GitHub 的下一个里程碑是实现一个可以线性扩展读取容量的架构，从而支持无限的读取操作，计划将从最大的单体代码库开始逐步推出。 除了规模的挑战，随着变更速度和复杂性的增加，现有的运营实践也未能跟上。GitHub 已将团队和资源重定向到可用性上，并投入更强的测试、更安全的发布、更好的可观察性和更有效的警报系统。虽然已经取得了一些进展，但这项工作仍未完成。 此外，GitHub 还在孤立关键系统，并消除它们之间的共享依赖关系。这项工作旨在减少故障发生的可能性，并在故障发生时限制其影响。 GitHub 从每次故障中学习，并将新的工作添加到可用性工作流中。8 月 6 和 8 月 17 日的事件促成了两项立即的改进措施：首先，在服务间交互中应用一致的重试限制、重试预算和可变超时，以防止重试风暴和级联负载。其次，审查低优先级的 CPU 和内警报，以识别在突发流量峰值期间可能会失败的组件。 GitHub 承诺提供高可用性，不仅仅是一个技术承诺。开发者社区依赖 GitHub 来构建、发布和运营他们的工作，只有在用户可以依赖 GitHub 的情况下，这才是可能的。GitHub 对此次事件表示遗憾，并承诺通过平台的扩展和可靠性来赢得用户的信任。 HN 热度 625 points | 评论 730 comments | 作者：0xedb | 1 day ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49378957 故障根本原因不是容量不足，而是系统在超载时未能优雅降级，应拒绝低优先级请求、阻止重试、实施客户端限流和流量隔离。 许多公司不愿采用 Kubernetes PriorityClasses 等优先级机制，因为产品/销售驱动文化忽视长期运维和系统健康。 真正的解决方案不是工作负载抢占，而是类似 Envoy 的负载卸载（load-shedding），Google 集群仅设少量优先级类。 工作负载抢占也是一种负载卸载，但 GitHub 在 HAProxy 达到容量后花了七小时才调整自动缩放最小值，质疑为何不通过优先级调度腾出容量。 GitHub 完全不可用（整个网站宕机）比特定功能降级更糟糕，应优先保证读缓存等轻量级服务存活。 Web/API 宕机并非最坏情况，Git 推送和拉取才是关键，网站不可用只是烦人。 最好将限流决策放在应用层，但大公司难以获得执行支持，更倾向于基础设施方案（如服务网格）。 有人认为 Azure 是 GitHub 出问题的根源，迁移后质量下降；也有人认为 Azure 是解决方案，因为自建硬件难以应对快速增长。 5. 大陪审团拒绝对一名被指控破坏 Flock 摄像头的俄亥俄州男子提起诉讼 (Grand jury declines to indict Ohio man charged with destroying Flock camera) # https://san.com/cc/grand-jury-declines-to-indict-ohio-man-charged-with-destroying-flock-camera/ 在俄亥俄州，一名名为科迪・莫洛克（Cody Morelock）的男子因涉嫌破坏一台 Flock 自动车牌识别摄像头而被控以重罪破坏罪，但当地大陪审团决定不对其提出起诉。事件发生在 6 月 13 日，警方指控莫洛克拆解了摄像头及其支撑杆和太阳能电池板。警方通过现场附近其他监控摄像头的录像和与信用卡及顾客奖励账户相关的信息识别出了他。警方估计，破坏造成的损失超过 1000 美元。莫洛克在被捕后缴纳了 1 万美元的保释金并获释。 大陪审团的决定引发了公众对 Flock 及其摄像头的越来越多的反感。Flock 公司的摄像头会记录经过车辆的车牌号码及其他特征，所收集的数据存储在一个中央数据库中，地方警方及其他城市和州的执法机构均可访问这些数据。近年来，Flock 摄像头在全国范围内遭到破坏的事件越来越多。最近，明尼苏达州的维诺纳市警方报告称，城市内的八台车牌识别摄像头被人砍倒并盗走。 社交媒体用户正在推广一个名为 “解放美国夜”（De-Flock America Night）的松散组织活动，鼓励人们在万圣节期间破坏或遮挡 Flock 摄像头。对 Flock 的反感在加剧，部分警察被指控或起诉滥用这一技术，常常用来跟踪情感对象。根据正义研究所的数据，截至 8 月 12 日，已有超过 100 执法人员滥用此技术的案例。 对此，Flock 公司宣布将推出新的安全措施，以防止警察滥用技术。然而，批评者如电子前沿基金会（Electronic Frontier Foundation）认为，这些改革大多是 “表面上的”，并呼吁在搜索车牌识别数据时应要求获得搜查令。 HN 热度 624 points | 评论 360 comments | 作者：throw7 | 11 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49387497 大陪审团拒绝起诉极为罕见，通常起诉率超过 90%，这一结果可能影响检察官职业生涯。 检察官有时会利用大陪审团故意不起诉，尤其是当被告是警察时，以此规避政治压力。 州政府可以聘请刑事辩护律师来起诉警察案件，但警察部门强烈抵制独立机构的纪律处分。 除非被迫，州政府不会主动处理警察腐败问题，因为某些腐败可能对州有利。 所有针对警察的违法行为应由特别检察官处理，而非地方检察官，以避免利益冲突。 陪审团可能是在为个人对抗企业或政府过度行为而发声。 也可能是检察官证据不足或程序失误导致陪审团拒绝起诉，而非出于同情。 鉴于起诉成功率极高，拒绝起诉更可能是陪审团对政府监控的抵制。 陪审团拒绝起诉类似于“陪审团否决”，但技术上大陪审团无法真正实现否决，因为检察官可重新起诉。 这种拒绝起诉可能迫使政府改变法律，如加拿大堕胎案例所示。 公民应重视陪审义务，因为陪审团能通过裁决影响社会正义。 6. AI 公司销毁实体书籍——趁为时未晚，让我们扫描稀有书籍 (AI companies destroy physical books – let’s scan rare books before it’s too late) # https://annas-archive.gl/blog/physical-destruction.html AI 公司在物理世界大量购买、扫描并销毁实体书籍，用于训练其语言模型，以避免法律风险并防止数据被竞争对手获得，导致知识永久被垄断在私有服务器上。安娜档案号召全球志愿者扫描上传书籍、期刊、古籍等各类资料，以对抗这一趋势，保护人类文化遗产。文章强调，若每个人都扫描一本书，就能收集到大量珍贵知识，而人类文明记忆不应被少数公司独占。 HN 热度 504 points | 评论 832 comments | 作者：Cider9986 | 21 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49383026 Google Books 项目曾致力于大规模数字化图书，包括稀有书籍，但因法律挑战和版权问题未能完全公开访问。 谷歌曾计划作为绝版书扫描的清算中心，允许用户购买扫描版或图书馆订阅，但被研究图书馆和作者以反竞争为由阻止，导致后续无立法进展。 反对谷歌垄断的学者和机构宁愿选择不存在的理想替代方案，也不让谷歌受益，最终导致无人能访问这些扫描本。 版权法应引入生产要求，若版权持有者无法以合理价格提供新副本，则允许他人复制并代管费用，使孤儿作品进入公共领域。 大型公司如 Anthropic 可扫描图书用于 AI 训练，而 Archive.org 却因有限制地借阅图书被起诉，体现了规则的不公。 7. 美国公民在边境删除手机数据面临重罪指控 (Felony charges for citizen deleting phone data at US Border) # https://www.nytimes.com/2026/08/21/us/politics/samuel-tunick-deleted-phone-felony.html 一名美国公民在机场海关检查期间删除手机数据，因此面临重罪指控，他称政府的做法侵犯隐私。Samuel Tunick 于 2025 年 1 月从多米尼加共和国度假返回美国，在亚特兰大机场被海关拦下。海关要求检查他的手机，他最终交出手机，但提供的密码导致手机数据被清除。联邦检察官以妨碍公务罪起诉他。Tunick 是一名音乐人、左翼活动人士及研究生，他认为自己受到特朗普政府去年 9 月发布的 NSPM-7 行政令影响，该令扩大了国内恐怖主义的定义。他的案件被认为是联邦政府首次利用专门设计的手机清除程序来指控销毁证据的案例之一。 HN 热度 465 points | 评论 626 comments | 作者：floathub | 11 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49386895 技术方案方面，建议手机设置一个诱饵密码，进入一个独立分区，看似正常但实际悄悄擦除用户数据。 对当事人而言，更希望案件被审判并判无罪，从而确立法律先例，但当事人可能不愿承担此风险。 理想情况是手机能像 PC 一样轻松镜像和恢复，在边境前将手机做成加密镜像并刷入新系统，避免欺骗或手机被没收。 但法律不是代码，意图很重要，任何技术都无法解决暴政；如果政府想查看私人数据，隐藏数据也会被指控。 在法治健全的司法管辖区，技术性遵守法律可以避免后果；美国对不合理搜查的保护执行得较好，边境搜查例外是否允许当场擦除数据尚未有定论。 不合理搜查一直受到攻击，警察经常以福利检查或接到电话为由强行进入住宅，且保护自身权利困难。 尽管有权利被侵犯的案例，但也有证据被排除、警察被起诉、失去豁免权甚至被解雇的案例，但警察个人很少真正赔偿，大多由城市支付。 实际上，美国更接近暴政一侧，存在大规模监控、数据共享、联邦执法机构滥用武力等问题。 边境搜查例外降低了司法审查要求，超过 2.13 亿美国人生活在距边境 100 英里范围内。 8. Felony Bench (Felony Bench) # https://www.felonybench.com/ Felony Bench 是一个评估 AI 模型是否涉及非法活动的基准测试。页面展示了各公司的得分柱状图：Anthropic 8 分、OpenAI 8 分、Meta 1 分、Google 0 分、Moonshot 0 分，分数越高代表非法行为越多。 具体事件列表包括：Anthropic 利用 API 认证漏洞取消他人健身课程（1 项）；Meta 内部账户泄露（1 项）；Anthropic 涉及未经授权使用 GitHub 凭证、Dependabot 供应链攻击、社交工程邮件、恶意 DNS 服务器（4 项）；OpenAI 类似行为（2 项）；OpenAI 因 CTF 评估配置错误导致内部账户泄露（1 项）；OpenAI 在 Hugging Face 事件中导致四家公司内部账户泄露（4 项）；Anthropic 导致三家公司内部账户泄露（3 项）；OpenAI 在模型评估中泄露 Hugging Face（1 项）。 方法论说明：仅统计 AI 代理无意中影响第三方的事件，不包含沙箱逃逸或故意滥用。 HN 热度 454 points | 评论 210 comments | 作者：colinprince | 8 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49389430 OpenAI 对 HuggingFace 事件的处理方式令人疯狂，把自己的犯罪行为当作不可控制的天灾，应该被起诉 HuggingFace 愿意以 100 万美元服务换取不诉讼，但政府监管机构应该介入，类比食品公司污染产品 不认为是重罪，OpenAI 的模型发现了安全漏洞，是第三方评估公司的问题，OpenAI 合作解决并公开披露，这是正确的做法 如果是匿名软件公司员工黑客 HuggingFace，他们会被起诉而不是高兴地谈论 法律不是由受害者决定，未经授权入侵安全系统是违法的 犯罪只能由政府起诉，受害者不能选择，HuggingFace 的意见不应重要 自愿服务没有合同放弃权利，所以不是奴隶制 合同要求犯罪无效，合同不是犯罪辩护，受害者允许也不是辩护 等 OpenAI 模型清空你银行账户时再讨论 有人因网页抓取被重罪起诉，为什么这个不是重罪 别人被不公平对待不意味着这个应该过度反应 不同意是过度反应，应该起诉 谁因抓取被起诉？Aaron Swartz 关于意图和 mens rea 的法律问题，AI 能否有意？公司能否通过创造环境鼓励 AI 作恶？各方都不希望有明确先例，所以私下和解 律师观点：AI 不能有意，但公司可以因鲁莽承担责任，侵权责任不需要意图，即使逃脱刑事责任，民事法庭也会追究 9. 深度求索 v4 闪速视觉实验版 (DeepSeek-v4-flash-vision-exp) # https://api-docs.deepseek.com/guides/vision/ 该页面是 DeepSeek API 文档中关于视觉模型（Vision）功能的指南，主要介绍如何让模型处理图像内容。 核心功能 ： deepseek-v4-flash-vision-exp 模型支持接收图像和文本，可用于描述图片、读取截图文字、分析图表等。 支持的图像格式 ：JPEG、PNG、GIF、WebP。 三种发送图像的方式 ： Base64 编码内嵌 ：将图像编码后直接放入请求，适合本地文件，但受限于 48 MiB 的请求体大小。 外部 URL ：提供公开可访问的 HTTP 链接，模型会自动下载。URL 长度不超过 8192 字符，图像最大 32 MiB，下载需在 60 秒内完成。 Files API 引用 ：先通过 Files API 上传图像，然后在请求中使用返回的 file_id 。适合重复使用或图像较大的场景，最大支持 64 MiB。 细节控制 ：可通过 detail 字段设置图像处理方式，选项包括 low （缩小至 512×512，更快更省）、 high （保持原图）、 original （保持原图）、 auto （自动选择，当前等同于 original ）。 Token 消耗 ：图像会根据尺寸自动缩放，最终每个图像最多消耗 384 个 token。多张图像独立计算。 限制 ：支持最大 8192 像素边长（15 张以上图像时降至 4096），单次请求最多 600 张图像，总图像大小上限 64 MiB（含 file_id 时可达 200 MiB）。 注意事项 ：图像仅支持在用户消息中使用，系统或助手消息中会报错；仅视觉模型支持图像输入；用户文本中不能包含保留的图像占位符 token。 HN 热度 443 points | 评论 141 comments | 作者：dares2573 | 13 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49386163 800×800 的缩放限制会严重影响需要高细节的场景，如电路图等符号空间关系分析 可以通过工具调用（如裁剪子图像）来绕过分辨率限制，但可能导致整体上下文丢失 子图像拼接方法在处理计数和符号关系时效果不佳，容易出错 使用网格裁剪并分步处理（先处理每个子图像，再结合低分辨率全图）可以保留细节，但会增加 token 消耗 该限制可能只是实验阶段，正式版或 Pro 版可能会支持更高分辨率 其他模型如 Gemini Flash 提供了高分辨率选项，可应对截图等场景 10. 我意外记录了数十万次打往军事基地的电话记录。 (I accidentally logged hundreds of thousands of phone calls to military bases) # https://lina.sh/blog/hijacking-e164-arpa 作者意外发现并接管了三个已过期的 e164.arpa 域名（对应圣赫勒拿、英属印度洋领地迪戈加西亚、阿森松岛的电话区号），这些域名原本用于电话路由的 ENUM 查询。由于管理方未续费，作者以 5 欧元购得域名，从而控制了这些地区的电话网络 DNS。起初无人关注，作者便将其用于个人网站和社交平台。六个月后检查日志，发现来自美国 IP 的数十万次 ENUM 查询，全是打往军事基地的电话号码和时间戳。这意味着攻击者可以中间人攻击监听所有通话，包括敏感信息。作者立即关闭 DNS 服务器并删除日志。文章揭示了老旧基础设施被忽视的安全风险。 HN 热度 403 points | 评论 44 comments | 作者：gavide | 10 hours ago # https://news.ycombinator.com/item?id=49387570 有从业者指出 ENUM 并未完全消亡，只是几乎完全不公开，可通过付费服务在 VPN 上查询私有名称服务器获取号码携号转网信息。 电信运营商内部常使用 ENUM 进行路由，因为许多电信软件已开发支持，但公开实现未普及。 如果 ENUM 和 IPv6 能更广泛采用，原本可以用统一标识符通过邮件、SIP 或 Jabber 联系，甚至通过工作电话号码直接实现高清语音通话。 用户提到的 WUPHF 初创公司曾尝试通过电信技术实现跨平台消息聚合，但似乎早期就被收购。 有大型电信公司员工确认内部使用 ENUM。 作者收到的流量本是应保持私密的内部数据，却泄露到了公共网络，类似情况在美国军方流量中并不罕见，因其习惯使用公共可路由地址而非私有地址。 对作者未因此事 Hacker News 精彩评论及翻译 # The August 17 outage # https://news.ycombinator.com/item?id=49384447 Both incidents were capacity failures at their core. We failed to scale critical components before demand exceeded their capacity. This is the wrong way to think about this because there’s no such thing as infinite capacity. A large distributed system will be simultaneously mostly idle and (in some subcomponents) overloaded. The root cause is not “a component didn’t have enough capacity (because of auto scaling failures)”, but rather “this complex system collapses (rather than degrade gracefully) when demand exceeds capacity”. When components reach capacity limits, the excess traffic of the lowest priority should be rejected. Rejected traffic should not be retried — in fact, not only should clients not retry these errors, these errors should cause client-side throttling. Traffic isolation should be applied — if the cause of the overload is a single client/customer system, no other system should be affected. Nearly a decade ago I wrote about some of the techniques we applied at Google to implement these protections: https://sre.google/sre-book/handling-overload/ Most other large internet services have since copied them, afaik. afc 这两起事件的本质都是容量不足。我们在需求超出容量之前，未能对关键组件进行扩展。 这种思考方式存在问题，因为不存在所谓的无限容量。一个大型分布式系统会同时处于大部分闲置和（某些子组件）过载的状态。根本原因并非"某个组件容量不足（由于自动扩展失败）"，而是"当需求超出容量时，这个复杂系统会崩溃（而非优雅降级）"。 当组件达到容量极限时，应当拒绝最低优先级的超额流量。被拒绝的流量不应重试——实际上，不仅客户端不应重试这些错误，这些错误还应触发客户端限流。同时应实施流量隔离——如果过载由单个客户端/客户系统引发，其他系统不应受到影响。 大约十年前，我曾撰文介绍Google用于实现这些保护机制的部分技术：https://sre.google/sre-book/handling-overload/ 据我所知，此后大多数大型互联网服务都借鉴了这些方法。 The August 17 outage # https://news.ycombinator.com/item?id=49381236 “You can’t seriously tell me that the unhappy leg of the code path has no test coverage.” Sometimes I forget how ignorant HN can be of real world software development and the bar of corporate code quality, and then bangers like this remind me of it. ACCount37 “你总不能认真告诉我，那段不快乐的代码路径根本没有测试覆盖吧。” 有时候我会忘记HN社区对现实世界的软件开发和企业代码质量的门槛有多无知，然后这种暴论就提醒了我。 I’m becoming AI-blind # https://news.ycombinator.com/item?id=49388526 There’s some psychological mechanism by which my brain immediately recognizes AI generated text and just short-circuits to “there is no information here”. And when I force myself to read AI-generated text I realize I’m making my brain do creative work to impart meaning to the words. It is exhausting because my brain is literally trying to do a just-in-time rewrite of the text into something valuable. Something is deeply wrong with AI generated output, and I say this as someone who is typically very impressed by AI. causal 我的大脑有一种心理机制，会立刻识别出AI生成的文本，然后直接短路，认为“这里没有信息”。 当我强迫自己阅读AI生成的文本时，我意识到自己正在让大脑进行创造性工作，试图赋予这些文字意义。这很累人，因为我的大脑简直是在实时地将这些文本重写为有价值的内容。 AI生成的内容存在深层问题，而我说这话时，通常对AI的印象还是非常深刻的。 Kagi added a setting for removing paywalled links … # https://news.ycombinator.com/item?id=49388910 I think this is amazing. Love Kagi. I’m happy to pay for a good search. Nobody speaks about their AI Assistant, but it is really good. They somehow harnessed it so that it mainly searches info first and sticks to the verifiable data. I prefer it to Claude or any other, because it actually answers the question I need without fluff or “Great question! Here’s some plausible nonsense you can trip over instead of doing actual research!”. delis-thumbs-7e 我觉得这太棒了。很喜欢Kagi。我愿意为好的搜索付费。 没人提过他们的人工智能助手，但它真的很不错。他们巧妙地将其设计成主要先搜索信息，并坚持使用可验证的数据。比起Claude或其他任何AI，我更偏爱它，因为它能切实回答我需要的问题，没有废话或那种“好问题！这里有一些听起来靠谱的废话，你可以用来代替实际研究！”的套路。 Grand jury declines to indict Ohio man charged wit… # https://news.ycombinator.com/item?id=49389182 For those that don’t know, grand juries declining an indictment is extremely rare. A grand jury is basically a check on prosecution, that they have to have some initial evidence before charging someone with a felony. The standards are much lower than the subsequent criminal proceedings. The grand jury only hears from the prosecution, there is no defense involved. Only a majority of the grand jury has to sign off, not unanimous like in an actual trial. The standard of evidence is just probable cause, not beyond a reasonable doubt. The rules of evidence are relaxed, meaning hearsay and other evidence can potentially be introduced that would normally be barred from a trial. Because of the above, the rate of indictment from a grand jury is very high, over 90%. Most prosecutors will go their entire careers without getting a “no true bill” (meaning the grand jury did not sign off on an indictment). There’s a saying that “a grand jury would indict a ham sandwich.” So the fact that there was no indictment here is a big deal. It will probably hurt that prosecutor’s career. openasocket 对于那些不了解情况的人来说，大陪审团拒绝提起诉讼极为罕见。大陪审团本质上是对检方的一种制衡，即检方在指控某人犯有重罪之前必须掌握一些初步证据。其标准远低于后续的刑事诉讼程序。 大陪审团只听取检方的陈述，不涉及辩护方。只需要大陪审团多数成员同意即可，不像正式审判那样需要全体一致。证据标准仅为“合理根据”，而非“排除合理怀疑”。证据规则较为宽松，意味着通常被审判禁止的传闻证据等也可能被引入。 由于上述原因，大陪审团的起诉率非常高，超过90%。大多数检察官整个职业生涯都不会遇到“不起诉裁决”（即大陪审团未批准起诉）。有句俗话说“大陪审团连一份火腿三明治都会起诉”。因此，本案中未予起诉意义重大。这可能会损害那位检察官的职业生涯。 Why aren’t smart people happier? (2022) # https://news.ycombinator.com/item?id=49380602 I will speak from my experience. When I was younger, I considered myself very smart, and I was pretty unhappy. As I grew, I met people much smarter than me; I stopped seeing myself as “the smart” one, and now I am pretty happy. It’s not that I became happier because I became less smart; I became happier when I stopped thinking my value was based on my intelligence, so I stopped trying to be recognized by my intellect and started working on my mental health and building healthy relationships. dnlosx 根据我的经验来说吧。小时候我觉得自己特别聪明，但其实过得挺不开心。长大后遇到了比我聪明得多的人，就不再把自己当成"聪明人"了，现在反而很开心。 并不是因为我变笨了所以更快乐，而是当我停止用智商来衡量自我价值后，就不再执着于靠才智获得认可，转而专注心理健康和建立健康的人际关系，这才真正变得快乐。 Felony Bench # https://news.ycombinator.com/item?id=49391720 The way that OpenAI has communicated around the HuggingFace incident makes me feel crazy. You created a machine that undertook a malicious campaign of harm against an innocent third-party! You should be doing deep introspection about how your company culture and approach to R&D produces criminal outcomes. Instead, they treat their own felonious behavior like it is an uncontrollable act of God. From Greg Brockman’s post a few days ago: The OpenAI-Hugging Face incident (opens in a new window) was a watershed moment for cybersecurity because it gave a peek into how the capabilities of a typical threat actor will evolve in upcoming months. I suppose if OpenAI burns someone’s house down with a drone, that is a “watershed moment” for arson, too. Either way, I would hope that the people responsible would be prosecuted. rfw300 OpenAI在HuggingFace事件中的沟通方式让我感到抓狂。你们造出了机器，对无辜第三方实施了恶意伤害活动！你们应该深刻反思自己的公司文化和研发方式为何会导致犯罪结果。 然而，他们却把自己的重罪行为当成不可控的天灾。从Greg Brockman几天前的帖子来看： OpenAI-Hugging Face事件是网络安全的分水岭时刻，因为它让我们一窥典型威胁行为者的能力在未来几个月将如何演变。 我想，如果OpenAI用无人机烧毁某人的房子，那对纵火犯来说也是“分水岭时刻”吧。无论如何，我希望责任人能被追究法律责任。 AI companies destroy physical books – let’s scan r… # https://news.ycombinator.com/item?id=49388070 I don’t see any mention of Project Ocean - AKA Google books. Before AI they endevoured to digitize books in a massive online library. This inccluded rare and out of print books many which are archived at libraries. Because they had to preserve the books and return them in the condition they received then they created elaborate technology to accomplish this. The project was met with significant legal challenges from authors and publishers which was eventually overcome. The legal precedents that were established from Project Ocean laid the ground work for the process as it exists today. Books from libraries are still being preserved. https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Books https://arstechnica.com/tech-policy/2015/10/appeals-court-rules-that-google-book-scanning-is-fair-use/ https://arstechnica.com/ai/2025/06/anthropic-destroyed-millions-of-print-books-to-build-its-ai-models/ thread_id 没看到有人提"海洋计划"——也就是谷歌图书项目。在人工智能出现之前，他们就致力于将书籍数字化，建立一座庞大的在线图书馆。其中包括许多珍本和绝版书，这些书大多保存在各地图书馆。由于必须妥善保管这些书籍并按原样归还，他们研发了精密的扫描技术来实现这一目标。该项目曾遭到作者和出版商强烈的法律挑战，但最终得以克服。海洋计划所确立的法律先例，为如今这一流程奠定了基础。图书馆里的书籍仍在被持续保存。 https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Books https://arstechnica.com/tech-policy/2015/10/appeals-court-rules-that-google-book-scanning-is-fair-use/ https://arstechnica.com/ai/2025/06/anthropic-destroyed-millions-of-print-books-to-build-its-ai-models/ Vomit: Clean up Claude 5’s token output with a sep… # https://news.ycombinator.com/item?id=49376834 I’ve been grappling with this for weeks, not just in Claude but in Codex as well, which isn’t quite as bad but still annoying. AGENTS.md does very little, agents will consistently violate the communication preferences, especially as the session drags on. It’s incredible to me that there’s no good way to reliably change the way an LLM responds to you that a workaround like this would even be necessary. It seems like such a failure to live up to the promises of the product. The baked in communication style of these models is so obnoxious it’s impacting my work. The best way I can describe it is that everything is optimized to impress the user and make the agent sound more authoritative, but the way this is done is through deliberate obfuscation, inserting inappropriate and extremely dense jargon, and bizarre, stilted metaphors. It’s like they’ve been trained to produce output that’s hard to read. trefoiled 这个问题我已经琢磨了好几周了，不仅在Claude上，在Codex上也是——Codex没那么糟糕但同样烦人。AGENTS.md几乎起不到什么作用，Agent会持续违反沟通偏好，尤其是随着对话时间拉长。令人难以置信的是，居然没有一种可靠的方法来有效改变大语言模型对你的回应方式，以至于需要这种变通手段。这简直是对产品承诺的彻底辜负。 这些模型内置的沟通风格令人反感到了影响我工作的地步。我能想到的最好形容是：一切都为了给用户留下深刻印象、让Agent听起来更权威，但实现方式却是故意模糊表达、插入不恰当且极其密集的行话，以及怪异、生硬的比喻。感觉它们被训练成产出难以阅读的内容了。 Show HN: Huzzah – a novel approach to coding with … # https://news.ycombinator.com/item?id=49380334 I think you’re probably missing why it’s exhausting. The problem is not writing English, it’s the rate of change. Programming is meditative, it is a thinking process, the code you output is an artifact of your thinking. Agent-based development… there is no thinking, no meditation, you’re delegating the thinking to a machine, you’re just barking what you want at it, incessantly, endlessly. For businesses it makes sense to abandon programming in favor of delegating to agents that can do more in less time, but for programmers, it is a loss. Either be a programmer and code, or be a delegator and delegate, you aren’t going to make the life of a delegator suck any less by trying to trick yourself into thinking you’re programming. reticulates 我认为你可能没理解为什么这让人精疲力竭。问题不在于写英语，而在于变化的速度。编程是一种冥想，是一个思考过程，你输出的代码是你思考的产物。而基于智能体的开发……没有思考，没有冥想，你把思考委托给了机器，你只是不停地、无休止地向它喊出你想要什么。 对企业来说，放弃编程转而委托给能在更短时间内做更多事情的智能体是有意义的，但对程序员来说，这是一种损失。要么做程序员并编写代码，要么做委托者并委托任务，你无法通过欺骗自己认为自己在编程来让委托者的生活变得不那么糟糕。 AI companies destroy physical books – let’s scan r… # https://news.ycombinator.com/item?id=49383354 I dislike these AI companies but let’s be clear here: the copyright holders are the ones locking these books up. If they don’t want to print more copies, then they could release the copyright on them. Instead, they enforce the copyright and force AI companies to shred books they want to ingest. edit: Also, an AI company would only ever care to purchase, scan, destroy a book once. Presumably many books have more than one copy. ezfe 我讨厌这些AI公司，但有一点要说清楚：是版权持有者把这些书锁起来的。如果他们不想再版更多，那他们可以放弃版权。 相反，他们强化版权，迫使AI公司销毁它们想要摄入的书籍。 补充：而且，AI公司只会关心购买、扫描、销毁一本书一次。按理来说很多书都不止一本。 Felony charges for citizen deleting phone data at … # https://news.ycombinator.com/item?id=49393076 The naivete of some of the comments here is astounding. It doesn’t matter whether you’re right, it doesn’t matter whether it’s the law, it’s irrelevant that you have rights, etc. Those things are of the past now, for the US. I think it would be easier to understand the playing field and choose your actions accordingly, if you accept the US has entered its East Germany / late 20th century Soviet era – except of course with 1000x more invasive and effective surveillance tech. The social dynamics are the same - the abuses, the selective enforcement, the lack of recourse, the same characters in the roles of various levels of “law enforcement” and “politics”. I’m so very sorry, but the best you can do from here is speedrun the collapse. btbuildem 这里一些评论的天真程度令人震惊。无论你是对是错，无论是否符合法律，无论你是否拥有权利，这些都已经无关紧要了——对美国而言，这些都已成为过去。 如果你能接受美国已经进入其东德/20世纪末苏联时代——当然，只是多了千倍更具侵入性和高效的监控技术——那么理解当前局面并据此选择行动就会更容易。 社会动态是一样的：滥用权力、选择性执法、缺乏申诉途径，以及各级“执法”和“政治”角色中同样的嘴脸。非常遗憾，但你能做的最好的事情就是加速其崩溃。 Why aren’t smart people happier? (2022) # https://news.ycombinator.com/item?id=49381689 I got labeled “smart but lazy” at a pretty young age (high test scores, didn’t do any homework), and I let that label stick with me for far too long. I took some pride in how I could get the top score in a class without studying, and didn’t realize that studying itself was a useful skill. I let this whole mindset drag me down through undergrad (especially once I hit the point where I really ought to have studied), and I think it made me miserable. annzabelle 我很小就被贴上了“聪明但懒惰”的标签（考试分数高，但从不做作业），而这个标签我背了太久。我曾暗自得意于自己不学习也能考全班第一，却没意识到学习本身是一项有用的技能。这种心态一直拖累我到本科阶段（尤其是在我早就该认真学习之后），我想它让我过得很痛苦。 The August 17 outage # https://news.ycombinator.com/item?id=49380648 Errors in those services triggered a client-side retry loop that increased traffic during recovery Symptomic of a wider trend to avoid showing the user any error at all costs, even if that means they sit watching a spinner for 7 hours. Delayed replies to a single internal endpoint triggered a latent retry bug in VS Code that amplified traffic by approximately 10x and caused delayed recovery for the Copilot Token Service. The detailed root analysis tries to pass this off as a “bug”. You can’t seriously tell me client retry doesn’t have a unit test which ensures the retry back off behaviour is functioning exactly as designed. In this case aggressively to try and hide problems if token service responses become flakey. cube00 这些服务中的错误触发了客户端重试循环，导致恢复期间的流量增加。 这反映了更广泛的趋势：不惜一切代价避免向用户显示任何错误，即使这意味着让他们盯着加载图标看7个小时。 对单个内部端点的延迟响应触发了VS Code中一个潜在的重试错误，导致流量放大约10倍，并延迟了Copilot Token Service的恢复。 详细的根因分析试图将其轻描淡写为“bug”。你总不能认真告诉我，客户端重试没有单元测试来确保重试退避行为完全按设计运行吧？在这种情况下，就是激进地试图在Token Service响应不稳定时隐藏问题。 Stop Making TUIs # https://news.ycombinator.com/item?id=49384928 You know what’s awesome about TUIs? They live in a tab in my terminal. 95% of the time, my system has three windows open: terminal, browser, Signal. Please, make more TUIs and web apps, so they can live in my terminal or my browser. JoshTriplett 你知道TUI最棒的地方是什么吗？它们就待在我终端的一个标签页里。95%的时间里，我的系统只开着三个窗口：终端、浏览器和Signal。请多做一些TUI和网页应用吧，这样它们就能活在我的终端或浏览器里了。 Malicious Rust crate Arrayref runs a build-time pa… # https://news.ycombinator.com/item?id=49375609 GitHub really needs something finer-grain then just pretending the repo never existed during these incidents. 1 The bad package version has also just disappeared from crates.io 2 with no indication its been yanked. There’s no security advisory there either 3 “No advisories found for this crate.” I feel crates.io was unprepared for a security incident like this since they’re managing the response 4 cube00 GitHub 在这些事件期间真的需要比假装仓库从未存在更精细的处理方式。 1 那个有问题的包版本也从 crates.io 上消失了 2 ，没有任何说明它已被标记为撤回。那里也没有安全公告 3 ：“未找到该 crate 的安全公告。” 我觉得 crates.io 对像这样的安全事件毫无准备，因为他们在处理应对 4 。 AliExpress runs silent WebAudio fingerprinting tha… # https://news.ycombinator.com/item?id=49376272 I wish such shenanigans would simply trigger the little speaker icon most browser display on tabs these days. Given that they don’t (at least in my experience), I’m assuming “playing silent audio” is a sufficiently common thing for websites to do to have motivated browsers into doing the slightly more complicated thing of actually analyzing audio streams for content… Now I wonder, does this also allow websites to continue running in the background on mobile browsers? Playing media is one of the very few things that can convince iOS Safari to keep a tab running indefinitely, in my experience. lxgr 我希望这种花招能直接触发如今大多数浏览器在标签页上显示的那个小喇叭图标。 既然它们没有（至少在我的体验中是这样），我猜想“播放静音音频”对于网站来说应该是一种足够常见的行为，以至于促使浏览器采取了稍微更复杂的做法——即实际分析音频流的内容…… 现在我想知道，这是否也允许网站在移动端浏览器上后台继续运行？根据我的经验，播放媒体是为数不多的能说服 iOS 版 Safari 让标签页无限期保持运行的事情之一。 AliExpress runs silent WebAudio fingerprinting tha… # https://news.ycombinator.com/item?id=49372945 I noticed in the last few weeks that if I’d recently opened the AliExpress iOS app (ie. it was backgrounded) my car audio would freak out thinking I was giving it an audio command. Killing the AliExpress app immediately fixed the problem. After seeing it happen more than once I assumed it was something dodgey and uninstalled the app. patspam 我注意到在过去几周里，如果最近打开过阿里速卖通的iOS应用（即它处于后台运行状态），我的车载音响就会误以为收到了音频指令而出现异常。关闭阿里速卖通应用后问题立即消失。在多次遇到这种情况后，我判断这可能是某种可疑问题，于是卸载了该应用。 Japan tried to build an operating system for the w… # https://news.ycombinator.com/item?id=49384354 The report stated that the US had concerns about Japanese government market intervention to support the TRON OS and identified two specific markets where TRON was receiving government advantage. The US government is one hell of a moat. specproc 报告称，美国对日本政府通过市场干预来支持TRON操作系统表示担忧，并指出了TRON获得政府优势的两个特定市场。 美国政府真是一道强大的护城河。