TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #174 · 21.01

Раз я пишу про гаджеты для гиков, то вот ещё один. Как и многие гики, я ленюсь готовить. Но при этом люблю всё мясное. Так что, посмотрев на пример двоих друзей, я купил гриль и делаю на нем мясо без масла. По сути это две ребристые сковородки с быстрым нагревом и таймером, прижатые друг к другу. Комбинация формы поверхностей и температуры позволяет делать мясо быстро, но не сжигать его. Электроника позволяет запускать этот процесс нажатиями двух кнопок: - первым нажатием выбрал тип блюда (эта настройка задаёт температуру и отсечки по времени), устройство начинает греться и сигналит, когда можно выкладывать - положил мясо и вторым нажатием выбрал желаемую степень прожарки, устройство отключится и просигналит, когда готово Всё. Панели можно снять и помыть в посудомойке. Очень рекомендую. Конкретно у меня модель от русского производителя GFGRIL GF-2000, она наилучшим образом подошла по сумме всех нужных мне параметров, но рынок обширен, и предложений масса, на любой вкус. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #maliciouscode

当前筛选 #maliciouscode清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65291 · 12.04.2026 г., 14:56

🚀 Security Concerns Raised Over AI Model API Proxy Services A security research team has identified malicious code injections in 26 out of over 400 unofficial AI model API proxy services examined. According to NS3.AI, the report highlights the potential risks associated with these intermediary services, which can modify AI-generated code and compromise sensitive data, including AWS keys. #security#AI#API#maliciouscode#dataprivacy#NS3AI#AWS

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65378 · 13.04.2026 г., 03:10

🚀 AI TRENDS | University of California Study Reveals Security Risks in Third-Party LLM Routers Researchers at the University of California have identified security vulnerabilities in 26 third-party large language model (LLM) routers, which can potentially inject malicious code or steal credentials from AI agent traffic. According to NS3.AI, the study highlighted that one of these routers was able to drain Ether from a decoy wallet, although the reported financial loss remained under $50. The research paper cautioned developers who utilize AI coding agents for smart contracts or wallets, noting that private keys or seed phrases could be exposed when requests are routed through unscreened routers. #AI#securityrisks#thirdpartyLLM#maliciouscode#credentials#AIagents#UCstudy#smartcontracts#wallets#privatekeys#seedphrases#cybersecurity#ETH