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GitBookのセキュリティインシデントの振り返り:攻撃はTrade.xyzを標的にし、SSOの脆弱性が生産環境の侵害を引き起こした

GitBookは11月2日に安全事件の振り返りを発表し、攻撃者がそのシングルサインオンプロセスの脆弱性を利用して従業員のログインセッションを偽造し、組織内の不適切に設定されたGitHub Appの認証情報を照会し、内部コードリポジトリにアクセスしてCloudflare APIキーを取得し、最終的にサービスアカウントを通じて完全な本番環境の権限を取得したと述べました。GitBookは数時間以内に関連する内部サービスアカウントを無効にして攻撃を切断し、プラットフォームは約16時間ダウンし、11月3日11:56 UTCに全面的に復旧しました。攻撃者は本番環境において約3時間25分滞在し、GitBookはすべてのインフラストラクチャとホスティング顧客キーをローテーションし、APIトークンを無効にしました。GitBookは、現時点での兆候は攻撃がプラットフォーム全体ではなく特定の顧客を対象としていることを示しており、他の顧客のコンテンツが改ざんされた形跡は見つかっていないが、攻撃者がプラットフォーム内の顧客データにアクセスできるため、すべての顧客データが露出する可能性があるとして処理を行ったと述べています。これにはAPIトークン、統合キー、セッション署名キー、アシスタントのQ&A記録、承認されたリポジトリのGitHub、GitLabアプリの権限などが含まれ、請求情報、パスワード、IPアドレスは影響を受けていません。GitBookは、攻撃の進行速度と精度は自動化とAIに高度に依存していると述べています。慢雾の最高情報セキュリティ責任者23pdsはこの振り返りを転送し、標的にされたのはTrade.xyzであると述べました。Trade.xyzは以前、文書の異常がGitBookのインフラストラクチャの侵害に起因するものであり、自身のインフラストラクチャには攻撃の兆候が見られないと述べ、数日内にGitBookから移転する予定であるとしています。

OKX、ICEとTrade.xyzが提携し、永続的な契約をアメリカのコンプライアンス市場に導入する計画です。

OKXの創設者兼CEOであるStarは、ソーシャルプラットフォームで、永続契約を規制されたアメリカ市場に導入することを推進すると述べました。このプロジェクトは、インターコンチネンタル取引所(ICE、ニューヨーク証券取引所の親会社)、オンチェーン永続契約プラットフォームTrade.xyz、そしてOKXが共同で推進しています。公開情報によると、ICEはTrade.xyzと最終契約を締結し、アメリカに独立した取引および清算システムを構築する計画を立てており、株式、指数、商品、外国為替、暗号資産の7×24時間の永続契約取引をサポートします。その中で、ICEはアメリカ市場の独占運営者を務め、Trade.xyzはICEがアメリカでこのビジネスを展開するための独占的なパートナーとなり、小売ユーザー向けの配信はICEとOKXの合弁会社を通じて行われます。Starは、この協力により、ICEの機関レベルの市場インフラ、Trade.xyzのオンチェーン革新能力、そしてOKXの配信および取引技術が結びつき、新しい世代のグローバルで24時間稼働する金融市場が形成されることが期待されると述べました。

Galaxy:約 1110 万枚のビットコインが既知の保有者に関連付けられず、採掘された総量の 55% を占めています。

CoinDeskの報道によると、Galaxy Researchの10月のスナップショットは、約2010万枚の採掘されたビットコインのうち、約1110万枚(約55%)が取引所、ファンド、政府、または他の既知の実体と関連付けられないアドレスに存在することを示しています。Galaxyの研究責任者アレックス・ソーンは、これは機関化が進んでいるにもかかわらず、依然として多くのビットコインが個人によって自己管理されている可能性があることを示しています。Xapo Bankは、これは小口投資家が10年以上前から市場に参入していることを反映していると考えています。しかし、この未帰属のビットコインの一部は、長期的に自己管理されている個人に属しているわけではなく、プライベートキーの喪失や保有者の死亡によりアクセスできないコイン、Galaxyがまだ特定していない機関や店頭取引業者の保有、そして複数のアドレスに分散している管理資産を含む可能性があります。残りの45%には、取引所、ブラックロックなどの発行者のETF、アメリカ政府などの帰属があります。その中で最大の単一保有者は「中本聡(パトシモード)」で、1,123,658枚のBTCを保有しています。

first_img グーグル DeepMind が XYEval を発表し、知能エージェントが誤解を招く提案に従うかどうかを評価します。

Google DeepMind の研究者 Zhengxuan Wu、Yuxuan Li、Oyvind Tafjord、Been Kim は、プレプリント論文「XYEval: Agents say yes to bad advice」を発表し、ユーザーの誤解を招く提案に対するエージェントのパフォーマンスを評価するためのメタ評価フレームワーク XYEval を提案しました。この論文では、「XY 問題」をエージェントのシナリオに拡張し、ユーザーが尋ねるのは自分が試した解法 X であり、実際の問題 Y ではないことを示しています。XYEval は、元のタスク環境と検証可能な回答を保持し、指示に見かけ上合理的だが誤解を招くユーザーの提案を追加します。誤解を招く提案は、生成器が完全なタスクを見た後に生成し、自信のある提案としてではなく、強制的な要求の形式で追加されるため、元のタスクは依然として解決可能です。評価は、τ2-bench、SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal-Bench、Humanity's Last Exam、MCP-Atlas の6つのベンチマークと5つのモデルをカバーしており、その中で τ2-bench の誤解を招く提案は、人工専門家によって策定されたルールに基づいて生成されています。論文によれば、タスクが XY 変異した後のパフォーマンスは大幅に低下し、相対的な低下幅は最大で 46.7% に達します。τ2-bench では、詳細な説明を先に求めてからより良い提案を受け入れるユーザーに対して、パフォーマンスがさらに低下します。モデルが XY 問題を認識することを促す簡単なシステム指示は、部分的にしか緩和できません。関連コードは GitHub リポジトリ google-deepmind/xyeval に公開されています。
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