Sensor Intel Series: Top CVEs in April 2023
A new vuln popped up in our traffic this month, as well as lots of the same old CVEs—IoT and Microsoft Exchange.
在之前的文章中曾经提到过,ChatGPT其实是不接受来自互联网的知识的,他的所有内容都是来自于至少3年前各种来源的知识库。但这并不意味着ChatGPT没有能力学习你的回答。
首先ChatGPT一般会根据你和他的问答内容进行一定的上下文参考,其次,由于ChatGPT学习的内容之庞大,你通过一种直白的方式问不到的答案不一定是他不会,有可能是你问的方式不对。
在ChatGPT的官方文档中,他首先鼓励你通过提供多个示例来让ChatGPT更准确的寻找答案,他把这个方案称之为**“few-shot learning.”**
除此之外,当然他也允许你通过微调功能来对ChatGPT进行一定的训练,来获得一个更符合自己要求的ChatGPT,当然,这个功能是收费的。
但Fine-tuning这个功能目前只能应用于GPT3的基础模型,就目前而言,这个功能其实还不如很多市面上的其他大模型,openai并没有给出特别好的自定义方案给大家。但这篇文章还是先聊聊这个。
CodeQL Cli适合批量做扫描,但是扫描结果并不适合直接做批量的运营,仅适合一些实锤的问题,对于一些还需要人工处理判断的结果就不太适合了(要看源码、调用上下文);如果使用VSCode插件来做,也只是单条规则扫单个/多个数据库,结果倒是很友好,点点点就能读代码来分析了,所以这种用法不适合批量的query扫描。
如果付费的话自然是可以解决了,可以在CI/CD中集成,就方便多了 -。- 但是对于个人使用者来说不太现实,所以我就想用一个简单的办法来实现这个目的
CodeQL cli批量扫描结束后,导入数据库+历史query结果,直接在vscode里运营结果,流程为:
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