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Mes données Pocket ont révélé mes secrets

2025-07-07

Avant la fermeture de Pocket, l'auteur a exporté près de 900 articles enregistrés sur sept ans et a utilisé l'outil d'IA o3 pour les analyser. Étonnamment, o3 a déduit avec précision l'âge, le sexe, la localisation, la profession, le revenu, la situation familiale de l'auteur, et même ses orientations politiques, sa tolérance au risque et son style d'apprentissage. Cela a suscité des réflexions sur la confidentialité des données et les capacités de l'IA, inspirant la création d'un système de recommandation de contenu personnalisé.

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LLMs : Le succès inattendu du classement de documents

2025-02-25

Cet article soutient que les grands modèles de langage (LLM) peuvent être utilisés efficacement pour le classement de documents par liste, et que, de manière surprenante, certains problèmes complexes peuvent être résolus en les transformant en problèmes de classement de documents. L'auteur le démontre en utilisant la comparaison de correctifs pour localiser les vulnérabilités de type N-day. En reformulant le problème comme le classement des différences (documents) en fonction de leur pertinence par rapport à un avis de sécurité (requête), les LLM peuvent identifier efficacement la fonction spécifique qui corrige une vulnérabilité. Cette technique a été validée lors de plusieurs conférences sur la sécurité et peut être appliquée à d'autres problèmes de sécurité, tels que la sélection et la priorisation des cibles de fuzzing. Les améliorations futures comprennent l'analyse des résultats classés et la génération de preuves vérifiables, telles que la génération automatique d'exploits de preuve de concept testables.

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