Hàng ngàn game thủ dính bẫy virus trên nền tảng game Steam

Theo Neowin, trong một động thái thuộc dự án 'Windows K2' nhằm cải thiện độ tin cậy và hiệu suất, gã khổng lồ xứ Redmond đã bổ sung một cơ chế cho phép CPU tạm thời đẩy xung nhịp lên mức tối đa ngay khi người dùng mở ứng dụng trên Windows 11, với tính năng mới mang tên 'Low Latency Profile'.

Với nỗ lực mới, mục tiêu của Microsoft rất rõ ràng, đó là triệt tiêu cảm giác phản hồi chậm chạp (lag) vốn bị phàn nàn bấy lâu nay trên Windows 11. Thế nhưng, đằng sau sự mượt mà nhất thời đó là một sự thật gây tranh cãi: Phải chăng hệ điều hành này đang ngày càng trở nên cồng kềnh đến mức không thể chạy bình thường nếu thiếu 'thuốc kích thích'?

Về mặt lý thuyết, việc ứng dụng mở nhanh hơn là một tin mừng. Tuy nhiên, giới chuyên gia tin rằng đây chỉ là một 'mẹo' để lấp liếm những phần mềm chưa được tối ưu hóa. Nếu một hệ điều hành cần phải vắt kiệt sức mạnh của bộ vi xử lý chỉ để thực hiện những tác vụ cơ bản, thì vấn đề nằm ở chính mã nguồn của nó, không phải do phần cứng yếu.

Cách tiếp cận này vô tình tạo ra một tiền lệ xấu là khuyến khích các lập trình viên viết code kém, thiếu hiệu quả và đẩy gánh nặng sang vai người dùng, buộc họ phải chi tiền nâng cấp những mẫu CPU đời mới nhất chỉ để duy trì trải nghiệm bình thường.

Đáng ngại hơn, ngay cả những thành phần cốt lõi của Microsoft như menu Start, File Explorer hay Outlook cũng đang phải 'dựa dẫm' vào tính năng tăng tốc này. Thay vì tìm cách sửa chữa tận gốc nguyên nhân khiến File Explorer chạy chậm hơn so với thời Windows 10, Microsoft lại chọn cách nạp sẵn ứng dụng vào bộ nhớ RAM hoặc kích xung CPU để đánh lừa cảm giác của người dùng.

Vậy, tại sao các nhà phát triển bên thứ ba phải nỗ lực tối ưu phần mềm, khi ngay cả công ty mẹ của hệ điều hành cũng không đụng tay vào?

Dù Low Latency Profile cho thấy Microsoft đã biết lắng nghe và thừa nhận vấn đề hiệu suất, nhưng cái giá phải trả là không nhỏ. Khi phần mềm không còn được ưu tiên tối ưu hóa, những chiếc máy tính cũ sẽ nhanh chóng bị bỏ lại phía sau.

Điều này gián tiếp ép người dùng vào một cuộc đua phần cứng không hồi kết để bù đắp cho những dòng code lãng phí tài nguyên. Càng nhiều tài nguyên được ném vào để giải quyết vấn đề bằng sức mạnh vật lý, các lỗi rò rỉ bộ nhớ và sự cồng kềnh của hệ thống càng có đất diễn.

Với Low Latency Profile, Microsoft dường như đang chọn cách điều trị triệu chứng thay vì chữa dứt điểm căn bệnh 'ngốn' tài nguyên của Windows 11.

Tin Gốc: Thanh Niên

Trong nghiên cứu công bố hôm 21/5 trên tạp chí Physical Review Letters, hai nhà hóa học máy tính Santu Biswas và Matthew Montemore ở Đại học Tulane, Mỹ, khám phá lý do vàng khó bị oxy hóa hơn các kim loại tương tự. Theo họ, cách sắp xếp nguyên tử trên bề mặt vàng tạo thành kết cấu chặt chẽ đến mức phân tử oxy không thể dễ dàng tách ra để kích hoạt quá trình oxy hóa (quá trình oxy (hoặc nguyên tố như lưu huỳnh) phản ứng với kim loại và bám vào bề mặt của nó). Chính sự tích tụ liên kết oxy này gây ra hiện tượng "gỉ sét" ở sắt và xỉn màu ở kim loại khác. Độ bám của oxy phụ thuộc cấu trúc nguyên tử của kim loại giữ electron chặt tới mức nào.

Vàng là một trong những kim loại giá trị nhất trên Trái Đất do khả năng kháng gỉ, xỉn màu và ăn mòn cực tốt, có nghĩa nó không phản ứng mạnh với nguyên tử hoặc phân tử khác. Khi cắt một khối vàng, bề mặt lộ ra tự định hình lại trong vài giây. Các nguyên tử tự sắp xếp để tạo ra kết cấu zigzag, gọi là hiện tượng "tái tạo bề mặt".

Theo Science Alert, Biswas và Montemore sử dụng mô phỏng máy tính để tìm hiểu điều gì xảy ra khi phân tử oxy tiếp xúc bề mặt vàng có cách sắp xếp nguyên tử khác nhau, gồm bề mặt tái tạo (nguyên tử sắp xếp theo hình lục giác chặt chẽ) và bề mặt không tái tạo (kết cấu hình vuông lỏng lẻo hơn). Ở bề mặt tái tạo, phân tử oxy không tìm thấy đủ khoảng trống để có thể dễ dàng tách thành hai nguyên tử như với bề mặt không tái tạo. Điều này có thể giải thích tại sao hạt nano vàng cực nhỏ hoạt động khác vàng khối. Chúng không phát triển hoàn chỉnh thành bề mặt tái tạo thường gặp ở khối vàng lớn hơn, để lộ nhiều khu vực hình vuông dễ tham gia phản ứng.

Scientific American dẫn thông tin của một nhóm nghiên cứu tính toán năng lượng cần thiết để oxy hóa vàng trước và sau khi tái tạo. Họ phát hiện phân tử oxy trong không khí (gồm hai nguyên tử oxy liên kết với nhau) dễ tách ra và bám vào nguyên tử vàng trên bề mặt không tái tạo. Quá trình tái tạo kéo nhiều nguyên tử vàng từ khối vàng ra ngoài, chèn chúng vào bề mặt và biến kết cấu hình vuông đơn giản thành hình lục giác dày đặc, nhiều gờ và rãnh. Quá trình này khiến bề mặt vàng tiến gần tới trạng thái cân nhiệt động lực học, giúp nguyên tử vàng dễ trao đổi nhiệt với nhau nhưng oxy khó chen vào hơn.

Phát hiện mới có thể giúp các nhà khoa học thiết kế chất xúc tác vàng để cân bằng giữa khả năng chống ăn mòn và kích hoạt oxy hiệu quả.

Tin Gốc: Vnexpress

Bất ngờ bị AI “phơi bày” thông tin cá nhân

Thử gõ mã số sinh viên của bản thân trên Google, Minh Châu (22 tuổi, sinh viên tại Hà Nội) giật mình khi trông thấy gần như toàn bộ thông tin cá nhân xuất hiện trên kết quả tìm kiếm do AI trả về.

Đó là câu chuyện được Châu kể lại sau khi thử làm theo trào lưu đang lan truyền trên Threads những ngày gần đây.

Cụ thể, nhiều người dùng đã đăng tải những nội dung bày tỏ hoang mang khi chỉ cần tra mã sinh viên, lập tức các thông tin cá nhân từ họ tên, lớp học, ngày sinh, kết quả học tập hay thậm chí là quê quán, căn cước công dân xuất hiện.

Một tài khoản đăng tải: “Vụ tra mã sinh viên ra thông tin có thật hả mọi người, mình tra ra hết thông tin luôn, đến cả từng học môn gì, điểm thế nào đều có hết. Mình bắt đầu thấy sợ AI rồi đó”.

Bài viết nhanh chóng thu hút hàng trăm nghìn lượt xem. Ở dưới bài đăng, nhiều sinh viên khác cũng thử làm theo và bất ngờ khi thông tin cá nhân xuất hiện từ kết quả của AI.

Nhưng trên thực tế, thủ phạm đằng sau lại không thực sự đến từ AI.

Trao đổi với phóng viên Dân trí, chuyên gia an ninh mạng, ông Ngô Minh Hiếu (Hiếu PC), nhận định: “Không nên hiểu là AI tự “bẻ khóa” dữ liệu. Phần lớn trường hợp là thông tin đã từng được công khai trên website trường, file PDF, danh sách lớp, thông báo học vụ, diễn đàn hoặc mạng xã hội. AI và công cụ tìm kiếm chỉ làm việc tổng hợp, hiển thị lại nhanh hơn”.

Trong nhiều năm qua, một số trường đại học thường công khai danh sách sinh viên, học bổng, điểm rèn luyện hay kết quả học tập. Những nội dung này có thể được Google lập chỉ mục và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu tìm kiếm.

Mặt khác, trên các nền tảng chia sẻ tài liệu, để có được quyền truy cập hoặc tải xuống một số tài liệu cần thiết, người dùng cần tải lên tài liệu coi như để trao đổi.

Vì vậy, nhiều sinh viên đã ngang nhiên nộp các báo cáo, bài tiểu luận và ngay cả khóa luận tốt nghiệp của sinh viên khác mà không xin phép.

Không ít tài liệu trong số đó được tải lên vẫn giữ nguyên thông tin cá nhân của tác giả hoặc thông tin của các thành viên trong nhóm thực hiện.

Theo ghi nhận, có một số người còn nộp cả danh sách lớp, danh sách sinh viên nhận học bổng hoặc các biểu mẫu hành chính với nhiều trường dữ liệu cá nhân.

“Không phải sợ AI đâu. AI không làm được vậy nếu không có mấy người dùng bài chứa thông tin của người khác tải lên lấy lượt đọc tài liệu đâu”, một người dùng bình luận.

Và rồi khi các công cụ AI được tích hợp vào hệ thống tìm kiếm, việc tổng hợp và trình bày lại thông tin trở nên nhanh chóng hơn.

Từ những mảnh dữ liệu rời rạc, AI có thể tổng hợp và tập trung lại thành một bộ hồ sơ thông tin sinh viên tương đối hoàn chỉnh.

Theo chuyên gia Ngô Minh Hiếu, mã số sinh viên là một định danh tương đối ổn định trong suốt quá trình học tập.

Khi mã này xuất hiện ở nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, công cụ tìm kiếm có thể sử dụng nó như một điểm kết nối để liên kết các mảnh thông tin rời rạc.

Từ một mã sinh viên, hệ thống có thể lần theo họ tên, lớp học, ngành đào tạo, email trường cấp hoặc các tài liệu học tập từng được công khai. Mỗi thông tin riêng lẻ khi được ghép nối lại có thể tạo thành hồ sơ tương đối về một cá nhân.

Rủi ro rình rập sinh viên

Theo ông Hiếu, khi có trong tay các thông tin cá nhân của sinh viên, kẻ xấu hoàn toàn có thể xây dựng những kịch bản lừa đảo với độ tin cậy cao hơn nhiều so với các hình thức phát tán tin nhắn hàng loạt.

Chẳng hạn, sinh viên có thể nhận được email giả mạo phòng đào tạo yêu cầu xác minh tài khoản học vụ, cập nhật thông tin cá nhân hoặc đóng học phí bổ sung.

Do nội dung thư chứa nhiều thông tin chính xác về người nhận, nạn nhân dễ tin rằng đây là thông báo chính thức từ nhà trường.

Trong một số trường hợp, những dữ liệu này còn có thể được sử dụng để dò đoán mật khẩu hoặc thực hiện các hình thức tấn công phi kỹ thuật nhắm vào cả sinh viên lẫn phụ huynh.

Vị chuyên gia cho biết điều đáng lo ngại khác còn đến từ khả năng các công cụ AI giúp việc thu thập và tổng hợp dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.

“Trước đây, muốn tìm hiểu thông tin về một người, kẻ xấu có thể phải truy cập nhiều website, tải nhiều tài liệu khác nhau rồi tự đối chiếu. Hiện nay, AI có thể hỗ trợ gom các dữ liệu đó lại, tóm tắt và trình bày dữ liệu thành một bức tranh hoàn chỉnh trong thời gian ngắn”, ông Hiếu đánh giá.

Trước thực tế này, chuyên gia khuyến nghị các trường đại học cần rà soát toàn bộ website, kho tài liệu trực tuyến và các tệp PDF đang được công khai.

Những nội dung chứa dữ liệu cá nhân như danh sách lớp, điểm số, lịch thi hoặc thông tin học vụ nên được chuyển sang hệ thống yêu cầu đăng nhập nội bộ thay vì để công khai.

Các trường cũng nên hạn chế việc công bố đồng thời họ tên và mã số sinh viên trong các tài liệu có thể được công cụ tìm kiếm lập chỉ mục, đồng thời chủ động gỡ bỏ hoặc chặn lập chỉ mục đối với những nội dung không còn giá trị sử dụng.

Về phía sinh viên, ông Hiếu khuyến nghị nên chủ động tra cứu thông tin của bản thân trên Google để kiểm tra những thông tin nào đang xuất hiện công khai.

Nếu phát hiện dữ liệu không cần thiết hoặc có nguy cơ ảnh hưởng đến quyền riêng tư, người dùng có thể gửi yêu cầu gỡ bỏ kết quả tìm kiếm tới Google TẠI ĐÂY

Bên cạnh đó, sinh viên không nên sử dụng mã số sinh viên làm mật khẩu, thông tin khôi phục tài khoản hoặc các câu hỏi bảo mật.

Đối với các nền tảng chia sẻ tài liệu, nếu bắt gặp tài liệu hoặc thông tin của mình bị công khai, sinh viên có thể truy cập vào tính năng báo cáo để yêu cầu được gỡ bỏ.

Tin Gốc: Dân Trí