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Gau
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Anthropic 的 Claude AI 简化漏洞赏金猎取工作流程
一篇指南演示了如何利用 Anthropic 的 Claude AI 模型进行漏洞赏金猎取，重点关注其超越简单侦察的能力。该帖子详细介绍了 Claude 如何通过集成 Subfinder 和 httpx 等各种工具来协助设置自动化侦察管道，以及它如何通过解释函数和识别潜在漏洞来帮助理解代码。该 AI 的优势在于其能够快速构建和迭代基于代码的任务，为猎取者节省语法和工作流程集成方面的时间。
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新的RANSAC评分消除了用户参数，提高了准确性
研究人员开发了一种新颖的RANSAC评分方法，无需用户提供与内点尺度相关的参数。这种新方法通过解析方法对内点尺度进行边缘化处理，使得评分能够适应不同的数据模式，而无需手动调整。所提出的评分在计算上是高效的，复杂度为O(N log N)，并且在一个大型基准数据集上证明了其性能优于RANSAC、MSAC、GaU和MAGSAC等现有方法。它对阈值校准不当具有鲁棒性，并且需要显著更少的验证对即可达到接近最优的准确性。