Người trong nội bộ bị nghi ngờ kiếm lợi nhuận 1,25 triệu đô la trong 5 giờ qua cá cược thể thao

Lido：Hợp đồng điểm cầu wstETH của ZKsync có lỗ hổng tiềm ẩn

Lido chính thức tiết lộ rằng hợp đồng cầu nối wstETH của ZKsync có lỗ hổng tiềm ẩn, nhưng chưa bị khai thác, người sở hữu không bị ảnh hưởng. Lido đã tạm ngưng việc gửi tiền mới vào hợp đồng này, dự kiến sẽ sửa chữa và khôi phục chức năng sau cuộc bỏ phiếu quản trị tiếp theo.

sDOLA LlamaLend bị tấn công thao túng giá bằng vay nặng lãi, thiệt hại khoảng 240.000 USD

ChainCatcher thông báo rằng sDOLA LlamaLend đã gặp phải cuộc tấn công thao túng giá bằng vay nặng lãi, thiệt hại khoảng 240.000 USD. Kẻ tấn công đã điều chỉnh giá sDOLA, dẫn đến nhiều tài khoản có chỉ số sức khỏe dưới 0, kích hoạt điều kiện thanh lý và thu lợi nhuận.

GoPlus：Cảnh báo 26 gói phần mềm độc hại do hacker Triều Tiên phát hành, có thể tải xuống và thực thi Trojan từ xa

Cộng đồng GoPlus tiếng Trung đã phát hành cảnh báo rằng các hacker Triều Tiên đã đăng tải 26 gói phần mềm độc hại trên registry npm, các gói này có thể thực thi mã độc ẩn và đánh cắp thông tin người dùng. Người dùng nên kiểm tra nguồn gói phần mềm, tránh sử dụng các gói độc hại đã được liệt kê để phòng tránh rò rỉ quyền riêng tư và mất tài sản.

Cảnh sát trưởng Los Angeles trước đây bị kết án về việc bắt cóc thanh thiếu niên và cướp Bitcoin: tài sản số trị giá 35.000 USD bị đánh cắp

Trước đó, cảnh sát trưởng Eric Halem của Sở Cảnh sát Los Angeles đã bị kết án về tội bắt cóc và cướp một thiếu niên liên quan đến Bitcoin trị giá khoảng 350.000 USD cùng đồng phạm. Vụ án này làm nổi bật những rủi ro của tiền điện tử trong phạm tội phạm, nhắc nhở các nhà đầu tư bảo vệ tài sản số để phòng tránh bị cướp và lừa đảo. Phiên xử sẽ diễn ra vào ngày 31 tháng 3.

OpenZeppelin kiểm toán EVMbench phát hiện ô nhiễm dữ liệu

OpenZeppelin đã tiến hành kiểm toán EVMbench, phát hiện dữ liệu huấn luyện bị ô nhiễm và ít nhất 4 lỗ hổng nguy hiểm thuộc về vấn đề giả mạo vô hiệu, điều này ảnh hưởng đến khả năng đánh giá an toàn của mô hình AI. Nếu AI đã "được thấy" các báo cáo về lỗ hổng trước đó, sẽ không thể phản ánh chính xác khả năng phát hiện lỗ hổng mới của nó, điều này làm nổi bật vấn đề về độ tin cậy của dữ liệu chuẩn và phương pháp luận.