7900XT降至4999元，SN850P就是SN850X，ChatGPT可製作惡意軟件

顯卡降價方面，Mindfactory零售商走在了前列，剛剛就進行了一項促銷活動，訊景RX 7900 XT顯卡已經降至4999元

簡單說明下規格，Navi31XT核心，5376個流處理器，20GB 320位寬 GDDR6顯存，315W功耗

6399元的廠商建議零售價沒有持續很長時間，RX 7900 XT最開始在3月份的折扣價已經降到了5999元，4月份則降到了5499元，而6月份，也就是現在，售價相比原價已經降低了24%，降到了4999元

而且，此顯卡參與AMD新推出的GAME ON促銷活動，一部分用戶可獲取生化危機4遊戲

此外，西數SN850P PCIe 4.0硬盤系列正式推出，此硬盤適用於PlayStation5遊戲機，SN850P本質上就是SN850X，區別只有不同的散熱器和帶有PlayStation5許可證，SN850X能用於Xbox Series S和Xbox Series X，而SN850P還可用於PlayStation5

配備PlayStation5許可的SN850P配備了經過美學改造，散熱器進行了優化，SN850P的尺寸爲3.15x0.96x0.39英寸(80x24.4x9.9毫米)，散熱器和SN850X一樣大，SN850X的尺寸爲3.15x0.92x0.35(80x23.4x8.9毫米)，SN850P本身比SN850X更寬、更高

SN850P採用PCIe 4.0接口，M.2 2280規格，內部結構未知，但性能和參數規格和SN850X完全一致，SN850X採用112層BiCS5 TLC NAND閃存

SN850P有三種不同容量的型號，與SN850X相同，可以在1TB、2TB和4TB之間選擇，如果用最高的4TB硬盤，假設每個遊戲平均佔用36GB左右(會因喜歡的遊戲類型而異)，PS5用戶最多可以存儲100款遊戲 (排除使命召喚：黑色行動，冷戰和GranTurismo7等大型遊戲，因爲需要300GB和190GB的存儲空間)

SN850P和SN850X在性能方面沒有區別，在PlayStation5上可以達到7300MB/s順序讀速，順序寫入性能略有不同，1TB型號的順序寫速爲6300MB/s，而2TB和4TB型號則達到了6600MB/s，SN850P的隨機性能與SN850X也沒有差異，SN850P可以提供1100000次的IOPS寫入性能，隨機讀取性能方面，1TB版本提供800000IOPS的讀速，容量更大的版本可達到1200000IOPS的讀速

耐用性方面，SN850P的1TB、2TB和4TB固態硬盤分別通過了600TBW、1200TBW和2400TBW認證，耐用等級與SN850X相同，所有容量也都提供五年有限保修

SN850P和SN850X之間最大的區別在於售價，SN850P的1TB版本零售價爲1199元，比SN850X的1TB版本的499元貴了88%，SN850P的2TB版本售價爲1799元，比SN850X的2TB版本的999元貴了53%，SN850P的4TB版本售價爲3999元，比PlayStation5本身售價還要高(3599元)，相比之下，不帶散熱器的SN850X 4TB版本售價僅爲1999元，所以SN850P的4TB版本溢價率爲67%

SN850P的定價策略是出於與PlayStation5的許可成本和相關的考慮，供應商給品牌商的通常會更昂貴，SN850X和SN850P基本是同一個硬盤

此外，測試發現，看通過簡單的提示詞繞過ChatGPT限制，獲取編寫惡意軟件代碼

ChatGPT已經可以在適當的使用者手中成功創建一些有趣活潑的項目，比如Big Mouth Billy Bass項目，但同時AI也有一個更黑暗的一面，可以用來製造IT領域一些非常複雜的問題，最近一些用戶發現了ChatGPT的潛在危險，對創造出繞過使用端點檢測和響應(EDR)的多態惡意軟件的能力擔憂

EDR是一種網絡安全技術，用於捕獲惡意軟件，但這種傳統協議無法有效對抗ChatGPT帶來的潛在威脅，多態惡意軟件是指可以變異的代碼，這就是"多態"一詞發揮作用的地方，它使得惡意軟件更難以檢測

大多數語言學習模型(LLM)，如ChatGPT，都設計了適當的過濾器，以避免生成不適當的內容。這些過濾器可以涵蓋特定主題和惡意代碼，但用戶很快找到了繞過這些過濾器的方法，正是這種情況使得ChatGPT特別容易受到那些試圖創建有害腳本的個人攻擊

HYASInfoSec的安全工程師JeffSims在三月份早期進行了一項名爲BlackMamba的IT安全概念驗證項目，該項目的一份白皮書解釋了這個應用程序是一種多態鍵盤記錄器，每次運行時都會通過API向ChatGPT發送請求

通過使用這些新技術，行爲者可以以一系列通常被高度檢測的行爲組合成一種不尋常的模式，從而避開模型識別，爲惡意行爲提供能力，這種方式可以繞過使用大部分現代技術，並繞過惡意行爲檢測

另一家網絡安全機構CyberArk最近在EranShimony和OmerTsarfati的一篇博文中展示了ChatGPT創造此類多態惡意軟件的能力。在該博文中，OmerTsarfati解釋了代碼注入，如何使得惡意行爲可以在激活後修改腳本，從而避免使用更現代的技術來檢測惡意行爲

雖然這些只是概念證明的示例，但希望這種意識能夠帶來更多的發展，以防止這種類型的多態惡意軟件在現實環境中造成危害