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使用 Claude-Code 和 DeepSeek 在一周内将 KCP 打造成 libUV 扩展

我可以随意使用光标选择文本中的任何位置并开始编辑的那个？<p>你知道的，像 VS Code 一样的终端，开源的，由充满热情的开发者制作，它的代码库是什么？

如果持续要求 LLM（大型语言模型）“为我的 GPU 优化它”，它们能写出更好的 GPU 内核吗？

Hi HN， 我一直在构建一个名为 FISE 的小型开源项目，它是一个基于规则的 Web/API 数据“语义信封”。它不是密码学，也不试图取代 TLS/AES。目标是提高抓取和逆向工程客户端可见数据的成本，同时保持热路径的简单和快速（线性时间、可并行化，适用于 JSON 和媒体片段）。 关键思想： - 设计上无密钥：没有长期存在的客户端解密密钥。 - 规则即代码：偏移量、长度编码、盐值/元数据布局和可选转换都定义为每个应用程序/每个会话的规则。 - 没有协议级别的通用解码器：每个部署（甚至每个会话/时间段）都可以有自己的规则族。 - 时间和分布多态性：按会话/路由/时间轮换规则，因此任何解码管道往往是短期的且不可重用。 - 简单的本地操作 → 涌现的复杂性：核心操作只是线性字节转换，但规则空间和轮换使得信封难以大规模泛化。 - 适用于 JSON 和媒体（视频片段），具有分帧/分块模式、块本地解码和并行工作者。 威胁模型： - 范围之内：自动化抓取、批量 API 采集、对策划数据集的廉价克隆。 - 范围之外：对机密/PII 的强保密性（使用 TLS/AES/等）、完全的客户端入侵、国家级对手。 工程白皮书 (v1.0)： - [https://github.com/anbkit/fise/blob/main/docs/WHITEPAPER.md](https://github.com/anbkit/fise/blob/main/docs/WHITEPAPER.md) 代码： - [https://github.com/anbkit/fise](https://github.com/anbkit/fise) 演示： - [https://demo.fise.dev/demo](https://demo.fise.dev/demo) 我是一个全栈开发人员，不是密码学家。FISE 源于在真实项目中的工作，在这些项目中，API JSON 数据暴露在客户端，并且可以被轻松抓取。我将其构建为一个简单的、基于规则的层，以提高抓取成本，并且我正在分享它，以便其他人可以审查、批判和改进它。 我很乐意收到关于以下方面的反馈： - 安全模型和威胁边界（我遗漏了什么？）， - “规则即代码”设计以及时间和分布多态性的想法， - 实际部署问题（CDN/规范化、移动/电视/边缘）， - 我应该明确引用的任何明显的陷阱或现有技术。 感谢您的关注。

几年前，我会在“Overflows”上问这个问题。唉，那些天真无邪的日子早已一去不复返了。我也可以问人工智能，但你怎么能知道呢？ 地球产生一个移动的磁场（特斯拉级别很小，但范围很大，对吧？）。移动的磁场会产生电流，对吧？如果采用合适的技术方案，能否将“地磁能”添加到其他清洁/可再生能源中，还是这从根本上就是不可能的？

*标题:* Show HN: BETTI v2.0 – 首个语义 GPU 防火墙（节省 93% 成本，100% 检测加密劫持） *正文:* 我构建了 BETTI，一个分布式计算系统，将 14 条自然物理定律应用于资源分配。v2.0 中的新功能：GPU 安全层 4.0 - 世界上第一个语义 GPU 防火墙。 ## 问题 GPU 训练成本为每小时 3 美元（AWS），需要“3-8 周”（不可预测），而加密劫持每年窃取 50 亿美元。当前的安全性是被动的 - 防火墙在看到模式后才进行拦截。资源限制是任意的：“你只能使用 4 个核心”，“最大 10GB 内存”。 ## 解决方案 BETTI 应用 14 条物理定律： * 开普勒第三定律 (T² ∝ a³)：基于轨道周期的任务调度 * 爱因斯坦的 E=mc²：能量成本计算 * 牛顿定律：资源守恒 * 傅立叶、麦克斯韦、薛定谔、TCP、热力学等。 这是第一个将开普勒的轨道力学应用于计算的系统。 ## GPU 安全层 4.0（全新！） 传统的反恶意软件：60% 的加密劫持检测（基于模式，被动） BETTI 层 4.0：100% 检测（语义，主动） 在 GPU 内核启动之前拦截： ```python # 传统方法：模式匹配（可绕过） if "sha256" in kernel_name: block() # 在启动尝试之后！ # BETTI：意图验证（不可绕过） intent = extract_gpu_intent(kernel, grid_dim, block_dim) if intent["type"] == "CRYPTO_MINING" and not authorized: return CUDA_ERROR_UNAUTHORIZED # 在执行之前！ ``` 三重验证层： 1. SNAFT：意图黑名单（CRYPTO_MINING, GPU_HIJACK） 2. BALANS：风险评分 0.0-1.0（无上下文 = 可疑） 3. HICSS：实时预算执行 ## 意图优先协议转换 问题：N 个协议需要 N² 个桥接器（HTTP↔Matrix, HTTP↔SIP, Matrix↔SIP...） BETTI 解决方案：通用“意图语言”只需要 N 个适配器。 ``` 电子邮件 → 意图 → Humotica → 安全 4.0 → BETTI → SIP 呼叫 ``` 22 个协议正在运行：电子邮件、SIP、Matrix、CoAP、MQTT、HTTP、WebSocket、XMPP、gRPC、Modbus、OPC UA、LoRaWAN、Zigbee、BLE、AMQP、Kafka、Redis、RTSP、SSH、DoH、IPFS、WebRTC ## 结果（8× NVIDIA A100 评估） * 降低 93% 的成本（每小时 0.20 欧元 vs 3 美元 AWS） * 100% 加密劫持检测（传统反恶意软件为 0%） * 0% OOM 崩溃（牛顿守恒定律预测 VRAM 需求） * ±6 分钟运行时精度（开普勒的 T² ∝ 线程³ vs “3-8 周”） * 主动安全（在 GPU 执行之前拦截） ## 应用 * GPU 训练：LLaMA-2-7B 微调（预测 18.5 小时，实际 18 小时 32 分钟） * TIBET：银行交易清算（基于物理的公平性） * JTel：电信身份（22 个协议：SIP、Matrix、电子邮件...） ## 为什么这很重要 这是一个从任意计算到基于物理、可证明公平的资源分配的范式转变。 没有先前的研究应用： * 开普勒定律到 GPU 调度 (T² ∝ 线程³) * E=mc² 到 GPU 能量核算（实时成本） * 语义 GPU 防火墙（主动拦截加密劫持） * 所有 14 条物理定律的结合 ## 针对 HN 的问题 1. 第一个语义 GPU 防火墙？（100% 加密劫持检测 - 不需要模式数据库） 2. 开普勒定律之前是否被应用于 GPU 调度？ 3. GPU 驱动程序供应商（NVIDIA、AMD）能否原生集成此功能？ 4. 您会信任主动意图拦截而不是被动模式匹配吗？ ## 论文和代码 * 全文（28 页）：https://jis.jtel.com/papers/betti-physics-computing.pdf * 代码：https://github.com/jaspertvdm/JTel-identity-standard * 许可证：JOSL v1.0（开源，商业友好，需要署名） * 联系方式：jtmeent@gmail.com 欢迎提供关于以下方面的反馈： * 语义 GPU 防火墙（学术界首创？） * 部署：LD\_PRELOAD、内核驱动程序或 Kubernetes 插件？ * GPU 供应商采用（NVIDIA/AMD/Intel） 感谢您的阅读！ --- *作者：* Jasper van de Meent *许可证：* JOSL v1.0 *GitHub：* https://github.com/jaspertvdm/JTel-identity-standard