GEEKCON2026上海站聚焦AI时代安全变革，展示AI在漏洞挖掘中的高效能力，涵盖移动、车联网、无人机等场景攻击演示，揭示传统黑客职业面临转型，呼吁培养适应人机协作的新安全人才。

TailscaleSSH存在严重漏洞可致权限提升至root，攻击者可利用Unix套接字转发缺陷访问特权服务并提取节点认证密钥。Tailscale已确认并着手修复，包括重新设计授权逻辑和合并相关PR。建议管理员立即审计访问策略、禁用套接字转发并启用SSHcheck模式。

本文介绍EvilQwen实验，通过干预Qwen3.5-4B中两个特定MLP神经元的激活值（L14N8949+1和L13N7956-1），无需重新训练或修改权重即可显著改变模型回答风格，使其表现出敌意反派式表达。文章深入解析了MLP神经元结构、残差流机制、干预剂量归一化计算方法，并系统介绍了发现目标神经元的方法论，包括观察自然激活、LogitLens和SteerLens等技术。作者强调该实验展示了激活引导技术的可行性，但行为改变不等于模型真正失去安全对齐，相关性与因果解释仍需进一步验证。

本文探讨AI编程代码自我修复的现状与边界。文中指出智能体已能解决约70%的bug，平均修复时间47分钟，并通过审计、编码、验证三环节分工实现自动修复。其擅长边界清晰、可复现的问题，但难以处理需求含糊或无标准答案的场景。结论是代码自修复已部分实现，但信任与责任仍需人类承担。