Hacker News 뉴스
Y Combinator의 Hacker News에서 화제가 된 기술 토론과 링크를 큐레이션합니다.
총 2,932건·최신 업데이트
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288,493 요청 – 이상한 캐시 비율에서 발견한 XML-RPC 무차별 대입 공격 파악 방법
Cloudflare 캐시 적중률(Cache Hit Ratio)이 0.8%로 급락한 것을 통해 WordPress의 XML-RPC 무차별 대입 공격을 포착한 사례입니다. 공격자는 'system.multicall' 기능을 악용해 단 한 번의 HTTP 요청에 수백 개의 계정 정보를 담아 보내는 증폭 공격을 수행했습니다.
288,493 Requests – How I Spotted an XML-RPC Brute Force from a Weird Cache Ratio↗marcindudek.dev
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새로운 공개된 기록, 캘리포니아 법무장관 주장: 아마존의 가격 조작 전략 드러내
캘리포니아 법무장관이 아마존이 자동화된 도구를 이용해 판매자들에게 경쟁사(월마트, 타겟 등)보다 높은 가격을 유지하도록 압력을 가했다는 증거를 공개했습니다. 아마존은 자사보다 저렴한 가격이 다른 사이트에서 발견될 경우 'Buy Box' 노출을 제한하는 방식으로 판매자를 압박했다는 혐의를 받고 있습니다.
New unsealed records reveal Amazon's price-fixing tactics, California AG claims↗theguardian.com
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덕트 테이프, 낡은 카메라, CNC 기계를 활용해 AI 기반 하드웨어 해커 암 제작한 남성
AI 에이전트가 CNC 기계, 현미경, 오실로스코프를 제어하여 PCB의 핀과 부품을 자동으로 식별하고 프로빙(probing)하는 하드웨어 해킹 자동화 스택 'AutoProber'를 소개합니다. 저가형 하드웨어와 비전 AI를 결합해 물리적 하드웨어 분석 과정을 자동화하는 것이 핵심입니다.
Guy builds AI driven hardware hacker arm from duct tape, old cam and CNC machine↗github.com
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Spice 시뮬레이션 결과를 오실로스코프에 표시하고 Claude Code로 검증하기
Claude Code와 같은 AI 에이전트를 SPICE 시뮬레이터 및 오실로스코프와 연결하여 하드웨어 설계 검증 및 데이터 분석을 자동화하는 혁신적인 워크플로우를 소개합니다. AI가 물리적 측정 데이터와 시뮬레이션 결과를 직접 비교하며 피드백 루프를 형성함으로써, 기존의 번거로운 수작업을 줄이고 개발 효율성을 극대화할 수 있습니다.
Show HN: Spice simulation → oscilloscope → verification with Claude Code↗lucasgerads.com
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13시간 동안 제한 없는 Firebase 브라우저 키로 Gemini API에 접속하며 54,000유로 폭증
Firebase 브라우저 키의 API 권한 제한 미비로 인해 단 13시간 만에 54,000유로(약 8,000만 원)의 Gemini API 비용이 청구된 사건이 발생했습니다. 구글 클라우드는 해당 사용을 프로젝트 내에서 발생한 '유효한 사용'으로 간주하여 비용 환불 요청을 거부했습니다.
€54k spike in 13h from unrestricted Firebase browser key accessing Gemini APIs↗discuss.ai.google.dev
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Show HN: EDDI – JSON 기반 에이전트 로직을 가진 멀티 에이전트 AI 엔진
EDDI는 JSON 기반의 설정만으로 복잡한 멀티 에이전트 로직을 운영할 수 있는 엔터프라이즈급 AI 오케스트레이션 미들웨어입니다. 기존 Python 기반 프레임워크와 달리 Java 25의 가상 스레드를 활용한 고성능 병렬 처리와 강력한 보안 및 컴플라이언스 기능을 제공하여, 프로토타입을 넘어 실제 운영 환경(Production)에 최적화되어 있습니다.
Show HN: EDDI – Multi-agent AI engine where agent logic lives in JSON, not code↗github.com
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Show HN: 에이전트 캐시 – 발키와 Redis를 위한 다계층 LLM/도구/세션 캐싱
Agent-cache는 Valkey 또는 Redis를 기반으로 LLM 응답, 도구(Tool) 실행 결과, 세션 상태를 통합 관리하는 다계층 캐싱 솔루션입니다. 기존 프레임워크들이 각 기능별로 파편화되어 있던 캐싱 방식을 하나로 통합하여, AI 에이전트 운영 비용 절감과 응답 속도 최적화를 동시에 달성합니다.
Show HN: Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching for Valkey and Redis↗news.ycombinator.com
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Show HN: 집 전체 데이터베이스 – 케이블과 배관까지 상세하게 기록한 홈 메모리
Home Memory는 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 사용자의 자연어 대화, 사진, 영수증 등을 통해 집 안의 모든 정보(가전, 배관, 케al, 차량 등)를 구조화된 데이터베이스로 기록하는 AI 어시스턴트용 메모리 서버입니다. 별도의 앱 학습이나 복잡한 입력 없이, AI와의 대화만으로 집의 모든 자산을 관리하고 조회할 수 있는 '지능형 홈 도큐멘테이션' 솔루션을 제공합니다.
Show HN: Home Memory – A local DB of my house, down to cables and pipes↗github.com











