YellowKey：Windows Bitlocker加密绕过漏洞公开，3天获3000星标

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2026年5月12日，一位安全研究者在GitHub上公开了一个名为YellowKey的项目，声称发现了Windows Bitlocker加密的绕过方法。这个项目在3天内获得了近3000个GitHub星标，引发了安全社区的广泛关注和讨论。

什么是Bitlocker

Bitlocker是Windows内置的全磁盘加密功能，被广泛用于企业环境中的数据保护。它通过对整个磁盘进行加密，防止未经授权的物理访问——即使有人偷走了你的硬盘，没有解密密钥也无法读取数据。

Bitlocker被认为是Windows平台上最可靠的数据保护手段之一，许多企业的安全合规要求中都包含Bitlocker加密。

YellowKey发现了什么

根据YellowKey项目的README，研究者发现了一种通过USB设备绕过Bitlocker保护的方法。具体步骤如下：

  1. 准备一个USB闪存盘
  2. 将特定的FsTx文件夹复制到USB盘的System Volume Information\FsTx目录
  3. 使用NTFS文件系统格式化USB盘（FAT32/exFAT也可能有效）
  4. 将USB盘插入目标电脑

研究者在描述中表示：”这是我发现的最疯狂的漏洞之一，感觉像是一个后门。”

影响范围

如果这个绕过方法被证实有效，影响范围可能非常大：

  • 企业安全：使用Bitlocker保护敏感数据的企业面临风险
  • 合规问题：许多行业合规标准要求全磁盘加密，Bitlocker绕过可能导致合规失效
  • 物理安全：能够物理接触设备的攻击者可以绕过加密保护

安全社区的反应

安全社区对YellowKey的反应不一：

  • 谨慎验证中：许多安全研究者正在独立验证这个绕过方法的有效性
  • 质疑声音：有人怀疑这可能只在特定配置下有效，而非通用绕过
  • 关注细节：更多人关注FsTx文件夹的具体内容和触发机制

对站长和用户的建议

在Microsoft官方回应之前，建议采取以下预防措施：

  1. 启用Secure Boot：确保BIOS/UEFI中的Secure Boot已启用
  2. 设置BIOS密码：防止未经授权的启动设备修改
  3. 限制USB启动：在企业环境中，通过组策略禁止从USB设备启动
  4. 物理安全：不要让设备离开视线，特别是在公共场所
  5. 多层加密：除了Bitlocker，考虑对敏感文件使用额外的加密层

目前状态

截至2026年5月17日，Microsoft尚未对此漏洞做出官方回应。安全社区仍在独立验证中。建议关注后续的官方安全公告。

需要注意的是，公开漏洞细节本身也是一种负责任的披露方式——它迫使厂商更快地修复问题，同时也让用户能够提前采取防护措施。

项目地址：https://github.com/Nightmare-Eclipse/YellowKey

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  • OSCHINA – ChatGPT 5.5 Pro一小时攻克博士级数学难题
    • -枫选">

    菲尔兹奖得主、剑桥大学数学家Timothy Gowers近日在个人博客上分享了他使用ChatGPT 5.5 Pro的体验。令他惊讶的是，这款模型在一小时内连续攻克了多个博士级别的数学难题，展现出远超前代的推理能力。

    菲尔兹奖得主的实测

    Timothy Gowers是当代最有影响力的数学家之一，1998年获得菲尔兹奖，在组合数学和泛函分析领域有重要贡献。他在5月8日发布了一篇详细的博文，记录了自己测试ChatGPT 5.5 Pro推理能力的过程。

    据Gowers描述，他给ChatGPT 5.5 Pro提出了多个需要深度推理的数学问题，这些问题的难度大致相当于数学博士资格考试或研究级别。让他印象深刻的是，模型不仅能够给出正确答案，还能提供完整的推理过程，包括：

    • 对问题的准确理解
    • 合理的解题策略选择
    • 严密的逻辑推导链
    • 对特殊情况的处理

    与前代模型的对比

    Gowers在博文中提到，之前版本的ChatGPT在处理类似难度的数学问题时，经常出现以下问题：

    • 推理链中途断裂，得出错误结论
    • 混淆不同数学概念
    • 在计算步骤中出错
    • 无法识别问题的关键约束条件

    而ChatGPT 5.5 Pro在这些方面有了显著提升。Gowers认为，这一代模型的数学推理能力已经达到了”可以辅助专业数学研究”的水平。

    对普通用户意味着什么

    虽然菲尔兹奖级别的数学测试看起来离普通人很远，但ChatGPT 5.5 Pro展现出的推理能力提升，对日常使用也有实际影响：

    • 编程辅助：更强的逻辑推理能力意味着在代码调试、算法设计等场景下能给出更准确的建议。
    • 数据分析：处理复杂的数据分析任务时，模型能更好地理解数据关系和统计方法。
    • 技术文档：在撰写技术文档、API文档等需要严密逻辑的内容时，输出质量更高。
    • 教育辅导：作为学习辅助工具，能提供更准确的解题思路和步骤讲解。

    AI数学能力的里程碑

    ChatGPT 5.5 Pro的表现引发了AI社区的广泛讨论。有观点认为，这标志着大语言模型在形式推理领域取得了重要突破。也有研究者持谨慎态度，指出：

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