序列化是将内存中的数据结构转换为可存储或传输的格式，Python中常用的模块是pickle。它在多进程通信中至关重要，确保数据在不同进程间安全传递，从而实现高效的任务处理和资源管理，避免不可序列化对象的问题。

CVE-2025-47277是vLLM项目中的严重远程代码执行漏洞，因不安全反序列化引起。受影响版本为0.6.5至0.8.5，攻击者可通过恶意数据包执行任意代码。vLLM 0.8.5已修复此漏洞，建议用户升级以增强网络安全。

本文讲解了如何用Flask和Pickle将机器学习模型整合到Web应用中。通过清洗和预处理UFO目击数据，使用逻辑回归模型预测事件城市。模型训练后，通过Flask构建Web应用，用户可输入数据进行预测，展示了数据处理、模型训练和Web集成的步骤。

本文描述了作者如何在TryHackMe平台上解决了“Pickle Rick”网络安全挑战。作者检查了源代码，找到了用户名和密码，探索了目录和子目录，并找到了所需的三个成分。文章强调了理解HTML、PHP和Linux命令对完成挑战的重要性。作者鼓励读者探索不同的视角并分享他们自己的解决方案。

机器学习生态系统中，Python的pickle模块因安全性和脆弱性受到批评。尽管研究人员使用pickle进行快速实验和数据序列化，但其缺陷在长期使用中显现。文章建议开发更安全的数据格式，并限制pickle的使用，以降低潜在风险。

本文介绍了使用xgboost模型进行序列化存储和推理的方法，包括使用Pickle和Joblib进行模型存储和读取。

If you program in Python, you’re probably familiar with the pickle serialization library, which provides for efficient binary serialization and loading of Python datatypes. Hopefully, you’re also...