破译之眼:AI重构前端渗透对抗新范式

利用AI一键对抗前端js的可用解决方案,省去以往调试时间,高效对抗js加密或sign校验等

大模型应用提示词重构攻击

前言 用大模型LLM做安全业务的师傅们一定知道,提示词对于大模型在下游任务的表现的影响是很重要的。 因为大模型本质上是条件概率建模器,其输出严格依赖于输入上下文。在无监督预训练之后,这...

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-06-03 10:00:02
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基于影子栈的大模型系统防御技术

在传统系统安全中有一个典型的技术—影子栈(shadow stacks),它可以防御内存溢出攻击。那么类似于影子栈创建一个影子内存空间,如果可以正常栈中建立与目标LLM实例(LLMtarget)并行的影子LLM防御实例(LLMdefense),那理论上就是可以实现防御的

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-05-09 09:40:07
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记一次登录框0-1渗透突破

记录一次公司渗透项目0-1 突破登录框案例,操作简单但思路足够细心连贯,无论是刚入门漏洞挖掘还是对于登录框无从下手的师傅都能有所启发,将我所做的每一步操作及为什么这样做的思路详细阐述

LLM安全基础与各厂商安全策略设计

LLM安全基础 在深入探讨大语言模型(LLM)的安全风险与防护策略之前,建立一个清晰、坚实的基础认知至关重要。这不仅是为了确保后续讨论的有效性,更是因为对核心术语、基本原则及其内在逻辑的...

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  • 洺熙
  • 发布于 2025-07-04 16:14:51
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Windows系统调用免杀的过去和未来

本文将介绍Windows系统调用在免杀对抗中需要解决的问题以及各个免杀的系统调用项目是如何解决这些问题的,通过本文的学习能让大家更加深入地了解Windows系统调用的过程并了解运用系统调用去规避AV/EDR的检测的一些技巧。

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  • r0leG3n7
  • 发布于 2025-09-05 09:00:00
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【补天白帽黑客城市沙龙-西安站】AIGC安全实践 –– AI Red Teaming

演讲议题:AIGC安全实践 –– AI Red Teaming

红队快速高效挖掘.net系统漏洞技巧

在红队攻防对抗中,.NET 应用由于采用前端页面(ASPX/ASHX)与托管程序集(DLL)分层架构,这种编译形态具备高度可逆性,使得核心代码逻辑能够通过反编译工具几乎完整还原。利用这一特性,我们可以在获取 DLL 后快速还原源码,通过静态审计与动态调试高效定位 SQL 注入、命令执行、文件上传等高危漏洞。本文将结合漏洞sink点、通用绕过手段与实战案例拆解 .NET 体系下的漏洞挖掘思路,帮助师傅们在红队场景中实现真正的快速高效挖0day。

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  • hyyrent
  • 发布于 2025-12-01 10:00:03
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暗藏玄机,AsyncRat通过svg多阶段钓鱼分析

攻击者通过伪装成司法部门,进行钓鱼攻击。

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  • Aris
  • 发布于 2025-05-30 09:00:00
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【补天白帽黑客城市沙龙-杭州站】如何训练AI帮我调漏洞

本议题将探讨如何结合大模型与MCP技术,实现对程序的静态分析、动态调试。基于这些技术,可以让AI参与漏洞研究,提升漏洞挖掘效率,并配合实际案例,展示AI在漏洞方面的工作能力。

记一次组合拳之SPEL

感觉整个渗透过程特别有意思,从扫描到 heapdump 泄露,到得敏感信息的泄露,再到观察请求包,思考参数表达的意思,为什么是这样的,从而发现隐藏的表达式注入点,到 getshell

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  • nn0nkeyk1n9
  • 发布于 2025-09-08 09:26:19
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浅谈Java Web中Word转换器与SSRF

在 Java Web 开发中,Word 转换成 PDF 是比较常见的功能。在实际开发时,通常会依赖现有的组件库来实现这一功能,但如果对这些库的实现细节不够了解,可能会面临一些潜在的安全风险。

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  • tkswifty
  • 发布于 2025-09-29 09:00:00
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实战Weevely管理工具免杀马研究即生成另类免杀马

生成另类免杀马

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  • An0ma1
  • 发布于 2025-05-27 09:47:22
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MCP 利用手法实战与防护思考

随着大模型智能体的发展,关于大模型工具调用的方式也在进行迭代,今年讨论最多的应该就是MCP了,新的场景就会带来新的安全风险,本文将对MCP安全场景进行探究。

基于条件干预的大模型推理时防御

之前很多研究工作已经表明,大语言模型(LLMs)的一个显著特点是它们能够通过激活中的丰富表示来处理高级概念。这一特性也使得在去年NeurIPS(人工智能顶会)上出现了很多与激活引导(activation steering)等技术的有关的工作

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-06-05 09:00:00
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vmpwn从入门到精通

vmpwn从入门到精通

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  • _ZER0_
  • 发布于 2025-06-04 09:00:01
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基于注意力操纵的AIGC版权风险规避技术

扩散模型的背后一个很核心的风险就是未授权数据集使用的问题。当然,这种侵权分为两种,一种是使用文生图模型得到的图像,其版权归属问题,比如之前的新闻提到,北京互联网法院全国首例“AI文生图”著作权侵权案获最高法院“两会”工作报告关注

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-05-26 09:00:02
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基于树模型对恶意代码的静态分析方法

你将学到什么?​​ ✅ ​​决策树的数学基础​​:信息增益 vs. 基尼系数 vs. 增益率,如何影响模型表现? ✅ ​​Bagging vs. Boosting​​:为什么随机森林能并行,而XGBoost必须串行训练? ✅ ​​XGBoost的工程优化​​:二阶泰勒展开、正则化、特征重要性如何让预测更精准? ✅ ​​AST(抽象语法树)实战​​:如何把PHP代码转换成机器学习可用的数值特征? ✅ ​​调参技巧与评估指标​​:如何用网格搜索和Fβ分数平衡准确率与召回率?

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  • 1gniT42e
  • 发布于 2025-04-30 09:01:48
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【攻防渗透集锦】漏洞组合拳与JS攻击面的博弈

案例挑选以往攻防、SRC、渗透项目报告有启发性报告形成文章供各位读者师傅学习,漏洞思路并不局限于接口测试,利用现有信息打出组合拳也是不错的选择

Shellcode动态分析

周末参加了ctf 比赛,第一次接触,花了点时间,找朋友辅助了一下,最终获取题目答案

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  • 轩公子
  • 发布于 2025-08-29 10:00:00
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