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Cobalt Strike特征消除第三篇:通过URDL学习RDI

本文将介绍Cobalt Strike(下文简称CS)的UDRL(User Defined Reflective Loader，即用户自定义反射加载器)的RDI(Reflective Dll Inject，即反射dll注入)的实现。CS的UDRL是前置式的RDI，本文主要包括反射dll加载器的代码实现和反射dll的代码实现两大部分，我会尽量以相似且精简的代码去告诉大家CS的UDRL是怎么工作的和它的代码是怎么实现的。

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  • r0leG3n7
  • 发布于 2025-05-13 09:33:18
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基于概念擦除的AIGC防侵权技术

最近的文生图模型因为卓越的图像质量和看似无限的生成能力而受到关注。最近出圈，可能是因为openai的模型可以将大家的图像转变为吉卜力风格。

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-05-12 10:14:50
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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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PHP 静态分析漏洞挖掘：挑战、对策与研究进展综述

主要关注学术界使用SAST（Static Application Security Testing，静态应用安全测试）对PHP应用进行漏洞挖掘的一些研究，希望能够回答“在使用静态分析对PHP应用进行漏洞挖掘时，会面临哪些挑战以及对应的解决方案”。

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  • LionTree
  • 发布于 2025-05-08 09:35:14
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若依(RuoYi)框架漏洞战争手册

当你在用若依时，黑客已经在用Shiro默认密钥弹你的Shell；当你还在纠结分页查询，攻击者已通过SQL注入接管数据库；而你以为安全的定时任务，不过是他们拿捏服务器的玩具。这份手册，带你用渗透的视角，解剖若依的每一处致命弱点——因为真正的安全，始于知晓如何毁灭它。

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  • Locks_
  • 发布于 2025-05-07 09:00:00
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多智能体系统（MAS）：如何让AI团队协作解决复杂问题？

你有没有想过，世界上最复杂的问题，可能并不是靠单一的力量解决，而是通过一群智能体的协作来完成？**多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）**正是这样一种技术框架，它允许多个独立的智能体（Agents）通过协作、思考和适应，共同完成复杂任务。

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-05-06 09:00:03
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智能汽车安全-漏洞挖掘到控车攻击

本文专注讲解真实漏洞、挖掘技巧、实际控车案例和个人的建议，不涉及复杂的汽车架构、网络拓扑、车内通信等技术，所有人都可放心食用

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  • OYyunshen
  • 发布于 2025-04-30 11:33:20
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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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我用MCP开发了一个AI目录扫描分析工具

本工具结合了当下的MCP协议中sse方案，给传统的目录扫描工具dirsearch对接上了AI大模型，并对扫描结果进行数据筛选及深度分析并输出漏洞报告。

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  • Elite
  • 发布于 2025-04-29 10:00:00
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基于微调CLIP的多模态大模型安全防御

大模型在各种任务上都有广泛的应用，但是从其本质来说，扩大模型规模意味着需要增加训练数据的数量和多样性，这就需要从网络上抓取数十亿条数据，这个过程是无需人工监督的。 那么这也就会带来隐患，因为其中可能会有很多不适当的、有害的内容。 尽管现在模型的开发者普遍采用了过滤器和自动检查，但这种做法仍然会引入一些不适当的内容，最终导致模型产生不安全、有偏见或有毒的行为。

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-04-29 09:00:02
  • 阅读 ( 5446 )

多语言和多口音音频大型语言模型的越狱攻击

本文将深入探讨多语言音频模型在实际应用中面临的安全挑战，特别是音频越狱攻击的机制与影响。我们将学习攻击者如何利用模型的漏洞，通过精心设计的音频输入绕过安全机制，诱导模型生成不当内容。

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  • Werqy3
  • 发布于 2025-04-28 09:00:02
  • 阅读 ( 1218 )

vulnhuntr: LLM与SAST结合的AI产品漏洞自动化挖掘

通过结合静态代码分析和大语言模型（LLM）的方式来批量检测AI产品中的潜在漏洞

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  • leeh
  • 发布于 2025-04-27 09:43:38
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多智能体系统安全危机：从通信劫持到数据投毒，AI协作背后的隐患

在当今数字化浪潮中，多智能体系统（MAS）正逐渐成为解决问题的新范式。想象一下，一群由大型语言模型（LLM）驱动的智能体，它们各司其职，却又紧密协作，共同完成复杂的任务。这种系统不仅高效、可扩展性强，还能够像人类团队一样灵活应对各种挑战。然而，正如硬币的两面，这些强大的功能也带来了独特的安全风险。

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-04-25 09:33:57
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基于嵌入扰动的大模型白盒越狱攻击

大模型（以下均用LLMs指代）发展迅速，但引发了大家对其潜在滥用的担忧。虽然模型开发者进行了大量安全对齐工作，以防止 LLMs 被用于有害活动，但这些努力可被多种攻击方法破解，典型的就是在社区里多篇文章中一直在强调的越狱攻击。这些攻击方法能找出安全对齐技术的漏洞，促使开发者及时修复，降低 LLMs 带来的安全风险

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-04-24 09:39:13
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浅谈常见edu漏洞，逻辑漏洞➡越权➡接管➡getshell，小白如何快速找准漏洞

之前闲来无事承接了一个高校的渗透测试，测试过程中没有什么复杂的漏洞，是一些基础的edu常见漏洞，适合基础学习，于是整理一下和师傅们分享。

未授权服务加固与泛解析字符绕过

面向公网资产多轮加固的业务、异常的业务，通过泛解析字符让服务抛出异常信息回显，定位到无需认证的位置，缩短未授权业务测试的日常时间成本。

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  • echoa
  • 发布于 2025-04-22 16:44:26
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都2025年了，这十大 LLM 安全工具你该关注了！

在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型（LLMs）已经深入到我们生活的方方面面，从智能客服到内容创作，从医疗诊断到金融分析，它们的身影无处不在。然而，随着 LLMs 的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。数据泄露、未经授权的访问、模型被恶意操纵……这些风险不仅威胁到企业的正常运营，还可能对用户隐私和社会稳定造成严重影响。今天，就让我们一起走进 LLM 安全的世界，看看那些在 2025年值得关注的安全工具，它们是如何为 LLMs 筑起坚固的安全防线的。

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-04-22 09:44:41
  • 阅读 ( 1035 )

同态加密来袭！Javelin为AI嵌入向量穿上“安全铠甲”

在数字化时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）正深刻改变着我们的生活和工作方式。其中，向量嵌入（vector embeddings）作为现代算法的核心概念，正扮演着至关重要的角色。它将抽象数据（如文本、图像或分类标签）转化为数值向量，让机器学习模型能够处理和理解复杂的数据。然而，随着AI的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。今天，我们就来聊聊如何用同态加密（Homomorphic Encryption, HE）技术来守护AI嵌入的安全。

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-04-18 09:41:05
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RAG架构大揭秘：三种方式让AI回答更精准，更懂你！

在人工智能飞速发展的今天，我们已经习惯了与各种智能系统打交道，从聊天机器人到智能搜索引擎，它们似乎无处不在。但你有没有想过，这些系统是如何真正理解我们的需求，并给出准确回答的呢？今天，就让我们一起深入探索一下前沿的RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，看看它如何让AI变得更“聪明”。

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-04-16 09:47:06
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我用NodeJS+electron自研了个C2和木马并绕过了360+火绒内存扫描(附源码)

NodeJs可以写后端、electron又可以打包成exe，还可以通过主进程命令执行，那么不就可以自研一个C2了吗？