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高版本jdk下的spring通杀链

jsjcw师傅提出的一条链子。只给了一个payload，然后这里来分析一下过程。

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  • fupanc
  • 发布于 2025-10-10 09:00:01
  • 阅读 ( 2945 )

LLM安全交叉领域与从业者技能矩阵

着大型语言模型（LLM）在商业和社会领域的广泛应用，其安全性已成为一项关键议题。本文旨在为LLM安全领域奠定基础，阐述其核心定义、原则、面临的主要威胁，并介绍相关的治理框架，以展示LLM安...

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  • 洺熙
  • 发布于 2025-07-04 16:15:01
  • 阅读 ( 2886 )

大模型安全风险概览

理解大模型安全的全景视图 要真正掌握大模型安全，我们首先需要建立一个全景式的认知框架就像建筑师在设计摩天大楼时必须考虑地基、结构、电梯系统和消防安全一样，大模型的安全也需要从生命周...

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  • 洺熙
  • 发布于 2025-07-04 16:14:55
  • 阅读 ( 2853 )

记一次真实的LKM rootkit 与挖矿病毒的结合应急案例

本次文章主要展示挖矿病毒与LKM rootkit的排查发现

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  • vlan911
  • 发布于 2025-08-25 10:07:46
  • 阅读 ( 2851 )

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
  • 阅读 ( 2843 )

记一次攻防演练通过SQL注入和RCE拿下靶标的故事

想不到什么好标题

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  • 阿斯特
  • 发布于 2025-09-03 09:00:02
  • 阅读 ( 2835 )

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
  • 阅读 ( 2740 )

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
  • 阅读 ( 2722 )

【补天白帽黑客城市沙龙-杭州站】基于“幽灵协议”下的内存马构建

在当前的攻防实战中，传统的内存马查杀技术正日益完善,促使我们从开发者视角深入探索更隐蔽、更底层的内存马形态。我基于对TCP/IP协议的精细化理解,实现了一套全新的WebShell工具Demo。这个工具不再依赖常见的HTTP层封装，而是直接在TCP底层进行自定义字节流构建与解析，从而实现更高级别的隐蔽通信。

SkidMap复杂挖矿新变种排查

本次应急响应遇到入行以来排查过的最复杂挖矿——SkidMap。直接击穿我脆弱的知识体系，前后搞了很久才定性并清理，多亏网上前人公开的分析文章才让我能一步步溯源。故将排查内容整理出来，成为下一个前人供同行继续前进。

【原创首发】全球首个“AI勒索软件”--纽约大学团队“PromptLock”深度剖析

1.背景 > 2025年8月，国际知名网络安全厂商 ESET 在 VirusTotal 平台上发现了一段用 Golang 编写的恶意代码，并将其命名为“PromptLock”。该样本被称为首个“AI 驱动勒索软件”。攻击者利用本地...

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
  • 阅读 ( 2624 )

【补天白帽黑客城市沙龙-南京站】生异形吗，挖掘构建你自己的Java内存马

生异形吗，挖掘构建你自己的Java内存马

LLM如何安全对齐（基础篇）

AI对齐旨在确保AI系统，其能力与行为同人类的价值观,意图及伦理规范保持一致 本文将系统性梳理AI对齐的基础原则，剖析理论与算法的挑战 1.模型固有的逆向对齐趋势 2.人类偏好非传递性导致的收敛困境 3.安全保障的系统性复杂性

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  • 洺熙
  • 发布于 2025-08-21 09:00:03
  • 阅读 ( 2579 )

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

RAG安全攻略：揭秘检索增强生成的风险与防护之道

在人工智能（AI）的浪潮中，Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）无疑是一颗耀眼的新星。它让AI系统不再局限于训练时的“旧知识”，而是能从海量外部数据中实时检索相关信息，生...

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-08-11 10:00:02
  • 阅读 ( 2548 )

提示词注入实战—通过在线靶场看提示词注入手法

本文通过一个在线靶场，希望帮助大家更好的理解提示词注入的相关手法。这个靶场拿来练习也是很不错的，尤其是现在的AI靶场很少，像经常使用的那些又修复的很快。

当XSS遇上CSP与mXSS：绕过技巧与底层逻辑

在现代 Web 安全体系中，跨站脚本攻击（XSS）虽然已经是一个“老生常谈”的话题，但随着浏览器安全策略和防护手段的不断更新，XSS 的绕过技术也在持续演化。本文系统梳理了常见的 XSS 绕过思路，重点介绍了 内容安全策略（CSP）的绕过方法、混合 XSS（mXSS）的成因与利用，并结合实际案例分析其背后的实现原理。通过从机制层面理解这些绕过方式，读者不仅能够更清晰地认识 Web 安全防护的局限性，还能在攻防对抗中掌握更有效的思路。

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  • 梦洛
  • 发布于 2025-09-09 10:03:29
  • 阅读 ( 2518 )

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
  • 阅读 ( 2493 )

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
  • 阅读 ( 2484 )