《构筑智能化攻防格局》提出“三位一体”安全实验室战略：以渗透测试、威胁情报、安全研究为支柱，通过领域专家制、流程固化与知识标准化，打造可复制的安全底座；引入AI智能体，实现威胁情报秒级研判、漏洞自动收集-分析-复现、渗透测试Multi-Agent报告生成，已把Tomcat CVE-2025-53506从披露到POC验证压缩至小时级。报告给出AI工具化→平台化→自主化三阶段路线图，目标让攻防策略随威胁动态自进化，为企业构建持续演化的智能安全中枢。
《轻装上阵：Javassist聚焦代码审计关键点实践》提出用字节码操作库Javassist突破传统正则与SAST瓶颈，精准提取Spring等框架的路由映射、方法参数与注解语义，自动识别Runtime.exec、ScriptEngine.eval等敏感sink；结合参数签名分析，复现JDBC任意文件写入等CVE，实现无源码、低成本的蓝军快速审计。工具已集成路由提取、sink定位、参数校验三大模块，可作为轻量级辅助手段，显著提升代码审计效率。
《企业内部的渗透测试自动化探索》由平安科技廖汇铭分享，提出“API 资产中心 → 标准化用例 → AI 漏洞研判”三位一体自动化平台：通过流量镜像、语义打标、路径折叠去重，5 分钟完成 10 万级 API 分类（准确率 92-95%）；基于标签自动生成水平越权、SQL 注入、支付绕过等 200+ 标准化用例，分布式执行器 1 小时完成千接口测试；AI 研判智能体引入正向-反向双提示与证据链校验，越权误报降低 80%，整体自动化覆盖率 45.9%，漏洞发现占比 38.3%，实现渗透测试从“手工经验”到“可持续工程体系”的跃迁。
《攻击者视角下的业务智能体渗透》由平安Hamber团队出品，聚焦大模型与智能体在金融科技场景中的新型攻击面。报告系统梳理提示词注入、工具滥用、身份伪装、MCP越权、知识库污染、XSS/SSRF/命令执行等10+实战手法，演示如何通过一次“查薪资”诱导智能体泄露他人工资、伪造token调用未公开接口、上传恶意MCP插件横向移动并获取内网shell。作者提出“智能体应用扫描-画像-决策”闭环渗透框架，结合CVE实例与平安众测数据，输出可落地的风险矩阵及加固方案，助力企业从设计、部署到运营全生命周期守护数字员工安全。
《Fuzzing4LLM：撬动大语言模型的安全对齐机制》由科大讯飞梅瑞提出，发布进化式越狱框架 ForgeDAN：通过字符-词-句多级扰动、场景假设/角色扮演变异与语义适应度评估，自动生成高隐蔽性对抗提示，在 DeepSeek、Qwen 等模型上攻陷率最高达 98%；并构建双维度判别器，精准区分拒绝/顺从与安全/有害输出，显著降低假阳性。报告同步给出覆盖越狱、投毒、跨模态、智能体等 20 + 场景的 AI 安全评测体系，以及多层防护、人机协同、数据全生命周期治理的主动防御方案，为大模型安全对齐提供从攻击到评测再到治理的完整闭环。
《VPN与红队攻防》作者10余年红蓝对抗经验，系统披露国内主流VPN设备“大网扩线-漏洞利用-后渗透”完整攻击链：从未授权下载、默认口令、P12证书泄露到任意文件读取获取运维DB，绕过双向校验植入后门key，再借客户端日志、token与数据库构造字典，实现无爆破隐蔽登录。报告给出防护清单：默认配置清零、2FA、堡垒机运维、管理口白名单、集中日志审计，帮助企业堵住VPN这一高权限横向通道。
《Kubernetes RBAC 安全风险研究》系统梳理 K8s 授权链路，从默认服务账户、授权过度授予、身份冒用-impersonate权限、pods 资源组配置错误、 Webhook 配置错误和ServiceAccount过度授权 六大配置缺陷，演示“容器内提权→横向移动→集群接管”完整攻击链；结合微服务、OIDC-CAS、Nexus 供应链镜像投毒等真实场景，给出最小权限、GitOps 左移、PSS/PSA 基线、审计+自动化响应的闭环防御方案，帮助企业在云原生时代快速发现并修复 RBAC 滥用，提升集群安全韧性。
《红队基础设施自动化多云部署能力》基于 IaC 理念开源 RedC 引擎，实现“一条命令”分钟级拉起 C2、DNSLog、代理池、扫描节点等全套红队云设施。通过 Terraform 模板化+抢占式 Spot 实例，将单场演练成本压至 500 元以内，支持 AWS/阿里云/腾讯云多云并发、IPv6 扫描、密文存储与 IMv2 防 SSRF，自带 clash 负载均衡与 Web 控制台，已提速打点 30-40 倍。报告同时提出 SaaS 化调度、MCP 大模型自动调起攻击场景的开源路线，终结红队“重复造轮子”时代。
《数据安全意识培训：守护数字生命线》面向产品与研发全员，重新定义数据安全是产品特性而非负担。课程围绕机密性、完整性、可用性三大基石，给出可落地的“安全左移”实践：需求阶段做威胁建模与数据分类，编码阶段用参数化查询、bcrypt 哈希和 CI/CD 自动扫描，部署阶段实施基础设施即代码安全、密钥托管与日志脱敏，运营阶段持续监控、限流防爬并闭环漏洞。通过越权访问、硬编码密钥、日志泄露三大真实案例，演示设计疏忽如何演变为百万罚款与勒索事件，并提供产品经理、研发工程师、通用办公三张速查卡，让“谁该看到什么数据”成为日常共识。培训最后发出“黄金三步法”应急号召：断网-报告-改密，强调“安全无小事，从一行代码、一个设计决策做起”，帮助团队把数据保护写进需求、融入编码、落到运维，共筑企业数字生命线。
《数据安全，你我共筑的防火墙》以“公共卫生”作喻，用鲜活案例拆解四大“数据杀手”：钓鱼邮件、弱密码复用、公共Wi-Fi与内部泄密，指出九成泄露源于日常疏忽。课程给出 4 套可立即落地的“金钥匙”准则：12 位强密码+管理器、四步识破钓鱼、人走锁屏+加密存储、社交云盘“零分享”，并配套“断-报-改”黄金应急法，帮助员工把安全从“负担”变习惯，让每人成为企业最可靠的“人肉防火墙”。
《LLM与代码安全》由北京大学博士生王滨撰写，聚焦大模型在代码生成中的安全挑战与防护实践。文章指出，尽管LLM极大提升了开发效率，但其生成的代码存在漏洞密度高、供应链投毒、武器化滥用等风险。作者团队提出A.S.E项目级评测基准、REFLEXGEN自修正框架、RA-Gen多智能体方案等实践路径，并开源AI-Infra-Guard平台，推动生成代码的安全性评估与加固，呼吁行业重视AI代码生成的第一战场安全。
《SCPGA：自认同CoT渐进式泛化攻击》由萨塞克斯大学何润培提出，揭示了一种新型大模型越狱技术。该方法利用模型间思维链（CoT）的兼容性，通过“种子诱导—强CoT生成—恶意嵌套”流程，实现跨模型、跨主题的自动化攻击。实验显示，SCPGA对Gemini 2.5 Pro、Qwen3等主流模型越狱成功率高达94%–97%，并可引发内容安全、工具滥用、系统泄露等多类风险。文章进一步提出基于微调审核模型的轻量防御方案，为LLM安全防护提供了新思路。
《ReCopilot：基于大模型的二进制逆向工程助手》由奇安信技术研究院陈国强提出，旨在构建专用于二进制代码分析的领域大模型。ReCopilot通过预训练、指令微调与偏好对齐，显著提升函数名恢复、变量识别、结构体推断等任务效果，在多项评测中超越通用大模型。其进一步发展的ReCopilot-Agent具备代码检索、路径分析与漏洞链重构能力，展示了在真实固件漏洞挖掘中的自动化潜力，推动二进制分析向智能化、低门槛方向发展。
《大模型供应链安全的熵增效应：风险挖掘与熵减策略》由vivo大模型安全工程师戎誉、凡浩撰写，从信息论“熵”概念切入，系统分析了大模型供应链因规模扩张、依赖复杂和攻击面扩大所带来的安全风险。文章结合真实漏洞案例（如Megatron-LM、ms-swift等），揭示了训练数据投毒、模型恶意植入、推理框架漏洞等关键威胁，并提出AI-BOM资产管理、动静结合检测、社区协同响应等熵减策略，呼吁构建安全可控的低熵模型生态。
《利用大模型辅助自动化挖掘BYOVD驱动漏洞》由阿里云安全研究员张艺璇撰写，聚焦于BYOVD（自带漏洞驱动）攻击的自动化挖掘。文章提出融合大模型、IDA Pro与MCP协议的智能分析框架，通过风险驱动筛选、派遣函数识别与修复、PoC自动生成等步骤，实现高效、低依赖的漏洞挖掘。该方法已成功发现多个CVE漏洞，展现出大模型在二进制安全分析中的实用价值与自动化潜力。
《仿真驱动的侧信道攻击新范式：让CPU消耗成为密码学安全的X光机》探索了一种创新的侧信道攻击思路：尝试利用CPU使用率这一软件指标来替代传统硬件功耗轨迹，以破解加密算法。研究构建了完整的仿真环境，涵盖多种加密算法与攻击模型，并通过大量实验验证了不同中间值与CPU使用率的相关性。结果显示，尽管在小样本下出现强相关性，但随着轨迹数增加，相关性急剧下降，证明CPU使用率难以稳定反映密钥相关的微架构状态。该工作虽未达成预期目标，但为侧信道研究提供了宝贵的仿真工具与实证分析，开辟了软件化侧信道分析的新探索方向。
《危险游戏：智能驾驶一线攻防实战》系统揭示了智能汽车面临的多层次安全威胁。报告从硬件获取、域控架构入手，分析了T-Box、网关、自动驾驶控制器等组件的网络攻击面，并通过实际案例展示了如何通过零部件漏洞（如Secure OAD密钥未更新）实现从车身CAN网络到动力域的权限提升与远程控车。研究还深入智驾模型加密机制、TensorRT仿真难点及芯片TEE安全，并剖析了V2X协议中的消息泄露与欺骗风险，全面论证了智能驾驶系统在供应链、网络、算法与硬件层面的脆弱性。
《你尽力了吗 - 25年后的再追问》以系统架构师、软件工程师、质量保障专家和安全研究员的多重身份，复盘了作者在苹果系统安全领域的深度研究。报告通过IOMobileFrameBuffer、IOBluetooth、AppleBCMWLAN等系列内核漏洞（如CVE-2020-9928、CVE-2022-26762）的案例分析，揭示了并发竞争、边界检查缺失、用户输入未校验等根因，并展示了漏洞组合利用的完整攻击链。文章不仅反思了开发流程中的盲点，更以“是否已竭尽全力”自我追问，呼吁在软件全生命周期中持续突破技术极限，坚守安全研究的初心与热忱。
《揭秘黑灰产AI的潘多拉魔盒》深入剖析了人工智能技术被黑灰产滥用的现状与手法。报告指出，攻击者通过利用未对齐基座模型、恶意微调开源模型、API越狱等手段，制造出绝对服从指令、无道德审查的“黑化AI”。这些模型及其伴生工具已被广泛应用于生成恶意代码、深度伪造、数据武器化、自动化诈骗及舆论操控等黑色产业链，形成了成熟的恶意AI生态。研究揭示了AI安全防御面临的严峻挑战，强调黑灰产已从技术滥用演变为系统性威胁，亟需行业协同应对。
《组件安全：AI检测与漏洞利用路径预测》聚焦于解决现代软件依赖复杂、风险不可见的痛点。报告提出从“黑暗地图”到“点亮地图”的思路转变，通过自动化依赖分析、多源漏洞情报聚合与AI智能验证，构建了一套组件风险识别系统。该系统利用Gemini等大模型进行风险分类与场景构建，并生成CodeQL规则实现精准扫描。实战演示了从漏洞收集到风险场景落地的全流程，实现了对第三方组件风险的可见、可测、可防，为软件供应链安全提供了智能化的新思路。