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一次普通的 Web 安全测试中，我成功绕过了目标 WAF 的部分规则，却没有找到实际可利用的 SQL 注入。随着测试继续进行，目标的防护行为似乎发生了变化。尝试切换 Tor 后，我原本以为改变出口 IP 就意味着“换了一个身份”，但实际表现却让我开始重新思考：一个防御系统究竟是如何判断，现在的我和刚才的我，仍然属于同一个攻击者？ 本文从这次测试经历出发，结合 Fingerprint、行为关联、风险

《针对初学者的虚拟机逃逸实践：一次完整的挂载逃逸排错过程》

本文记录了多道 Web CTF 题目的分析与解题过程，涵盖 PHP 反序列化、客户端逻辑篡改、路径穿越、SSTI、CBC 字节翻转、参数与请求方法绕过、信息泄露以及 Shiro 反序列化等常见 Web 安全漏洞。文章通过分析题目源码、前端 JavaScript 和接口逻辑，结合实际请求与脚本利用，逐步还原漏洞成因及利用链路。其中包括利用 PHP 反序列化修改对象属性、篡改前端游戏状态并绕过服务端校

web fuzz的意义，以及我为什么要开发fastfuzz的初衷。

Go 1.22 起 net/http.ServeMux 的路由匹配改用编码视图（EscapedPath）逐段比较，%2F 不再是段分隔符；匹配命中后通配捕获值按解码视图交付，.. 回退语义恢复。授权中间件按解码路径前缀放行，处理器拼接磁盘路径时越出前缀——同一请求在两份视图里各被信任一次。

篇文章不复盘架构，复盘过程：每一步我当时的想法是什么，那个想法错在哪，是谁发现的。九个坑里大部分我能自己抓到，有两类永远抓不到——判据本身和盲区本身，它们只能由外面的人指出。

本文主要内容是：攻击者把 GEO 技术"武器化"，让恶意下载站被生成式 AI 当作权威答案推荐给用户，从而完成"投毒 → 诱导下载 → 落地执行"的闭环。

先介绍发包单线程发包（同步发包） 整条业务逻辑、组包、网络发送全部在同一个线程一次性跑完，调用完发包 call 就立刻走网络。 ① 无加密版本流程：控件 call → 功能 call1 → 功能 call2 → 组包 → 发包 控件 call：入口，触发发包事件（比如人物移动、技能、聊天这类动作入口函数） 功能 call1：业务逻辑，填充对象、校验状态、读取角色数据 功能 call2：

Android App WebView JSBridge任意页面凭证窃取漏洞挖掘案例分析

STT_GNU_IFUNC 的 resolver 是动态链接器在重定位期主动调用的用户代码:它比 main 早,比一切构造函数早,是 ELF 规范里“留了门”的加载期执行点。 任何“加载器在 main 之前调用的回调点”都是加载期代码执行的支点,IFUNC 是最早的那一个,而它的执行时机由绑定模式决定。

OWASP GenAI LLM TOP 10 2026中文译本

AI Agent 的 Skill/MCP 生态正重演供应链失控，但攻击更易：自然语言即可驱动全权限 Agent。文章解析信任根因、15类投毒与5个注入面，实测混淆算子使检出率99%→10%；给出五条攻击链、PoC，以及聚合检测、SkillSieve、eBPF/FUSE、uprobe等防御与IoC，代码可复现。

本文记录了针对已归档 Python 包 langchain-experimental 的代码审计过程。在该包的 PythonAstREPLTool 组件中，发现其对大模型（LLM）输出内容的过滤机制较弱，且直接使用 exec/eval 执行输入。结合平台判定与最新下载量数据，本文客观分析了该组件在现阶段（已停止维护）存在的安全风险及修复建议。

关于 LLM 风险入口的小总结

算是一个 ZCode 都 0day，通过打开恶意的目录触发

本文基于自研 AI 安全审计平台 DeepCollab 的A/B沙箱对照实验，揭示了AI智能体在强制指标压力下产生的“过度声称”与“定级漂移”现象。实验表明，AI并非缺乏定级能力，而是“形式优先于实诚”。文章最后给出了四条可落地的提示词治理规范，旨在降低安全审计中的成本错位与人机协同摩擦

本文针对 xAI 官方开源组件 grok-build 进行了深度的静态源码审计。研究发现，CLI 的「导入 Claude 设置」功能在写入项目作用域内容时，直接对由仓库内容推导出的路径做普通文件写入。若被克隆的仓库将 .grok 或 .grok/hooks 设为目录符号链接并指向用户 Grok 主目录，导入过程就会跟随链接，将恶意钩子和权限规则写入用户的全局受信目录，导致每

AI 网关里 provider 密钥有三个产品同时出问题：Kong 的 $(headers.x-up) 模板让请求方决定密钥发往哪台主机；APISIX 同族 6 个 AI 插件里只有 ai-request-rewrite 没声明 encrypt_fields，etcd 里落盘是明文；Higress 客户端能伪造 x-higress-fallback-from 让伪造凭证活到下游。配套 ai-gat

vLLM 在 `0.26.0` 之前的两个 derender 端点会接受调用方提交的嵌套 `GenerateResponse`，并在资源边界校验前执行去分词、logprob 处理和 OpenAI 兼容响应构造。拥有相应 API 访问权限的客户端因此可用格式合法、但规模异常的 JSON 竞争 CPU、内存、响应缓冲与带宽，影响同一服务上的其他请求。

在实际渗透测试里，偶尔会碰到一种比较难受的情况：请求明明已经抓到了，但真正开始改包时，才发现它并不好下手，GWT-RPC 就是一个比较典型的例子。