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人工智能技术的迅猛发展，使其深度渗透到医疗诊断、自动驾驶、金融风控等关键领域，成为驱动社会变革的核心力量。然而，AI系统的“智能”源于对海量训练数据的学习，数据的质量直接决定了模型的可靠性。在众多AI安全漏洞中，数据投毒以其“源头污染”的特性，成为威胁AI系统安全的隐形杀手——攻击者通过篡改训练数据，即可实现对模型行为的长期操控，其危害具有隐蔽性、持续性和破坏性等特点。本文将从数据投毒的技术原理、

被内网卡了一会没抢到血，太难受了

外联dropbox获取密钥、释放DWservice远控木马

本文深入剖析跨位数注入技术原理，结合Heaven's Gate机制，详解x86→x64及x64→x32双向注入的实现方法与核心代码。

本文立足于理论视角，梳理当前大模型所面临的主要安全威胁，重点讨论包括幻觉生成、越狱攻击、后门植入、对抗样本在内的核心问题。我们将结合这些问题的技术原理、成因机制与典型攻击方法进行剖析。另外由于篇幅有限，每个部分只针对最后提到一种典型攻击方法给出核心PoC。

apk分析，发现登录口存在codeSign值签名校验，无法进行账号密码爆破操作，通过反编译apk文件再配合hook来分析加密构成逻辑，再配合加密脚本实现自动更新codeSign值实现账号密码爆破。

本文详解PKZIP传统加密机制，利用bkcrack工具结合明文攻击恢复三段密钥，并通过逆向推导实现密码爆破与数据解密。

本文对MSRSCI组件进行了系统性逆向分析与行为研究，涵盖其文件结构、加密机制、启动流程、核心功能及网络行为。研究发现，MSRSCI.jar是一个经过加密保护的远控程序，通过start-svc.exe启动并与远程服务器建立持久连接。组件具备插件加载、配置管理、文件操作、数据库读写、内网穿透及远程指令执行等功能，其行为高度隐蔽且具备较强的对抗分析能力。文章通过动态调试、内存转储、密钥提取与文件解密等

样本概况样本信息文件: DeviceManager.exeHASH: 58de3a083077a6f0f178bbf94ee2fc90875475e5277b687751e33cfa4e3cd519测试环境及工具WMware+Win10 64位火绒剑IDAX32dbgStud_PEexeinfope静态与动态分析木马程序分析将这个exe文件放入工具查看相关配置。首先看看文件的入口点，映像基址，区段

0.前言AI编程助手（如GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer等）作为基于LLM的核心生产力工具，正在改变软件开发范式。然而，其依赖的“上下文学习”机制——即模型根据对话上下文中的示例或指令动态调整输出，而无需重新训练——暴露出一个致命的安全漏洞：上下文毒化。这是一种新兴的高级攻击向量，攻击者通过向模型的对话上下文（而非训练数据）注入精心构造的恶意信息，诱导模型在特

Dream Chapter系列4道题，从简单到疯狂，只做了前3道，都很有收获，最后这道也补上吧。难度 INSANE 的堆题，这里提出一个比网上WP更好用的TSU+打法，以及独一份的详解scanf内部机制利用分析。

Hessian 反序列化链汇总

先分析整个 zip 文件格式，再学习伪加密，最后分析各大压缩文件判断是否加密的方法

分析dewu官网的sign签名逻辑，并通过JSRPC+Flask+autoDecoder进行对抗，实现无感渗透

多个多内合法数字签名、trycloudflare隧道通信

源码层面详解Node.js反序列化漏洞原理与利用

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本文系统探讨指令替换、控制流平坦化、多算法加密等免杀技术原理与代码实现。

主要攻击链路： 信息泄露->CVE-2025-2945 ssh横向->隧道搭建 NFS no_root_squash漏洞->docker ca 接管 ldap 配置篡改 -> Responder 进行ldap投毒 域凭证捕获 -> gMSA 密码检索 AD CS 滥用 -> 证书身份冒充 域管理员

本文对Xiaozhi ESP32 Java服务端进行代码审计，发现存在鉴权绕过、未授权访问、JWT密钥硬编码及任意文件上传等高危漏洞。