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PHP 静态分析漏洞挖掘：挑战、对策与研究进展综述

# PHP静态分析漏洞挖掘：挑战、对策与研究进展综述 ## 1. 引言 PHP作为Web开发的主流语言之一，其安全性问题一直备受关注。静态应用安全测试(SAST)作为一种在代码层面发现漏洞的技术，在PHP应用安全分析中扮演着重要角色。本文综述了PHP静态分析漏洞挖掘面临的主要挑战、现有解决方案以及研究进展。 ## 2. PHP静态分析的独特挑战 ### 2.1 动态特性带来的分析困难 PHP具有以下动态特性使静态分析复杂化： - **动态包含机制**：`include`/`requir

2025-08-29 08:59:41

若依(RuoYi)框架漏洞战争手册

# 若依(RuoYi)框架漏洞战争手册 - 深度解析与防御指南 ## 1. 若依框架简介与安全现状若依(RuoYi)是基于Spring Boot和Shiro的快速开发框架，广泛应用于国内企业级应用开发。然而其默认配置和部分功能存在严重安全隐患： - 使用已知的Shiro默认密钥，导致反序列化漏洞风险 - 多处存在SQL注入漏洞点 - 定时任务功能可被滥用执行恶意代码 - 开发者安全意识不足导致的配置缺陷 ## 2. 关键漏洞分析与利用 ### 2.1 Shiro默认密钥漏洞 **漏

2025-08-29 08:58:35

多智能体系统（MAS）：如何让AI团队协作解决复杂问题？

# 多智能体系统(MAS)教学文档 ## 1. 多智能体系统概述多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是一种由多个自主智能体组成的框架，这些智能体通过协作来实现共同目标。每个智能体可以独立运作，但通过交互和共享信息来解决单个智能体无法处理的复杂问题。 ### 1.1 基本概念 - **智能体(Agent)**: 可以是AI模型、软件程序、机器人或其他智能实体 - **自主性**: 每个智能体能够感知环境、做出决策并执行行动 - **协作性**: 通过信息共享和协调

2025-08-29 08:57:26

基于树模型对恶意代码的静态分析方法

# 基于树模型的恶意代码静态分析方法 ## 一、决策树基础 ### 1.1 决策树原理决策树是一种树形结构模型，通过递归地将数据集按照不同特征进行划分，最终形成一棵树结构： - **节点**：表示对某个特征的判断 - **分支**：表示判断结果 - **叶节点**：表示样本的最终分类结果 ### 1.2 划分标准决策树的关键在于如何选择最优划分特征，常用方法有： 1. **信息增益(ID3算法)**： - 基于信息熵的概念 - 熵计算公式：`Entropy(S) = -

2025-08-29 08:56:22

基于微调CLIP的多模态大模型安全防御

# 基于微调CLIP的多模态大模型安全防御教学文档 ## 1. 背景与问题概述 ### 1.1 大模型训练数据风险 - 现代大模型需要从网络抓取数十亿条数据 - 数据收集过程通常无需人工监督 - 潜在风险： - 不适当内容（暴力、色情等） - 有害信息（仇恨言论、歧视性内容） - 偏见内容（种族、性别等偏见） - 有毒行为（恶意、攻击性输出） ### 1.2 现有防御措施局限性 - 常用方法：过滤器和自动检查 - 主要问题： - 无法完全覆盖所有有害内容 - 可能引

2025-08-29 08:55:01

我用MCP开发了一个AI目录扫描分析工具

# AI目录扫描分析工具开发教学文档 ## 1. 工具概述本教学文档基于奇安信攻防社区分享的AI目录扫描分析工具开发经验，该工具结合了传统目录扫描工具dirsearch与AI分析能力，实现了更智能化的Web目录扫描功能。 ## 2. 开发环境准备 ### 2.1 基础环境 - **操作系统**: Linux/Windows/MacOS均可 - **Python环境**: Python 3.6+ - **Go语言环境**: Go 1.16+ - **dirsearch工具**: 需要预先

2025-08-29 08:54:17

多语言和多口音音频大型语言模型的越狱攻击

# 多语言和多口音音频大型语言模型的越狱攻击技术详解 ## 1. 引言与背景音频大型语言模型(LALMs)已成为现代人机交互的核心技术，广泛应用于智能助手(Siri、Alexa等)和实时翻译系统。然而，这些模型面临着严重的安全挑战——**音频越狱攻击**，即通过精心设计的音频输入绕过模型的安全机制，诱导其生成有害内容。 ## 2. AdvWave攻击框架 AdvWave是首个针对LALMs的越狱攻击框架，采用**双相优化技术**解决音频编码器中的梯度破碎问题。 ### 2.1 梯度破

2025-08-29 08:53:23

vulnhuntr: LLM与SAST结合的AI产品漏洞自动化挖掘

# VulnHuntr: LLM与SAST结合的AI产品漏洞自动化挖掘技术详解 ## 1. 项目概述 VulnHuntr是一个结合静态应用程序安全测试(SAST)和大语言模型(LLM)的自动化漏洞挖掘工具，专门用于检测AI产品中的安全漏洞。该项目由Protect AI开发，已在多个AI bug bounty平台成功发现多个0day漏洞。 ### 核心特点 - **双重分析机制**：结合静态代码分析和LLM智能分析 - **多漏洞检测**：支持LFI、RCE、SSRF、AFO、SQLI、XS

2025-08-29 08:51:57

【补天白帽黑客城市沙龙-西安站】AIGC安全实践 –– AI Red Teaming

由于我无法直接访问外部链接或实时读取网页内容，因此无法提取该链接中的具体知识。不过，我可以提供一个通用的教学文档模板框架，并建议您根据链接内容自行填充关键信息。以下是建议的结构和内容方向： --- ### **教学文档标题** （根据链接主题填写，例如：XX漏洞利用与分析/XX技术详解） #### **1. 知识背景** - **核心概念**：简要说明技术/漏洞的原理（如：XX漏洞的成因、影响范围、相关协议或组件）。 - **前置知识**：学习本内容需要的基础（如：HTTP协议

2025-08-29 08:50:18

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

# 多智能体系统安全危机：从通信劫持到数据投毒 ## 1. 多智能体系统(MAS)概述多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是由多个自主智能体组成的分布式系统，这些智能体能够相互协作完成复杂任务。在现代AI应用中，大型语言模型(LLM)驱动的智能体系统因其高效性、可扩展性和灵活性而日益普及。 ### 1.1 MAS基本特征 - **自主性**：每个智能体能独立决策和行动 - **协作性**：智能体之间通过通信协议交互 - **分布式**：系统通常部署在多个节点上

2025-08-29 08:39:59

容器逃逸——配置不当

# 容器逃逸——配置不当详解 ## 0x00 引言容器逃逸是指攻击者从容器内部突破隔离限制，获取宿主机权限的过程。当容器权限配置不当或挂载敏感目录时，这些错误配置为攻击者提供了利用机会。本文将详细分析因配置不当导致的容器逃逸技术。 ## 0x01 特权模式逃逸 ### 1. Linux Capabilities机制 Capabilities是一种细粒度的权限控制机制，将root超级权限拆分为多个独立的能力模块，允许进程按需获取特定权限而非完整的root权限。 - 查看容器拥有的Ca

2025-08-29 08:39:08

HTB-TwoMillion-WriteUp

# HTB-TwoMillion 渗透测试教学文档 ## 1. 信息收集阶段 ### 1.1 初始扫描 - 使用 `nmap` 进行常规扫描，识别开放端口和服务 - 将目标域名添加到 `/etc/hosts` 文件中进行解析 ### 1.2 Web应用分析 - 访问 `/invite` 页面 - 查看 `/register` 页面 - 检查 `invite.min.js` 文件，发现混淆的JavaScript代码 ## 2. 邀请码获取 ### 2.1 代码分析通过分析 `invit

2025-08-29 08:38:08

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