同态加密来袭!Javelin为AI嵌入向量穿上“安全铠甲”

在数字化时代,人工智能(AI)和机器学习(ML)正深刻改变着我们的生活和工作方式。其中,向量嵌入(vector embeddings)作为现代算法的核心概念,正扮演着至关重要的角色。它将抽象数据(如文本、图像或分类标签)转化为数值向量,让机器学习模型能够处理和理解复杂的数据。然而,随着AI的广泛应用,数据安全和隐私保护问题也日益凸显。今天,我们就来聊聊如何用同态加密(Homomorphic Encryption, HE)技术来守护AI嵌入的安全。

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  • Halo咯咯
  • 发布于 2025-04-18 09:41:05
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面向大模型的生成-利用式越狱攻击

目前做安全大模型或者说做大模型安全,基本都会有必要的两步,分别是对齐以及红队。 因为随着大模型在各种应用场景中的广泛使用,越来越多的人开始担忧这些模型可能被滥用,尤其是在传播有害或不道德内容方面。由于这些模型的开放性和广泛的使用群体,它们的潜在风险也变得更加显著。开放源码的语言模型尤其令人担忧,因为其代码和训练数据是公开的,任何人都可以访问、修改甚至恶意利用

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-04-07 10:00:18
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一次渗透过程中的CVE-2022-45460撞洞RCE

在一次渗透中我们遇到了雄迈(XiongMai)的uc-httpd,这是一款被全球无数网络摄像机使用的轻量级Web服务器。根据Shodan的数据,大约有7万个该软件的实例在互联网上公开暴露。尽管这款软件存在严...

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  • jentleTao
  • 发布于 2025-03-12 09:00:02
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fastjson 原生反序列化配合动态代理绕过限制

对于动态代理,只记得 cc1 接触过一次,然后就没有怎么碰到过了,而且动态代理似乎利用面还是比较广的,许多关键时刻都会使用到,这里正好来重新学习学习,还记得入门 java 的时候动态代理就学了半天,感觉确实很抽象

某CRM代码审计之旅-多漏洞绕过与发现

某CRM的代码审计之旅

DTale代码审计-从身份认证绕过到RCE

D-Tale 是 Flask 后端和 React 前端的组合,为您提供了一种查看和分析 Pandas 数据结构的简便方法,允许用户方便地浏览和分析数据,而无需编写复杂的代码。Dtale 可以在 Jupyter Notebook 中或者独立的网页中运行,使得分析过程更加直观和高效。该系统存在身份验证绕过和RCE漏洞

间接提示注入攻击全面测评

大型语言模型(LLMs)正日益被整合到代理框架中,使其能够通过工具执行特定操作。这些代理不仅可以处理复杂的任务,还能够与外部系统交互,例如自动化流程和设备控制等。随着技术的进步,LLM驱动的代理被部署到越来越多的环境中,这些环境通常允许访问用户的个人数据,并能够在现实世界中直接执行操作,从而大幅提升了应用的广度和深度。

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  • elwood1916
  • 发布于 2025-01-24 09:00:00
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探寻Bottle框架内存马

在某次测试时候 碰见了一个叫bottle的框架 于是探寻了下在实际中可应用的注入内存马的方法

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  • Massa
  • 发布于 2025-01-17 10:00:01
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强制解码越狱大模型

安全对齐(Safety Alignment)在人工智能(AI)和大规模语言模型(LLM)的研究中,指的是确保这些模型的行为与预期的社会伦理和安全标准相一致,从而防止模型产生有害、偏见或不当的输出。这一概念源自对AI系统潜在滥用和误用的担忧,尤其是在这些系统被应用于开放、未经监管的环境时

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  • elwood1916
  • 发布于 2024-12-19 09:31:59
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以AJ-Report为例从0开始学习Java代码审计

记录一下一个之前没有正经审计过项目,基本没接触过java的新手如何根据有限的漏洞信息,尝试用不同的思路进行复现审计

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  • mon0dy
  • 发布于 2024-11-13 10:00:01
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某订货系统文件上传漏洞分析

某订货系统文件上传漏洞分析

CVE-2023-41362 mybb模板注入漏洞分析

MyBB 是一款免费的开源论坛软件,使用php开发,支持用户自定义模板。Mybb<1.8.36的版本中,存在模板注入漏洞。

如何将 Node.js 应用程序中的文件写入提升为 RCE

在这篇博文中,我们将强调代码安全基础的重要性。我们会展示一个技术案例:攻击者如何能够把 Node.js 应用中的文件写入漏洞转化为远程代码执行,即便目标系统的文件系统是以只读方式挂载的。这个技术通过利用暴露的管道文件描述符来获得代码执行能力,从而绕过了这类加固环境中的限制。

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  • csallin
  • 发布于 2024-11-01 10:00:01
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深度学习高级后门攻击分析与实现

深度学习后门攻击是一种针对深度学习模型的恶意攻击手段。攻击者通过在训练数据中植入特定的触发器,使得训练好的模型在面对含有这些触发器的输入时产生预定的错误输出,而在处理正常输入时则表现正常。这种攻击利用了深度学习模型的可塑性和对训练数据的依赖性。

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  • elwood1916
  • 发布于 2024-10-22 10:00:02
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样本分析:phobos勒索软件样本分析学习

样本基本信息 基本信息: 文件大小:61kb MD5:ca52ef8f80a99a01e97dc8cf7d3f5487 文件类型:exe 病毒家族:Phobos 基础分析-持久化 该勒索软件带有加密配置,可以使用硬编码的AES...

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  • Sciurdae
  • 发布于 2024-10-17 09:00:01
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c++异常处理-漏洞利用

参考 https://xz.aliyun.com/t/12967?time__1311=mqmhqIx%2BODkKDsD7G30%3D3DtQp%2BnYFeD&amp;amp;alichlgref=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F#toc-4 https://xz.aliyun.com/t/12994?time__...

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  • 麦当当
  • 发布于 2024-10-31 10:00:00
  • 阅读 ( 26262 )

Windows Wi-Fi 驱动程序 RCE 漏洞 - CVE-2024-30078

在6月的“补丁星期二”期间,微软发布了针对CVE-2024-30078的修复程序。这个漏洞的严重性被标记为“重要”,影响被设置为“远程代码执行 (RCE)”。 阅读了微软的公告后,我们对这个漏洞产生了兴趣。未经身份验证的攻击者似乎可以通过向相邻系统发送恶意数据包来实现远程代码执行。尽管攻击者必须在目标系统附近才能发送和接收无线电传输以利用这个漏洞,但无线RCE听起来太吸引人了,不容忽视。

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  • csallin
  • 发布于 2024-10-12 09:00:02
  • 阅读 ( 27407 )

操纵解码越狱大模型

大模型的越狱攻击(Jailbreaking)是指通过特定技术手段或策略,绕过大模型的安全限制、内容过滤或使用规则,获取模型本不允许生成或处理的内容。

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  • elwood1916
  • 发布于 2024-09-24 09:00:00
  • 阅读 ( 24380 )

etcd未授权到控制k8s集群

在安装完 K8s 后,默认会安装 etcd 组件,etcd 是一个高可用的 key-value 数据库,它为 k8s 集群提供底层数据存储,保存了整个集群的状态。大多数情形下,数据库中的内容没有加密,因此如果黑客拿下 etcd,就意味着能控制整个 K8s 集群。

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  • ocean
  • 发布于 2024-09-20 10:12:09
  • 阅读 ( 23358 )

对AgentTesla恶意软件多阶段加载器的一次手动分析

前言(概述) Agent Tesla 是一款自2014年就存在的密码窃取间谍软件,它通过记录按键和用户交互来收集有关受害者行为的信息。 Agent Tesla使用.Net软件框架(大多数窃密恶意软件都是基于.NET框...

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  • Sciurdae
  • 发布于 2024-09-04 09:00:00
  • 阅读 ( 22296 )