引言 在渗透测试过程中,常常会遇到前端对请求数据进行加密的情况,增加了分析与利用的难度。传统方法通常依赖于 JavaScript 逆向工程,不仅可能需要搭建复杂的运行环境,即使完整提取了加密代...
AI Red Teaming是模拟针对AI系统的对抗性攻击的实践,旨在恶意行为者之前主动识别漏洞,潜在的误用场景和故障模式。
本文从php为切入点,详细讲了自己在设计一款半自动化开源审计工具时候的调研思路和开发过程
本文通过一个在线靶场,希望帮助大家更好的理解提示词注入的相关手法。这个靶场拿来练习也是很不错的,尤其是现在的AI靶场很少,像经常使用的那些又修复的很快。
前言 最近也是在学挖src,也准备分析一下自己的挖掘过程思路。在平时的挖掘src过程中,百分之99都是遇见的是登录框,一般思路都是测弱口令啊,登录框测sql啊,熊猫头识别接口拼接测试未授权啊,...
数据投毒是针对模型训练阶段的攻击,通过向训练数据注入有害样本或篡改样本标签/特征,改变模型学习到的映射,从而在部署后降低模型性能或触发预设行为
人工智能系统的安全范式正从外部防御转向保障其内在的认知完整性。攻击通过污染训练数据、在微调阶段植入后门、利用供应链漏洞以及在推理时注入恶意上下文,旨在从根本上破坏模型的可靠性与安全性
本文将介绍Cobalt Strike(下文简称CS)的UDRL(User Defined Reflective Loader,即用户自定义反射加载器)的RDI(Reflective Dll Inject,即反射dll注入)的实现。CS的UDRL是前置式的RDI,本文主要包括反射dll加载器的代码实现和反射dll的代码实现两大部分,我会尽量以相似且精简的代码去告诉大家CS的UDRL是怎么工作的和它的代码是怎么实现的。
案例的描述蛮详细的,师傅们可以多看看,或者直接上网找下对应的资料,漏洞报告文档之类的看看,还是对于我们后期的一个学习还行有帮助的!
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AI红队实践学习路线 1.人工智能基础 从工程师视角出发,代码驱动,系统思考 这个阶段不仅是学习算法,更是建立一套工程化的思维习惯。你写的每一行代码,都应思考其在整个系统中的位置。一个AI...
本文将深入探讨多语言音频模型在实际应用中面临的安全挑战,特别是音频越狱攻击的机制与影响。我们将学习攻击者如何利用模型的漏洞,通过精心设计的音频输入绕过安全机制,诱导模型生成不当内容。
你有没有想过,世界上最复杂的问题,可能并不是靠单一的力量解决,而是通过一群智能体的协作来完成?**多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)**正是这样一种技术框架,它允许多个独立的智能体(Agents)通过协作、思考和适应,共同完成复杂任务。
> 摘要:在Android复杂的组件通信机制中,漏洞往往隐藏在看似合法的业务逻辑之下。本文将深度解析一种名为NIV(Next-Intent Vulnerability)的跨域漏洞。该漏洞不仅挑战了Android默认的访问...
本文通过六个真实渗透测试案例,深入剖析小程序与Web端常见的加密鉴权机制,手把手演示如何通过反编译、动态调试、JS逆向与脚本复现,精准定位加密逻辑、还原签名算法,并最终实现越权访问、信息遍历与账号接管
最近的文生图模型因为卓越的图像质量和看似无限的生成能力而受到关注。最近出圈,可能是因为openai的模型可以将大家的图像转变为吉卜力风格。
模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)是一种用于在分布式系统中管理和共享模型上下文的协议,广泛应用于机器学习、区块链和物联网等领域。然而,随着MCP的广泛应用,其安全性问题也日益凸显。
在SRC挖掘中,当输入单引号,出现报错,会不会高兴的跳起来,然后打开sqlmap,level设到最高,以为自己竟然能捡到洞,运气真好,结果却是does not seem to be injectable。
在某互联网大厂工作时做了一些AI相关的安全研究工作,研究了MCP与安全的应用以及MCP本身的安全,本文为MCP应用与安全开篇,带读者深入研究MCP攻防,探讨MCP的核心机制及安全挑战。
本文记录了一次Android 恶意软件逆向及Frida动态分析的实战过程,包括脱壳、恶意软件代码逆向分析、frida破解加密、绕过frida检测等技术细节,详细分析了Android 恶意软件的攻击链路。