来学习一下这个据说由 ai 大人发现的存在 13 年之久的漏洞。
Android 的窗口系统允许多个 App 的界面叠加显示,这个设计本身是为了多任务体验,但也给 UI 欺骗提供了条件
前两章讲了组件导出和 Intent,都是应用层的攻击面。这一章往下走一层——Binder。它是 Android 所有跨进程通信的底层基础,四大组件的交互、系统服务的调用,底下跑的都是 Binder。理解它,才能理解系统服务为什么会被未授权调用。
通过链上真实黑客攻击分析一些桥相关协议或者涉及到桥实现漏洞被黑的。 最后也找了两个类似的漏洞报告中出现的分析一下。
微软将ETW定义为操作系统提供的通用,高速追踪设施。这意味着它允许``Windows``从用户模式应用程序和内核模式驱动程序中收集详细的事件数据,ETW使用缓冲和日志记录机制,为用户模式应用程序和内核模式驱动程序生成的事件提供追踪功能。 由于ETW提供了传输遥测数据的安全通道,这使得EDR及其依赖于它。这些遥测数据有助于EDR来进行有效的检测记录和响应威胁。
现在有很多badusb制作的相关文章,以及解决输入法问题的文章,但是我没能找到能够使badusb在所有情况都能成功运行的方法,经过我的研究,我发现了以下的方法能够让badusb在所有情况下都能使用。
引言 在ret2dl_resolve的经典题中,经常会以read为输入参数,并且在x64架构中还会给出控制rdi等寄存器的gadget 当输入参数为gets时,结合ret2getes可以实现无需控制rdi寄存器的gadget即可控制rd...
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随着DevSecOps的推进,应用安全已逐步融入SDLC各阶段,一个长期存在的问题依然突出:安全工具往往能发现问题,却难以判断其真实性、可利用性及处置优先级。这些持续消耗研发与安全团队的时间精力。近年来随着大语言模型的迅速发展,为这一困境提供了新的可能,本文结合实际应用安全建设经验,重点探讨AI在硬编码、SCA、漏洞挖掘等场景中的应用安全实践方法。
AI安全之间接提示词注入实现RCE(CVE-2025-53773绕过分析)
对protswigger的第三个大模型prompt注入靶场进行实战记录
本文详细讲解了MQTT协议的基本原理,环境搭建,并以两道经典MQTT-pwn例题详细讲解了MQTT协议在通信过程中的利用
市面上主流的大模型服务,都已经建立一套相对成熟的安全架构,这套架构通常可以概括为三层过滤防御体系 1. 输入检测:在用户请求进入模型之前,通过黑白词库、正则表达式和语义分析,拦截掉那些意图明显的恶意问题。 2. 内生安全:模型本身经过安全对齐,通过指令微调和人类反馈强化学习(RLHF),让模型从价值观层面理解并拒绝执行有害指令。 3. 输出检测:在模型生成响应后,再次进行扫描,确保内容合规。。但攻击者依然在生成恶意内容、钓鱼邮件,甚至大规模恶意软件。
本文详细分析了一个基于Laravel框架的系统LibreNMS中存在的配置篡改与任意命令执行漏洞。通过路由分析,揭示了系统中SettingsController类的update方法存在的安全隐患。攻击者可以通过篡改配置文件中的snmpget键值,利用shell_exec函数执行任意系统命令。
今年是Agent的主旋律,随着近期Blackhat DEFCON 以及各大赛事 会议的开展,AI与安全的话题不断碰撞,在这其中,AI自动化漏洞挖掘/渗透?AI是否能代替人类安全工作人员?或安全怎么才能不被AI代替? 一直是热门的话题 本文将以AI赋能安全方面,至少在明面上来说,目前产品工程与经营都比较完善的XBOW来进行分析 一同观看目前AI for安全的前沿在那一步?
LLM赋能安全领域前沿研究“甚少”,在研究该领域的前沿论文科研时发现了一个很开创性的漏洞检测框架,本文的核心目标是设计一个针对PHP漏洞检测的LLM框架RealVul,以弥补现有研究的不足。具体而言,关注如何从真实项目中定位漏洞触发点并提取有效样本、如何通过代码预处理突出漏洞特征、以及如何利用半合成数据扩充稀缺样本
挖到的时候以为是0day,结果已经有补丁了,算是1day了。。。
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。
Risen 勒索软件是一种加密型恶意软件,它侵入受害者系统后,会加密并重命名文件(通常在原扩展名后添加电子邮件地址与用户 ID,如 “.Default@firemail.de].E86EQNTPTT”),同时在桌面和登录前屏幕显示勒索信息,然后留下两个勒索信文件(“Risen_Note.txt” 和 “Risen_Guide.hta”),要求受害者联系攻击者(通过提供的邮箱地址)并在三天内合作,否则威胁泄露或出售网络中的数据。