最近在整理自己代码审计的文档时,发现自己以前审了不少小cms的1day, 现在的话基本没啥用,所以打算慢慢发出来,分享一下自己在学习各种语言审计时的一些小思路, 希望能够帮助和我一样的萌新能够领略代码审计的魅力。
从web弱口令到的获取集权类设备权限的过程
CVE-2020-14756 漏洞利用以及分析
上篇文章中我们已经基本了解了微调一个基座大模型的流程,本文我们将集中于微调出一个实际的安全大模型。 因此首先有必要必要了解微调出一个安全大模型存在的难点
本文主要是对langflow这一AI产品进行了漏洞分析,同时通过阅读官方文档的方式对漏洞的利用方式进行了进一步的扩展利用,剖析在AST解析执行的过程中因为`decorator`或者参数注入的方式导致的RCE漏洞的姿势,后续也将其添加到codeql规则中,进行AI产品代码的批量检测与漏洞挖掘
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。
在传统系统安全中有一个典型的技术—影子栈(shadow stacks),它可以防御内存溢出攻击。那么类似于影子栈创建一个影子内存空间,如果可以正常栈中建立与目标LLM实例(LLMtarget)并行的影子LLM防御实例(LLMdefense),那理论上就是可以实现防御的
通过结合静态代码分析和大语言模型(LLM)的方式来批量检测AI产品中的潜在漏洞
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。
大模型在各种任务上都有广泛的应用,但是从其本质来说,扩大模型规模意味着需要增加训练数据的数量和多样性,这就需要从网络上抓取数十亿条数据,这个过程是无需人工监督的。 那么这也就会带来隐患,因为其中可能会有很多不适当的、有害的内容。 尽管现在模型的开发者普遍采用了过滤器和自动检查,但这种做法仍然会引入一些不适当的内容,最终导致模型产生不安全、有偏见或有毒的行为。
大模型(以下均用LLMs指代)发展迅速,但引发了大家对其潜在滥用的担忧。虽然模型开发者进行了大量安全对齐工作,以防止 LLMs 被用于有害活动,但这些努力可被多种攻击方法破解,典型的就是在社区里多篇文章中一直在强调的越狱攻击。这些攻击方法能找出安全对齐技术的漏洞,促使开发者及时修复,降低 LLMs 带来的安全风险
在人工智能飞速发展的今天,大型语言模型(LLMs)已经深入到我们生活的方方面面,从智能客服到内容创作,从医疗诊断到金融分析,它们的身影无处不在。然而,随着 LLMs 的广泛应用,其安全性问题也日益凸显。数据泄露、未经授权的访问、模型被恶意操纵……这些风险不仅威胁到企业的正常运营,还可能对用户隐私和社会稳定造成严重影响。今天,就让我们一起走进 LLM 安全的世界,看看那些在 2025年值得关注的安全工具,它们是如何为 LLMs 筑起坚固的安全防线的。
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。
演讲议题:深度解析EDR和用特定手法将它绕过
演讲议题:c3p0新链探索—深入挖掘数据库连接池的安全隐患
演讲议题:AIGC安全实践 –– AI Red Teaming
在人工智能飞速发展的今天,我们已经习惯了与各种智能系统打交道,从聊天机器人到智能搜索引擎,它们似乎无处不在。但你有没有想过,这些系统是如何真正理解我们的需求,并给出准确回答的呢?今天,就让我们一起深入探索一下前沿的RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术,看看它如何让AI变得更“聪明”。
总结了一些部署过程中出现可能的漏洞点位,并且分析了对应的攻防思路
NodeJs可以写后端、electron又可以打包成exe,还可以通过主进程命令执行,那么不就可以自研一个C2了吗?
NCTF遇到了一道pydash题目,似乎与SUCTF2025出的一道SU_blog都是这个知识点,遂想基于这道题分析一下链子。其实还可以结合idekctf那道题