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基于概念擦除的AIGC防侵权技术

# 基于概念擦除的AIGC防侵权技术教学文档 ## 1. 技术背景与概述 ### 1.1 问题背景 - 现代文生图模型(如Stable Diffusion)在庞大互联网数据集上训练，能够模仿广泛概念 - 部分学习到的概念可能涉及侵权风险：受版权保护内容、色情内容等 - 传统防护方法存在局限性： - 数据过滤方法需要重新训练，成本高昂(如SD 2.0在50亿图像上消耗15万GPU小时) - 生成后过滤容易被绕过(如SD 1.4的NSFW过滤器) - 推理引导方法容易被对抗性提示绕过

2025-08-29 09:11:49

基于影子栈的大模型系统防御技术

# 基于影子栈的大模型系统防御技术教学文档 ## 1. 技术概述基于影子栈(Shadow Stack)的大模型系统防御技术是一种借鉴传统系统安全中影子栈概念的新型防御方法，旨在保护大型语言模型(LLM)免受恶意攻击和滥用。 ### 1.1 核心思想 - **影子栈概念移植**：将传统系统安全中的影子栈技术(用于防御内存溢出攻击)迁移到大模型安全领域 - **并行防御架构**：为每个目标LLM实例(LLMtarget)创建一个并行的影子LLM防御实例(LLMdefense) - **双重

2025-08-29 09:00:32

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

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