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浏览器加密钱包高危漏洞可致资金遭窃

# 浏览器加密钱包高危漏洞分析与防护指南 ## 漏洞概述研究人员发现主流浏览器加密货币钱包存在重大安全漏洞，攻击者无需用户任何交互或授权即可窃取资金。这些漏洞影响包括Stellar Freighter、Frontier Wallet和Coin98在内的多个知名钱包产品。 ## 受影响钱包及漏洞详情 ### 1. Stellar Freighter (CVE-2023-40580) **漏洞机制**： - 使用单一处理器处理UI和Provider API的通信 - 消息来源混淆问题 -

2025-08-29 06:52:57

打靶日记--Misdirection

# Web渗透测试实战教学：从信息搜集到提权 ## 1. 信息搜集阶段 ### 1.1 主机发现与端口扫描首先使用Nmap等工具进行主机发现和端口扫描，发现目标开放了以下端口： - 22 (SSH) - 80 (HTTP) - 3306 (MySQL) - 8080 (HTTP备用端口) **优先级排序**： 1. 80和8080端口（Web服务） 2. 3306端口（数据库） 3. 22端口（SSH） ### 1.2 服务版本识别对开放的端口进行版本扫描，发现： - 80端口运

2025-08-29 06:52:29

浅谈常见edu漏洞，逻辑漏洞➡越权➡接管➡getshell，小白如何快速找准漏洞

# 常见edu漏洞渗透测试实战指南 ## 一、edu系统常见漏洞概述教育系统(edu)由于其特殊性质，往往存在一些典型的安全漏洞，主要包括： 1. **逻辑漏洞**：业务设计缺陷导致的非预期行为 2. **越权漏洞**：权限控制不严导致的横向/纵向越权 3. **账户接管**：通过漏洞获取他人账户控制权 4. **Getshell**：最终获取服务器控制权限 ## 二、漏洞利用链分析 ### 1. 逻辑漏洞挖掘 **常见类型**： - 验证逻辑缺陷（如验证码可绕过） - 业务顺序绕

2025-08-29 06:51:48

都2025年了，这十大 LLM 安全工具你该关注了！

# 大型语言模型(LLM)安全工具全面指南 (2025版) ## 一、LLM安全工具概述 ### 1.1 定义与重要性 LLM安全工具是专门设计用于保护大型语言模型免受各种威胁和漏洞侵害的解决方案。这些工具通过实施多层次安全措施，有效降低数据泄露、未经授权访问以及AI能力被滥用等风险，确保数据的保密性、完整性和可用性。 **核心价值**： - 保护企业资产和用户隐私 - 维护用户对AI服务的信任 - 确保符合数据保护法规要求 - 防止因安全事件导致的声誉损失 ### 1.2 责任主体 L

2025-08-29 06:50:55

智能汽车安全-漏洞挖掘到控车攻击

# 智能汽车安全：从漏洞挖掘到控车攻击实战指南 ## 前言与背景智能网联汽车安全现状： - 我国L3-L4级自动驾驶试点城市已拓展至数十个 - 面临车载系统漏洞、远程攻击、数据泄露等安全风险 - 汽车安全研究已有十多年历史，攻击难度和成本逐年提升 - 汽车作为复杂系统，存在"水桶效应"：攻击者只需攻破一个ECU即可横向控制整车法规要求： - 中国2024年公布汽车信息安全强标 - 国际法规R155、R156对汽车网络安全提出要求 ## 研究准备工作 ### 硬件准备 1. 获取研究

2025-08-29 06:49:49

同态加密来袭！Javelin为AI嵌入向量穿上“安全铠甲”

# 同态加密保护AI嵌入向量：Javelin技术详解 ## 1. 向量嵌入基础 ### 1.1 向量嵌入概念向量嵌入(vector embeddings)是现代AI/ML算法的核心组件，它将抽象数据(文本、图像、分类标签等)转化为数值向量，使机器学习模型能够处理和理解复杂数据。 ### 1.2 在NLP中的应用 - 将单词、短语或文档转化为实数向量 - 捕捉语义、关系和上下文信息 - 通过向量距离计算单词相似性 - 使AI能够像人类一样对文本数据进行推理 ### 1.3 嵌入向量的敏感

2025-08-29 06:48:42

泛解析字符探索：公网未授权服务的多轮加固绕过实践

# 未授权服务加固与泛解析字符绕过技术分析 ## 一、路由与功能类判断在分析Web应用时，区分路由地址和功能实现的父类非常重要： 1. **路由地址**：URL中用于定位资源的路径部分，如`/login` 2. **功能实现的父类**：代码中处理请求的基类，可能被多个路由共享判断方法： - 观察URL路径与响应行为 - 通过404等错误信息推断实现结构 - 测试相似路径的变化（如大小写、数字插入）示例分析： ``` /login ``` 此处需要结合响应判断： - 如果返回标准

2025-08-29 06:47:49

RAG架构大揭秘：三种方式让AI回答更精准，更懂你！

# RAG架构技术详解：从基础到高级实现 ## 一、RAG技术基础概念 ### 1.1 RAG定义与核心思想 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术。其核心思想是： - **闭卷考试 vs 开卷考试**：传统语言模型仅依赖训练时学到的知识（闭卷），而RAG模型可实时检索外部知识库（开卷） - **两阶段处理**：先检索相关文档，再基于检索结果生成回答 - **动态知识更新**：无需重新训练模型即可更新

2025-08-29 06:47:15

我用NodeJS+electron自研了个C2和木马并绕过了360+火绒内存扫描(附源码)

# NodeJS + Electron 构建 C2 与木马绕过杀毒软件技术分析 ## 技术背景本技术利用 NodeJS 和 Electron 框架构建了一个完整的 C2 (Command and Control) 系统及其配套的木马程序，并成功绕过了 360 和火绒等杀毒软件的内存扫描机制。 ## 核心原理 ### 1. NodeJS 与 Electron 的优势组合 - **NodeJS** 提供了强大的后端能力，可以轻松实现网络通信、文件操作等功能 - **Electron**

2025-08-29 06:46:02

拆解大模型“越狱”攻击：对抗样本如何撕开AI安全护栏？

# 大模型“越狱”攻击技术深度解析与防御对策 ## 引言大规模语言模型(LLMs)的安全性问题日益突出，"越狱攻击"(Jailbreaking Attack)成为研究热点。本文系统拆解白盒与黑盒两类越狱攻击技术，揭示攻击原理、实现方法及防御策略。 ## 白盒攻击技术 ### 1. 基于梯度的攻击(Gradient-based) #### 攻击原理 - 通过反向传播获取输入数据的梯度信息 - 利用梯度方向构造微小扰动，使模型产生错误预测 - 核心公式(非定向攻击): `x_adv =

2025-08-29 06:35:07

MCP Server 攻击面初探与思考

# MCP Server 攻击面初探与思考 - 教学文档 ## 1. MCP 技术概述 MCP (Model Computing Platform) 是一种新兴的AI模型计算平台，为AI模型提供计算、部署和运行环境。与传统的AI平台不同，MCP具有以下特点： - 支持多种AI模型的统一部署和管理 - 提供模型计算资源的动态分配 - 实现模型间的协同计算 - 具备模型版本管理和更新能力 ## 2. MCP 安全架构分析 ### 2.1 MCP 核心组件 1. **模型管理服务**：负责

2025-08-29 06:33:58

浅谈AI部署场景下的web漏洞

# AI本地化部署中的Web安全漏洞分析与防护指南 ## 一、AI本地化部署概述 AI大模型本地化部署主要有以下几种方式： 1. **第三方API调用**：通过调用第三方API配合开源WebUI实现快速部署 2. **私有化部署**：使用如Ollama等工具进行本地部署，避免数据外泄 3. **Transformer微调部署**：大型企业对模型进行微调后使用Transformer框架部署 ## 二、AI部署中的Web安全漏洞分析 ### 1. 模型下载环节漏洞 **CVE-2024-

2025-08-29 06:33:08

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