蚁景网安实验室

看到标题，可能会误以为这是一条完整的攻击链——先绕过认证，再执行命令。但实际上两个漏洞没有任何依赖关系，放在一篇文章里面只是因为它们出自同一个项目。

医疗场景对输出的严谨性要求极高，一旦发生数据投毒，不仅可能导致诊断建议出错，甚至可能成为数据外泄的跳板，所以我整理了这一篇有关数据投毒的文章。

本文针对H2O-3反序列化漏洞（CVE-2025-6507&CVE-2025-6544）进行漏洞复现、漏洞分析及漏洞修复。

原生APP需要逆向、Hook等技术门槛较高，而混合APP内嵌H5页面，只需抓包分析即可发现漏洞，是APP渗透的最佳入门目标。这次实战目标就是从app提取的h5页面进行挖掘（更偏向Web渗透）。

有个项目做了个问答大模型，刚好需要安全测试，所以就有了这篇记录。某法律机构声称，该模型基于某开源大模型的api微调，且已在应用层部署了严格的内容安全策略，限制其仅回答法律领域问题。

一次从发现到利用的安全漏洞分析之旅：在浏览安全资讯的时候，我偶然间看到了 CVE-2026-0755，这是一个关于 gemini-mcp-tool 的命令注入漏洞。

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，这次介绍的漏洞属于水平越权漏洞，简单来说就是，一个没有任何任务管理权限的用户，只要登录了系统后，就能构造请求来操作其他人的任务。

小比赛随便打，国赛教我做人....AI安全题模拟了一个典型的对抗性机器学习场景，目标是骗过一个已经上线的异常检测系统，目标系统是基于孤立森林的实时风控引擎。

一直以来都想写个流量分析的做题总结，总结一些思路和方法，但找不到好的例题，刚好国赛这道流量分析就挺适合的。

在某社区平台的评论功能中发现存储型HTML注入漏洞。结合平台存在的GET方式登出接口，实现了点击即登出的CSRF攻击。

许多针对大型语言模型的攻击都依赖一种名为提示注入的技术。攻击者通过构造特定的提示语来操纵模型的输出，使其偏离原本的设计目的。

一道典型的RSA 密钥恢复题目，具体来说，它是利用高精度浮点数泄露来还原私钥参数的题目，这道题之所以会发生泄露，核心原因在于：题目给出的十进制小数精度远大于还原分数所需的信息量。

2025铸剑杯线下赛第二部分是渗透，其中包括web渗透和大模型安全。这道题其实是2023年中国科学技术大学Hackergame的一道题目改编的，大差不差。第一次接触大模型安全，学到了学到了。

pgAdmin在受影响版本中，由于Query Tool及Cloud Deployment功能实现中直接通过eval()解析传入参数，导致存在任意代码执行漏洞。

AES是对称加密算法，在逆向中常常使用到，白盒AES算法详解这篇文章写的非常好，通俗易懂。但是我在原理到代码的过程经常会卡壳，因此结合C语言代码浅析一下算法。

在glibc2.34以后取消了__free_hook以及__malloc_hook，因此需要找到一个可以控制程序执行流程的函数指针代替__free_hook以及__malloc_hook。

整个流程就是攻击方不断发送不同类型的钓鱼邮件，防御方在识别的过程中逐渐学习，而攻击方也会记录哪些内容更容易成功，从而倾向选择这些高成功率内容。

给组里的本科生讲一讲恶意软件，以及如何识别恶意软件。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像和视频等数据。CNN包括：卷积层、激活层、池化层、全连接层。

在护网的过程中，经常需要反向连接，就有可能连接到域名上，所以可以做一个识别，判断是不是一些APT组织通过一些批量的代码生成的恶意域名。

其实XSS说白了，就是通过向网页中注入恶意的脚本代码，一般来说都是 JavaScript，让代码在其他用户的浏览器中执行，从而达到窃取信息、冒充身份、传播木马等目的。