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本文复现奶龙杯 CTF 中四道 Pwn 题目的解题过程，涵盖静态链接 ROP、栈对齐绕过、Seccomp 下自修改代码构造 ORW 链及格式化字符串泄露 Canary 结合栈溢出利用。

仅持 USAGE 权限的账号，纯用 SQL 打穿 MariaDB：GRANT PROXY 空认证语义缺陷把 root 密码覆盖为空完成提权，SYS_REFCURSOR 游标数组 UAF 配合堆喷射与 JOP 链，容器内以 mysql 用户执行任意命令。含源码走读、修复 diff 与本机复现。

通过反推代码逻辑拆解协议进行绕过白名单

部分bolg

本文记录一次网盘转存业务中的绕过。测试过程中，账号因 VIP 和存储空间限制无法正常转存某公开分享文件，但在多次进行下载、保存等操作后，文件最终进入个人网盘。后续尝试未能稳定复现该现象，因此本文不对服务端具体实现进行武断定性，而是从前后端校验、异步任务、状态一致性、重复请求及竞态等角度分析其可能原因，并讨论该类业务逻辑问题的测试与修复思路

GitLab CE/EE

Directus 默认 SSRF 黑名单只防了 AWS 那个 metadata 地址——国产云（腾讯云 169.254.0.23、阿里云 100.100.100.200）一个都没拦。链 A 用 editor 账号打 import 端点直接拉回实例指纹；链 B 用 Webhook Flow 零账号匿名触发。配套 import-ssrf-audit.py 加 --metadata-check 模式，3

一次普通的 Web 安全测试中，我成功绕过了目标 WAF 的部分规则，却没有找到实际可利用的 SQL 注入。随着测试继续进行，目标的防护行为似乎发生了变化。尝试切换 Tor 后，我原本以为改变出口 IP 就意味着“换了一个身份”，但实际表现却让我开始重新思考：一个防御系统究竟是如何判断，现在的我和刚才的我，仍然属于同一个攻击者？ 本文从这次测试经历出发，结合 Fingerprint、行为关联、风险

PE 文件是 Windows 可执行程序的标准格式，也是逆向和恶意代码分析的基础。它由 DOS 头、NT 头、区段以及各类数据目录组成，文件对齐与内存对齐的差异、RVA 和 FOA 地址转换、导入导出表、重定位表、TLS 回调都是核心知识点。掌握 PE 结构，才能看懂程序加载流程，理解 IAT Hook、代码注入、脱壳等技术原理，是学习病毒逆向必须跨过的第一道门槛。

本文完整复盘了 HackTheBox Certificate 域靶机的渗透过程。攻击链始于 Web 端的文件上传功能: 利用 ZIP 打包加空字节截断绕过扩展名白名单与内容审查, 成功落地 WebShell 拿到初始立足点; 随后从数据库配置文件中提取凭据, 离线破解 bcrypt 弱口令, 横向至首个域用户; 接着分析目标遗留的流量包, 从 Kerberos AS-REP 报文中提取密文并爆破出

基于通告分析，这是一个ip伪造的漏洞

FastGPT v4.14.8 沙箱四层防护（模块黑名单/AST 检查/open 守卫/import 守卫）全被一条 inspect 四步链穿透：currentframe().f_back.f_globals 拿到 worker 模块全局字典，直接调出 _original_open 读 /etc/passwd、_original_import 绕过黑名单。配套 fastgpt-sandbox-au

Node.js `vm2` 曾长期被用于在同一进程中执行不可信 JavaScript。它通过 Proxy、对象包装、异常清洗以及 Node.js API 控制等机制，试图在原生 `vm` 之上构建更严格的沙箱边界。 但 vm2 的历史漏洞反复说明：JavaScript 沙箱真正难防的地方，并不只是 `require`、`process` 这类显式能力，而是**跨 Realm 对象、Proxy T

本文整理数字中国攻防赛中的九个题目，覆盖模型权重隐写、SM4 逆向、Go Web 利用链、XXE、AES-CTR 密钥流复用、JNI 校验、日志取证、Unicode 规整化差异、近素数 RSA 与自定义 VM 流量还原。每题围绕附件或服务的真实行为展开，从异常特征、关键数据流到脚本复现逐步收束，并保留最终结果的验证依据。

大语言模型（LLM）在渗透测试领域的自动化应用正受到广泛关注，但单一Agent模式在多步骤、多分支的攻击链中常因路径选择偏差或上下文丢失而陷入低效循环。为探索更优的自动化方案，本文设计并实现了一种“主控Agent + 策略参谋”的双LLM协作架构，以DeepCode（deepseek-v4-pro）为执行者、千问API为参谋，在本地VMware环境中对Vulnhub靶机DC-2（中低难度）和DC-

2025 年 9 月 1 日，国内《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行，AI 生成内容被要求打上"显式+隐式"双重标识；国际上，Adobe 主导的 C2PA 内容凭证标准已经被 OpenAI、Google 等厂商接入。标准来了，但我一直有个疑问没人认真测过：这些藏在图片文件里的溯源凭证，到底能活多久？一张 AI 图从生成到被转发、压缩、截图、裁剪，凭证还会在吗？这篇文章我把三家生成器的图片丢进

不解密 HTTPS、不装终端插件，纯靠流量侧能不能发现内网谁在调大模型。隔离网段里对照采集 DeepSeek API、Ollama 明文、普通浏览和文件下载，从 DNS、SNI、JA3、HTTP、SSE 五层拆痕迹。Suricata 四道闸门回放混合 pcap：六条告警全是真阳性，12 个主流站点加 pip 装包零误报。DoH 只拆掉 DNS 闸门；IP 直连前置代理会让 DNS 和 SNI 一起

从 Burp 扩展研究出发，对 Yakit 插件机制进行黑盒验证，并进一步讨论安全工具扩展生态中的代码执行与供应链风险

MCP stdio 服务器配置的授权检查仅部署于 REST 层，经流程图组件参数路径可完全绕过，导致任意 npm/PyPI 包执行

《针对初学者的虚拟机逃逸实践：一次完整的挂载逃逸排错过程》