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通过反推代码逻辑拆解协议进行绕过白名单

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。

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

gzip 请求体可以由多个合法 member 直接拼接而成。入口组件只解开首 member，业务组件继续解开全部 member 时，同一条 HTTP 请求会产生两份参数视图。记录中的网关允许 mode=read，业务端却取得 mode=write；变化不在请求行、头字段或分帧位置，而在首 member trailer 之后的压缩字节。 一条请求在入口已经通过权限判断，到了业务代码却换了参数，这种现

Android App WebView JSBridge任意页面凭证窃取漏洞挖掘案例分析

本文首发实验环境与全部结论均为本人实测。漏洞编号 CVE-2026-68771，影响 ComfyUI v0.22.0 ~ v0.25.0，v0.26.0 修复。所有测试均在本地隔离虚拟机内进行，请勿对未授权目标复现。

GitLab CE/EE

本文主要内容是：攻击者把 GEO 技术"武器化"，让恶意下载站被生成式 AI 当作权威答案推荐给用户，从而完成"投毒 → 诱导下载 → 落地执行"的闭环。

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

基于通告分析，这是一个ip伪造的漏洞

本文以 Apache Syncope 的一个真实漏洞链为例，整理 Groovy 黑名单沙箱的三类绕过方式：解释器逃逸、运行时间接调用、反射与黑名单盲区。每种方式都会从沙箱的实现原理出发，说明绕过的切入点在哪、为什么能绕过，并给出在真实目标上的利用效果。

(免责声明：本文内容来自经过授权的安全测试、应急响应及个人复盘，仅用于安全研究与防御分析 文中涉及的域名、IP、邮箱、项目名称、文件名及其他可能关联真实主体的信息均已进行脱敏处理。本文不提供针对真实目标的攻击方法，也不用于未经授权的安全测试)

先介绍发包单线程发包（同步发包） 整条业务逻辑、组包、网络发送全部在同一个线程一次性跑完，调用完发包 call 就立刻走网络。 ① 无加密版本流程：控件 call → 功能 call1 → 功能 call2 → 组包 → 发包 控件 call：入口，触发发包事件（比如人物移动、技能、聊天这类动作入口函数） 功能 call1：业务逻辑，填充对象、校验状态、读取角色数据 功能 call2：

用 CE + x32dbg 定位背包、仓库、周围怪物 NPC 三类成组数据的基址与偏移，重点讲回溯卡在全局变量上时的三条破解思路。

对自研政务 RAG 系统（gov-rag-demo）做白盒代码审计，发现间接提示注入、权限参数客户端可控、会话 ID 无鉴权、政务高频实体脱敏不足 4 类真实缺陷，定位到行号并完成修复。78 条业务评测用例保持 100% 零回归，安全专项断言全过。附完整复现脚本与修复后状态。

测试一个 APP 的头像审核时，我发现了一个比较有意思的现象：图片里的敏感文字能被拦下来，但部分敏感图片本身却可以正常上传和展示。后来我审核人员给我讲解了实际流程，我又把这个思路带到了直播场景。顺着这两个事件继续往下看，会发现内容风控不只是“模型能不能识别出来”的问题，机器审核、人工复核以及最终处置之间同样存在时间差。 本文从这次实际测试出发，简单拆一下常见的内容风控模型和审核流程，并用伪代码还原

无交互式 Shell 情况下提取完整固件镜像

OWASP GenAI LLM TOP 10 2026中文译本

应急响应中的主机溯源，长期停留在"手工敲命令 + 截图 + 翻终端历史"的状态： 排查一台被植入木马或 WebShell 的服务器，需要依次查看进程、服务、启动项、计划 任务、网络连接、文件变更和登录活动，再把零散发现串成时间线。动作不难，但重复、 易漏、难复现。HostTraceAI 尝试把 AI Agent 引入这个流程，而引入的前提是先回答 一个问题：凭什么让 AI 动生产主机？本文介绍它的

Vendure 的渠道（Channel）租户边界对订单子实体（Payment / Refund / Fulfillment / OrderHistoryEntry）来说不是机制，而是逐调用点的约定。这些子实体不携带渠道归属，唯一的边界是父订单；受影响版本里多条 Admin mutation 按 ID 全局加载子实体，从不回查父订单渠道。退款路径最典型：渠道检查寄生在"订单行存在"这个业务事实上，l