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漏洞描述该漏洞本质上是由于JeecgBoot内置的WAF存在逻辑缺陷，导致针对特定接口的SQL注入防护被绕过。影响版本: JeecgBoot 版本 3.9.1/3.9.0需要任意用户权限漏洞分析来到SysDictController.java入口路由为 GET /sys/dict/getDictItems/{dictCode}控制器直接将 dictCode 传入sysDictService.get

总结来说，Auto Login Skill 不只是一个自动化工具，它更是一种 AI 技能在网络安全领域的落地实践。 从自动识别系统到智能纠错，再到多技能联动，它展示了 AI 在渗透测试等网络安全任务中的巨大潜力（还比如钓鱼很多场景提效）。

本文章主要记录cyberstrikelab的Honeypot打靶过程

文章梳理了大华ICC的项目结构、Nginx与evo-apigw两层接口转发链路及鉴权机制，并结合多个历史漏洞案例，说明漏洞成因、利用入口与整体攻击面。

AI辅助还原Coruna漏洞利用链混淆代码

漏洞描述2026.2.14 之前的 OpenClaw 版本在网关中存在一个漏洞，无法净化 node.invoke 参数中的内部批准字段，使得经过认证的客户端绕过执行审核对 system.run 命令的批准门禁。拥有有效网关凭证的攻击者可以注入批准控制字段，在连接的节点主机上执行任意命令，可能攻破开发者工作站和配置执行器漏洞影响评分：9.9影响：<2026.2.14漏洞复现在项目根目录下安装依

Gitdwn靶机贴近真实生产环境，融合了多种常见的安全漏洞与配置隐患，涵盖前端加密逻辑、XML外部实体（XXE）、内网服务暴露、Git版本控制信息泄露等多个核心考点，既考验渗透测试人员的基础操作能力（如端口扫描、目录枚举、密码爆破），也要求具备一定的代码逆向、漏洞组合利用与细节挖掘思维。

结合代码分析OpenClaw远程代码执行漏洞（CVE-2026-28466）

漏洞来源一个评分十分的严重漏洞漏洞描述SandboxJS 是一个 JavaScript 沙箱库。在 0.8.34 版本之前，可以获取包含 Function 数组，从而导致沙箱逃逸。如果拥有包含 Function 的数组和 Object.fromEntries，就可以构造 {[p]: Function}，其中 p 是任何可构造的属。此漏洞已在 0.8.34 版本中修复漏洞原理CVE-2026-269

从web3安全角度解析Uniswap V2源码，阐述AMM机制与防重入。重点剖析swap验证、mint铸造及最小流动性防御，理清架构逻辑，理解实现以及安全问题。

如何在不影响功能的情况的基础上不上漏洞

当 AI Agent 拥有了读写文件、执行命令、访问网络的能力，如何用平台自身的扩展机制构建安全防线？

在`nf_tables`架构中，内核允许用户自定义设置过滤规则，用户可以通过设定规则来决定数据包的处理方式（这个处理方式由`verdicts code`决定），而规则是由一系列表达式组成的，中有一种表达式叫 `nft_immediate`（立即数表达式）。它的作用是：“如果匹配成功，就将某个值设置到`NFT_REG_VERGICT`中（一个用来存放verdict的值的寄存器）”。每条 rule 执

2026阿里白帽大会 - Kaminsky重现：重新思考DNS辖区原则实现的安全性

本文是一篇探讨如何将AI（尤其是大语言模型）与Web3智能合约安全审计深度结合的技术实践与方法论文章。基于实际工作经验，提出在AI时代，真正高效的自动化代码审计不应依赖简单的指令或具体的漏洞案例，而应回归“提示词编写（Prompt Engineering）”的基本功。

本文对帆软FineReport的项目结构，路由映射和历史漏洞进行详细分析，旨在为想要审计帆软报表的读者提供详尽的入门指南。

2026白帽大会 - 破局与重构：多模态AI Agent的红蓝对抗效率革命

仿真内网、内网渗透、横向移动、权限维持、多层代理、evasion

前言这个漏洞是英国 MDSecLabs 的 Filip Dragovic 发现的，据作者讲述，这个漏洞由于很巧妙，它们在红队评估中从2025年1月就开始使用，直到2026年2月报告给微软后，才在3月的补丁星期二修复，这么看也用够本了，原文只是讲了漏洞的核心部分，本文会讲清楚这个漏洞涉及的概念、如何形成的，如何利用它原文地址：https://www.mdsec.co.uk/2026/03/rip-r

引言随着大型语言模型（LLM）和深度学习技术在安全领域的广泛应用，传统的基于特征码、抽象语法树（AST）或沙箱行为分析的 Webshell 检测手段正逐渐向基于 AI 的语义分析演进。AI 模型能够理解代码的逻辑意图，从而识别出经过复杂混淆的恶意脚本。然而，AI 模型本身存在一个本质性的弱点：它们在处理代码时，往往将代码逻辑与注释、元数据等“非执行内容”置于同一语义空间进行推理。这就为提示词注入（