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Fastjson 1.2.83最新RCE

本文复现 ATHENA CTF 中三道 Pwn 题目的解题过程，涵盖 tcache poisoning 修改全局元数据、未初始化堆内存读取 flag 及 UAF 构造任意地址读。核心利用 safe-linking 恢复堆地址并动态解析 libc 符号获取栈指针，最终从栈内存中提取 flag。

这个漏洞是 CVE-2026-25243 的补丁绕过变种。原始 CVE-2026-25243 的修复方案没有完全解决消费者 NACK 共享的根本问题——RDB 加载时仍然允许不同消费者引用相同的 NACK 对象。攻击者通过精心构造的 RDB 流数据，配合 jemalloc 堆分配器的 tcache 机制，可以实现任意地址读写，最终通过劫持 dictType 的 hashFunction 函数指针执

牵扯了很多新题型，ai和isc主要是

WP Forms Connector 是一个 Connect Contact Form 7 和外部 API 的 WordPress 插件。2026 年 6 月 24 日，Wordfence 公布了 CVE-2026-9179（CVSS 7.5），一个不需要登录就能打的 SQL 注入。 看了一圈代码，发现这个洞有点意思——它不是那种"作者完全没做安全"的低级错误，而是犯了两个恰好互补但都无效的失误。

这篇文章分享我自己写的一个漏洞验证工具 vuln-verify。它不输出"可能存在 CVE"这种告警，而是直接跑命令拿证据——每条发现都附带一条 curl 命令，复制到终端能复现。同时它的 JSON 输出是给 AI Agent 设计的：Agent 读取 curl_command 字段自动执行，看到预期输出就通知你"确认有效"。7 个插件覆盖 ThinkPHP RCE、Shiro 默认密钥、Tomc

Craft Commerce 是 Craft CMS 的电商插件。后台订单管理里有个"可购买商品列表"接口，前端表格支持按列排序，参数叫 sort，格式是 列名|方向（比如 title|asc）。后端拿到这个字符串，explode('|', $sort) 拆成左右两半，左半截直接塞给 Yii2 Query Builder 的 orderBy()。 问题在 Yii2 的 orderBy() ——它假

CVE-2026-64556 是 Linux 内核 perf 子系统新近披露的本地权限提升漏洞，因内核事件清理逻辑存在缺陷引发内存损坏问题。本文主要分析该漏洞原理，并给出可用于验证的漏洞 PoC

Fastjson 1.2.83 file: 协议不出网利用分析

本文记录了一次针对高校教务系统的跨场景安全测试过程。在PC端发现邮箱修改无验证漏洞后，通过将攻击面拓展至移动端Angular SPA应用，逆向webpack打包产物提取了150+个REST API端点及签名算法，并发现服务端完全不校验API请求签名。在此基础上构造了完整的账号接管攻击链：移动端签名校验缺失 → 无验证修改绑定邮箱 → PC端密码重置 → 账号劫持。同期通过遍历课程学生查询接口的le

本文详细记录了一次针对 Windows 域控 FOREST.htb.local 的完整渗透过程。攻击从匿名 LDAP 枚举开始，构建用户字典后通过 AS-REP Roasting 成功破解服务账户 svc-alfresco 的弱口令。借助 BloodHound 分析出复杂的组嵌套关系，利用 GenericAll 权限将自己注入 Exchange Windows Permissions 组，进而向域

Hackropole FCSC 2026 Pwn 全12题系列 Writeup（上篇），本篇详细复现其中 5 道题的解题思路与利用过程。

当域控制器同时暴露了Web服务，是巧合还是致命疏漏？本文记录了对Egotistical Bank域靶机的完整渗透过程。从网页爬取员工姓名，到利用Kerbrute枚举有效用户；通过AS-REP Roasting破解弱密码，再到WinRM登入获取立足点；借助WinPEAS发现存储的凭据，最终通过BloodHound分析DCSync权限，一举拿下域管理员哈希。整个过程环环相扣，展示了信息收集与凭据复用在

Web 扫描器在比较 HTTP 响应时面临一个固有难题：时间戳、UUID、CSRF Token 等动态噪声会产生大量误报，而 JSON 字段的语义变化（如 role=student→admin）又容易被淹没在字符串差异中。本文介绍了一套面向 Web 安全场景的智能 Diff 引擎设计：12 种动态模式自动过滤、8 维加权相似度、JSON ▎ 递归结构 Diff、自适应权重（JSON API/H

现代 SPA 应用将 API 端点打包在 webpack 产物中，传统扫描器的 HTML 解析和字典爆破全部失效。本文提出了一套针对 SPA 应用的自动化攻击面发现方法：从 webpack 的 apiUrlKey 映射中提取隐藏 API 端点（实测比传统 JS 解析多发现 ▎ 60%），利用后端错误反馈自动发现参数（无需字典），构建参数关系图并 BFS 搜索多步攻击路径。方法在真实校园系统上自

API 参数发现通常依赖字典爆破或前端 JS 爬取，前者命中率低，后者在 SPA 应用中效果有限。本文提出一种新思路：利用后端 API 自身的错误反馈来发现参数——发送故意缺参数的请求，从 "parameter[user_code] is missing" ▎ 这类错误信息中提取参数名，迭代填充后继续请求直到获取完整参数表。整个过程无需字典、不依赖前端代码，让目标的输入校验逻辑替你做参数枚举。

关于Fastjson1.2.83漏洞利用过程中存在的问题二次分析

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CVE-2026-25243 (补丁绕过变种)

MISCCatFlag直接type flag.txt即可如烟大帝独断万古Step 1: 观察异常 Unicode 字符解压后查看 novel.txt，正文没有直接出现 flag。但检查字节可以看到大量形如 EF B8 xx 的序列，对应 Unicode 变体选择符 U+FE00 到 U+FE0F。这些字符通常不可见或弱可见，刚好对应题面“名讳也是尔等能直呼的？”的暗示：真正的信息没有直接显示在正文