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黄鹤杯密码详解Broken Transcript每个 modulus 由 nextprime 生成，约为 2^60~2^61所以可以先用 CRT 精确还原 p 的高位，再用 Coppersmith 恢复缺失的低位。基本过程1.对每条 state=1 记录，由 y ≡ a·upper + b (mod m) 反解：upper ≡ (y − b) · a⁻¹ (mod m)12 个模数互不相同（均为素

对最近的j-space空间对于AI安全的讨论

本次渗透以 Windows AD 域控制器为目标，通过 Nmap 识别出完整域环境后，从 LDAP 匿名查询入手，发现用户 r.thompson 的自定义属性 cascadeLegacyPwd，Base64 解码获得其明文凭据。利用该账户枚举 SMB 共享，在 Data 分享中获取一份 VNC 注册表文件，结合源码级的 VNC DES 密钥逆向分析成功解密出 s.smith 的密码。随后凭借 s.

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。

涵盖web、misc、reverse和crypto方向共计六道题目

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

衍界AI安全实验室-jake

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

一个公开的 Form 端点,5 步走完整条攻击链:任意文件读取 → 读 encryptionKey → 伪造 JWT 接管 admin → 表达式注入沙箱逃逸 → RCE。从发第一个 POST 到拿到 root,不到 3 秒。本文基于 n8n 1.65.0 真实复现,附完整攻击脚本与检测工具,所有 PoC 已开源。

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

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

Ollama 默认监听 0.0.0.0，14 个 API 端点无认证暴露在公网，Shodan 上 1000+ 台可查。本文对其中一台做了完整攻击面实证——黑盒测试 14 端点、白盒审计 v0.31.1 Go 源码追踪 ParseNameBare 调用链（types/model/name.go:146）、对比 v0.30.10→v0.31.1 files 参数差异，发现 Ollama 团队只加校验器

CVE-2026-25243 (补丁绕过变种)