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最近出的两个漏洞，官方已修复，问题有些相似，都是通过设计器函数来构造rce。尤其第二个sql注入造成RCE的漏洞还是挺有意思的，记录一下。
在大模型的应用中，提示词（Prompting）、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和微调（Fine-Tuning）是三种常见的技术手段。每种方法都有其独特的优点和适用场景，选择哪种方法取决于具体的应用需求和资源限制。
进入题目页面如下给出PHP源码进行代码审计任意代码执行风险：代码中使用了 eval 函数，并且该函数的输入来自用户通过 GET 请求传递的参数 _。只要用户输入的内容通过了前面的正则表达式和字符数量检查，就会被作为 PHP 代码执行。这是一个非常严重的安全漏洞，攻击者可以利用这个漏洞执行任意 PHP 代码，例如读取敏感文件、执行系统命令、篡改数据库等。正则表达式过滤不严谨：正则表达式虽然对输入进行
SonarQube 最新版安装， 不修改java环境变量的解决办法
Amazon CodeGuru Reviewer中的CodeWhisperer是一种代码提示工具，它使用机器学习和人工智能技术来提高开发人员的代码质量和效率。它可以通过分析代码库中的历史代码和最佳实践，为开发人员提供有关如何改进其代码的建议。您可以在AWS控制台上启用CodeGuru Reviewer，并将其与您的代码库集成，以获得CodeWhisperer的建议。首先从插件库中搜AWS基本就能看
RCE 的中文名称是远程命令执行，指的是攻击者通过Web 端或客户端提交执行命令，由于服务器端没有针对执行函数做过滤或服务端存在逻辑漏洞，导致在没有指定绝对路径的情况下就可以执行命令。RCE 漏洞的原理其实也很简单，就是通过开发人员没有针对代码中可执行的特殊函数或自定义方法入口做过滤，导致客户端可以提交恶意构造语句，并交由服务器端执行。
在软件开发团队里，Code Review 是非常重要的一个质量保障环境。好的 Code Review 能促进团队成长，差的 Code Review 形同流水。而在有了 LLM 之后，事情又发生了一些微妙的变化：随着代码产量上升，需要 review 的代码越多。大量未经仔细阅读的 AI 代码。即由 GitHub Copilot、ChatGPT 生成的可以 work的代码，可能没有经过他的 pair
本文介绍了微调的基本概念，以及如何对语言模型进行微调。从 GPT3 到 ChatGPT、从GPT4 到 GitHub copilot的过程，微调在其中扮演了重要角色。什么是微调（fine-tuning）？微调能解决什么问题？什么是 LoRA？如何进行微调？本文将解答以上问题，并通过代码实例展示如何使用 LoRA 进行微调。
一句话介绍就是：基于开源大模型 + 知识库的 Code Review 实践，类似一个代码评审助手（CR Copilot）。飞书文档没有格式要求，能看懂正确代码是怎样就行这里直接使用 LangChain 提供的LarkSuitechunk_size: 控制每个块的长度。例如设置为 1024，则每个块包含 1024 个字符。: 控制相邻两个块之间的重叠长度。例如设置为 128，则每个块会与相邻块重叠
在我刚从学校毕业的第一份工作的第一个项目中，那时候还保持着在学校里面的思维，就是代码只要实现功能就行，所以命名各种a、b、c、test之类的，函数抽象也不注意，这样当然不会影响功能的实现，但问题是，商业产品的代码是有一个漫长的维护周期的，当你实现的功能不可避免的出现问题的时候，麻烦就来了。当时我第一个项目交付之后半个月，就遇到了一些功能上的问题，需要我去改下代码，这个时候我去读我半个月前写的代码，
一份好的MR描述不仅对团队的工作和代码质量有重要作用，也是对自己的工作的一个review的过程。1、如果MR中有部分代码超出了需求范围，但可以改善线上系统的整体代码健康状况（例如在不影响功能的情况下优化了代码结构，或提升了原有代码的性能），即使这部分改动并不完美，Review 也要倾向于批准和鼓励这些改动。1、在风格问题上，团队的编码规范具有绝对的权威，规范中未提及的点都算是个人喜好问题，优先保持
大模型私有化（Model Private Deployment）指的是将预训练的大型人工智能模型（如GPT、BERT等）部署到企业自己的硬件环境或私有云平台上。与公有云服务或模型即服务（Model-as-a-Service）相比，私有化部署能够给企业带来更高级别的数据安全性和自主控制能力。对数据隐私和安全要求高、需要自主控制AI模型运行环境的企业而言，或者在特定地理位置因法律法规限制不能使用公有云
在 Jenkins 管理控制台中导航到 “Manage Jenkins -> Manage Plugins”，在 “Available” 选项卡中搜索并安装 “SonarQube Scanner” 插件。根据项目需求，可以在 SonarQube 中安装不同的插件。解压后，你会在 /opt 目录下看到一个名为 sonarqube-9.9.5 的文件夹，里面包含了 SonarQube 的所有文件。配置
本文探讨了CR的重要性，它可以提前发现缺陷，有助于知识共享及团队能力提升，同时分享了CR实践步骤、技巧、案例等内容。当然，本文仅是一份参考指南，每个团队根据其所处现状的不同，可以根据本文调整优化各自的实践流程。如今，软件开发的格局在不断变化，围绕CR的实践也在不断发展。随着技术的进步，更智能的工具和 AI 辅助平台在不断涌现，这些工具能够提供更高级的静态分析、模式识别，甚至预测分析，在潜在问题出现
Visual Studio Code（简称 VS Code）是一款由微软开发且跨平台的免费源代码编辑器([7])。该软件以扩展的方式支持语法高亮、代码自动补全（又称 IntelliSense）、代码重构功能，并且内置了命令行工具和 Git 版本控制系统。
Fortify 是一个静态的、白盒的软件源代码安全测试工具。它通过内置的五大主要分析引擎：数据流、语义、结构、控制流、配置流等对应用软件的源代码进行静态的分析，通过与软件安全漏洞规则集进行匹配、查找，从而将源代码中存在的安全漏洞扫描出来，并可导出报告。扫描的结果中包括详细的安全漏洞信息、相关的安全知识、修复意见。数据量引擎：跟踪、记录并分析程序中的数据传递过程所产生的安全问题。语义引擎：分析过程中
库博能更好的支持接口开发，提供的接口如：新建项目、执行检测项目、获取项目检测结果、导出检测结果报告等数十种接口，方便与用户内部软件环境的集成。北大库博工具团队近十年来，与国内众多重要研究机构、央国企、事业单位等，联合申报、攻关国家重要部委科研课题，取得了丰硕的科研成果。同时，支持多个行业重要软件测试工作，就行业领域合作展开科研攻关，共同发表顶会文章百余篇，成功申报国家国际奖项数十项，培养领域专业人
Code Review（CR）即代码评审，又名代码走查，是一种通过复查代码来提高代码质量的过程，一般体现在一个团队的开发过程中。CR要求团队成员有意识地、系统地检查彼此的代码，从而验证需求、发现错误，同时指出其中不合规范的“低质量”代码，从而提高整个团队的代码质量。一次 CR 可以是一次 Commit，也可以是一次 Merge Request。因此，实践课系统支持团队内部的 MR 评审以及 Com
更多内容关注微信公众号：fullstack888Code Review中文应该译作“代码审查”或是“代码评审”，这是一个流程，当开发人员写好代码后，需要让别人来review一下他的代码，这是一种有效发现BUG的方法。由此，我们可以审查代码的风格、逻辑、思路……，找出问题，以及改进代码。因为这是代码刚刚出炉的时候，所以，这也是代码重构，代码调整，代码修改的最佳时候。所以，Code Review是编码
codereview指南：使用 vs code 插件 gitlens 对比不同分支代码在项目评审之后，便开始编码开发，编码开发，使用正确的branch分支开发，遵循合适的Git Flow是非常有必要的。
Ubuntu20.04 搭建repo + gitlab的代码管理系统
如果你需要一个自动化的工具帮助你或者你的团队较少信息冗余，在提升代码质量同时减少人工Code Review的成本，那这篇文章非常的适合你。本文围绕快速开发，将相关配置和使用进行了详细介绍，并提供了各种能够为你的项目定制化配置的手段。来源和出处都已在文中关键处以超链接给出，尽情享受吧。
对于编程人员来说，非常基础非常明显的漏洞它还是可以给出提示。可以让编码更规范，减少低层次明显的漏洞。它是一个文件一个文件检查。不具备上下文功能，我是一个安全人员，作为一个安全人员，很多漏洞可能需要跟踪好几个文件。很多漏洞如xss还有逻辑漏洞和一些配置导致的漏洞，它还无法找到。首先说一下体验感，不太行。只能作为一个编程基本代码补充工具，在安全这块的功能不太突出。
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