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模型窃取攻击解析模型窃取攻击是指攻击者通过合法或非法手段，获取目标模型的结构、参数、训练数据特征或推理逻辑，进而复制出功能相似的“克隆模型”，或利用窃取的信息实施进一步攻击（如模型投毒、规避检测）。这类攻击直接威胁模型的知识产权和商业价值，尤其对闭源商业模型构成重大风险。
蜜罐技术是网络安全领域的主动防御手段，通过模拟系统环境吸引攻击者并收集攻击数据。根据交互程度可分为低、中、高交互蜜罐，按目标类型又分为Web、数据库、工控等细分领域。蜜罐识别的必要性在于避免资源浪费和提高攻击效率，主要方法包括分析协议特征、实现缺陷、Web特征、行为模式和统计分析。识别工具如360quake和Wafw00f可辅助检测，最佳实践强调多层识别策略和持续更新特征库。未来趋势将聚焦AI识别
本文推荐四种国内可用网络靶场及部署方案：1)春秋云境(在线免安装，350+CVE漏洞)；2)LingJing灵境(本地集成44套靶机)；3)墨者学院(混合模式)；4)Pikachu(经典Web漏洞靶场)。详细提供Docker部署流程，包括镜像加速配置和Vulhub靶场启动方法。对比分析各靶场特点：春秋云境适合新手快速入门，LingJing适合内网渗透演练，Vulhub适合漏洞复现研究。文末附常见问
维度模型窃取攻击模型蒸馏定义攻击者通过合法或非法手段，逆向复制目标模型的结构、参数或功能，生成“克隆模型”。模型开发者主动将复杂的“教师模型”知识迁移到轻量化的“学生模型”中，实现模型压缩或功能适配。核心目的非法获取模型知识产权、绕过授权使用，或利用克隆模型实施进一步攻击（如寻找漏洞）。优化模型性能（如减小体积、提升推理速度）、降低部署成本，或保留核心能力的同时适配边缘设备。主体与合法性主体为攻击
摘要： 随着软件复杂度激增，传统人工代码审计已无法应对千万行代码的安全挑战。大模型（LLM）通过语义理解与静态分析（SAST）的深度融合，重构代码审计范式：静态层精确定位缺陷，模型层解析漏洞上下文并生成修复建议，实现"检测-理解-修复"闭环。其核心价值在于通过逻辑推理降低误报率（如识别隐藏的输入校验），并输出带自然语言解释的智能报告。系统持续学习人工反馈，形成企业私有知识库，推
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技
更棘手的是，攻击者通过角色扮演（假装是合法安全公司的员工在做渗透测试），轻松绕过了AI的安全护栏，然后用工具链把复杂攻击拆成一个个看似无害的小任务，让AI一步步执行。报告显示，这种“提示注入”或“越狱”方式早就被安全研究者警告过，如果公司没加强防护，监管或原告就能说“这风险是可预见的，你们没做好”。如果工具被滥用导致损失，即使是第三方滥用，客户也可能追责供应商——特别是供应商没披露已知局限，或没跟
Elastic Security在2025年AV-Comparatives商业安全测试中表现卓越，成为唯一在所有测试项目中实现100%防护率的厂商。该平台整合了SIEM、XDR和云安全功能，通过高级行为分析、机器学习模型和专家防护规则，有效抵御零日攻击和复杂威胁。测试结果显示，Elastic在真实环境防护和恶意软件防护测试中均保持完美防护率，优于Microsoft、CrowdStrike等竞争对手
BurpSuite的主动扫描与被动扫描是两种核心漏洞检测方式。被动扫描仅分析流量，检测表面漏洞（如信息泄露），零风险且实时；主动扫描则发送恶意请求检测深度漏洞（如SQL注入），存在风险但更全面。最佳实践为先被动扫描快速评估，再对高风险区域进行主动扫描。两者互补，结合使用可提高检测效率，但需注意主动扫描的法律合规性和性能影响。
在导出时，需要明确定义模型的签名（signatures），特别是默认的serving签名，它规定了模型推理时输入和输出的张量名称与类型。这是通过模型版本控制策略实现的，通常将不同版本的模型存放在以版本号为名的子目录下（如`/models/my_model/1/`）。gRPC接口基于HTTP/2协议，具有高效、低延迟的特点，非常适合高性能要求的内部服务间通信。同时，对模型进行持续的A/B测试或影子模
摘要：数字配电系统安全配置检查面临智能化变革带来的新挑战。文章基于《电力监控系统安全防护规定》等法规标准，提出包含分区防护、网络边界、设备配置、系统基础四大维度的安全框架。重点介绍了自动化检查流程（采集→分析→比对→整改→验证）和持续监测机制，强调通过"平战结合"应急响应体系实现快速处置。随着技术发展，AI和区块链等新技术正被应用于异常识别和配置审计，但核心仍是落实"
EFF-Monitoring（Efficient Monitoring，高效监控），是一款面向安全运营 / 蓝队的本地告警处理工具，聚焦“高效日志处理 + 自动化情报补全 + AI 研判”，帮助安全监测人员在攻防演练和日常值班中快速看懂告警、打通上下游。
有源相控阵雷达代表着当前军用雷达的最先进技术，相控阵指的是“相位被控的阵列”，相控阵雷达也就是由“相位被控的阵列”组成的雷达。有源相控阵雷达和无源相控阵雷达都是在一个阵面上放置了大量的辐射器组成整体阵列，也就是所谓的小天线，与无源相控阵雷达最大的不同是，有源相控阵雷达在每个辐射器后面都安装一个独立的T/R组件，T/R组件的作用是对发射/接收信号的放大以及对信号幅度、相位的控制等等，可以说一部有源相
摘要：成员推理攻击是通过分析模型输出推断特定样本是否属于训练数据的隐私攻击方式。根据实现方法可分为三类：(1)影子模型攻击：利用同分布数据训练相似模型构建推理规则；(2)指标指导攻击：直接分析输出指标（如置信度）差异；(3)联邦推理攻击：针对联邦学习场景分析参数更新。攻击可能导致医疗、金融等敏感数据泄露。防御措施包括模型正则化、输出扰动、梯度加密等技术，核心是削弱模型对训练数据的记忆效应。
大模型在训练过程中会“记忆”大量训练数据，攻击者可通过精心设计的提示词（Prompt）诱导模型输出这些记忆的敏感信息（如个人隐私、商业秘密、未公开文本等），实现数据泄露。常见攻击方法包括直接提示提取、越狱提示提取、CoT与越狱结合的提取和响应验证四类，具体如下：定义：攻击者通过直白的提示词，直接要求模型输出训练数据中的特定内容，利用模型对“明确指令”的服从性实现数据提取。核心原理：大模型的训练目标
国家网信办《生成式 AI 合规工具集》通过 “工具 + 标准 + 服务” 的三位一体架构，为企业提供了可落地的合规解决方案。企业需结合自身业务场景，灵活选择工具组合（如金融领域侧重公平性检测，医疗领域强化内容标识），并通过持续迭代（如每季度更新过滤词库）应对监管要求的动态变化。通过工具集的深度应用，企业可在满足合规要求的同时，加速 AI 技术的商业化落地，实现安全与创新的平衡。
我国对大模型安全的合规性要求已形成覆盖全生命周期的监管框架，核心围绕数据安全、算法透明、内容合规、行业适配等维度展开，同时强调技术创新与风险防控的平衡。
一、美国的合规性要求。
欧盟《人工智能法案》（AI Act）是全球首部全面规范人工智能的法规，旨在平衡技术创新与风险防控，保护基本权利和民主价值。
运维这个岗位是个很宽泛的定义，不同公司对招聘运维的要求也不一样。有些公司所谓运维就是桌面helpdesk ,有些公司是网管。基本上从修电脑到会写点脚本做自动化，各个层次的招聘都有。这就导致了一个很坑爹的情况，比如，一个干helpdesk的，在这家公司的岗位叫运维，他出去找工作，看到别人公司招的运维要求，要会自动化，会开发，等等，他就懵逼了。这就很尴尬。很多运维工程师其实都不知道自己是干什么的。定位
本人在使用时BurpSuite v2023.12时，查阅网上资料，发现网上大多是旧版，而旧版跟新版在界面上有些许调整。故记录BurpSuite v2023.12使用教程，用于后续本人回顾。
以极低成本提高安全运营能力，释放安全工程师生产力。
公共部门网络安全面临严峻挑战，38%的机构网络弹性不足。Elastic Security作为Gartner魔力象限"远见者"，提供AI驱动的威胁狩猎平台，整合分布式数据架构、Kibana可视化和机器学习能力。其托管式大型语言模型(LLM)满足合规要求，通过Attack Discovery和AI助手功能，可快速识别协同攻击模式，帮助机构实现风险暴露减少36%、误报率降低75%等成
Strix是一个开源的AI安全测试工具，它不只是扫描代码找问题，而是像真正的黑客一样——运行你的程序、尝试攻击、验证漏洞是否真实存在。这个项目最近在GitHub上获得了3.1k星标，核心亮点是把原本需要几周的人工渗透测试压缩到几小时完成。
摘要：现代网络安全防御体系采用"红蓝对抗"框架，由红队（攻击方）、蓝队（防守方）和紫队（协调方）构成。红队模拟高级持续性威胁攻击，通过渗透测试检验防御弱点；蓝队负责实时监控、事件响应和防御优化；紫队组织演练、评估效果并促进协作。三队协同实现"以攻促防"，通过实战化演练提升组织安全能力，构建多层防御机制。当前已从短期测试发展为常态化安全提升体系，应对AI攻击等
文末附详细干货
1、绕过限制，未授权生成token。2、利用创建用户token上传恶意插件以实现任意代码执行。
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我一开始用的是在线靶机，但是因为一些不可抗拒因素，具体参考步骤#11，所以最终把靶机下载到本地分析，同时也能省点金币，题目可以在划水但不摆烂公众号下载题目下载地址：https://pan.baidu.com/s/1MwRbI6Cbz2j_hlHInVL1Bg?pwd=fmzu服务器账号密码adminAa123456注：样本请勿在本地运行。
本文系统阐述了信息系统安全体系与数据安全保密技术。信息系统安全包括实体安全、运行安全、信息安全和人员安全四个维度，安全体系涵盖物理层、操作系统、网络、应用和安全管理五个层面，并分为五个安全保护等级。数据安全方面详细介绍了对称加密（DES、3DES、AES等）和非对称加密（RSA、SM2等）技术，以及数字信封、信息摘要、数字签名和PKI公钥基础设施等关键技术。文章构建了一个完整的信息安全防护框架，为
文章介绍了Elastic公司如何利用AI技术（如大型语言模型LLMs和检索增强生成RAG）优化传统繁琐的SIEM（安全信息与事件管理）系统迁移。传统迁移需要手动转换大量检测规则，耗时且易错。现在AI可自动完成规则翻译（如从Splunk的SPL转为Elastic的ES|QL）、数据标准化及上下文优化，将迁移时间从数周缩短至几分钟。虽然AI显著提升效率，人工审核仍不可或缺，尤其在规则文档不全时。该方案
PacketScope是一种基于eBPF的TCP/IP协议栈通用防御框架。通过在协议栈处理路径上动态观测、实时感知每一个分组单元在系统内的处理轨迹，绘制协议交互全景图，再辅助以大模型分析，PacketScope实现了协议栈内核级别的分组可视化、安全性分析与零延迟防御。
摘要：2025年，AI在SOC（安全运营中心）的渗透率达88%，成为应对日均近千条安全告警的“生存必需”。但现实困境凸显：40%告警因人力不足被搁置，61%团队曾遗漏关键威胁，AI落地面临高期望与低满意度、数据治理短板及人机权责失衡等矛盾。破局方向在于构建“人机协同”体系，明确AI辅助定位，分阶段落地，夯实数据基础，并培养“AI协同型”人才。未来SOC的竞争力取决于AI与流程、人才、数据的深度融合
摘要： 传统密码体系因大规模数据泄露（160亿条凭证曝光）、用户行为缺陷（3.38亿次"123456"弱密码）及防御失效（AI钓鱼攻击成功率90%）陷入三重危机。无密码认证（如Passkey）通过FIDO2标准实现公钥加密与生物识别，将登录成功率提升至98%，并实现零钓鱼攻击风险。主流方案包括Passkey、生物识别、量子SIM卡和硬件密钥，适配不同场景。尽管面临兼容性、隐私等
AI正在重塑网络安全中的数据接入流程。安全分析师过去需要花费大量时间手动处理各种格式的日志数据，如今大型语言模型(LLM)可以自动完成标准化和丰富数据的工作。这种AI驱动的自动化使数据接入时间从数小时缩短至几分钟，提升了数据质量和一致性，让安全团队能更快地检测威胁和响应事件。Elastic等平台已将AI功能集成到数据接入流程中，帮助分析师摆脱繁琐的手工操作，专注于核心安全任务。虽然特殊系统和集成仍
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