在现代应用安全审计中，传统的静态代码分析工具（SAST）往往面临误报率高、难以追踪复杂调用链的问题。结合图数据库的强大查询能力与大语言模型（LLM）的语义理解能力，我们可以构建一套更加智能、精准的自动化漏洞挖掘流程。本文将详细介绍如何通过 Tabby 生成函数关系图，利用 Neo4j Cypher 语句提取潜在恶意调用链，并编写自定义 MCP Server 及 Skill，让 AI 模型自动化审计

网络安全技术经历了从规则匹配、机器学习到大模型时代的演进过程。早期基于if-else规则匹配的方法虽高效但易被绕过；机器学习通过统计特征（如熵值）提升了检测变种攻击的能力，却面临黑盒和误报问题；如今大模型通过语义理解和代码审计，实现了对恶意意图的精准识别与解释。这三个阶段体现了网络安全技术从语法检测到语义理解的质变，大模型补全了传统安全体系中缺失的认知能力，为安全分析带来突破性进展。

我们将对比分析三种业界主流的消息队列解决方案：轻量快速的Redis（利用列表或Streams）、功能全面的RabbitMQ（AMQP协议）以及高吞吐量的Kafka（分布式日志）。最重要的是，我们将通过具体的Python代码示例，分别演示如何使用redis-py, pika和kafka-python这三个核心库，来实现基本的**生产者（Producer）和消费者（Consumer）**逻辑，让你掌握

摘要：本文深入剖析高级持续性威胁(APT)中命令与控制(C2)通信的隐蔽技术，重点分析攻击者如何滥用HTTP(s)、DNS、mTLS和WebSocket等"白名单"协议进行流量伪装。文章从防御视角详细解读四种主流C2通信模式：HTTP(S)信标与数据伪装、mTLS加密隧道、WebSocket实时交互控制及DNS隐蔽隧道，并针对每种模式提供可操作的检测策略。作者强调现代防御需要从

本文将深入剖析服务器端媒体处理的两大核心风险：解析器漏洞与特性滥用。我们将高层次地揭示某些“动态”媒体格式（如ASS字幕）是如何被滥用以执行系统命令的，并最终为开发者和系统管理员提供一套从“文件身份验证”到“终极沙箱隔离”的、可落地的纵深防御“作战手册”。

大模型正在重构网络安全作业流程，实现从单点突破到全链条智能化的转变。本文从威胁检测、安全运营和代码安全三大支柱出发，系统阐述大模型在网络安全领域的全景应用。通过一个”智能安全路由“的Python代码示例，展示了如何利用大模型作为自然语言接口，实现安全任务的智能调度与执行。这种Agent模式将改变传统安全工具的孤立状态，构建人机协同的新型安全架构，推动网络安全向智能化生态系统演进。

本文提出基于"主控协议"(MCP)框架的AI渗透测试Agent，通过LLM(大脑)、工具库(手臂)和协同框架(神经系统)三组件协同工作实现自动化渗透。系统采用ReAct模式循环执行思考-行动-观察流程，支持动态调整攻击路径。文章详细介绍了环境搭建、工具封装方法，并演示了从主机发现到漏洞利用的完整流程。关键技术包括LangChain框架集成、命令行工具封装和结构化结果解析。

提示词注入(Prompt Injection)已成为AI安全领域的重大威胁，攻击者通过精心设计的语言欺骗大语言模型(LLM)，使其违背原始设计执行恶意操作。文章分析了两种核心攻击形式：直接注入（越狱）和间接注入（投毒），并展示了包括商业机密泄露、邮件钓鱼、数据外泄等真实案例。同时提供了攻击者常用的军火库技巧，如目标劫持、角色扮演等。

文章系统介绍了变量声明规则与使用场景，详细解析了四种核心数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）及其在安全开发中的应用，并全面讲解了算术、比较、逻辑、赋值等运算符的用法。这些基础知识是编写安全自动化脚本和工具的必要前提，为后续安全开发学习奠定坚实基础。

本文提出了一种结合Frida动态分析与IDAPro+MCP的移动应用安全测试新方法，通过AI自动化分析加密与签名逻辑，实现对高防护APP的高效逆向工程。文章首先识别了请求体加密与请求头签名的防护特征，然后利用Frida脚本定位关键加密点，获取AES密钥和签名参数。针对混淆代码，采用MCP技术让AI自动解析参数排序和拼接逻辑。最后通过AI生成的Python中间件脚本，实现BurpSuite请求的自动