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

本文深入分析了大型语言模型(LLM)的"越狱"攻击技术，揭示了这类语义攻击的本质是绕过AI对齐机制，激活基础模型中不受约束的能力。文章系统归纳了四种主流攻击范式：角色扮演、策略傀儡、混淆编码和多层混合攻击，剖析其利用LLM预训练目标与安全目标冲突的原理。针对这些攻击，提出了多层次防御方案，包括对抗性训练、智能输入/输出检测和最小权限架构设计。本文为理解LLM安全挑战和构建防御体

本文将介绍主流的LLM安全评估框架（如Garak, AdvGLUE），并使用Python构建一个轻量级的自动化红队测试引擎。该引擎包含三个核心组件：攻击生成器（Generator）负责加载越狱（Jailbreak）和注入（Injection）载荷；目标适配器（Target Adapter）负责与LLM交互；评估裁判（Judge）负责利用规则匹配或“以模评模（LLM-as-a-Judge）”技术判定

Flutter的PlatformChannels（如MethodChannel）是连接Dart与原生平台的关键桥梁，但也构成潜在安全威胁。本文通过一个Android案例，展示不安全的MethodChannel实现如何导致远程命令执行（RCE）漏洞：当Dart层未验证用户输入文件名，直接拼接到原生Shell命令时，攻击者可注入恶意代码。

React Native通过原生桥实现JS与原生代码交互，但这一机制存在安全隐患。本文以Android平台的命令执行为例，揭示不安全原生模块暴露导致的远程代码执行(RCE)风险。攻击者可利用未经验证的用户输入，通过JS桥注入恶意命令。

本文将介绍主流的LLM安全评估框架（如Garak, AdvGLUE），并使用Python构建一个轻量级的自动化红队测试引擎。该引擎包含三个核心组件：攻击生成器（Generator）负责加载越狱（Jailbreak）和注入（Injection）载荷；目标适配器（Target Adapter）负责与LLM交互；评估裁判（Judge）负责利用规则匹配或“以模评模（LLM-as-a-Judge）”技术判定

本文介绍了大模型安全（LLM Security）的三大核心范畴：模型安全、应用安全和数据安全。模型安全关注算法层面的完整性、保密性和可用性风险，如数据投毒、模型窃取等；应用安全涉及交互层面的威胁，如提示注入、恶意使用等；数据安全则聚焦隐私保护，防止训练数据泄露和隐私提取。三者共同构成大模型安全的新战场，需要综合防护策略应对AI时代的安全挑战。

Google Antigravity 不仅仅是一个编辑器，它是一个“反重力”的开发平台，旨在消除编码中的阻力。它集成了 Google 最新的 Gemini 3 Pro 模型，具备全栈自主权（Full-Stack Autonomy）。

本文探讨如何通过数据可视化技术改善自动化安全扫描结果的分析体验。文章提出双管齐下的解决方案：一方面使用Python的rich库优化命令行输出，将原始数据转化为色彩丰富、结构清晰的表格；另一方面基于Flask框架和Chart.js构建Web仪表盘，通过饼图等图表直观展示漏洞分布情况。这两种方法共同解决了自动化扫描产生的信息过载问题，将原始数据转化为可快速决策的安全洞见，显著提升了安全分析效率。文章详

Google Antigravity 不仅仅是一个编辑器，它是一个“反重力”的开发平台，旨在消除编码中的阻力。它集成了 Google 最新的 Gemini 3 Pro 模型，具备全栈自主权（Full-Stack Autonomy）。