系统漏洞 黑客攻防 数据破解 改单


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发现系统漏洞、窃取数据、注入盘口修改订单、进行渗透测试或维护网络安全。

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这次memcpy拷贝过程中,会将esi寄存器中的值拷贝到edi寄存器中,可以看到edi寄存器的值是0x680312c0,这个值很有意思,在之前我提到过,这个buffer的值会在外层函数中申请,并存放在栈中,因此正常情况应该是向一个栈地址拷贝,而这次为什么会向一个堆地址拷贝呢?
这是个悬念,也是我觉得这个利用巧妙的地方,下面我们先进入后面的分析,在memcpy中,也就是rep movs中ecx的值决定了memcpy的长度,第一次拷贝的长度是0x9。
接下来,回进入第二次拷贝,这次拷贝的长度就比较长了。

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发现系统漏洞 窃取数据
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恶意攻击者利用安全漏洞,非法获取网站控制权、窃取数据或破坏服务的行为。这类事件在全球范围内频繁发生,对企业数字化资产和用户隐私构成了巨大威胁。


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代码审计是一项必备的技能。说好听点是 code review,说直白点就是看代码。说起代码审计这件事,大家都比较关注 source、sink、漏洞模式,而对于代码审计的工具却谈及甚少。因此,本文就来抛砖引玉,谈谈笔者自己的经验。


选择 Python http.server 作为后端而非 Nginx,是因为我们需要一个行为确定的后端——能精确回显 POST body 以验证走私请求到达了后端。


架构设计

在腾讯云 Ubuntu 22.04 实例上搭建复现环境:

攻击者 (kali/localhost)
│ HTTP/1.1 (TCP 连接复用)

Varnish Cache 6.6.1 (:6081) ← 漏洞版本
│ 反向代理

Python HTTP Server (:8082) ← 简易后端,支持 GET/POST 并回显 body


数字:95.95% 的 CyberGym,一半的成本
先说最唬人的两个数字。
在 CyberGym 这个基准上——伯克利搞的,业内公认的”金标准”,专门测 AI 在大代码库里找真漏洞的能力——整套 MDASH 加上 MAI-Cyber-1-Flash 拿下了 95.95%,比 Anthropic 的 Mythos 高了大约 12 个百分点,也压过了谷歌的 Gemini 3.5 Flash Cyber 与 OpenAI 的 GPT 系列安全模型(媒体称 GPT-5.5 Cyber)。
成本那一侧,微软说相比现在 MDASH 里最好的组合(GPT-5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex),整体便宜了约 50%。苏莱曼的原话是:”我们以一半的成本,做到了世界领先的性能。”
听着很漂亮。但得给这数字泼点冷水。
第一,那个 95.95% 是”整套系统”的分数,不是模型单干的成绩。最难的那 10% 的活,是交给 GPT-5.4 兜底的。第二,CyberGym 只测”找不找得到、复不复得了”,不测”修得对不对”——发现漏洞和修好漏洞,完全是两件事。第三,微软最爱讲的”每天上万亿条安全信号”这个数据护城河,仔细看主要是 Windows、Azure、Entra、M365 这套自家生态的遥测,真实,但比它话术里暗示的面要窄。
所以数字没错,但它回答的问题,比发布会想让你以为的要窄。


能找到洞越来越不稀缺,差距在谁能更早、更准地把有价值的风险打出来
发现漏洞的门槛正在被 AI 大幅拉低。Thomas Ptacek 说得直接:现在所有人都有了一个通用的拼图求解器。以后最不值钱的,可能就是”我又扫出一堆漏洞”。

但这不等于真正的能力差距消失了。拉开距离的是谁能更早盯住最值得打的目标,谁能把结果做成必须认真对待的可信输入。Anthropic 发布 Glasswing 时的做法就是同一个逻辑:最强能力先交给 45 家核心厂商与防御方,让它们在攻击者获得同等能力之前完成关键基础设施的排查和加固。这套”防御者先手”的思路和朱雀的定位一致,就是先于攻击者把关键风险打出来帮助业务加固,同时也通过负责任的漏洞披露,让整个开源生态更安全。


JSON 输出

用 -o json 模式给 Agent 消费的版本:


{
"target": "http://target:8080",
"profile": {
"server": "Apache/2.4.57 (Unix)",
"framework": ["Shiro", "ThinkPHP", "Spring Actuator", "Druid", "Swagger"],
"open_ports": [8080, 3306, 6379, 1433, 22]
},
"findings": [
{
"plugin": "thinkphp_rce",
"severity": "critical",
"confidence": 0.95,
"evidence": [
{"step": "验证", "curl": "curl -s 'http://target/index.php?s=captcha'",
"detail": "uid=33(www-data) VULN_VERIFY_OK"}
Agent 读到 findings[0].evidence[0].curl 之后直接执行这条命令,不需要解析任何自然语言。


傲娇角色通过 WebSocket 与 C2 进行通信的过程

这些连接没有通过任何其他方式进行身份验证,因此虚假客户端有可能建立连接。

如前所述,客户端每分钟向C2服务器发送一个加密的ping消息,C2服务器会返回一个pong消息。这种ping-pong消息的交换机制使C2控制面板能够维护当前活跃机器人的列表。

功能
Tsundere 机器人旨在允许 C2 服务器发送动态 JavaScript 代码。当 C2 服务器向ID=1机器人发送消息时,该消息会被解析为一个新函数并执行。执行结果会通过一个名为 return 的自定义函数发送回服务器serverSend,该函数负责将结果以 JSON 对象的形式传输,并进行加密以确保通信安全。


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地区:跑全国,可指定,可屏蔽

起提量:单模型,5000条起

提单时间:周一到周日,均可建模提单

出数时间:T+1

取数规则:只取近一天活跃用户

去重规则:30天滚动去重

出数格式:纯裸号,不带来源,支持单个码号取数建模


【可乐数据】-直播间提取数据
✅需准备抖音和快手直播间分享链接
✅正常T2-T3出数
支持:工商注册、家具定制、装修、家具、托福、雅思、学历、心里、律师考证、考证、电商、律师案件、诉讼案件、纠纷案件、逾期(债务优化)、股票、期货、K12、高考(志愿填报)、新房(二手房)销售、农副产品销售、创业加盟、黑五(纯付费类)、酒水销售、游戏、游戏开发、黄金回收、医美、美妆、工控、知识付费、减肥、水产等多个行业优质数据~


伴随软件技术与产业的发展,软件工程开发从早期基于瀑布模型(Waterfall)、V模型等的工程实践逐步演变成基于敏捷开发(DevOps)和软件工厂交付等模式,敏捷及工厂能力不断集成进入软件生成、交付与运维的过程,用以应付软件快速变化及行业竞争加剧的趋势。然而,这些方法与过程在面对当前软件不断提升的增长需求时,依旧显得力不从心,核心原因在于,现代软件的增长逻辑已经从线性增长转变为指数级复杂度增长及实时价值交付。这些早期的主流软件开发模式被诟病为开发周期冗长、响应滞后、维护成本居高不下、规模化熵增和机械化思维等。随着人工智能技术的飞速发展,特别是生成式人工智能大模型的出现与其在海量数据学习、自然语言理解和多模态数据处理等领域能力的提升,为解决这些制约提供了一条全新的路径。


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在接收处下断点可见双向流写入数据的位置距离内存池仅偏移0x1a0,而编码器流篡改目标结构体ngx_buf_s距离内存池偏移0x210,也就是说发生内存复用时,攻击者可控的数据完全能覆盖ngx_buf_s


对传入的参数 数组 id 通过 , 拼接起来,最后传参到 SQL 语句:
$query = "DELETE FROM `$diy->table` WHERE id IN ($ids)";
参数可以通过 ) 闭合,构成 SQL 注入
我们注意到:
         $query = "DELETE FROM `$diy->table` WHERE id IN ($ids)";
       if ($dsql->ExecuteNoneQuery($query)) {
           showmsg('删除成功', "diy_list.php?action=list&diyid={$diy->diyid}");
       } else {
           showmsg('删除失败', "diy_list.php?action=list&diyid={$diy->diyid}");
       }
执行的结果并不会直接返回到界面上,所以这个漏洞时一个盲注漏洞,基于盲注漏洞的特点以及执行数据库时,如果这个表为空,那么便不会执行成功,为了使这个数据库语句执行成功,数据库中必须先保存有数据。
同时这个注入漏洞可以说绝无仅有:


1为什么我们操作的时候需要那么多的前置条件呢,接下来我会详细说明,首先我们从代码层面查看:
src/admin/diy_list.php


下面可以看到失败

往下滑动可以看到成功

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