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过去做大模型安全时，我们习惯把注意力放在模型“看到了什么”：Prompt Injection、RAG 文档投毒、工具返回污染，本质上都在影响模型接收到的上下文。Structured Output、JSON Schema、GBNF、Guided Decoding 这类机制出现后，有一个问题又值得我们关注：模型下一步究竟被允许生成什么？

一条 8 MiB 的字符串，不需要账号、不需要权限，远程就能让进程 SIGSEGV。glibc 里活了二十四年的 wordexp，栽在一个 ~ 上。

一个 xn-- 前缀加一个尾 -，黑名单里的域名就能原样通过校验；ToUnicode("xn--example-.com") 解码出 example.com 却不带错误。

CVE-2026-88975（CVSS 3.1 7.5，CWE-400）是 http4s Ember HTTP/2 实现的未认证资源消耗漏洞：读循环在缓冲完整 9 + length 字节之前不做任何帧大小校验，对端可以在 9 字节帧头里声明一个接近 24 位上限的单帧长度，并持续发送接近 16 MiB、但仍不足额的负载，使当前未完成帧的累积缓冲 acc 驻留约 16 MiB——约为 16 KiB

羊城杯wp

本文复现 CVE-2026-109618 PHP2Shell OOM 堆破坏 RCE 漏洞，基于 Docker 靶场验证绕过 ASLR 的完整利用链，并对照官方补丁验证修复效果，总结复现坑点与安全加固方案。

前言 在 AI 大模型与 Agent 蓬勃发展的今天，像 FastGPT 这样允许用户自定义工作流（Workflow）的平台，不可避免地引入了大量出站网络请求。为了防御 SSRF（服务端请求伪造），开发者通常会采用黑名单机制。 然而，在 FastGPT v4.14.11 及更早版本中，存在一个 CVSS 评分高达 7.7 的 SSRF 漏洞（CVE-2026-42345）。令人深思的是：代码中明明存在 isInternalAddress 这样的防御函数，甚至硬编码了各大云厂商的元数据地址，为何防线依然被轻易击穿？ 本文将从代码审计切入，结合动态复现，揭示这场由“字符串信任危机”与“默认配置失效”共同导致的防御崩塌。 一、 代码审计：寻找防线 系统在处理用户输入的 HTTP 请求时，会调用 packages/service/common/system/utils.ts 中的 isIntern

本文详细记录了对某智能灯泡的低功耗蓝牙（BLE）安全测试全过程。文章从 Wireshark 与 nRF52832 抓包环境的搭建切入，直击物联网设备通信痛点，演示了如何捕获设备指令、逆向分析 GATT 读写 Payload，并成功利用 nRF Connect 实施重放攻击接管设备。文末针对实测漏洞，提出了引入随机数、挑战-应答机制及链路层加密等安全防护建议。

@tiptap/core >=3.7.0,<3.30.5 的 Markdown 属性解析里存在两条二次时间复杂度路径：Pandoc 风格的块属性解析器（attributeUtils.ts）在键值匹配和清理两个阶段各执行一次同型的未锚定贪婪搜索；行内 shortcode 解析器（createInlineMarkdownSpec.ts，以及 Mention 扩展自带的内联实现）对无等号的长词串从每个位

GitLab CI/CD 正则编译器整数溢出 RCE（CVE-2026-97229）漏洞分析

OpenTelemetry-Go 的 OTLP 日志 gRPC 导出器（go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlplog/otlploggrpc，受影响区间 v0.5.0–v0.20.0，官方口径 < v0.21.0）会把 OTEL_EXPORTER_OTLP_LOGS_CERTIFICATE 这组环境变量完整解析进 cfg.tlsCfg——根 CA、

长安杯 计算机部分 writeup

本文记录了针对已归档 Python 包 langchain-experimental 的代码审计过程。在该包的 PythonAstREPLTool 组件中，发现其对大模型（LLM）输出内容的过滤机制较弱，且直接使用 exec/eval 执行输入。结合平台判定与最新下载量数据，本文客观分析了该组件在现阶段（已停止维护）存在的安全风险及修复建议。

关于DeepSeek Harness安全问题的小研究

(本文首发于个人博客：https://23w-8h.github.io/2026/10/20/Whitechain-%E8%B7%A8%E9%93%BE%E6%A1%A5%E6%BC%8F%E6%B4%9E%E6%8C%96%E6%8E%98%E5%A4%8D%E7%9B%98%EF%BC%9A%E4%BB%8E%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E5%88%

本文是10月16日比的数信杯数据安全大赛 数据安全个人赛的解题报告，比赛体量很大，主要包含了数据安全领域的WEB安全，AI安全 ，工控安全，量子安全，无人机安全，Reverse，Misc。

对自研政务 RAG 系统（gov-rag-demo）做白盒代码审计，发现间接提示注入、权限参数客户端可控、会话 ID 无鉴权、政务高频实体脱敏不足 4 类真实缺陷，定位到行号并完成修复。78 条业务评测用例保持 100% 零回归，安全专项断言全过。附完整复现脚本与修复后状态。

很基础的利用

题目质量很高

Mercury 是一个基于 Python 的框架，主要用于将 Jupyter Notebook 快速转换为交互式的 Web 应用程序。在早期的版本中，其内核管理接口存在严重的访问控制缺陷。