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在遇到vue框架的时候,使用相关插件进行接口相关的测试，往往更容易找到突破口。

该文章介绍了一道 Node.js CTF 题目的解题思路：攻击者首先利用 /changepassword 接口的 merge() 函数原型链污染漏洞，注入 isAdmin: true 提权为管理员；随后通过 CVE-2026-22709 绕过 vm2 沙箱执行任意命令；最后利用 root 权限的 /backup.sh 定时脚本，将 /flag 内容写入静态目录实现读取。核心链：原型污染提权 → v

2026软件安全赛半决赛PWN Robo_admin WP fix&break

这个题目考了花指令，魔改rc4，protobuf，纯字符shellcode，考的很多，这里借此简单的总结一下各个部分

一个自定义的序列化的题目

第一次做这种类型的，大体记录一下过程

自动化越狱提示词的生成

结合代码分析CVE-2026-33439 OpenAM 反序列化漏洞

该漏洞存在于大模型推理引擎 SGLang 中（影响 v0.5.9 及以下版本）。其核心逻辑非常直接：SGLang 在处理 /v1/rerank 请求时，会读取 GGUF 模型文件中的 tokenizer.chat_template 字段，并将其放入一个无沙箱限制的 Jinja2 环境中进行渲染。

该漏洞允许攻击者通过 REST API 提供了一个 /v1/tools/run端点，利用任意 payload 在目标服务器上执行任意 Python 代码或系统命令。

面向移动安全分析场景的 6 阶段总控 Skill。用于统一调度 APK 静态侦察、流量与代码对齐、SO/JNI 深度分析、加密与漏洞综合分析、验证设计与报告交付流程。

Slopsquatting——由 slop（对 AI 低质量输出的俗称）和 squatting（域名/包名抢注）组合而成。大语言模型（LLM）在生成代码时会「幻觉」出实际不存在的第三方包名，而攻击者只需提前在 PyPI、npm 等公共包仓库中注册这些幻觉名称，植入恶意载荷，然后静待开发者按照 AI 的建议执行 pip install。

Linux ELF Shellcode 生成与 Fileless 实战，通过zigdonut生成Linux下的shellcode

以 Node-tar 的 CVE-2026-24842 为例，分析 hardlink path traversal 是如何绕过提取目录边界的，以及在常见业务场景下，如何一步步演变成任意文件读取、文件覆盖，甚至进一步的代码执行风险

一次攻防下钓鱼GO木马的详细分析，拿下CS shellcode

最近ActiveMQ出了两个有关Jolokia的新漏洞，之前都没看过ActiveMQ，借此机会分析一下，顺带把之前的几个重点漏洞也简单分析一遍。

一种全新的AI Agent攻击方式（或许也不那么新）

FlixVision APK 应用。表面上以免费观看电影、电视节目为噱头吸引用户安装，背地里却悄悄占用用户宽带资源，私自搭建隐蔽的网络代理通道。

本文深入剖析了一类由安全工具隔离机制引发的非典型特权提升漏洞。文章以 ClamAV 的 clamscan --move 参数为切入点，通过对比 /tmp (tmpfs 独立分区) 与 /home (根分区同设备) 两个不同路径下的文件移动行为，揭示了 Linux 内核系统调用 rename() 在跨分区场景下的 Fallback（降级）机制。

决赛一共有3个题目有解， 一个misc，两个逆向 ，misc考的是流量分析，逆向考的是 安卓native逆向，和 exe逆向 这个题目全场12解，也是感受到了CTF 线上和线下的巨大差异，在AI时代，线上貌似谁都可以成为全栈，大家都很浮躁，静下心来学东西的人变少了，线下一脱离ai，就原型毕露了 (当然也包括我)，还是想要劝勉一下自己，希望自己不要浮躁，踏实求学