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结合glibc源码讲解一下延伸手法，顺便结合实例讲解一下agent的优势和缺点

依托MCP架构，搭建全场景AI安全能力调度体系

Модель отвечала не так, как должна была, и долго не объясняла почему.

此篇文章系5.30日举行的御网杯网络安全大赛的个人解题wp，基本完全覆盖这次比赛的全部题目，以供大家学习参考

CVE-2026-23394漏洞分析

AI时代，就选雷池（SafeLine）WAF

WordPress CVE-2026-9104 源码分析附 POC

本文是 HackTheBox「Active」靶机的完整渗透记录，目标是一台运行 Windows Server 2008 R2 的域控（域名 active.htb）。整条攻击链由两个经典 AD 缺陷串成： 立足点（GPP cpassword）。 先通过全端口扫描结合 53/88/389/445/3268 等服务确认目标为域控，再利用老旧系统默认允许的 SMB NULL Session 匿名枚举共享，

多版本迭代、9种持久化手段、3种注入手段

web+密码

安全工作的本质是"在不确定性中做判断"——无论是代码审计、渗透测试还是应急响应，安全工程师的核心能力不是执行固定流程，而是根据上下文灵活决策。这恰恰是 Agent 最擅长的事情

Cybersecurity researchers have disclosed details of three now-patched security flaws impacting LangGraph, including a critical vulnerability chain that could result in remote code execution. LangGraph is an open-source framework created by LangChain to build complex, stateful, and multi-agent artificial intelligence (AI) agentic applications. "An SQL injection in LangGraph's function could

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御网杯 UserManager PWN 题解，利用堆分配顺序漏洞实现结构体指针篡改，结合 strcmp 逐字节爆破 libc，通过 __free_hook 劫持获取 shell

本文从一个安全从业者的视角，探讨 AI 在渗透测试中的真实落地方式。作者基于开源项目 AI Burp Copilot v2 的实践，分享了"LLM 负责理解、规则引擎负责执行"的分层架构设计，以及在这一过程中遇到的三个真实困境——LLM 的不一致性、业务逻辑漏洞的规则覆盖难题。旨在为同样在探索 AI + 安全的同行提供一些务实参考。

包含除了ecb这道题目以外的全部题解，仅供参考