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蟻景網安實驗室 - 語義層面的SQL注入：LLM 提示詞注入攻擊深度拆解

0.什麼是大模型語言 大型語言模型（LLM，Large Language Model）是一類基於深度學習技術的人工智能算法 它們能夠理解和生成自然語言，在接收到用户輸入後，通過預測詞語序列的方式構造連貫、合理且上下文相關的回答 LLM通常在規模龐大、覆蓋面廣的半公開數據集上訓練，包括文本、代碼、網頁內容等，從而學習語言中詞彙、句子及語義結構之間的複雜關係。 在實際應用中，LLM 通常通過一個生命週

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蟻景網安實驗室 - 記2025鵬城杯CTF線上賽部分題目

0.前言 這次鵬城杯真的是燃盡了，能不能進線下就看命了 1.cry 1.1 babyrsa 一道典型的RSA 密鑰恢復題目，具體來説，它是利用高精度浮點數泄露來還原私鑰參數的題目，題目給出了一個名為 leak 的變量，其計算公式為 這道題之所以會發生泄露，核心原因在於：題目給出的十進制小數精度遠大於還原分數所需的信息量 簡單來説，是因為給的小數點後的位數太多了，多到足以精確地反向推算出原本的分子

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蟻景網安實驗室 - 榮耀再續 | 蟻景科技衞冕第138屆廣交會測試賽團體冠軍

　 第138屆廣交會網絡平台測試賽（第十期《方班演武堂》）圓滿收官！中國網絡空間安全人才教育論壇（網教盟）主辦的這場巔峯對決，匯聚 30 餘家高校企業、400 餘名網安精英同台競技。蟻景科技憑藉硬核技術實力，以總積分492分絕對優勢強勢突圍，再度榮膺團體總分第一名，實力登頂，閃耀全場！ 比賽過程中，蟻景科技精英講師團隊帶領學員全力應戰，在各競賽環節均展現出優異的專業素養與實戰能力。個人排

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蟻景網安實驗室 - pgAdmin 後台命令執行漏洞復現及分析（CVE-2025-2945）

​ 環境搭建 可以從 docker hub 上搜索 docker 資源https://hub.docker.com/search?q=pgadmin4 docker network create pg-network # 創建容器網絡 ​ docker run -d --name postgres --network pg-network -e POSTGRES_USER=postgres -e

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蟻景網安實驗室 - 2025鑄劍杯線下賽AI安全滲透復現

0.前言 2025鑄劍杯線下賽第二部分是滲透，其中包括web滲透和大模型安全。 這道題其實是2023年中國科學技術大學Hackergame的一道題目改編的，大差不差。 1.環境 本地部署環境一定要Gradio 3.50.2和Transformers 4.35.0 否則本地跑起來會有各種各樣的錯誤。 源碼這裏把flag寫死了，所以輸出不來我們常見的flag形式。 在本地運行出來的 Flag 都是

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蟻景網安實驗室 - 蟻景科技硬核護航哈工大“安天杯”網絡安全國際邀請賽（HITCTF2025）

　　2025年12月7日，備受矚目的哈工大“安天杯”網絡安全國際邀請賽（HITCTF2025）在哈爾濱圓滿落幕。作為賽事核心技術支撐方，蟻景科技憑藉自主研發的高性能競賽平台與全流程技術保障體系，確保了47支中外高校戰隊24小時不間斷比拼的順暢運行，為這場國際級賽事築起堅實的技術後盾，也為全球網安學子搭建了展現防禦能力的專業舞台。 HITCTF2025開幕式現場 　　本次賽事組委會在賽題設計上

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蟻景網安實驗室 - 淺析如何在逆向中分析AES算法

AES算法淺析 AES是對稱加密算法，在逆向中常常使用到，白盒AES算法詳解這篇文章寫的非常好，通俗易懂。但是我在原理到代碼的過程經常會卡殼，因此結合C語言代碼淺析一下算法。 這裏使用的源碼為https://github.com/kokke/tiny-AES-c 密鑰擴展 這裏以AES-128為例子（以下用AES代替），初始時輸入的密鑰長度是16字節的，因此每次加密的長度的明文也需要與之匹配，在加

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蟻景網安實驗室 - 淺談glibc2.39下的堆利用

在glibc2.34以後取消了__free_hook以及__malloc_hook，因此需要找到一個可以控制程序執行流程的函數指針代替__free_hook以及__malloc_hook。 struct _IO_FILE_plus { _IO_FILE file; IO_jump_t *vtable; } 在結構體_IO_FILE_plus中存在着類似於虛表的變量vtable，其中存儲

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蟻景網安實驗室 - AI養蠱：讓釣魚郵件和反釣魚郵件系統打一架

mab 多臂tiger機，又稱為mab。 同一個環境，動作，狀態下有可能返回1，有可能返回0。 也就是説環境反饋它不是一個固定的值。 可以假設為有五個函數，也就是相當於五種反饋，第一個函數返回1的概率是20％，返回0的概率是80％。 代碼實現： import numpy as np import pandas as pd ​ class MultiArmedBandit: def __init

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蟻景網安實驗室 - 深度學習模型CNN識別惡意軟件

0.前言 給組裏的本科生講一講惡意軟件，以及如何識別惡意軟件。 1.CNN介紹 注：這裏寫得很簡陋，只挑筆者不熟悉的部分寫，具體學習還是得詳看官方文檔。 卷積神經網絡（CNN）是一種深度學習模型，特別適用於處理圖像和視頻等數據。 CNN包括：卷積層、激活層、池化層、全連接層。 CNN的工作流程： 1.輸入層：接收原始數據（如圖像） 卷積層：提取特徵，生成特徵圖 激活層：引入非

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蟻景網安實驗室 - 使用隨機森林識別暴力破解

1.暴力破解 暴力破解是一種最直接、最笨拙的攻擊方式，見名知意，就是攻擊者通過窮舉所有可能的密鑰、口令或輸入組合，直到找到正確答案為止。 這種攻擊方式看起來很low，但在現實中卻屢見不鮮，因為許多用户仍然習慣使用過於簡單的弱口令，比如像什麼123456，或者是password或是生日、手機號等。 極易猜測的信息，一旦系統沒有設置登錄嘗試次數限制，攻擊者就可以藉助自動化工具快速完成大規模的密碼測試。

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蟻景網安實驗室 - 浙大恩特前台RCE漏洞審計

指紋：title="歡迎使用浙大恩特客户資源管理系統" 本文對該系統公開在互聯網，但未分析代碼細節的漏洞進行審計分析： 前台文件上傳RCE 該系統2019版本存在權限繞過加文件上傳組合漏洞，可通過上傳webshell實現前台RCE。 公開POC： POST /entsoft/CustomerAction.entphone;.js?method=loadFile HTTP/1.1Host: User

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蟻景網安實驗室 - 記2025羊城杯部分題目的解題思路

0.前言 好久沒打CTF了，打個羊城杯回顧一下，記錄一下做題過程。 1.web1 給了份php代碼 ?php ​ error_reporting(0); highlight_file(__FILE__); ​ class A { public $first; public $step; public $next; ​ public function __construct() {

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蟻景網安實驗室 - 用隱式馬爾科夫模型檢測XSS攻擊Payload

0.前言 學習一下如何使用機器學習的方式去識別XSS Payload。 1.XSS介紹 其實xss説白了，就是通過向網頁中注入惡意的腳本代碼，一般來説都是 JavaScript，讓代碼在其他用户的瀏覽器中執行，從而達到竊取信息、冒充身份、傳播木馬等目的。 換句話説，網站本來應該只展示安全的內容的，但是攻擊者把一些惡意的腳本給塞入了網站中，讓瀏覽器錯誤地把其當成正常內容執行了。 大概有以下這幾種分類

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蟻景網安實驗室 - 使用樸素貝葉斯識別惡意域名

0.前言 在護網的過程中，經常需要反向連接，就有可能連接到域名上，所以可以做一個識別，判斷是不是一些APT組織通過一些批量的代碼生成的惡意域名。 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯算法原理：其實樸素貝葉斯方法是一種生成模型，對於給定的輸入x，通過學習到的模型計算後驗概率分佈P ，將後驗概率最大的類作為x的類輸出。 舉個例子，a : 1(a的值是1) 對應的標籤是0，a的值是1那麼標籤為0的概率是多少？ 優

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