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Trail of Bits团队通过Toucan项目验证了当前AI在智能合约安全审计中的局限性,揭示了Codex/GPT-4在所有权识别、重入攻击检测等核心概念上的缺陷,并分享了其定制化提示框架的开发经验。
本文详细介绍了Windows 10环境下Wow64架构的Egghunter技术实现,包括系统调用变更带来的挑战、SEH异常处理机制的应用,以及如何构建跨平台兼容的EggHunter代码。文章还提供了完整的汇编实现和调试技巧。
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本文详细介绍了如何利用SSH进行本地/远程/动态端口转发,以及如何通过SSH建立VPN隧道来突破工具限制,实现TCP/UDP/ICMP等多协议访问内网资源的技术方案。
本文提出LLAMA框架,通过结合大语言模型、进化变异策略和混合测试技术,显著提升智能合约模糊测试效果。实验显示其指令覆盖率达91%,分支覆盖率达90%,并能检测148个已知漏洞中的132个。
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本文探讨了在cURL项目中允许程序性剔除随机重复值可能引发的安全隐患,分析了理论上随机代码可能转变为有害代码的途径,并强调了在安全验证中容易被忽视的根本问题。
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本文记录了2012年8月微软安全公告网络研讨会的内容,涵盖Windows通用控件漏洞(MS12-060)、IE浏览器漏洞(MS12-052)以及RSA密钥长度安全建议(2661254)的技术讨论,包含现场及后续回答的15个技术问题。