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Ghostcommit攻击利用AI辅助开发流程中图片不被审查的盲区，通过PR投递含恶意指令的图片，诱导AIAgent窃取.env文件中的敏感凭证。该攻击不依赖CVE漏洞，而是利用工具链设计缺陷，传统防线全部失效。启示是需审视整个AI开发流程的安全盲区，工具链安全设计比模型对齐更关键。

本文介绍AI-miniSOC自然语言查资产功能，核心采用L1/L2双层设计：L1用7个参数覆盖80%日常查询，L2用10个模板处理复合查询，LLM仅负责理解问题并选模板填参，绝不直接生成SQL，从架构上杜绝注入与越权风险。通过51条评测集（含对抗样本）实现98%准确率可持续，并给出扩展模板与降级兜底等可操作建议。

本文档介绍DeepSeekHarness渗透测试模式插件dsh-pentest，提供安装方式、架构设计、工具集与Web界面。核心功能包括探索链路、漏洞、资产视图及报告生成，强调授权测试原则，记录按会话作用域，支持sqlite后端存储。建议用户通过dshpluginadd安装，并遵循授权要求使用。

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dsh-pentest是面向DeepSeekHarness的渗透测试模式，提供在授权范围内记录目标、探索线索、验证结果、资产与漏洞的功能，并支持Web界面展示探索链路、漏洞和资产视图。该模式通过插件安装，包含多个工具和协议，但文档末尾包含付费漏洞库广告。

DeepSeekHarness的渗透测试模式(dsh-pentest)是一个自包含bundle包，通过dsh插件安装，用于在授权范围内记录目标、探索线索、验证结果、管理资产与漏洞。其架构包含六张领域模型表，提供多种工具函数和Web界面，支持探索链路、漏洞、资产视图及报告生成。安装可通过ReleaseURL或本地文件进行，重启后选择渗透模式即可使用。

本文介绍DeepSeekHarness(dsh)的渗透测试模式插件，提供在授权范围内记录目标、探索线索、验证结果、管理资产与漏洞的功能，并通过Web界面以链路、漏洞和资产视图展示。该插件支持通过ReleaseURL或本地文件安装，架构包含领域模型、确定性ID、工具集和会话投影，强调授权测试与记录留痕。建议用户在授权范围内使用，并注意单会话作用域等边界。

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