本文分析了CommonsCollections4.0的CC2反序列化利用链。核心发现是通过TransformingComparator与PriorityQueue的readObject构建调用链，并利用反射先占位后替换解决多次触发问题。同时探讨了结合TemplatesImpl动态加载恶意字节码的第二条利用链，为Java反序列化漏洞审计提供代码级参考与实操建议。

本文分享了使用AI辅助挖掘SRC漏洞的实战经验。作者将Claude与BurpSuite联动，对开源系统源码进行白盒审计，AI自主发现漏洞并生成SSRF等完整POC。结论指出AI白盒审计比黑盒测试更安全，建议先让AI自由发挥审计，再加载自定义skill二次分析，且生产环境慎用，应先在测试网站熟悉流程。

本文介绍了提示词工程基础，将编写提示词比作给无记忆的AI下属布置任务。文章结合理论梳理了提示词要素，并通过React登录页开发实例，详细拆解了角色设定、上下文、约束条件、风格及输出格式的实际应用价值，强调换位思考以消除模糊信息是写出高质量提示词的关键。

本文揭示AI扫描器可能被攻击者利用的安全风险。通过间接提示注入，攻击者在评论区埋藏恶意指令，使扫描器泄露内部敏感数据。另一种手法是利用SSRF和host头篡改，让扫描器访问内网服务并外传数据。文章强调工具反噬问题，提醒安全人员关注此类攻击面。