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。

本文深入剖析了大模型提示词注入攻击的演进路径与防御策略。由于大模型无法严格区分指令与数据，攻击从初级的指令覆盖和角色扮演，演变为编码混淆、间接注入以及思维链劫持等高级形态。防御方面，文章提出构建涵盖输入净化过滤、指令与数据结构化分离、输出敏感信息检测的三层纵深防护体系，并结合模型安全对齐与对抗微调提升免疫力。建议企业开展威胁建模与红队演练，强化日志审计与实时监控，以应对智能体时代下愈发严峻的注入风险。