系统安全

ZENERGY-众壹3 天前
安全·系统安全
电力监控系统安全防护实战:如何将生产大区逆变器数据安全穿透至 SIS 平台去年 10 月,在西北某 100MW 集中式光伏电站的厂级监控信息系统(SIS)改造项目中,我们遇到了一个典型的架构难题。按照《电力监控系统安全防护规定》(发改委 14 号令)的要求,生产大区(一、二区)与管理大区(三区)之间必须实现物理隔离或逻辑隔离。具体到业务场景,就是逆变器、汇流箱、环境监测仪等生产数据都在二区,而 SIS 监控平台和上层的集团大数据中心在三区。
Zguigo3 天前
系统安全
计算机操作系统23我们先回到计算机最基本结构。一个程序:比如:它们存放在哪里?答案:硬盘。例如:但是:CPU不能直接运行硬盘里的程序。
微三云 - 廖会灵 (私域系统开发)5 天前
运维·小程序·系统安全
小程序商城系统安全运维剖析:漏洞、风控与长效迭代方案很多技术团队对小程序商城的认知停留在“功能可用即可”,忽略了商用系统必须具备安全防护、权限管控、风险拦截、版本迭代的基础能力。
计算机魔术师5 天前
人工智能·后端·自动驾驶·系统安全
工信部发布首部L3/L4自动驾驶系统安全要求强制性国标,2027年7月实施从推荐到强制,一字之差,是自动驾驶从「可以试试」到「必须达标」的质变。安全不是自动驾驶的附加题,而是入场券。
紫禁玄科7 天前
网络·人工智能·web安全·网络安全·系统安全
公共WiFi流量安全全解析🛡️ 安全等级: 全民必读 | 📖 阅读时长: 15分钟 | 🎯 难度: 零基础友好想象这样一个场景:
龙亘川7 天前
spring boot·汽车·系统安全·智慧城市·能源
【客户定制更新】能源充电(汽车充电管理模块)版本更新详情本次针对能源充电 - 汽车充电管理全业务模块开展功能迭代、交互优化与底层架构升级,覆盖场站设备、故障告警、充电订单、结算分账四大核心业务板块,下面分为前端可感知优化项(后台页面可见可操作)、后端不可感知但核心重要优化项(保障系统稳定、资金安全、设备通讯可靠)两部分说明。
紫禁玄科9 天前
网络·web安全·网络安全·系统安全
网络安全科普:DDoS与DoS攻击完全指南—— 当洪水涌向一扇门,了解它才能守住它[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rsrs1ajO-1785586101224)(https://img.shields.io/badge/攻击类型-DoS_&_DDoS-red?style=for-the-badge)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Mal0fwcm-1785586101225)(https://img.shields.io/badge/阅读难度-零基础可
紫禁玄科9 天前
web安全·网络安全·系统安全
勒索软件攻击深度解析“了解锁的原理,不是为了去撬锁,而是为了更好地守护家门。”2017年5月12日,星期五。英国国家医疗服务体系(NHS)的急诊室里,医生们正准备查看患者的CT影像,屏幕上却跳出了一行刺眼的红字——
HackTwoHub10 天前
人工智能·安全·web安全·网络安全·系统安全·网络攻击模型·安全架构
轻量化AI渗透武器库|ARTEX自主攻防系统、资产梳理、漏洞挖掘、链路分析全流程智能化落地ARTEX 是一款开源、轻量化的 AI 自主渗透测试系统,基于 Go+Next.js 前后端分离架构开发。依托大模型驱动实现无人值守自动化安全测试,支持 ScopeSentry 资产同步、流量录制、智能任务调度、漏洞挖掘与渗透链路分析。适配 Docker 一键部署、源码编译等多种安装方式,内置可视化攻防仪表盘,可高效完成资产梳理、风险探测与安全复盘,是红队攻防演练与自动化安全巡检的优质工具。
hopsky12 天前
系统安全
jwt 防重放攻击假设攻击者截获了一个合法的请求:现在,攻击者想重放这个请求,他尝试修改随机数:这时候,服务端会进行两步校验:
Chengbei1113 天前
前端·人工智能·网络安全·云原生·容器·kubernetes·系统安全
云安全漏洞挖掘SKILL、一站式云漏洞挖掘工具,支持S3爆破、IMDS探测、K8s检测与AK/SK权限利用cloud-vuln-skill 是一款轻量化、开源的云安全漏洞挖掘工具集,专为红队渗透与合规安全测试打造。工具无需复杂部署,可自动化完成S3存储桶爆破、云IMDS元数据探测、K8s未授权检测、容器逃逸风险筛查等核心操作。同时支持AK/SK凭据验证、权限枚举与提权路径分析,全程遵循只读探测原则,无破坏性操作,高效覆盖主流公有云漏洞攻击面,适配日常云资产风险巡检与实战攻防演练。
Inhand陈工13 天前
运维·网络·物联网·智能路由器·系统安全
路由器专题二:有线为主,蜂窝备份——映翰通路由器链路备份功能详解目录一、引言:有线网络并非坚不可摧 二、链路备份的核心价值 三、核心机制与配置方式   1. 主备链路灵活设定,有线优先默认配置   2. 多层链路检测,精准判断链路可用性   3. 秒级切换,业务无感知 四、典型应用场景 五、链路备份与双卡备份:功能对比与定位差异 六、结语:为关键业务筑起双重网络保障
Chengbei1118 天前
前端·网络·sql·安全·web安全·json·系统安全
SQL 注入挖洞插件 SQL-Injection-Scout 更新,响应 Diff 自动标记注入点,支持隐藏参数与多层 JSON 场景 FUZZSQL-Injection-Scout 是一款基于 Kotlin 开发的 Burp Suite 扩展,专注 SQL 注入漏洞检测。工具支持主动与被动扫描,兼容 FORM、XML、多层嵌套 JSON 等多种请求格式,可对隐藏参数开展 Fuzz 探测。依靠响应 Diff 差异分析自动标记潜在注入点,搭配抖动延时发包策略规避 WAF。内置参数去重降噪机制,减少重复请求,有效降低误报,适配日常渗透测试与红蓝对抗场景。
HackTwoHub20 天前
前端·人工智能·web安全·网络安全·自动化·系统安全
解锁 AI 红队全新玩法!Claude-Red 攻防 Skill 库,内置 SQLi、XXE、文件上传等 Web 专项 Skill,一键导入快速落地渗透实战Claude-Red 是由独立安全研究团队 SnailSploit 精心打造的开源项目,专为 Claude 的 Skills 系统设计。它是一套精心策划的攻击性安全技能库,包含 58 个覆盖 13 大安全领域的结构化 SKILL.md 文件。
HackTwoHub23 天前
运维·人工智能·安全·web安全·网络安全·自动化·系统安全
等级保护现场测评系统重磅更新,支持 AI 接入,可录入全品类资产清单,自动化巡检核查,批量导出测评归档文件JSecProbe 是一款开源桌面端等级保护现场测评系统,严格遵循 GB/T 22239-2019 等保 2.0 标准开发。工具支持多测评项目管理,可完整录入机房、网络设备、服务器等各类资产信息,内置核查命令库实现自动化安全检测。可接入 OpenAI、DeepSeek 等大模型接口,对日志、截图、执行结果智能分析并生成测评记录,自动输出合规测评报告。新版 V2.0.3 修复数据误删与账号密码漏洞,自带数据自动备份、系统托盘与在线更新功能,搭配内置等保知识库,极大简化线下等保测评全流程,工具基于 MIT 协
程序员JerrySUN24 天前
linux·网络·arm开发·安全·系统安全
Jetson 刷机深度解析:flash.sh vs l4t_initrd_flash.sh(含安全与磁盘加密对比)📺 B站视频讲解(Bilibili):博主个人介绍📘 《Yocto项目实战教程》京东购买链接:Yocto项目实战教程
m0_7381207224 天前
人工智能·安全·网络安全·语言模型·系统安全
AI安全实战系列(六):Lab06 Model Extraction——模型提取攻击本篇基于 Lab06 Model Extraction 实验,系统梳理了从黑盒 API 探测到机器学习模型窃取的完整测试流程。
m0_738120721 个月前
linux·运维·人工智能·安全·网络安全·系统安全
AI安全实战系列(二):Lab01 Foundations和Lab02 Prompt Injection从传统 Web 安全到 AI 安全,漏洞的形式正在发生变化,但安全本质并未改变。之前我们费了九牛二虎之力,终于是把靶场全部搭建完成了,具体步骤内容大家可以看:AI安全实战系列(一):人工智能红蓝对抗基础——靶场搭建与环境准备
HackTwoHub1 个月前
前端·vue.js·人工智能·安全·web安全·网络安全·系统安全
AntiDebug Mcp、AI逆向绕过前端,Hook 加密接口,抓取 Vue 路由漏洞,接入 MCP 让 AI 自动化挖掘前端漏洞AntiDebug_Breaker_mcp 是基于原版开源项目二次增强的前端 JS 逆向与渗透测试 Chrome 插件。支持一键绕过无限 Debugger、时间差检测、控制台防护等各类前端反调试机制,全面 Hook 加密算法、网络请求与本地存储。内置 Vue 专项能力,可抓取路由、绕过路由守卫、挖掘越权等前端漏洞。新增 MCP AI 协议,支持 Cursor、Trae、Qoder 联动,实现全自动页面分析、加密还原与漏洞利用。
HackTwoHub1 个月前
人工智能·安全·web安全·网络安全·自动化·系统安全·安全架构
AI大模型攻击思路,涵盖提示词劫持、知识库投毒、多语种混淆 + 身份伪装、诱导 AI 输出涉密后台核心配置全套AI大模型实战攻击思路,覆盖提示词劫持、RAG知识库投毒、多语种混淆绕过、身份伪装诱导四大核心手法。针对LLM关键词拦截、AI护栏审核、输出脱敏等多层防护机制,通过多轮对话铺垫、篡改向量库数据、伪造管理员身份等手段,突破模型安全限制,诱导AI泄露后台密钥、接口地址、数据库凭证等核心涉密配置,完整还原企业大模型应用高危渗透链路与漏洞原理。