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#penetration-testing

7 篇文章

用 AI 打別人的工具與雙用途風險:Strix、Shannon、HexStrike、ARTEX 的證據讀法

AI 滲透工具把 LLM 當攻擊者,去測傳統軟體。它們有兩個共通問題:工具本身是攻擊面(被測目標可以用 prompt injection 反控它,HexStrike 的伺服器甚至沒有驗證),以及開源之後管不住用途(同一個工具既能做授權測試也能被拿去攻擊,ARTEX 與 HexStrike 的防濫用設定都是操作者可以改的預設值)。讀「某工具被濫用」的新聞,要問誰說的、是不是獨立的證據。ARTEX 事件有多家廠商分析,但其中幾家分析的是重疊的攻擊者基礎設施,或直接引用彼此,不能算成多個獨立證據。

aiguideAI 資安實戰

把工具接成攻擊 Agent:計畫、執行與回饋

用有步數、目標與逾時限制的 HTTP 測試迴圈,理解規劃器、執行器與驗證器如何交接,以及何時停止。

aiguideAI 資安實戰

AI 能串起攻擊鏈嗎?從 CTF 到公開事件

重播工單攻擊鏈,再讀 Anthropic 公開事件報告,分清每一步的證據、人類決策、評測捷徑與供應商觀測限制。

aiguideAI 資安實戰

AI 如何讀懂目標與整理攻擊面

把工單服務的文件與 HTTP 觀察整理成有來源的攻擊面,區分已確認功能、權限假設與下一個最小測試。

aiguideAI 資安實戰

AI 產生利用測試,怎麼確認真的成功?

對真正 HTTP 工單服務重播利用請求,比對修補前後、正確資源內容與正常使用者,排除只靠狀態碼的假成功。

aiguideAI 資安實戰

AI 如何攻擊另一個 AI:間接注入與工具誤用

拆解惡意附件如何變成錯誤工具請求,對照真實 LLM 訓練平台與固定動作重播,分開驗證模型偏移與資料外洩。

aiguideAI 資安實戰

讓 AI 找漏洞:從線索到測試假設

用同租戶與跨租戶讀取案例,把 AI 的可疑判斷改寫成能確認、推翻與保留未決的漏洞假設。