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Insecure Deserialization
Insecure Deserialization
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LLM 推理引擎易受经典代码注入漏洞攻击
在 vLLM 和 SGLang 等推理引擎中发现了一个重要的安全漏洞 CVE-2025-9141，该漏洞源于在模型生成的参数上使用了 `eval()` 函数。这个问题让人联想到早期的 SQL 注入和不安全反序列化等漏洞，其根源在于将 LLM 输出视为可信内容而非不可信文本。该漏洞凸显了 AI 基础设施快速发展的一个普遍趋势，即为了追求性能基准而常常忽视安全最佳实践，从而可能被对抗性输入所利用。
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NeuralGuard 使用AI检测开发流水线中的代码漏洞
NeuralGuard 项目推出了一款开源工具，旨在检测软件开发过程中的安全漏洞。它利用机器学习、Transformer 和大型语言模型来分析源代码，并使用 Claude 作为已识别问题的次要审查机制。该项目旨在将此漏洞检测系统集成到 CI/CD 流水线中，特别是使用 GitHub Actions 来对拉取请求提供反馈并增强代码审查工作流程。该系列涵盖了 SQL 注入、跨站脚本和不安全反序列化等常见漏洞，重点关注从概念到集成的实际实现。