腾讯啄木鸟代码安全团队，依托混元大模型的超强代码理解和安全分析能力，在SQL注入威胁检测场景验证中，新增识别上百个漏洞检测策略，相比传统方法人效比提升3.8倍，在Github高star项目上斩获10+0day漏洞。
AI版“赏金猎人”登场，基于混元大模型能力打造的自动漏洞挖掘工具，7*24小时自动感知、追踪、挖橱0day。 AI猎人VS黑客的角逐战正式开始。
本文聚焦于密钥硬编码的问题，分析了传统检测策略的缺陷，并详细介绍了大模型在该场景下的优势、检测实施方案和效果。我们将继续推出更多关于大模型在研发安全、网络安全、威胁情报等领域的应用探索与总结
借助混元大模型，腾讯啄木鸟代码安全团队在代码评审（Code Review，下文简称CR）场景下的安全漏洞检出能力取得显著提升，日均发现和阻断300+个代码安全风险，极大提升了公司核心数据资产安全性。
对于大型互联网公司而言，业务众多，网络流量巨大，涉及的域名、服务器资源均属海量，在这个规模下的WAF的设计、研发、运营将会有比较多的现实挑战。
智能音箱是近几年最热门的智能设备，在销量的暴涨背后，各种智能音箱“偷听”的新闻也让人们非常担心智能音箱会泄露自己的隐私，而在2018年初Tencent Blade Team把关注点放在了智能音箱自身的安全漏洞上，当时国外的苹果，谷歌，亚马逊，以及国内的阿里巴巴，百度，小米均已加入了这个战场发布了各自的智能音箱产品，团队选取当时全球用户最多，破解难度最高的Amazon Echo，Google Home，小米AI音箱作为研究目标，耗时近一年时间完成了对这三款智能音箱的远程无接触式破解（静默窃听/RCE/ROOT）并协助厂商完成了漏洞修复。
近几年脚本语言社区因管控薄弱、攻击成本低成为软件供应链攻击的重灾区。本文分享一下我们应对脚本类软件供应链攻击的一些安全建设思路，欢迎交流探讨。
本文争取简单易懂地介绍一下RMI机制和JNDI注入利用方式，并且以JdbcRowSetImpl利用链和FastJson反序列化漏洞为例，记录真实的远程利用过程中可能遇到的问题和解决
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