ZONE.CI 全球网

本文披露CVE-2026-109618与CVE-2026-109619两个PHP漏洞的POC与EXP，涉及会话处理程序不匹配导致的对象注入及PHPOOM内存破坏触发RCE。影响资产约49.9万个，提供FOFA搜索语法、检测项目及两个验证脚本，强调临时修复和WAF不可靠，建议更新版本。

Anthropic开源DefendingCodeReferenceHarness框架，基于Claude实现自动化漏洞发现与修复。核心包括ClaudeCodeSkills和Harness自主流水线，支持威胁建模、扫描、分级和补丁生成。针对C/C++内存安全优化，使用Docker和gVisor沙箱。安全团队可一周内搭建自有管道。

本文介绍在开源RAG客户端AnythingLLM中接入AceDataCloud作为对话模型后端的流程。核心步骤包括获取APIToken，在设置中选OpenAIGeneric并填入以/v1结尾的BaseURL，同时建议保留本地Embedder保障数据隐私。文章附带推荐模型列表、接口验证方法及报错排查指南，属第三方API服务的产品配置推广教程。

本文介绍了一款由Anthropic开发的名为defending-code-reference-harness的安全工具。该工具是基于Claude大模型构建的自主漏洞发现与修复参考框架。其主要功能包含交互式技能与自主流水线，旨在利用人工智能辅助安全研究人员进行代码漏洞的自动化检测与修补参考。文章提供了该项目的GitHub开源地址。整体内容较为简略，仅为基础的工具转发与说明，缺乏实际使用案例与深度技术原理解析，适合作为工具动态获取，读者可直接访问官方仓库获取源码与详细文档以进行安全研究测试。

本文系统总结了四种Skill创建方法，从使用skill-creator自动生成到手动创建，适合不同水平的小白用户。核心结论是skill-creator最推荐，通过自然语言描述即可自动生成并验证。关键发现包括从已有对话提取和社区改造可快速上手。可操作建议是优先安装skill-creator，用大白话描述需求，让AI自动完成创建。

Anthropic开源DefendingCodeReferenceHarness框架，基于Claude实现自动化漏洞发现与修复。核心包括ClaudeCodeSkills和Harness自主流水线，支持威胁建模、扫描、分级和补丁生成。针对C/C++内存安全优化，使用Docker和gVisor沙箱。安全团队可一周内搭建自有管道。

本文介绍在开源RAG客户端AnythingLLM中接入AceDataCloud作为对话模型后端的流程。核心步骤包括获取APIToken，在设置中选OpenAIGeneric并填入以/v1结尾的BaseURL，同时建议保留本地Embedder保障数据隐私。文章附带推荐模型列表、接口验证方法及报错排查指南，属第三方API服务的产品配置推广教程。

本文介绍了一款由Anthropic开发的名为defending-code-reference-harness的安全工具。该工具是基于Claude大模型构建的自主漏洞发现与修复参考框架。其主要功能包含交互式技能与自主流水线，旨在利用人工智能辅助安全研究人员进行代码漏洞的自动化检测与修补参考。文章提供了该项目的GitHub开源地址。整体内容较为简略，仅为基础的工具转发与说明，缺乏实际使用案例与深度技术原理解析，适合作为工具动态获取，读者可直接访问官方仓库获取源码与详细文档以进行安全研究测试。

本文系统总结了四种Skill创建方法，从使用skill-creator自动生成到手动创建，适合不同水平的小白用户。核心结论是skill-creator最推荐，通过自然语言描述即可自动生成并验证。关键发现包括从已有对话提取和社区改造可快速上手。可操作建议是优先安装skill-creator，用大白话描述需求，让AI自动完成创建。

Anthropic开源DefendingCodeReferenceHarness框架，基于Claude实现自动化漏洞发现与修复。核心包括ClaudeCodeSkills和Harness自主流水线，支持威胁建模、扫描、分级和补丁生成。针对C/C++内存安全优化，使用Docker和gVisor沙箱。安全团队可一周内搭建自有管道。

本文介绍在开源RAG客户端AnythingLLM中接入AceDataCloud作为对话模型后端的流程。核心步骤包括获取APIToken，在设置中选OpenAIGeneric并填入以/v1结尾的BaseURL，同时建议保留本地Embedder保障数据隐私。文章附带推荐模型列表、接口验证方法及报错排查指南，属第三方API服务的产品配置推广教程。

本文介绍了一款由Anthropic开发的名为defending-code-reference-harness的安全工具。该工具是基于Claude大模型构建的自主漏洞发现与修复参考框架。其主要功能包含交互式技能与自主流水线，旨在利用人工智能辅助安全研究人员进行代码漏洞的自动化检测与修补参考。文章提供了该项目的GitHub开源地址。整体内容较为简略，仅为基础的工具转发与说明，缺乏实际使用案例与深度技术原理解析，适合作为工具动态获取，读者可直接访问官方仓库获取源码与详细文档以进行安全研究测试。

本文系统总结了四种Skill创建方法，从使用skill-creator自动生成到手动创建，适合不同水平的小白用户。核心结论是skill-creator最推荐，通过自然语言描述即可自动生成并验证。关键发现包括从已有对话提取和社区改造可快速上手。可操作建议是优先安装skill-creator，用大白话描述需求，让AI自动完成创建。

Anthropic开源DefendingCodeReferenceHarness框架，基于Claude实现自动化漏洞发现与修复。核心包括ClaudeCodeSkills和Harness自主流水线，支持威胁建模、扫描、分级和补丁生成。针对C/C++内存安全优化，使用Docker和gVisor沙箱。安全团队可一周内搭建自有管道。

本文介绍在开源RAG客户端AnythingLLM中接入AceDataCloud作为对话模型后端的流程。核心步骤包括获取APIToken，在设置中选OpenAIGeneric并填入以/v1结尾的BaseURL，同时建议保留本地Embedder保障数据隐私。文章附带推荐模型列表、接口验证方法及报错排查指南，属第三方API服务的产品配置推广教程。

本文介绍了一款由Anthropic开发的名为defending-code-reference-harness的安全工具。该工具是基于Claude大模型构建的自主漏洞发现与修复参考框架。其主要功能包含交互式技能与自主流水线，旨在利用人工智能辅助安全研究人员进行代码漏洞的自动化检测与修补参考。文章提供了该项目的GitHub开源地址。整体内容较为简略，仅为基础的工具转发与说明，缺乏实际使用案例与深度技术原理解析，适合作为工具动态获取，读者可直接访问官方仓库获取源码与详细文档以进行安全研究测试。

本文系统总结了四种Skill创建方法，从使用skill-creator自动生成到手动创建，适合不同水平的小白用户。核心结论是skill-creator最推荐，通过自然语言描述即可自动生成并验证。关键发现包括从已有对话提取和社区改造可快速上手。可操作建议是优先安装skill-creator，用大白话描述需求，让AI自动完成创建。

本文介绍了一款由Anthropic开发的名为defending-code-reference-harness的安全工具。该工具是基于Claude大模型构建的自主漏洞发现与修复参考框架。其主要功能包含交互式技能与自主流水线，旨在利用人工智能辅助安全研究人员进行代码漏洞的自动化检测与修补参考。文章提供了该项目的GitHub开源地址。整体内容较为简略，仅为基础的工具转发与说明，缺乏实际使用案例与深度技术原理解析，适合作为工具动态获取，读者可直接访问官方仓库获取源码与详细文档以进行安全研究测试。

本文系统总结了四种Skill创建方法，从使用skill-creator自动生成到手动创建，适合不同水平的小白用户。核心结论是skill-creator最推荐，通过自然语言描述即可自动生成并验证。关键发现包括从已有对话提取和社区改造可快速上手。可操作建议是优先安装skill-creator，用大白话描述需求，让AI自动完成创建。

本文介绍了Skill的概念、结构以及如何利用Skill玩弄AI，并提到了Skill的编写和结构，最后讨论了AI模型选择的重要性。

本文系统介绍mobilere-skill项目，一个面向AIagent的移动端逆向分析技能集，包含6个技能、23个frida模块及16个二进制工具，覆盖脱壳、反检测、加密分析、native逆向与安全合规检测等场景。项目以文档和定义为核心，通过决策树驱动agent自动完成分析流程，并具备反馈闭环机制，适用于Android平台，附带鸿蒙解析工具。

本文系统介绍AISkills开发全流程，涵盖核心概念、文件结构、生命周期、安装级别、触发机制及SKILL.md设计要点。以个人月度消费分析为例，强调description写作技巧、触发词分层设计及SOP三步法。提供可操作建议：注重元数据规范、知识层设计及异常路径覆盖，以提升Skill可用性与维护性。

攻击者滥用微软Defender排除项并配合hideexclusionsfromlocaladmins策略隐藏排除规则，使恶意文件绕过扫描且管理员无法察觉。该技术已出现在Gootkit和WhisperGate等真实攻击中，对应MITREATT&CKT1562.001。防御建议监控注册表排除项键值变更，减少本地管理员权限，建立排除项基准并警惕大范围排除规则。

文章总结： 攻击者滥用微软Defender排除项并配合HideExclusionsFromLocalAdmins策略隐藏恶意活动，绕过杀毒扫描。该技术已出现在G

文章总结： 攻击者滥用微软Defender排除项并配合hideexclusionsfromlocaladmins策略隐藏排除规则，使恶意文件绕过扫描且管理员无法