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关于漏洞赏金
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列出漏洞
- 任意文件上传
- 业务逻辑错误
- CRLF注射
- 跨站点请求伪造 （CSRF）
- 跨站点脚本 （XSS）
- 拒绝服务 （DoS）
- 公开的源代码
- 主机标头注入
- 不安全的直接对象引用 （IDOR）
- 本地文件包含 （LFI）
- 质量分配
- NoSQL 注入
- OAuth 配置错误
- 打开重定向
- 远程文件包含 （RFI）
- 服务器端请求伪造
- SQL 注入（即将推出）
- 网页缓存欺骗
- 网络缓存中毒
清单
- 忘记密码功能
- 即将注册功能！
列表绕过
杂项
技术
侦察
待办事项清单
- [ ] 整理侦察文件夹
- [x] 添加了 CVE 文件夹
- [ ] 为每个漏洞写入多个有效负载绕过
- [x] 每个 WAF 的有效负载 XSS（Cloudflare、Cloudfront、AWS 等）
- [ ] 每个 WAF 的有效负载 SQL 注入（Cloudflare、Cloudfront）
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The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open access automation framework to empower security professionals and machine learning engineers to proactively find risks in their generative AI systems.
(翻译：用于生成式 AI 的 Python 风险识别工具 (PyRIT) 是一个开放式访问自动化框架，使安全专业人员和机器学习工程师能够主动发现其生成式 AI 系统中的风险。)
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
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