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(2024.04.22) 逆向分析/恶意软件
xz-utils 是一种使用 LZMA 算法的数据压缩/解压工具，文件后缀名通常为 *.xz，是 Linux 下广泛使用的压缩格式之一。
2024.03.29 由微软工程师 Andres Freund 披露了开源项目 xz-utils 存在的后门漏洞，漏洞编号为 CVE-2024-3094，其通过供应链攻击的方式劫持 sshd 服务的身份认证逻辑，从而实现认证绕过和远程命令执行，该后门涉及 liblzma.so 版本为 5.6.0 和 5.6.1，影响范围包括 Debian、Ubuntu、Fedora、CentOS、RedHat、OpenSUSE 等多个主流 Linux 发行版，具体影响版本主要是以上发行版的测试版本和实验版本。
截止本文发布，距离 xz-utils 后门披露已经过去三个星期了，全球安全研究人员在互联网上发布了大量的高质量分析报告，这帮助我们对 xz-utils 后门事件进行详尽的理解。本文将从这些分析报告出发，对其进行翻译、整理和复现，并围绕着 xz-utils 后门代码部分进行分析研究，了解攻击者的技术方案和实施细节，从而在防御角度提供一定的技术支持。
(2024.01.09) fuzzing
变异算法是 fuzzing 中非常重要的一个环节，良好的变异算法能产出较高的路径覆盖率，从而提高发现 crash 的概率；afl/afl++ 默认提供的变异算法在通用情况下表现优秀，但对于格式要求严格的数据则显得无能为力，基于语法的变异是一种优秀的变异算法优化方案，并具有良好的普适性，安全研究人员通过对理解数据格式编写对应的语法树生成器，从而可以准确的生成符合要求的数据，极大的提高路径覆盖率。
最近工作中和同事 @ghost461 一起研究学习 afl++ 的语法变异插件 Grammar-Mutator，本文对此进行梳理，并详细介绍 Grammar-Mutator 的使用和基本原理。
(2023.12.29) 运维
最近日常工作中遇到一个 Windows11 操作系统的前置要求，由于安装 Windows11 操作系统需要硬件满足一定的要求，恰巧我日常工作环境又使用 ProxmoxVE 虚拟机，果不其然遇到了一些坑，本文对此进行简要记录。
(2023.10.12) 开发/代码分析/fuzzing
TinyInst 是一个基于调试器原理的轻量级动态检测库，由 Google ProjectZero 团队开源，支持 Windows、macOS、Linux 和 Android 平台。同 DynamoRIO、PIN 工具类似，解决二进制程序动态检测的需求，不过相比于前两者 TinyInst 更加轻量级，更加便于用户理解，更加便于程序员进行二次开发。
本文将通过分析 TinyInst 在 Windows 平台上的插桩源码，来理解 TinyInst 的基本运行原理；为后续调试 TinyInst 的衍生工具(如 Jackalope fuzzing 工具)或二次开发打下基础。
(2023.07.26) 开发
在初学 C 语言时，我们都学会了通过 fread() 函数来读取文件内容，也充分理解了需要使用 r 模式来打开文本文件，使用 rb 模式来打开二进制文件，这样才可以正确读取文件内容。
而实际场景下只有 Windows 系统区分 r/rb，Linux 系统不区分；我们在一个将 Linux 项目改写为 Windows 项目的过程中，忽略了该问题，从而导致一系列的无效 DEBUG。
本文以 C 语言的 stdio 库的 fread() 函数为例，从 r/rb 的表现出发，探讨 r/rb 的具体的差异细节，并通过源码进行分析校对。
(2023.07.14) fuzzing
Eye of Gnome Image Viewer (EoG) 是 Ubuntu 中的默认图片查看应用程序，作为图片查看器同时开放源码，非常适合 fuzzing 漏洞挖掘入门。
在 2022.12 月学习 fuzzing 时，尝试使用 afl++ 对 EoG 进行漏洞挖掘，虽然整个过程较为简单，但仍有不少值得记录的点，遂在这个时间点进行复盘时重新梳理并整理成文。
(2023.07.11) LLM
2023.6 月，随着开源大模型(LLM: Large Language Model)越来越多，在本地部署大模型成为触手可及的事情，高性能消费级显卡如 4090、3080Ti 可以满足基本的部署需求，当然还可以直接租赁云厂商提供的 GPU 算力。
长时间租赁服务器仍是一个性价比较低的投入，而实验室正好有一台闲置的服务器，几个同事一商量就准备将其配置成一台拥有 GPU 计算卡的服务器。
本文梳理并记录了与同事(@Hcamael / @ghost461)一起使用 NVIDIA P40 显卡配置 LLM 运行环境的折腾过程。
(2023.07.06) LLM
随着 LLaMA 模型的开源，清华大学也推出了专精中文领域的 ChatGLM-6B；ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，经过约 1T 标识符的中英双语训练，结合监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，最终 62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
紧随着 ChatGLM-6B 的开源，清华大学又推出了其第二代版本 ChatGLM2-6B，在原有的模型基础之上拥有了更强大的性能、更长的上下文以及更高效的推理。
ChatGLM-6B 模型默认大小(FP16)只需要 13GB 的显存即可运行，经过 INT4 量化最小可达 6GB，完全可以在消费级显卡上搭建自己的 ChatGPT。
本文记录了 ChatGLM-6B 的部署过程以及使用说明。
(2023.06.27) 其他
ChatGPT 的爆火督促我去接触学习一些大模型的基本原理，在这过程中又看到很多小伙伴用 Stable Diffusion 工具文生图玩得不亦乐乎，虽然 Stable Diffusion 采用的是扩散模型，不过也想借此机会尝试一下。
不过我没有推荐配置的显卡，好在 Stable Diffusion 也支持使用 CPU 进行推理，只是速度慢一些，用于学习场景足够了。本文将详细介绍工具搭建流程以及基本使用。
(2023.06.26) LLM
ChatGPT 从 2022.12 月掀起了大模型人工智能的浪潮，随后在一段时间内，各大团队都开源了自家的大模型，这无疑是入门学习大模型的好机会；但是大模型基本都需要大显存的显卡作为硬件支持，按时付费租赁云厂商的机器是个不错的选择，不过大神 Georgi Gerganov 根据 Meta 开源的 Python LLaMA 推理代码重写了 C++ 的版本 llama.cpp，可在 MacOS 和 Linux 平台上使用 CPU 进行推理。
随后伴随着 Meta LLaMA 模型的泄露，结合 llama.cpp 我们就可以在本地不需要显卡搭建部署大模型。
本文将以入门学习大模型的角度，详细介绍 llama.cpp 的搭建流程以及使用示例。