Anti-Scraping Part 2: Implementing Protections

反爬系列第一篇提出五项核心原则：强制身份验证、实施限流、收紧账号注册、限制数据量、返回通用错误信息；并指出完全阻止爬取不现实，目标是让爬虫付出不成比例的时间成本。

间接提示词注入将恶意指令藏匿于 LLM 稍后读取的内容（邮件签名、PDF、网页等）中，无需用户交互即可触发。已有攻击通过 Microsoft 365 Copilot 窃取数据，企业需以纵深防御、输入净化与 AI 行为监控应对。

本文以 HacktronAI 对 OpenAI Discourse 社区站入侵事件的责任披露为背景，探讨如何通过沙箱隔离、运行时防护与 AI 辅助构建安全策略等纵深防御手段，在未知漏洞引发 RCE 时限制横向移动、缩小影响范围。

NetSPI 用 AI 编码工具「vibe coding」构建了一个 Web 应用并进行安全测试，结果好坏参半，说明 AI 生成代码仍需主动安全审查。

深度解析 JavaScript 原型污染漏洞：攻击者通过控制未声明的变量篡改对象原型，使所有对象意外获得特定属性，配合弱类型判断可在客户端触发 XSS、在服务端实现远程代码执行；文章从原型机制讲起并演示利用过程。

NetSPI 分析 TOTP 动态口令为何已难以抵御坚定攻击者：通过暴力破解场景演示 30 秒有效期口令被攻破的过程，并建议改用更强的双因素认证方案替代传统 TOTP。