本文是「邮件钓鱼攻防工程」系列的第三篇。前两篇解决了发信通道和反沙箱。但发信只是一部分，正文被网关过滤，前面的工作全白做。

邮件能不能进网关，内容进网关之后能不能不进垃圾箱，这是两个完全不同的对抗维度。本篇拆邮件安全网关（SEG）最核心的内容检测逻辑：贝叶斯分类器和 NLP 语义引擎，以及工程上的规避思路。

作者： 可惜夜

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0x01 对手模型：SEG 内容层的双层检测架构

国内和境外的环境差异直接影响内容对抗的策略选择。境外企业网络的主力 SEG 是 Microsoft Defender for Office 365 和 Proofpoint；国内环境更复杂，大型央企和金融机构普遍部署了国产邮件网关，安全厂商这类产品百花齐放，不一一例举。中小企业大量使用腾讯企业邮、阿里云企业邮，后端反垃圾接的是云端能力。

这些产品的内容检测架构大体一致，底层两层叠加：第一层是贝叶斯概率层，基于词袋模型，SpamAssassin 和 Rspamd 是最典型的开源实现，国产厂商基本在此之上做了中文语料的二次训练；第二层是深度语义层，国内有不少基于 BERT-base 的轻量检测模型，不详细展开，感兴趣的可以搜索关键字。两层检测不是串联阻断，而是评分加权合并。一封邮件贝叶斯层得分很低，但只要深度语义层捕捉到了钓鱼邮件特征，照样被拦。目标是让最终得分低于阈值，需要两层一起对抗。

SpamAssassin 的 Bayes 插件（lib/Mail/SpamAssassin/Plugin/Bayes.pm）

Token 化流程（源码 tokenize 函数位于第 1134-1217 行，_tokenize_line 位于第 1219-1380 行）：

原始文本 → 正则提取 → 最少3字符过滤 → SHA1哈希截取40位 → 停用词过滤

Token 提取正则（_tokenize_line 函数内，行 1235-1240）：

# 使用正则表达式提取Token：匹配ASCII单词、英文字符，以及多字节的UTF-8编码字符（用于支持中文等非ASCII文本）
s{ ( [A-Za-z0-9,@*!_'"\$. -]+  |     # 匹配常规ASCII词元
     [\xC0-\xDF][\x80-\xBF]       |     # 匹配UTF-8双字节字符
     [\xE0-\xEF][\x80-\xBF]{2}    |     # 匹配UTF-8三字节字符（包含常见中文字符）
     [\xF0-\xF4][\x80-\xBF]{3}    |     # 匹配UTF-8四字节字符
     [\xA1-\xFF] ) | . }                # 匹配ISO-8859等单字符或多字节边缘字符，其余未匹配的单个字符替换为空格
 { defined $1 ? $1 : ' ' }xsge;

SHA1 哈希压缩为 40 位 Key（tokenize 函数内，行 1212）：

# 对提取出的Token计算SHA1值，并截取其哈希结果的最后5个字节（40位），作为统计数据库中存储的唯一键值
$tokens{substr(sha1($token), -5)} = $token  if $token ne '';

SpamAssassin 实现里有三个硬性设计边界值得利用。

Token 计数上限（行 250）：

# 声明在对数似然比排序中参与评分合并计算的最大有效Token数量为150。超过该限制的弱特征Token将被舍弃。
use constant N_SIGNIFICANT_TOKENS => 150;

SpamAssassin 在计算贝叶斯分值时，会把分词拿到的所有 Token 按概率偏差（即该词有多偏向垃圾邮件或正常邮件）进行降序排列，最多只取前 150 个最明显的 Token 参与最终计算，超出 150 个的词直接丢弃。这个 150 的限制是代码里写死的硬性规定。

只要在正文里混入足够多（超过 150 个）的强 Ham 词（即正常业务往来中的高频词），就能把真正敏感的恶意词挤出这 150 个计分窗口，使其不参与最终评分。

Robinson 平滑算法（行 1644-1653，常量在 CombineChi.pm 第 47-50 行定义，FW_S_CONSTANT = 0.030，FW_S_DOT_X = 0.538 * 0.030 = 0.01614）：

# 1. 计算原始贝叶斯分类概率
my $prob = ($s * $nn) / ($n * $ns + $s * $nn);

# 2. 如果启用了 Robinson 平滑算法（针对低频出现的 Token）
if (USE_ROBINSON_FX_EQUATION_FOR_LOW_FREQS) {
  my $robn = $s + $n; # 该 Token 在所有样本中出现的文档总数
  # 使用 Gary Robinson 的 f(w) 公式计算平滑后的概率：
  # P_smooth = (s * x + n * P_raw) / (s + n)
  $prob = ($Mail::SpamAssassin::Bayes::Combine::FW_S_DOT_X + ($robn * $prob))
          / ($Mail::SpamAssassin::Bayes::Combine::FW_S_CONSTANT + $robn);
}

robn 是词库里记录的该词总频次。塞入拼写奇怪的罕见词或生僻词，平滑公式会直接把它的概率拉回 0.5（代表无特征）。概率为 0.5 的词在排序时垫底，进不了 150 个评分窗口。所以，做正文稀释时，必须使用网关已经见过多次的常规商务词汇，不能胡乱生造冷门词。

得分合并的数学核心，在 CombineChi.pm（行 60-104）：

# 1. 累加计算双假设 Fisher 对数概率
foreach my $prob (@$sortedref) {
  $S *= 1.0 - $prob; # 假设邮件为 Spam 的概率累乘因子 (1 - P(Spam|Token))
  $H *= $prob;       # 假设邮件为 Ham 的概率累乘因子 (P(Spam|Token))
  # 浮点防下溢处理省略（使用 frexp 分解科学计数法）
}

$S = log($S) + $Sexp * LN2; # 计算假设 Spam 的对数似然
$H = log($H) + $Hexp * LN2; # 计算假设 Ham 的对数似然

# 2. 通过卡方逆累积分布函数 (chi2q) 转换为 p 值评分。
# 传入 $wc (即 $token_count) 代表自由度相关的半值参数，省略了重复的乘除2操作。
$S = 1.0 - chi2q(-2.0 * $S, $wc);
$H = 1.0 - chi2q(-2.0 * $H, $wc);

# 3. 将得分归一化到 [0, 1] 区间，作为最终贝叶斯概率分值
return (($S - $H) + 1.0) / 2.0;

Fisher 算法在数学上默认所有词相互独立。但实际邮件中，词语之间关联性非常强。塞入一整段连贯的商务文本，这些关联词会直接扭曲卡方统计的自由度计算，降低分类器判定的把握，反而容易触发误判放行。

Rspamd 的 Bayes 分类器（src/libstat/classifiers/bayes.c）

和 SpamAssassin 不同，Rspamd 使用的是 OSB（Optimal Score Based）算法。

它的一个核心特点是把单个词（Unigram）的权重设成了 0（行 215）。不管单个词有多敏感，它都不会直接影响最终分值，必须和相邻词语结合组成 Bigram（双词组）或 Trigram（三词组）窗口才会计分。

光堆砌单个单词没用，必须注入连贯的词组或完整的商务短语。在中文场景下，分词器如果把词切得太细，容易破坏 OSB 窗口的统计结构。

Rspamd 里的 Robinson 平滑通过 PROB_COMBINE 宏实现（行 217）：

// prob: 原始概率, cnt: Token出现总数, weight: Robinson平滑权重, assumed: 默认假设概率(通常为0.5)
#define PROB_COMBINE(prob, cnt, weight, assumed) (((weight) * (assumed) + (cnt) * (prob)) / ((weight) + (cnt)))

在 bayes_classify_token 函数（行 227-324）中被调用：

// 计算 w
w = (fw * total_count) / (1.0 + fw * total_count);
// 平滑合并概率
bayes_spam_prob = PROB_COMBINE(spam_prob, total_count, w, 0.5);

Rspamd 统计 Token 标志位定义（src/libserver/word.h 与 src/libstat/tokenizers/tokenizers.c）

分词阶段，Rspamd 会在 src/libserver/word.h（行 34-47）中为 Token 标记不同的 Flag，这些属性采用 bitmask 形式定义：

|
标志名称
|
位偏移量
|
掩码实际值
|
安全对抗及分析含义
|
| :-- | :-- | :-- | :-- |
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_TEXT | 1u << 0 | 0x01 |
纯文本内容提取的常规 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_META | 1u << 1 | 0x02 |
元数据或指令生成的 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_LUA_META | 1u << 2 | 0x04 |
由 Lua 规则接口动态产生的 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_EXCEPTION | 1u << 3 | 0x08 |
异常 Token（例如 URL 提取出的特征）
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_HEADER | 1u << 4 | 0x10 |
邮件 Header 头部字段提取的 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_UNIGRAM | 1u << 5 | 0x20 |
单字/单词一元 Token 标志
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_UTF | 1u << 6 | 0x40 |
UTF-8/Unicode 多字节文本 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_NORMALISED | 1u << 7 | 0x80 |
ICU 库成功进行规范化转换的 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_STEMMED | 1u << 8 | 0x100 |
已成功执行词干提取转换的 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_BROKEN_UNICODE | 1u << 9 | 0x200 |
Unicode 序列规范化失败或格式损坏。该标志会被用于将任务全局标志标记为 RSPAMD_TASK_FLAG_BAD_UNICODE，但不会在 Bayes 概率计算中对 Token 权重进行“降权 50%”的操作。
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_STOP_WORD | 1u << 10 | 0x400 |
识别为高频中性的停用词
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_SKIPPED | 1u << 11 | 0x800 |
属于被衰减或跳过的 Token，不参与评分计算
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_INVISIBLE_SPACES | 1u << 12 | 0x1000 |
包含不可见字符的 Token
|
| RSPAMD_STAT_TOKEN_FLAG_EMOJI | 1u << 13 | 0x2000 |
包含 Emoji 表情符号的 Token
|

BROKEN_UNICODE 和 INVISIBLE_SPACES 是判断是否存在异常绕过行为的重要技术线索。若邮件中包含大量非规范 Unicode 或隐藏格式，容易触发网关的异常拦截逻辑。

词干提取与自定义分词（tokenizers.c 约第 600-650 行）

词干提取（Stemming）会消除单词变形的影响，例如 "approved" 与 "approves" 会归并为相同的词干 "approv"。这虽然限制了通过同词变形刷计数的做法，但也意味着如果注入大量 "unanimously"，等于在全局给 "unanim" 这一族词干刷了强烈的 Ham 信誉。在中文或日文的实际部署中，如果网关引入了自定义的中文分词器，需要摸清其词典边界，OOV的打散退化往往会减弱稀释效果。

所有 Token 在生成时都会计算 Mum-hash 用于 Redis 端的去重。即使使用等价 Unicode 字符替换，哈希值的改变也会使其被当作新词统计。

自动学习决策（lualib/lua_bayes_learn.lua，行 184、368）

在 can_learn() 逻辑中，Rspamd 设置了自适应防过拟合的保护机制。默认的置信度阈值为 min_prob = 0.95：

-- 判断当前邮件的贝叶斯分类置信度是否已经达到阈值（默认为0.95）
in_class = prob >= (probability_opts.min_prob or probability_opts.spam_min or 0.95)

if in_class then
  -- 若系统已经足够确信，则拒绝进一步将其加入训练库中，以防止模型过拟合
  return false, reason, ctx.result
end

如果稀释文本成功将评分卡在拦截线以下，且置信度未达到 0.95，则分类器既不会拦截该邮件，也无法从中学习到最新的特征漂移，从而提供了一个稳定的绕过时间窗口。

Rspamd 的神经网络插件（src/plugins/lua/neural.lua）

除了贝叶斯层，Rspamd 默认启用了 ANN（神经网络）分类插件。

其后置过滤器回调 ann_scores_filter（源码约在 121 行）在贝叶斯分类器之后执行。这意味着神经网络看到的特征已经经过了贝叶斯层的预处理。

特征提取依赖以下五个 Provider 接口（源码第 33-37 行）：

-- 动态加载这五个特征提供者模块
pcall(require, "plugins/neural/providers/llm")           -- 外部LLM嵌入特征
pcall(require, "plugins/neural/providers/symbols")        -- 规则得分缓存收集
pcall(require, "plugins/neural/providers/text_hash")      -- 局部特征哈希
pcall(require, "plugins/neural/providers/fasttext_embed") -- FastText 词嵌入
pcall(require, "plugins/neural/providers/static_embed")   -- 静态词嵌入

在生产环境中，通常仅启用 symbols 和 text_hash。

在 Hybrid特征提取模式下，神经网络把贝叶斯的打分直接当做特征输入的一部分。贝叶斯分数被稀释词干扰降下来后，这个偏低的分数被神经网络直接吃进去。神经网络虽然学到了”低贝叶斯分 = Ham”，但它无法区分这封信是因为干净还是被掺了沙子。

网关串行审计架构在这里存在盲区。

网关开启了 PCA 特征降维时，多封邮件里注入的相似良性文本被当作主成分保留，而原本维度较低的恶意敏感词特征反而容易在降维过程中被过滤掉，导致神经网络失效。

权重继承机制（行 1452）通过 Redis 的 zset 查找 providers_digest 匹配的旧 profile 并复制权重，避免在配置更新时重新训练。

五个 Provider 绝大部分仍然依赖对 Token 流的切分。一旦贝叶斯层削弱了 Token 的区分力，神经网络所接收的输入特征也会随之失效。

Rspamd LLM Provider 的底层细节（llm.lua）

在 LLM Provider 的工程设计中，有两个机制值得关注：

拼装输入文本：collect_async 中，输入文本强制按主题优先（Subject first）原则拼接：

"Subject: " + 邮件主题 + "\n" + 正文内容

确保在嵌入向量的位置编码中，高信息价值的主题行始终被置于最前，避免因长文本截断而丢失关键信息。

路由与缓存：该插件支持根据邮件检测语言路由到不同的第三方模型，且使用了 Redis 进行本地缓存（TTL 默认 24 小时）：

Redis 缓存机制引入了新的规避面。已知目标网关开启了该缓存时，可以提前发送一封内容正常的良性邮件（使用特定主题词），让网关缓存下该特征。后续发送带有相同主题词的邮件即可命中该干净缓存，绕过实时审计。

SpamAssassin 的独立神经网络插件（NeuralNetwork.pm）

SpamAssassin 的 NeuralNetwork 插件（v0.11.2）走另一条路：不依赖贝叶斯分，而是维护自己独立的词汇表与特征流水线。

隐藏层结构（源码第 767-770 行、第 1327-1330 行）：

# 隐藏层1节点数计算：≈ √输入维度 × 0.25 (向上取整)
my $num_hidden1 = int(sqrt($num_input) * 0.25 + 0.5);
$num_hidden1 = 4 if $num_hidden1 < 4; # 最少4个节点

# 隐藏层2节点数计算：为隐藏层1节点数的一半
my $num_hidden2 = int($num_hidden1 / 2);
$num_hidden2 = 2 if $num_hidden2 < 2; # 最少2个节点

输入层映射至该双隐层结构，并在单输出神经元输出结果。

词表修剪卡方计算（_chi2_score，行 1065）：

# 计算特定词项(term)的卡方得分，用于过滤全局区分度弱的特征词
sub _chi2_score {
  my ($spam, $ham, $total_spam, $total_ham) = @_;
  my $total = $total_spam + $total_ham;
  return 0 unless $total > 0;
  my $total_spam_noterm = $total_spam - $spam; # 未包含该词的Spam文档数
  my $total_ham_noterm = $total_ham - $ham;   # 未包含该词的Ham文档数
  
  # 分母为各维频数的乘积
  my $denom = ($spam+$ham) * ($total-$spam-$ham) * $total_spam * $total_ham;
  return 0 unless $denom > 0;
  
  # 卡方检验矩阵交叉相乘平方差计算，提取鉴别度分值
  return ($total * ($spam*$total_ham_noterm - $ham*$total_spam_noterm)**2) / $denom;
}

在词汇表达到 10,000 的上限进行清理时，其卡方算法偏向于删除低频但有高特异性的词，而保留高频的中性词。使用高信誉的常规商务词汇进行稀释，它们不容易在词汇表清理中被剔除。

类别加权训练（行 817-825）：

# 根据训练样本中Spam与Ham的文档比例，为少数类乘以一个反比权重，最大加权值为4.0倍
if ($isspam) {
  $class_weight = ($spam_docs > 0) ? $ham_docs / $spam_docs : 1.0;
} else {
  $class_weight = ($ham_docs > 0) ? $spam_docs / $ham_docs : 1.0;
}
$class_weight = 1.0 if $class_weight < 1.0;
$class_weight = 4.0 if $class_weight > 4.0;
my $weighted_epochs = int($train_epochs * $class_weight) || 1;

大量发送被标记为 Ham 的稀释邮件，会稀释掉 ham_docs/spam_docs 的权重比例，直接把整个模型的权重偏向有利于 Ham 判定的方向。

在重训计算”类原型向量”时，一段周期内持续发送含有良性术语的稀释信，这些词录入词表后直接毒化类原型向量，在重训后整体带偏神经网络的判断基准。

SpamAssassin 神经网络插件有四道硬性检测门槛：邮件长度小于 256 字符，或命中词汇表的有效词少于 10 个时，系统直接跳过神经网络检测，退回到贝叶斯层。

正文中把可见字符控制在 200~250 字符（大约 3、4 句话），然后将大段的稀释语料通过 CSS 隐藏（不可见语料不计入正文字数），神经网络就会因为有效字数不足而直接放弃检测，退回贝叶斯层，此时隐藏稀释词已经绕过了它。

其他方案对比：无原生 ML 的 SMTP 架构

Haraka（Node.js 开发）的内容检测插件不含原生 ML/NLP 组件，只做外部 Rspamd/SpamAssassin 接口转发，或者用 karma 等插件按硬编码规则对信誉、SPF 状态做加减分。自建 Node.js 邮件网关在这块很脆弱——绕过外部检测器之后，本地几乎没有防御。yangdongchao/mailscanner 这类 PyTorch 学术分类器就更不用说了，完全没考虑工程对抗。

0x02 维度一：HTML 多态变异

网关审计 HTML 时，通常会将其解析为 DOM 树并计算指纹（如 Fuzzy Hash）。短时间内发送的多封邮件在 DOM 树特征上相似度过高，就会被判定为已知模板的变种。

对抗方法：生成 HTML 时对每个收件人的邮件单独做变异编译，用多态方式扰乱 DOM 特征。

2.1 结构注入（Structural Injection）

编译引擎会在 DOM 树结构中动态引入以下变异：

• • 随机嵌套：在 <body> 路径下随机引入 1~3 层无样式的 <div> / <span> 嵌套，其 class 类名完全动态随机生成。

• • 空节点引入：随机插入多个 display:none 占位符。视觉上不可见，但会影响 DOM 解析树的深度和兄弟节点计数，直接改变特征 Hash 值。

• • 属性顺序置乱：在生成 HTML 元素时，随机打乱各标签属性的输出顺序（例如将 href, style, class 顺序倒置）。许多 DOM 解析器是顺序敏感的，这会改变网关的 Hash 指纹。

2.2 等效标签置换（Tag Normalization Bypass）

编译引擎结合转换映射，随机置换等效标签：

|
原始标签
|
变异标签
|
NLP 解析差异
|
| :-- | :-- | :-- |
| <b> | <strong> |
语义标签 vs 样式标签
|
| <i> | <em> |
同上
|
| <strike> | <s>
 / <del>
|
新旧语法标准混杂
|
| <center> | <div style="text-align:center"> |
标签 vs CSS 样式
|
| <font> | <span style="..."> |
传统样式 vs CSS 样式
|

每次生成以 50% 的概率随机置换，破坏基于标签分布的特征词频统计。

2.3 随机 CSS 格式化

模板里的类名均采用随机字符代替，同时内联 CSS 样式的属性格式也随机选择：

/* 格式一 — 十六进制 */
color: #ff0000; margin: 10px;

/* 格式二 — rgb函数 */
color: rgb(255, 0, 0); margin: 10px 10px 10px 10px;

/* 格式三 — hsl简写 */
color: hsl(0, 100%, 50%); margin: 10px;

网关提取 CSS 的正则过滤规则因此无法成功匹配。

0x03 维度二：语义稀释——拉低贝叶斯评分

语义稀释的数学原理是通过在正文引入大量的强 Ham 词，来拉低贝叶斯联合概率分值，让原本超标的分数降到网关拦截线以下。但工程落地中需要考虑这些稀释词的注入方式，以对抗网关的可见性检测。

3.1 数学原理

贝叶斯的代数加和公式为：

一封包含”立即登录”、”验证账号”等 10~15 个强敏感词的钓鱼邮件，判定值容易突破 +60（网关拦截线通常为 +40）。

不修改原有核心文案，通过在正文中注入大量强 Ham Token（每个词贡献 -2 至 -5 的得分），将联合分数拉低：

当 Misplaced & 时，系统会自动将该邮件归为 Ham 类别。

根据工程实践，稀释注水词量的注入公式为：

TaiGong 设置了三档注水等级：

|
级别
|
注水比例 (DilutionRatio)
|
适用场景
|
| :-- | --: | :-- |
|
Light
|
2.0
|
对付消费级邮（Gmail / Outlook）
|
|
Standard
|
5.0
|
对付企业 邮服环境
|
|
Aggressive
|
10.0
|
高防目标（金融、央企）
|

3.2 七种文本注入手段

按检测难度从低到高排列：

#1 HTML 注释区

<!-- quarterly budget review meeting scheduled for next Thursday -->

HTML 注释区注入最基础——直接把词写在 <!-- --> 里。现代网关分词时一般会自动过滤注释，只对极少数老旧系统有效。

#2 同色极小字体

<span style="font-size:1px;color:#ffffff">budget allocation approved</span>

用 CSS 把字体设成 1px、颜色设成与背景相同。简单网关上有效，但带可见字符占比审计的高级网关会触发惩罚。

#3 overflow:hidden 与零高度容器

<div style="height:0;overflow:hidden;max-height:0;opacity:0">
  team meeting scheduled for Thursday
</div>

overflow:hidden 配合零高度容器（height:0; max-height:0; opacity:0），比单一隐藏样式更稳定，不同环境下表现一致。

#4 ARIA 语义隐藏

<span aria-hidden="true" role="presentation" style="position:absolute;left:-9999px">
  project milestone review
</span>

ARIA 无障碍属性也能用来隐藏：aria-hidden="true" role="presentation" 配合 left:-9999px 绝对定位，读屏器会跳过这段内容，但直接提取文本的网关引擎照读不误。

#5 mime multipart/alternative 差异注入复合格式邮件走 multipart/alternative 结构：text/plain 放良性长文本，HTML 放实际内容。网关为了性能往往初筛只扫 plain 部分——第一轮评分就这样拉下来了。

#6 CSS 伪元素 content 注入

<style>
.d1::after { content: "budget allocation quarterly review"; }
.d2::before { content: "team meeting scheduled for Thursday afternoon"; }
</style>

<div class="d1"></div>

<div class="d2"></div>

CSS 伪元素 ::before / ::after 注入则更难检测。稀释内容写入样式表的 content 属性，普通文本提取器只读 DOM textContent，读不到 CSSOM 的计算值。

#7 JavaScript 动态延时渲染

<div id="dilution_container" style="display:none">...</div>

<script>
setTimeout(function() {
  document.getElementById('dilution_container').style.display = 'block';
}, 5000);
</script>

JavaScript 延时渲染是检测难度天花板。容器初始状态设为隐藏，JS 延时数秒后再改为显示，网关一般不会等待 JS 执行完毕，扫描时这部分词被忽略，用户端依然可以渲染。

3.3 语料库筛选

语料库分三层：

• • Layer 1 — 通用商务（基础 500条）：全是项目审批、会议通知等纯商业文案（比如“本季度财务预算已经提交审阅”）。

• • Layer 2 — 行业特异（约 200条）：根据每个行业所接触的邮件预料不同而塞入不同的词组进行干扰，因为目标行业的网关本就会经常放行这类词，把它们视为极高 Ham 概率特征。

• • Layer 3 — 动态生成：调用 LLM 获取当天或本周的商业、时政热点，组装成和发信场景匹配的模板，也许能绕过网关的缓存名单？

Token 筛选准则：SpamAssassin 分值为负、长度超 5 字符、不带任何 URL 链接，三个条件缺一不可。

0x04 未完成的维度三：HTML5 Smuggling 流量层绕过

绕过网关内容过滤后，进一步投送可执行程序（Cobalt Strike 载payload）时，还需要解决网络流量和附件特征的检测问题。

HTML5 Smuggling 提供了流量层免杀的思路：让文件在受害者本地的浏览器内存中生成，而不是直接在网络上传输。

暂时没有找到好的思路实现这一目标，目前来说这只是一个设想，因此也不过多套困了，具体的思路可以搜索相关关键词。

4.1 落地页上的对抗

TaiGong 实战中，目前只是语义稀释配合落地页一起用。

效果不算很好，究极的理想状态就是我说的：受害者点击链接进入落地页后，后台执行 Smuggling ，同时往网关塞入大量良性商务免责声明等 Ham 文本，能够有效阻挡安全策略对 URL 的爬行和标记就如愿了。

0x05 结语

从开源产品来看，策略应该都是大同小异的，就是不清楚闭源设备有LLM的参与之后，进化会到何种地步。

更根本的防线在终端上。

参考资料：

• • _Proofpoint: Introduction to HTML Smuggling, _b9fK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6%4N6%4N6Q4x3X3g2H3M7X3!0G2k6Y4m8G2K9h3&6@1i4K6u0W2j5$3!0E0i4K6u0r3N6i4y4Q4x3V1k6T1L8r3!0Y4i4K6u0r3N6r3S2J5k6h3q4@1i4K6u0V1K9h3&6K6K9h3N6Z5N6q4)9J5c8X3W2F1N6s2u0G2k6s2g2U0N6r3W2G2L8W2)9J5k6r3S2@1L8h3I4Q4x3X3c8K6L8i4g2Y4k6$3I4A6L8X3M7`.

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• • _SpamAssassin Bayes Plugin source_aedK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6S2M7r3q4U0K9r3g2Q4x3V1k6K6M7r3q4E0j5i4y4K6j5i4y4K6K9h3&6Q4x3V1k6T1L8r3!0T1i4K6u0r3N6s2u0#2L8X3E0Q4x3V1k6D9K9h3u0Q4x3V1k6y4j5h3W2D9i4K6u0r3f1%4m8S2L8f1q4K6M7$3q4K6M7$3W2F1i4K6u0r3f1r3I4#2k6$3W2F1i4K6u0r3b7X3q4&6k6i4y4Q4x3X3g2H3L8b7`.`.

• • _SpamAssassin CombineChi source: _eddK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6S2M7r3q4U0K9r3g2Q4x3V1k6K6M7r3q4E0j5i4y4K6j5i4y4K6K9h3&6Q4x3V1k6T1L8r3!0T1i4K6u0r3N6s2u0#2L8X3E0Q4x3V1k6D9K9h3u0Q4x3V1k6y4j5h3W2D9i4K6u0r3f1%4m8S2L8f1q4K6M7$3q4K6M7$3W2F1i4K6u0r3b7X3q4&6k6i4y4Q4x3V1k6o6L8$3#2T1K9h3&6W2b7$3S2A6i4K6u0W2M7r3@1`.

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• • _Rspamd Neural Network providers (LLM): _efeK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6J5M7%4m8S2L8h3c8Q4x3V1k6J5M7%4m8S2L8h3c8Q4x3V1k6T1L8r3!0T1i4K6u0r3L8h3q4K6N6r3g2J5i4K6u0r3L8s2g2S2L8r3W2T1i4K6u0r3M7r3I4#2k6$3W2F1M7#2)9J5c8X3&6W2N6i4u0S2L8q4)9J5c8Y4m8J5L8%4k6A6k6r3g2J5M7#2)9J5c8X3I4D9L8g2)9J5k6h3I4#2j5b7`.`.

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• • _Rspamd Bayes autolearn: _178K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6J5M7%4m8S2L8h3c8Q4x3V1k6J5M7%4m8S2L8h3c8Q4x3V1k6T1L8r3!0T1i4K6u0r3L8h3q4K6N6r3g2J5i4K6u0r3L8s2g2S2L8r3W2T1i4K6u0r3L8s2g2S2i4K6g2X3j5X3q4&6k6i4y4Q4y4h3k6D9k6h3q4J5L8W2)9J5k6h3I4#2j5b7`.`.

• • _SpamAssassin NeuralNetwork Plugin source: _15fK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6S2M7r3q4U0K9r3g2Q4x3V1k6K6M7r3q4E0j5i4y4K6j5i4y4K6K9h3&6Q4x3V1k6T1L8r3!0T1i4K6u0r3N6s2u0#2L8X3E0Q4x3V1k6D9K9h3u0Q4x3V1k6y4j5h3W2D9i4K6u0r3f1%4m8S2L8f1q4K6M7$3q4K6M7$3W2F1i4K6u0r3f1r3I4#2k6$3W2F1i4K6u0r3e0X3g2#2M7X3q4D9e0X3g2@1N6$3!0J5K9#2)9J5k6i4m8E0

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[招生]科锐逆向工程师培训(2026年7月3日实地，远程教学同时开班, 第56期)！