该报告系统探讨了基于黑盒扫描的Web应用漏洞挖掘技术。报告重点分析了两项前沿工作：YuraScanner利用大语言模型（LLM）理解网站功能并自主执行任务流，以探索传统扫描器难以触及的深层状态与漏洞；BACScan则专注于检测越权访问（BAC）漏洞，特别是修改类漏洞（MBAC），其通过构建页面间数据依赖图（IDDG）和反馈驱动预言机，显著提升了检测的准确性与覆盖率。两项研究共同代表了Web漏洞挖掘向智能化、深层次和精准化方向的发展趋势
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