用途：面向 Python Web 应用（Flask/Sanic/Django/FastAPI）的原型链污染（又称 Class Pollution、属性注入）检测与利用方法论。利用 Python 类继承与 globals 机制，通过递归合并函数或深度属性设置函数（如 pydash.set_()）从普通对象跳出作用域，修改全局变量、Flask 配置、Jinja2 引擎设置，进而实现 RCE、文件读取或权限提升。
主要能力：识别污染入口，包括自定义 merge 函数（def merge(src, dst) + setattr）、pydash.set_()/get()/invoke()、glom、box 等深度设置库；判断 obj 类型（自定义类实例走 init.globals，字典走 class.init.globals）；无害探测确认可行性；按决策树选择污染目标，如 pydash.invoke() 直接 RCE、污染 is_admin 提权、污染 SECRET_KEY 伪造 session、污染 Jinja2 定界符绕过 SSTI 过滤、污染 searchpath/静态目录读文件、重置 _got_first_request、PATH 劫持、sys.path 劫持、污染 defaults/kwdefaults。
使用方式：先寻找将用户 JSON 递归合并/设置到 Python 对象的代码模式，识别信号包括接口接受嵌套 JSON 或点分路径字符串、响应头显示 Python/Flask/Werkzeug/uvicorn、源码或 requirements.txt 提及 pydash/merge/update。随后用 curl 发送嵌套 JSON 或点分路径进行无害探测，例如向 /api/merge 提交 {"class": {"name": "test"}}，或向 /api/update 提交 {"path": "class.name", "value": "test"}。推荐按低风险到高风险顺序推进：无害探测、信息泄露、权限提升、文件读取、RCE。
适用场景：目标为 Python Web 应用且存在递归合并或深度属性设置接口时的安全测试。
限制：资料未提供具体版本适用范围、成功率或环境依赖；详细利用 Payload、pydash 路径过滤绕过、Cookie 八进制绕过、Sanic 污染链等需查阅其 references 目录下的对应文档。原型链污染可与 SSTI、反序列化组合使用。