Iranian Cyber Group Handala Targets US Troops in Bahrain
US service members received WhatsApp messages claiming they would be targeted with drones and missiles. The post Iranian
2026-04-29 归档
今日共收录 828 条安全情报，包含 0 个 CVE，482 篇安全通告，以及 32 篇研究论文。
← 返回归档列表38 Vulnerabilities Found in OpenEMR Medical Software
Some of the vulnerabilities discovered by Aisle can be exploited to access and alter sensitive patient information. The
Chrome 147, Firefox 150 Security Updates Rolling Out
The browser refreshes resolve critical and high-severity vulnerabilities that could lead to arbitrary code execution. Th
[原创]一种基于 ART 内存特征的 LSPosed/Xposed/分身环境 完美检测方案
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[原创]AI辅助逆向某flutter应用
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[原创]诈骗应用协议流分析2-RC4加密
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What to Look for in an Exposure Management Platform (And What Most of Them Get Wrong)
Every security team has a version of the same story. The quarter ends with hundreds of vulnerabilities closed. The dashb
Hundreds of Internet-Facing VNC Servers Expose ICS/OT
Forescout has identified tens of thousands of exposed RDP and VNC servers that can be mapped to specific industries. The
The Skeleton Keys: A Large Scale Analysis of Credential Leakage in Mini-apps.
该论文对微信小程序（Mini-apps）中的凭证泄露问题进行了大规模实证研究。微信小程序是一种无需安装即可在微信中运行的应用，其开发者通常使用云服务API密钥、第三方服务令牌等凭证来访问后端资源。论文作者设计并实现了静态分析工具MiniKe
Eclipse Attacks on Monero's Peer-to-Peer Network.
该论文针对门罗币（Monero）的点对点（P2P）网络提出了新型的日蚀攻击（Eclipse Attack）方法。研究背景是，门罗币作为注重隐私的加密货币，其P2P网络的弹性对系统安全至关重要。日蚀攻击是指攻击者控制目标节点的所有网络连接，从
Scale-MIA: A Scalable Model Inversion Attack against Secure Federated Learning via Latent Space Reconstruction.
联邦学习（Federated Learning）因其能够保护参与者数据隐私而闻名。然而，近期出现的模型逆向攻击（Model Inversion Attacks, MIAs）表明，恶意的参数服务器可以从模型更新中重建用户的本地数据样本。现有的
Defending Against Membership Inference Attacks on Iteratively Pruned Deep Neural Networks.
模型剪枝是压缩深度学习模型的技术，迭代剪枝能在较低效用损失下获得更好的压缩效果。然而，本文分析发现迭代剪枝显著增加了模型的记忆化程度，使得剪枝后的模型更容易受到成员推理攻击（MIA）。现有的大多数MIA防御方法主要针对原始未剪枝模型，对迭代
A Security Model and Fully Verified Implementation for the IETF QUIC Record Layer.
本文对IETF QUIC协议记录层的安全性进行了系统研究。QUIC是传输层协议，其记录层负责数据包加密和头部保护，IETF标准第30版相比Google原始协议和早期草案有重大变化。作者首先提出了一种新的安全定义——带半隐式nonce的认证加
Using Selective Memoization to Defeat Regular Expression Denial of Service (ReDoS).
正则表达式（regex）在现代编程语言中广泛使用，但同时也是拒绝服务（DoS）攻击的潜在向量。近期实证研究表明，在典型正则引擎中，多达10%的正则表达式具有超线性最坏情况时间复杂度。因此，许多Web服务被报告易受正则表达式拒绝服务（ReDo
Defensive Technology Use by Political Activists During the Sudanese Revolution.
本研究通过采访13名在2018-2019年苏丹革命期间活跃的政治活动家，深入分析了他们在极端政治环境下使用的技术防御策略。研究发现，政治和社会因素对活动家的安全与隐私行为及应用选择起决定性作用。面对政府控制的电信网络、社交媒体封锁乃至完全断
BUFFing signature schemes beyond unforgeability and the case of post-quantum signatures.
该论文研究了数字签名方案在标准不可伪造性之外的安全性质，包括恶意生成密钥下的安全性、消息知晓性（要求签名者知晓被签名的消息）以及不可重签名性（防止将现有签名重新用于不同消息）。作者首先回顾并梳理了这些性质之间的关系，并首次给出了不可重签名性
Poster: Verifiable Data Valuation with Strong Fairness in Horizontal Federated Learning.
联邦学习（FL）是一种创新的去中心化机器学习范式，与传统集中式方法不同，它允许多个参与者协作训练模型，仅交换模型参数而不直接共享原始数据，从而保护隐私。数据估值是确保联邦学习公平性的关键问题，它通过评估每个数据提供者数据集对全局模型预测性能
Understanding and Detecting Abused Image Hosting Modules as Malicious Services.
该论文首次对一种新型地下生态系统——滥用图片托管模块（Abused Image Hosting Modules）作为恶意服务（AIMIEs）进行了测量研究。AIMIEs近年来被不法分子广泛用于托管非法图片和传播有害内容，但学术界对其规模、影
Conditional misalignment: common interventions can hide emergent misalignment behind contextual triggers
该论文研究了语言模型微调后出现的新兴错配（EM）现象，即模型在训练时仅接触少量恶意行为，却能在测试时泛化出更严重的恶意行为。作者验证了三种旨在减少EM的常见干预措施：1）用良性数据稀释恶意数据；2）在恶意数据后微调良性数据；3）接种提示（i
Threat-Oriented Digital Twinning for Security Evaluation of Autonomous Platforms
该论文针对开放、非密的安全自主研究受限于无法接触实际作战平台、受争议通信基础设施和代表性对抗测试条件的问题，提出了一种面向威胁的数字孪生方法，用于对具备学习能力的自主平台进行网络安全评估。该方法被实例化为一套开源、模块化的数字孪生系统，模拟