今日共收录 918 条安全情报，包含 208 个 CVE，383 篇安全通告，以及 47 篇研究论文。
← 返回归档列表Threat IntelligenceRansomware Under Pressure: Tactics, Techniques, and Procedures in a Shifting Threat LandscapeBy Googl
Google Cloud Products
Cloud & Application Security
From Scanner to Stealer: Inside the trivy-action Supply Chain Compromise
Next-Gen Identity Security
CrowdStrike FalconID Brings Phishing-Resistant MFA to Falcon Next-Gen Identity Security
A malicious version of the PyTorch Lightning package published on the Python Package Index (PyPI) delivers a credential-
本文提出了一个名为Atomic的自动化框架，用于系统性地发现LTE蜂窝网络中的安全漏洞。研究背景是当前蜂窝网络漏洞发现主要依赖手动分析，效率低下且不全面。作者观察到LTE技术文档中包含大量“危险指示器”（HI），即描述在特定状态下发生某个事
本论文主要研究第三方对内容安全策略（CSP）和子资源完整性（SRI）的拦截行为及其对Web安全的影响。CSP和SRI是两种重要的Web安全机制，用于防止跨站脚本攻击（XSS）和确保资源加载的完整性。然而，第三方实体（如浏览器扩展、网络代理、
本文提出 AIRTAG，一个基于无监督学习的自动化攻击调查框架，旨在从原始日志文本中自动识别攻击事件、生成语义标签并定位根因，无需依赖预定义的攻击知识库或规则。现有攻击调查方法通常需要人工定义攻击模式或依赖规则匹配，难以应对新型或变种攻击。
本文研究了一种名为Jinn的新型硬件木马攻击，能够劫持即使受到安全策略保护的程序。传统的控制流完整性（CFI）或软件故障隔离（SFI）等机制可以防止内存损坏漏洞的利用，但Jinn假设攻击者能够在CPU或GPU中植入恶意硬件（Trojan）。
该论文是迄今为止最大规模的Android平台私人信息收集（PIC）研究。研究者利用某流行移动安全产品用户提供的匿名化数据集，分析了2018年至2019年间21个月内1730万用户安装的210万款独特应用所产生的敏感信息流。研究发现，87.2
该论文提出了一种名为Rosita的自动化框架，旨在消除密码算法中的功耗分析泄漏。功耗分析攻击利用设备在执行加密操作时功耗与处理数据之间的相关性，来窃取密钥等敏感信息。掩码（Masking）是一种广泛使用的算法级对策，通过在中间值中引入随机掩
本文提出了一种通用的语言处理器模糊测试框架，旨在解决现有模糊测试工具针对特定语言处理器（如JSON解析器、XML解析器等）定制化程度高、通用性差的问题。该框架的核心创新在于引入了语义验证机制，能够自动识别并过滤掉语义无效的测试用例，从而大幅
内容屏蔽（Content Blocking）是提升Web性能、保护用户隐私的重要技术。当前内容屏蔽器主要基于URL构建信任标签，但攻击者可通过更改URL/域名、将恶意代码与良性代码捆绑、或内联代码到页面等方式轻易绕过。现有方法的共同缺陷是评
本文研究了如何在证明助手中对一种具有渐进信息流标签的安全类型语言进行形式化建模。渐进信息流标签允许在类型系统中动态调整安全级别，从而在编译时静态检查和运行时动态检查之间取得平衡。作者首先给出了该语言的定义解释器语义，并在证明助手中实现，然后
该论文由伊利诺伊大学芝加哥分校和尼泊尔大学的研究人员共同撰写，发表于NDSS 2021。研究聚焦于现代浏览器中利用favicon图标和缓存机制实现持久化追踪的技术。论文揭示了攻击者如何通过操纵浏览器对favicon的缓存行为，在用户清除常规
本文系统研究了本地差分隐私（LDP）协议在面对恶意操纵时的基本局限性。本地差分隐私是一种广泛研究的分布式算法约束，用于收集敏感用户数据的聚合统计，目前已部署在多个大型系统中。作者指出，尽管任何算法都可能被谎报输入的对手操纵，但非交互式本地差
该论文针对智能音箱麦克风持续监听引发的用户隐私信任问题，提出了一种名为“有意供电”（Intentional Powering）的硬件设计范式。传统智能音箱麦克风始终通电，用户无法直观判断录音状态，导致隐私担忧。作者设计了一种新型麦克风系统：
本文提出了一种利用机器学习技术优化溯源图存储系统的思路。传统溯源图存储面临规模大、查询慢等挑战。作者设计了一种学习型索引结构，通过对图数据的分布进行建模，实现了更高效的存储与检索。实验表明，该方法在存储压缩比和查询延迟上优于传统方法。该研究