Accurate Identification of the Vulnerability-Introducing Commit based on Differential Analysis of Patching Patterns.
该论文针对软件供应链安全中识别漏洞引入提交(Vulnerability-Introducing Commit, VIC)这一关键问题,提出了一种基于补丁模式差异分析的新方法。传统VIC识别方法主要依赖代码变更的文本特征或图结构,但往往受限于
今日共收录 1285 条安全情报,包含 277 个 CVE,391 篇安全通告,以及 322 篇研究论文。
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本文介绍了 vSim,一种面向二进制代码相似性分析的语义感知值提取方法。研究背景:二进制代码相似性分析(BCSA)在漏洞搜索、恶意软件分析、补丁检测等安全场景中具有重要应用,但现有方法大多依赖指令级别或结构特征,难以捕捉深层语义,且面对编译
PLANET VDR-300NU ADSL Router - 未授权修改DNS
Acknowledgements
CVE-2026-27960
OpenCTI is an open source platform for managing cyber threat intelligence knowledge and observables. In versions 6.6.0 t
CVE-2026-43881
## Summary `objects/users.json.php` exposes two unauthenticated paths that disclose the full set of registered user acc
CVE-2026-42609
### Summary A business logic vulnerability in the Grav Admin Panel allows a low-privileged user (with only user creation
CVE-2018-1002208
View CSAF Summary Hitachi Energy is aware of a vulnerability that affects the Hitachi Energy PCM600 product versions lis
本论文摘要未提供,无法生成详尽摘要。基于标题和作者推断:该研究提出了一个名为TAF的框架,旨在增强法律文档的安全性和可访问性。作者包括安全更新框架TUF的创建者Justin Cappos,暗示TAF可能借鉴了TUF的设计理念,如透明性和完整
本文介绍SECV(Securing Connected Vehicles with Hardware Trust Anchors),该系统旨在利用硬件信任锚(如安全元件或可信执行环境)保护联网车辆的安全性。论文已被NDSS 2026 Fal
现代CPU作为黑盒,其微架构漏洞日益复杂,传统分析手段难以应对。虽然已有通过繁琐手工挖掘出的关键漏洞,但缺乏自动化、系统化的后硅漏洞检测框架。本文提出Fuzzilicon,首个面向真实x86 CPU的后硅模糊测试框架,通过引入微码级内省填补
随着现代汽车向智能化和网联化发展,其复杂性带来了显著的网络安全风险。威胁分析与风险评估(TARA)成为满足强制性法规要求的关键手段,但现有自动化方法依赖静态威胁库,难以满足行业所需的细粒度、函数级分析需求。本文提出DefenseWeaver
本文首次系统性地研究了大型语言模型(LLM)服务框架中缓存机制引发的安全威胁。随着LLM在生产环境中的广泛部署,服务框架(如vLLM、TGI等)广泛采用缓存技术(如键值缓存、前缀缓存)以降低推理延迟和成本。然而,这些缓存设计引入了新的攻击面
该论文提出了一种名为Odysseus的新型越狱攻击范式,针对商业多模态大语言模型(MLLM)集成系统。当前的安全过滤器通常假设恶意内容必须在输入或输出中显式可见才能被检测,但多模态系统允许攻击者利用图像等多重模态隐藏恶意意图。Odysseu
本文提出了一种名为JSIMPLIFIER的综合JavaScript反混淆工具。研究背景:JavaScript的广泛使用使其成为恶意攻击者的目标,他们利用复杂的混淆技术隐藏有害代码。现有反混淆工具存在局限性,如无法处理多种输入格式、仅针对特定
反编译是将机器码转换为人类可读形式的关键技术,广泛应用于软件安全分析、漏洞挖掘和逆向工程。然而,现有反编译工具生成的代码常存在语义失真,导致可读性和准确性下降。传统方法如变量重命名或结构简化仅能提供局部改进,缺乏对复杂闭源二进制文件中语义错
大语言模型(LLM)已被集成到众多应用(如网络代理)中以执行更复杂的任务,然而,这类应用容易受到间接提示注入(IPI)攻击的影响——攻击者通过不可信的外部数据源注入恶意指令。为解决这一问题,本文提出了 Rennervate 防御框架,旨在检
本文提出了一种名为 PhyFuzz 的新型传感器漏洞检测方法,利用物理信号模糊测试来发现传感器中的安全缺陷。传感器在现代系统中广泛应用,但物理层面的攻击往往被忽视。PhyFuzz 通过生成物理信号(如声波、电磁波等)并注入到传感器中,观察系
多模态大语言模型(MLLMs)在跨模态理解方面表现出色,但其视觉输入模块容易受到对抗攻击,即使文本安全机制完善。这些漏洞源于两个核心弱点:视觉表征的连续性允许基于梯度的攻击,以及文本安全机制无法充分迁移到视觉内容。本文提出 Q-MLLM,一
本文研究字符级扰动对大型语言模型(LLM)水印技术的破坏效果。水印技术被广泛用于追踪LLM生成内容,防止滥用。作者系统分析了多种字符级扰动(如拼写错误、同音替换、随机插入等)对当前主流水印方案(如基于n-gram的Aaronson水印、基于