When Prompts Become Payloads: A Framework for Mitigating SQL Injection Attacks in Large Language Model-Driven Applications

该论文针对大型语言模型（LLM）驱动的应用中自然语言接口带来的SQL注入风险，提出了一种多层级安全框架。随着LLM被广泛用于将用户自然语言查询自动转换为SQL语句（Prompt-to-SQL），传统的SQL注入攻击方式得以进化：攻击者可以构

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Agentic Fuzzing: Opportunities and Challenges

该论文提出了一种名为 Agentic Fuzzing（代理式模糊测试）的新型漏洞发现方法，旨在解决现有模糊测试器和静态分析工具在成熟代码库中难以发现逻辑缺陷的问题。传统方法通常依赖于简单的执行反馈或模式匹配，但逻辑缺陷往往需要多步推理，且在

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When Are LLM Inferences Acceptable? User Reactions and Control Preferences for Inferred Personal Information

本研究聚焦于大型语言模型（LLM）在对话中推断用户个人信息（如收入、病史等）所引发的隐私问题。以往研究已证明LLM能够做出潜在违反用户预期的推断，但用户对此类推断的实际感受及期望的控制机制尚不明确。为此，作者开发了“反思层”（Reflect

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Sketch-based Access Control: A Multimodal Interface for Translating User Preferences into Intent-Aligned Policies

访问控制是用户安全领域长期存在的挑战，核心难题在于如何让非专业用户轻松、准确地表达资源访问策略。本文提出了一种基于草图的多模态访问控制授权系统（Sketch-based Access Control, SBAC），将手绘草图的直观表达能力与

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Towards LLM-Based Analysis of Virtualization-Obfuscated Code through Automated Data Generation

该论文针对虚拟化混淆（virtualization-based obfuscation）产生的二进制代码分析难题，提出了一种基于大语言模型（LLM）的结构化分析方法。虚拟化混淆会将原始代码转换为极其庞大且结构复杂的中间表示，导致传统LLM因

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MonitoringBench: Semi-Automated Red-Teaming for Agent Monitoring

本文提出了一种针对编码代理（coding agent）监控器的红队测试方法，旨在揭示现有评估中难以捕获的攻击类型，并指出当前实践可能低估攻击能力并高估监控器性能。作者识别了当前红队测试的三个挑战：攻击生成中的模式坍缩（通过新颖的攻击分类法扩

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Threat Modelling using Domain-Adapted Language Models: Empirical Evaluation and Insights

本论文对领域自适应语言模型在结构化威胁建模任务中的有效性进行了系统性的实证评估。研究聚焦于5G安全场景，采用STRIDE威胁分类方法，共使用52种不同配置（涵盖8种语言模型）进行实验。核心变量包括：1）领域自适应（电信与网络安全领域）与否、

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Guaranteed Jailbreaking Defense via Disrupt-and-Rectify Smoothing

本文提出了一种针对大型语言模型 (LLM) 的保证性越狱防御方法——Disrupt-and-Rectify Smoothing (DR-Smoothing)。该方法受对抗防御领域中去噪平滑技术的启发，将两阶段提示处理方案（先干扰输入提示，再

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网络安全信息与动态周报-2026年第15期

本报告为CNCERT发布的2026年第15期网络安全信息与动态周报。报告总结了过去一周（2026年4月13日至4月19日）国内外网络安全态势，包括但不限于：漏洞威胁预警（如高危漏洞通报）、恶意程序传播情况（如勒索软件、木马活动）、网络安全事

历史摘要 · 未重新核验 · CNCERT

torrentpier has PHP Serialize Injections

### Summary Hi, there. We've found PHP Serialize Injections in your project “torrentpier". According to the OWASP, it ca

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

Apache Camel JMS 反序列化(CVE-2026-40860)漏洞分析

CVE-2026-40860

Apache Camel JMS 反序列化(CVE-2026-40860)漏洞分析

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cPanel CVE-2026-41940 Under Active Exploitation to Deploy Filemanager Backdoor

CVE-2026-41940

A threat actor named Mr_Rot13 has been attributed to the exploitation of a recently disclosed critical cPanel flaw to de

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New ‘Dirty Frag’ Linux Vulnerability Possibly Exploited in Attacks

CVE-2026-43284 · CVE-2026-43500

Also called Copy Fail 2 and tracked as CVE-2026-43284 and CVE-2026-43500, the exploit was disclosed before a patch was r

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Security Analysis of Time-of-Arrival Estimation via Cross-Correlation under Narrow-Band Conditions

该论文分析了窄带系统中基于互相关的到达时间（ToA）估计的安全性。ToA估计是飞行时间测距的关键构建模块，但在窄带系统中，抵御距离减少攻击（如Early-Detect/Late-Commit）极为困难。论文提出并分析了两种新型攻击，它们通过

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MARGIN: Margin-Aware Regularized Geometry for Imbalanced Vulnerability Detection

软件漏洞检测对于确保软件安全性和可靠性至关重要。尽管深度学习取得了进展，但真实世界的漏洞数据集面临两个严重挑战：频率不平衡（少数类漏洞样本稀少）和难度不平衡（易检测与难检测样本的区分度不足）。本文从嵌入几何的角度重新审视这些问题，观察到这种

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Engineering Robustness into Personal Agents with the AI Workflow Store

该论文指出当前AI代理的主流范式是“即时合成”循环：代理在用户提示后数秒或数分钟内合成计划并执行操作。作者认为这种范式绕过了成熟的软件工程（SE）流程——如迭代设计、严格测试、对抗性评估、分阶段部署等——而这些流程是确保系统可靠与安全的关键

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Cybercrime and Prevention: Colonel Blotto in Social Engineering

本文针对网络犯罪中日益突出的社会工程攻击问题，提出利用博弈论模型优化防御资源的分配策略。研究背景指出，尽管技术防御不断进步，但攻击者更多利用人为因素，通过欺骗员工获取敏感信息或资产。作者借鉴犯罪学中的日常活动理论（RAT），将犯罪事件描述为

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Generate "Normal", Edit Poisoned: Branding Injection via Hint Embedding in Image Editing

本文研究了一种针对图像生成与编辑工作流的新型安全漏洞。用户在使用生成式AI进行图像设计和创作时，通常采用多轮交互方式：先通过文本生成图像（文本到图像），再通过文本引导进行图像编辑（图像到图像）。研究者发现，在输入图像中嵌入几乎不可见的提示（

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Acceptance Cards:A Four-Diagnostic Standard for Safe Fine-Tuning Defense Claims

该论文提出了一种名为“Acceptance Cards”的评估标准，用于验证安全微调防御声明的有效性。当前，许多安全微调防御方法仅通过持出集（held-out gap）的减少来证明其有效性，但作者指出，这种减少可能源于采样噪声、主体伪影、能

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DRIFT: Drift-Resilient Invariant-Feature Transformer for DGA Detection

论文提出了一种名为 DRIFT（Drift-Resilient Invariant-Feature Transformer）的框架，用于解决基于深度学习的域名生成算法（DGA）检测器在面对时间漂移时性能严重下降的问题。作者通过一项为期9年（

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