Safety Context Injection: Inference-Time Safety Alignment via Static Filtering and Agentic Analysis
本文针对大型推理模型（LRM）在推理时的安全对齐问题，提出了Safety Context Injection (SCI)框架。在黑盒部署场景下，防御者无法修改模型权重，只能在推理时干预，这面临三大挑战：有害意图可能被教育或角色扮演等框架掩盖
2026-05-13 归档
今日共收录 822 条安全情报，包含 0 个 CVE，457 篇安全通告，以及 56 篇研究论文。
← 返回归档列表PhishSigma++: Malicious Email Detection with Typed Entity Relations
本文提出了一种名为 PhishSigma++ 的恶意邮件检测方法，旨在解决现有检测器过度依赖易变的文本特征、在对抗性文本操纵下性能急剧下降的问题。研究背景是随着 AI 生成内容（AIGC）的发展，攻击者具备了更丰富的语言能力和逃避技术。核心
FERMI: Exploiting Relations for Membership Inference Against Tabular Diffusion Models
该论文研究了针对表格扩散模型的成员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）。扩散模型在合成表格数据方面表现出色，常被用于共享敏感记录，但其隐私保护能力受到质疑。现有成员推断攻击通常假设单表设置，忽略了真实
Decaf: Improving Neural Decompilation with Automatic Feedback and Search
反编译器是逆向工程中用于从编译后的二进制代码重构源代码的重要工具。然而，由于编译器在将人类可读的代码转换为低级机器码时，会丢失高级语法、标识符和自定义数据类型等信息，因此从编译后的二进制代码中重构源代码是一项具有挑战性的任务。传统的确定性反
Experimental Examination of Secure Two-Party Controller Computation
本文研究安全两方计算在动态控制器执行中的应用。针对现有基于同态加密的加密控制方案需要周期性解密、重置或重新加密控制器状态的问题，作者采用安全两方计算协议，使得控制器可以在无限时间范围内持续运行而无需暴露明文状态。然而，两方设置引入了额外的在
Under the Hood of SKILL.md: Semantic Supply-chain Attacks on AI Agent Skill Registry
本文研究了自治AI代理（Agent）技能注册机制中的语义供应链攻击。AI代理通过Agent Skills（模块化文件系统包）扩展能力，其中SKILL.md文件描述了技能的使用条件和方式。这种设计虽然实现了可扩展的能力扩展，但引入了语义供应链
Unlearning with Asymmetric Sources: Improved Unlearning-Utility Trade-off with Public Data
本文研究了基于噪声的认证机器学习遗忘问题。现有方法面临一个硬性天花板：为保证遗忘认证所需添加的噪声量通常会严重破坏模型效用，尤其是在大规模删除请求场景下。结合公共数据是差分隐私中缓解这一矛盾的常用技术，但在遗忘领域尚未被充分探索。本文提出非
FedSurrogate: Backdoor Defense in Federated Learning via Layer Criticality and Surrogate Replacement
联邦学习（FL）极易受到后门攻击的影响，恶意客户端会向全局模型中注入特定行为。现有的防御方法在真实世界的非独立同分布（non-IID）数据下存在较高的误报率，会错误地将良性客户端标记为恶意，即使正确识别了对手也会导致模型精度下降。本文提出了
ExploitGym: Can AI Agents Turn Security Vulnerabilities into Real Attacks?
该论文提出了ExploitGym，一个用于评估AI代理漏洞利用能力的大规模、多样化、逼真的基准测试平台。随着AI代理能力的快速提升，其可能显著重塑网络安全格局，因此需要严格的评估。漏洞利用是将一个尚未成为攻击的漏洞转化为具体安全影响（如未授
Engineering Robustness into Personal Agents with the AI Workflow Store
该论文对当前主流AI代理（AI agent）的“即时合成”（on-the-fly）范式提出了批评，认为该范式绕过了软件工程（SE）中严谨的迭代设计、测试、对抗评估、分阶段部署等流程，导致AI代理在实际高风险场景中可能输出不稳定的原型系统，而
A Systematic Security Testing Approach for InterUSS-based environments
该论文针对无人机交通管理（UTM）联邦生态系统中的InterUSS平台，提出了一种系统性的安全测试方法。UTM系统由多个UAS服务供应商（USS）组成，通过InterUSS实现安全协调，但基础设施层面的安全挑战尚未被充分探索。作者从维护者视
BEACON: A Multimodal Dataset for Learning Behavioral Fingerprints from Gameplay Data
本文介绍了 BEACON（Behavioral Engine for Authentication & Continuous Monitoring），一个大规模多模态数据集，旨在支持高保真游戏环境下的行为生物特征认证研究。背景方面，现有连续
Deanonymizable Scoped Linkable Ring Signatures
该论文提出了一种新型环签名方案——Deanonymizable Scoped Linkable Ring Signatures (DSLRS)，旨在同时实现作用域可链接性与去中心化问责。传统的环签名虽能提供匿名性和签名者自主组成的灵活性，但
Private Information Retrieval With Arbitrary Privacy Requirements for Graph-Based Storage
本文重新定义了私有信息检索（PIR）问题中的隐私概念，以容纳灵活的隐私需求。传统PIR要求用户检索消息时，对所有服务器隐藏被检索的消息索引。然而，实际场景中可能不需要如此严格的隐私保护。作者聚焦于图复制PIR系统，其中每个服务器仅存储部分消
Convolutional-Neural-Networks for Deanonymisation of I2P Traffic
本研究探讨了在隐形互联网项目（I2P）网络中对服务进行去匿名化的可能性，采用被动流量分析和机器学习技术。I2P是一种匿名通信网络，旨在隐藏用户身份和活动，其流量经过多层加密。尽管有效载荷被加密，但流量特征（如数据包大小、时间间隔、方向等）可
决赛直播｜第四届阿里CTF安全挑战赛
第四届阿里CTF安全挑战赛决赛于2026年5月13日举行，并由阿里云先知社区进行直播报道。该赛事旨在通过实战化的网络安全竞赛，考察参赛者在漏洞挖掘、逆向工程、Web安全、二进制安全等方面的综合能力。比赛吸引了众多安全爱好者参与，为安全研究人
新司令18家通杀！2025双11安全保卫战最终奖励揭榜
本文来自先知社区，标题为“新司令18家通杀！2025双11安全保卫战最终奖励揭榜”。文章发布于2026年5月13日，属于社区研究类内容。标题提及“新司令18家通杀”，可能指某安全团队或工具在2025年双11安全保卫战中成功检测或防御了18个
阿里CTF 2026火热来袭！顶尖阵容 × AI融合 × 一血豪礼，等你来战！
该文章为阿里CTF 2026比赛宣传，内容涉及比赛规模、奖金、赛制等，未提及任何网络安全威胁、漏洞、攻击手法或恶意活动。文章由阿里安全先知社区发布，属于正常的安全竞赛推广，不构成威胁情报。
报名开启｜2026阿里白帽大会议程发布
该文章是阿里白帽大会的议程发布通知，内容为2026年阿里白帽大会的报名开启及会议议程介绍。大会旨在促进白帽黑客之间的技术交流与分享，不涉及任何具体的网络安全威胁事件、漏洞利用或攻击活动。文章来源为先知社区，属于技术社区活动宣传。
抢先加入AI时代顶尖安全团队！阿里云2027届实习生招聘来了！
该文章是阿里云2027届实习生招聘信息，发布于阿里云先知社区。主要内容为介绍阿里云安全团队招聘实习生，旨在吸引顶尖人才加入AI时代的安全团队。文章未涉及任何安全事件、漏洞、攻击活动或威胁情报信息，仅为招聘宣传。