eduMFA: Unauthenticated Failcounter Increment on Resolver Tokens via /validate/check

### Impact If the resolver parameter is passed, but the user does not exist, all failcounters of tokens in that resolver

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

[分享]IDA Pro 9.3汉化补丁与破解注册机

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历史摘要 · 未重新核验 · 看雪

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

历史摘要 · 未重新核验 · 先知社区

[原创]从POC到EXP：从0基础到v8 CVE-2021-38003复现

CVE-2021-38003

[原创]从POC到EXP：从0基础到v8 CVE-2021-38003复现

历史摘要 · 未重新核验 · 看雪

LITE-SOC: Lightweight Security Operations Center Simulator for Cybersecurity Education

本论文介绍了一种名为 LITE-SOC 的轻量级基于 Web 的安全运营中心（SOC）模拟器，旨在为网络安全教育提供实用工具。SOC 分析员需要处理大量告警，区分真实威胁与误报，并在时间压力下做出决策。然而，在课堂环境中复现这种工作流程对于

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Security Analysis of a Communication Protocol: MQTT

本文针对物联网环境中广泛使用的消息队列遥测传输（MQTT）协议进行了全面的安全分析。研究采用混合方法论，首先通过理论回顾梳理了MQTT协议的基本架构、通信模式以及安全机制缺陷，随后在模拟智能家居环境中搭建实验平台，实际执行了四种典型攻击：窃

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Read This Paper to Get $50 Million:* An Analysis of Mobile Messaging Scams Using Reddit Data

该论文针对移动消息诈骗（即通过SMS和移动应用发送的欺诈性消息）这一持续演变的安全威胁，旨在揭示其背后的运作模式并评估现有检测工具的有效性。研究团队从Reddit上收集了2020年6月至2025年12月期间用户报告的175,430条移动消息

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Few-Shot Network Intrusion Detection Using Online Triplet Mining

网络入侵检测系统（NIDS）通过识别恶意流量来保护网络，是网络安全运营中心的重要工具。现有主流方法采用监督机器学习训练分类模型以识别已知攻击，但这类方法需要大量标注数据，在小样本场景下性能较差。另一种思路是异常检测模型，通过学习良性流量的分

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Sublinear Risk-Limiting Audits from Direct Ballot Selection and Statistical Ballot Manifests

本文提出两种新的风险限制审计（RLA）技术，旨在降低选举后审计的复杂度。传统RLA需要准确的选票批次清单（ballot manifest），而通常选举程序只能提供粗略估算，微小的不准确（与审计的竞选差距相当）就能使传统RLA失效。精确建立清

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Federated Naive Bayes with Real Mixture of Gaussians and Institutional Governance Regularization for Network Intrusion Detection

本文针对联邦学习在网络入侵检测(NID)中存在的固有缺陷：传统联邦平均(FedAvg)假设所有参与机构的数据分布和模型贡献同等重要，但现实中不同机构的安全成熟度差异巨大（如金融企业与政府机构）。作者提出一种基于制度治理正则化的联邦朴素贝叶斯

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Not What You Asked For: Typographic Attacks in Household Robot Manipulation

该论文研究了印刷文字攻击（typographic attacks）对家庭机器人操作流水线的安全威胁。随着开放词汇具身AI代理的普及，视觉-语言模型（如CLIP）被广泛用于物体感知和任务接地，但其共享嵌入空间存在结构性脆弱性：场景中印刷文字（

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Overeager Coding Agents: Measuring Out-of-Scope Actions on Benign Tasks

本文研究了编码代理（coding agents）在接收良性用户请求时的“过度积极”行为（overeager actions）。编码代理通常被授予 shell、文件、网络等权限以自主执行任务，但有时它们会执行超出请求范围的操作，例如删除无关文

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Monitoring the Internal Monologue: Probe Trajectories Reveal Reasoning Dynamics

该论文针对大型推理模型（LRMs）在推理过程中生成的思维链（CoT）作为安全监控工具的局限性展开研究。尽管CoT提供了模型决策的透明性，但研究发现其并非总是忠实反映模型的最终输出，从而削弱了可靠性。为了克服这一问题，作者探索了LRMs的隐藏

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Acoustic Interference: A New Paradigm Weaponizing Acoustic Latent Semantic for Universal Jailbreak against Large Audio Language Models

针对大型音频语言模型（LALM）的安全问题，现有攻击通常将音频作为恶意负载的载体，通过语义优化、声学参数控制或加性扰动将有害内容嵌入音频信号。本文提出一种全新的声学干扰攻击（Acoustic Interference Attack, AIA

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LivePI: More Realistic Benchmarking of Agents Against Indirect Prompt Injectio

该论文介绍了 LivePI（Live Prompt Injection），一个针对 AI 智能体（如 OpenClaw）在本地工作流中访问外部工具时面临的间接提示注入（IPI）风险的结构化基准测试。研究背景是：现有评估通常规模小、纯模拟或局

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Explainable Machine Learning for Phishing Detection on Heterogeneous Datasets with MCP-Enabled Deployment

随着数字化转型和互联网使用的增长，网络钓鱼（Phishing）等社会工程学技术已成为用户和组织面临的主要威胁。钓鱼攻击利用欺骗手段诱使用户泄露敏感信息，导致经济损失和声誉损害。据Verizon报告，36%的数据泄露涉及钓鱼，这凸显了智能、自

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Attention-Guided Fusion of 1D and 2D CNNs for Robust ECG-Based Biometric Recognition

本文提出了一种基于心电图（ECG）的生物特征识别混合框架，该框架融合了一维（1D）和二维（2D）卷积神经网络（CNN），并引入注意力引导的融合机制。ECG生物识别因其不易伪造和活体检测能力而受到关注，但现有方法多采用单一模态深度学习架构（仅

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Deepfake Detection in Social Media: A Temporal Artifact Analysis Using 3D Convolutional Neural Networks

本文针对社交媒体中深度伪造视频检测的挑战，提出了一种基于3D卷积神经网络（3D CNN）的检测方法。当前社交媒体上合成面部视频激增，而帧级深度伪造检测器在生成器质量提升时性能显著下降，例如高质量128×128 GAN图像使基于空间的检测准确

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Ablating Safety: Mechanisms for Removing Alignment in Language Models for Security Applications

本研究针对安全对齐的语言模型在面对授权防御性网络安全任务时，常因类似滥用的措辞而拒绝响应的问题，提出了一种受控的对齐移除评估协议。作者比较了多种方法：授权上下文提示、可逆的拒绝方向激活投影、表示控制投影、以及基于LoRA的去对齐或任务适应。

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Module Lattice Security (Part IV): Probabilistic Polynomial Quantum Attack on Module-LWE over 2-Power Cyclotomics

该论文提出了针对基于2-power cyclotomic环的Module-LWE问题的概率多项式时间量子攻击（结合系列论文前三部分）。攻击方法利用主理想问题（PIP）的塔式分解，通过链Q⊂Q(ζ_8)⊂⋯⊂Q(ζ_{2^k})实现多项式时间

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