Safety Geometry Collapse in Multimodal LLMs and Adaptive Drift Correction

多模态大语言模型（MLLMs）在文本模态中学习到的安全能力往往无法泛化到语义等价的非文本输入，导致持久的多模态安全差距。本文从表示几何的角度研究这一差距，通过分析文本对齐的拒绝方向和模态诱导的漂移方向，发现多模态输入会压缩沿拒绝方向的可区分

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DMN: A Compositional Framework for Jailbreaking Multimodal LLMs with Multi-Image Inputs

本文提出了一种针对多模态大语言模型（MLLM）的越狱攻击框架DMN（Distributed instruction, Multimodal evidence, Number chain）。随着MLLM逐步支持多图像输入，其安全对齐在多图像场

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DP-SelFT: Differentially Private Selective Fine-Tuning for Large Language Models

该论文提出了一种名为 DP-SelFT 的差分隐私选择性微调框架，旨在解决大型语言模型（LLM）在微调过程中因使用敏感数据而导致的隐私泄露问题。差分隐私（DP）通过梯度裁剪和噪声注入提供形式化的隐私保护，但常导致模型效用显著下降。现有工作通

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Rethinking Side-Channel Analysis: Automated Discovery and Analysis of Side-Channel Leakage with LLM-Assisted Agents

本文针对侧信道分析领域长期存在的挑战——手动分析效率低、依赖预定义目标事件和已知信道、难以规模化——提出了一种名为SCAgent的自动化框架。该框架利用LLM（大型语言模型）驱动的智能体，通过系统探索自动识别敏感事件（如用户或系统行为），避

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LPG: Balancing Efficiency and Policy Reasoning in Latent Policy Guardrails

本文提出了一种名为潜在策略护栏（Latent Policy Guardrail, LPG）的框架，旨在解决大语言模型（LLM）作为定制化助手部署时面临的安全策略动态变化问题。传统护栏通常需要针对固定策略重新训练，难以适应推理时由用户、组织或

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Triple-Hoisted Baby-Step Giant-Step Linear Transformation over CKKS Homomorphic Encryption and Hardware Accelerator

本文针对同态加密（HE）中线性变换的计算效率问题展开研究。线性变换是神经网络（包括大语言模型）的核心操作，在隐私保护的云端推理场景中，需要在密文上直接计算。然而，基于CKKS方案的线性变换需要大量密文旋转操作，这些操作在现有简化技术下仍带来

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STRIDE-AI: A Threat Modeling Framework for Generative AI Security Assessment

本文提出STRIDE-AI框架，旨在解决传统网络安全方法论在应对生成式AI系统概率性质时的不足。研究背景指出，现有安全标准（如NIST AI RMF）和漏洞分类（如OWASP LLM Top 10）之间存在鸿沟，且多数部署AI的组织缺乏专用

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A Red Teaming Framework for Evaluating Robustness of AI-enabled Security Orchestration, Automation, and Response Systems

该论文提出了一种面向AI驱动的安全编排、自动化和响应（SOAR）系统的自主红队框架，旨在评估此类系统对自适应对手的韧性。现有研究鲜少探索SOAR系统在面对复杂、多阶段攻击时的表现。作者将大型语言模型（LLM）与强化学习（RL）相结合，构建了

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The Range Shrinks, the Threat Remains: Re-evaluating LLM Package Hallucinations on the 2026 Frontier-Model Cohort

本论文复现并扩展了 Spracklen 等人 (USENIX Security '25) 关于代码生成大语言模型 (LLM) 产生包名幻觉的研究。Spracklen 的工作表明，LLM 在生成 Python 或 JavaScript 代码时

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Privacy Policy Enforcement Guardrails for Data-Sensitive Retrieval-Augmented Generation

该论文针对检索增强生成（RAG）系统中的隐私泄露问题，指出传统PII过滤器容易忽略上下文数据泄露，例如通过非受管属性聚类可识别个人身份。作者提出了一种隐私政策执行（PPE）框架，采用双单类密度估计器，融合文本嵌入，并引入校准的拒绝区域以处理

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Securing LLM Agents Need Intent-to-Execution Integrity

本文是一篇立场论文，旨在为大型语言模型（LLM）智能体建立端到端的安全正确性定义。作者提出，现代LLM智能体运行在一个“意图到执行”的流水线上：用户以自然语言表达意图，智能体将其翻译为具体的系统操作（如工具调用、API请求和代码执行）。当前

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Surviving the Unseen: Predictive Defense for Novel Multi-Turn Multimodal Attacks

本文针对多模态大语言模型（MLLM）在自主代理工作流中面临的新型多轮多模态攻击展开研究。这类攻击利用跨模态渐进式扰动，将恶意意图分散在纵向对话轨迹中，从而规避基于单轮输入的静态防护机制。由于静态防御受马尔可夫性质约束，独立评估每个输入，无法

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An Empirical Study of Privacy Leakage Chains via Prompt Injection in Black-Box Chatbot Environments

该论文针对基于LLM的聊天机器人智能体在集成外部工具（如网页浏览）时面临的安全威胁展开实证研究。研究聚焦于黑盒环境下的间接提示注入攻击链，即攻击者无法获取模型权重、系统提示或智能体实现细节（包括查询处理过程中轨迹的管理方式）。首先，论文分析

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When Efficiency Backfires: Cascading LLMs Trigger Cascade Failure under Adversarial Attack

该研究首次系统性地揭示了大型语言模型（LLM）级联系统在对抗性攻击下的脆弱性。LLM级联系统通过轻量级模型处理常规查询，仅将复杂请求转发给更强大的模型，旨在平衡效率与性能、降低计算成本和延迟。然而，这种级联设计引入了新的攻击面：前端轻量模型

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Diesel: Command injection in Diesel's implementation of `COPY FROM`/`COPY TO`

Diesel allows users to configure various options for PostgreSQL's `COPY FROM` and `COPY TO` statements. These configurat

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

Protection Is (Nearly) All You Need: Structural Protection Dominates Scoring in Globally Capped KV Eviction

We study KV cache eviction under a shared globally capped decode-time harness. Seven policies (LRU, H2O, SnapKV, Streami

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

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

DirtyDecrypt PoC Released for Linux Kernel CVE-2026-31635 LPE Vulnerability

CVE-2026-31635

Proof-of-concept (PoC) exploit code has now been released for a recently patched security flaw in the Linux kernel that

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

Critical Vulnerability Exposes Industrial Robot Fleets to Hacking

CVE-2026-8153

The vulnerability, CVE-2026-8153, affects Universal Robots PolyScope 5 and it can be exploited for OS command injection.

历史摘要 · 未重新核验 · SecurityWeek