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。该周报汇总了近期国内外的网络安全态势，包括但不限于：重要漏洞预警、恶意程序活动、网络攻击事件、安全动态等。报告可能涉及政府机构、关键基础设施、企业及个人的安全威胁。由于未提

历史摘要 · 未重新核验 · CNCERT

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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Ghost CMS CVE-2026-26980 Exploited to Hijack 700+ Sites for ClickFix Attacks

CVE-2026-26980

Threat actors are exploiting a recently disclosed critical security flaw in Ghost CMS to inject malicious JavaScript cod

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

KYA: A Framework-Agnostic Trust Layer for Autonomous Systems with Verifiable Provenance and Hierarchical Policy Composition

本文提出 KYA（Know Your Agents），一个与框架无关的自治系统信任与治理层，旨在解决当前 AI 代理可观测性仅关注性能瓶颈而忽视行为异常（如错误决策、数据漂移、信息泄露、静默越权）的问题。KYA 由五个核心原语组成：（1）四

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When Youth Enter the Algorithmic Wild: Discovering and Understanding Potentially Harmful Teen Videos on Douyin and Kwai

该论文针对抖音和快手等短视频平台中潜在有害青少年视频（PHTVs）的暴露问题进行大规模测量研究。作者首先通过离线调查683名青少年了解其平台使用习惯，然后提出三模块在线测量框架PHTV-Scout：PHTV Hunter通过模拟青少年账户采

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Capability and Robustness Cannot Both Be Free: An Information-Theoretic Bound for Vision-Language-Action Models

该论文研究了视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人部署中的能力与鲁棒性之间的权衡。VLA模型在干净输入下表现优异（如OpenVLA-7B在LIBERO任务上成功率超过95%），但即使微小的对抗扰动（如16/255强度的PGD攻击）也会导致性

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Building an Adversarial Malware Dataset by Family and Type: Generation, Evasion, and Poisoning Evaluation

该论文基于公共的 RawMal-TF 真实恶意软件二进制数据集，构建了一个对抗性恶意软件样本数据集。作者使用一套对抗性恶意软件生成器，生成了两组对抗性 PE 文件：44,347 个按家族标记的样本和 33,596 个按类型标记的样本。在 E

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Ecosystem-Driven Privacy Exposure in Mobile Gaming Apps: A Configuration-Aware Empirical Analysis

该论文针对Android移动游戏应用中的隐私暴露问题进行了配置感知的实证分析。现有研究多聚焦于权限或孤立的追踪行为，未能全面揭示现代移动生态系统中的隐私风险。本研究通过分析41款来自Google Play商店的广泛部署的Android游戏应

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QML-PipeGuard: Drift-Aware Behavioral Fingerprinting for Quantum Machine Learning Pipeline Integrity

随着量子机器学习（QML）从研究原型向云部署服务过渡，其在受监管行业（如金融、医疗）中的应用引发了新的安全挑战。论文指出，QML管线的完整性面临两大实际威胁：一是硬件在重新校准之间发生的自然噪声漂移（channel drift），二是攻击者

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Modernizing User Privacy Preference Measurement through GPPI: A GDPR-aligned Privacy Preference Item Bank

该论文针对现有隐私测量工具（如CFIP、IUIPC、PAQ）早于GDPR超十年、仅关注隐私关切而忽略用户对具体监管权利（如数据可携带权、删除权、自动化决策权）偏好的问题，提出了一种基于GDPR的隐私偏好测量项目库（GPPI）。研究方法包括：

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Shielded but Lightweight: Building Practical Confidential Containers with ARM CCA

随着云原生技术的快速发展，多租户环境下机密容器的需求日益迫切。现有的机密容器设计大多采用基于微虚拟机（microVM）的架构，如Kata Containers和AWS Nitro Enclaves。虽然微虚拟机架构增强了容器间的隔离性，但其

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Semantic Validation of Packer Identification Tools: Characterization, Repair, and Downstream Impact

本文针对恶意软件分析中至关重要的打包器识别工具（如PEiD、Detect It Easy等）的语义正确性进行了系统研究。现有工具往往仅依赖特征签名或启发式规则进行标签匹配，但返回的打包器标签可能在语义上不正确（例如将UPX误判为ASPack

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How Agentic AI Coding Assistants Become the Attacker's Shell

本文系统研究了智能体式AI编码助手（Agentic AI Coding Assistants）面临的新型安全威胁——基于外部工件的提示注入攻击。这类编码助手能够代表开发者执行文件编辑、命令运行、网络访问等操作，但其对未经验证的外部工件（如代

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Proof of Useful Attestation: A Consensus Primitive for Attestation-Native Chains

该论文提出了一种名为“有用证明”（Proof of Useful Attestation, PoUA）的共识原语，专门针对以证明为核心活动的区块链（如内容溯源、AI输出归属、阈值签名凭证、供应链收据等）。在传统权益证明（PoS）链中，验证者

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Efficient and Privacy-Preserving Distribution Statistics Analytics on Mobile Spatial Data

该论文针对移动空间数据分析中的隐私保护问题，提出了高效且隐私保护的分布统计分析方法。随着移动计算技术发展，大量空间数据从手机、联网车辆等终端产生，实时分布式统计分析至关重要，但集中式分析存在隐私泄露风险，现有隐私保护技术往往开销大或精度低。

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Referential Security as a New Paradigm for AI Evaluations

该论文提出了“引用安全性”（Referential Security）作为人工智能评估的新范式。当前，AI系统的评估面临一个根本性挑战：安全评估依赖于稳定的标识符，但持续更新的AI系统（如大型语言模型）在公开名称不变的情况下，底层权重、提示

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When Interpretability Becomes a Liability: Adversarial Attacks on CBM Concept Layers

本论文系统性地研究了概念瓶颈模型（CBM）在概念层面的对抗性脆弱性。CBM通过显式概念激活提供可解释的中间表示，已成为可解释机器学习的重要方法。然而，作者指出这种可解释性本质上引入了一个此前未被探索的攻击面：概念瓶颈层本身。他们开发了严格的

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Decoupling Reentrancy Protection from Smart Contract Implementation Logic

该论文针对以太坊智能合约重入攻击问题，提出了一种名为 Sentinel 的新型代理方法。重入攻击是 DApp 生态系统的持续性威胁，去年黑客通过利用 EVM 的跨合约消息传递语义，从 DApp 生态系统中窃取了约 8000 万美元。现有研究

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EnThM: Energy Theft Mitigation in Smart Grids using Hierarchical Verification of Metering Data

本文提出了一种名为EnThM的轻量级、通信高效的方案，用于智能电网中实时缓解窃电问题。智能电网虽然通过数字技术提升了可靠性、效率和可持续性，但窃电仍然是大型电力网络有效运行的主要威胁。EnThM利用智能电网基础设施的分层结构，在配电网络的多

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SEED: Semi-supervised Continual MalwarE Detection for Tackling ConcEpt Drift on a BuDget

该论文聚焦于机器学习恶意软件检测器因概念漂移（concept drift）而过时的问题。现有方法（如HCL）依赖全标注数据和层级对比损失，在拥有强语义结构的场景下效果良好。然而安全领域标注数据稀缺，且部分数据集（如BODMAS）缺乏强语义结

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