MFSA 2026-49Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.0
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2026-05-26 归档
今日共收录 618 条安全情报，包含 0 个 CVE，271 篇安全通告，以及 95 篇研究论文。
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MFSA 2026-52Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.1
Firewall for AI
Akamai 发布了名为 'Firewall for AI' 的安全产品，旨在保护 AI 应用和服务免受分布式拒绝服务（DDoS）攻击和僵尸网络（botnet）的威胁。该产品针对 AI 流量的特殊性进行了优化，能够识别并阻断针对 AI 模型
⚡ Weekly Recap: Linux Flaws, Defender 0-Days, Router Botnets, and Supply Chain Chaos
本期周报回顾了多个网络安全威胁事件。Linux系统存在新的漏洞，微软Defender出现零日漏洞，路由器僵尸网络活动加剧，同时供应链安全面临混乱。报告指出，一个不太成熟的开发工具被利用导致系统被控，旧有漏洞被重新利用，安全产品自身也需要防护
An Efficient and Privacy-Preserving Architecture for Cross-Institutional Collaborative RAG
该论文提出了 FedRAG，一个高效且保护隐私的跨机构协作式检索增强生成（RAG）框架。传统 RAG 系统需要集成外部知识库，但在跨机构场景下，严格的隐私法规导致“数据孤岛”，阻碍了协作。构建联邦式 RAG 系统需要分布式推理，然而 Tra
Inverting the Shield: Systematically Generating Safety Tests from Policy Specifications
该论文提出了一个名为POLARIS的新型框架，旨在解决大型语言模型（LLM）安全测试中的系统性和可覆盖性问题。现有方法依赖于预定义基准测试或动态红队测试，但这些方法往往需要专家领域知识、缺乏系统性保证且容易过时。POLARIS将软件工程中基
Attested Tool-Server Admission: A Security Extension to the Model Context Protocol
该论文针对大语言模型（LLM）智能体与外部工具服务器之间通信的安全隐患，提出了一种名为“mcp-attested”的安全扩展机制。当前模型上下文协议（MCP）仅标准化了消息交换格式，但缺乏信任基础：主机（host）直接读取工具服务器自声明的
Extracting Training Data from Diffusion Language Models via Infilling
本研究关注扩散语言模型（DLM）中的训练数据记忆与提取问题。以往对于大语言模型记忆性的研究几乎完全基于前缀条件提取，这适合自回归模型，但扩散语言模型可以在任意位置去噪被遮蔽的token，因此仅用前缀探测会低估训练数据提取的风险。为真实建模D
When the Manual Lies: A Realistic Benchmark to Evaluate MCP Poisoning Attacks for LLM Agents
本文系统性地研究了针对大型语言模型（LLM）代理的工具描述投毒（Tool Description Poisoning, TDP）攻击。这类攻击并不修改工具的可执行代码，而是将恶意指令隐蔽地注入到工具的元数据描述中——即代理用于安全规划和决策
CyberMaskQA: A Privacy-Aware Benchmark for Evaluating Large Language Models in Cybersecurity Question Answering
大型语言模型（LLM）在网络安全问答（QA）任务中日益广泛使用，例如事件响应和漏洞分析。然而，真实场景中的系统日志、网络配置等包含敏感标识符（如IP地址、主机名、用户账号），将此类数据交由云端模型处理在监管环境下通常不安全或不可行。目前，缺
CrowdStrike Named a Leader in Frost & Sullivan 2026 Radar for Cloud-Native Application Protection Platforms
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CrowdStrike Falcon Cloud Security Delivered 264% ROI Through Unified Cloud Protection
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