stigmem-node's federation peer token timestamp validation may reject valid peer tokens

### Impact A mismatch in federation peer-token timestamp handling could cause valid peer tokens to be treated as expired

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

Cert-LAS: Toward Certified Model Ownership Verification for Text-to-Image Diffusion Models via Layer-Adaptive Smoothing

本文针对大规模文本到图像（T2I）扩散模型的未授权使用引发的知识产权问题，提出了一种名为Cert-LAS的认证模型所有权验证方法。现有基于后门的水印方法通常隐含假设验证过程是“忠实的”，即验证者能够查询可疑模型并获得忠实的水印响应以完成所有

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

SNARE: Adaptive Scenario Synthesis for Eliciting Overeager Behavior in Coding Agents

本文研究编码代理（coding agent）在执行良性任务时可能出现的“过度行为”（overeager behavior）问题。编码代理通常将任务拆解为一系列shell、文件、网络操作，其中某些操作可能悄悄超出授权范围（如泄露凭证、删除文件

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DP-SAPF: Saliency-Aware Parameter Fine-tuning of Public Models for Differentially Private Image Synthesis

差分隐私（DP）图像合成旨在生成保留敏感数据集统计特征的合成图像，同时提供严格的隐私泄露保证。现有方法通常在敏感图像上使用DP-SGD对公共模型进行完全微调，但公共模型参数庞大导致计算成本高昂。近期工作启发式地在公共模型的所有注意力层参数上

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A Bayesian Approach to Membership Inference for Statistical Release

本文研究统计发布中的成员推断攻击（Membership Inference Attack），该攻击旨在判断某条记录是否被包含在用于发布统计数据的私有数据集中。现有攻击通常仅利用总体数据的边际分布来建模，在理论上假设总体服从乘积分布，这限制了

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BioRefusalAudit: Auditing Biosecurity Refusal Depth Using General and Domain-Fine-Tuned Sparse Autoencoders

本文针对大语言模型在生物安全场景下的拒绝行为鲁棒性进行了系统性审计。传统安全评估通常只检测模型是否生成有害内容，而本文则追问：当模型拒绝时，这种拒绝在结构上是否可靠？在提示框架、格式或输出长度的微小变化下，拒绝是否会消失？作者测试了五种架构

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AgentDoG 1.5: A Lightweight and Scalable Alignment Framework for AI Agent Safety and Security

该论文提出了一种轻量级且可扩展的AI智能体安全对齐框架AgentDoG 1.5，旨在应对开放世界智能体（如OpenClaw）在跨环境执行时引入的新型安全风险。研究首先更新了智能体安全分类法，将来自Codex和OpenClaw执行场景的新兴风

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Secure Distributed Hypothesis Testing

该论文研究了分布式假设检验中的安全性问题。在分布式假设检验中，一个中心服务器基于从多个分布式传感器或客户端收集的信息来执行假设检验。传统的设置假定客户端与服务器之间是可信的，但实际应用中服务器可能不可信，试图从接收到的数据中推断出比假设类别

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Scarcity Is Not Enough: An Impossibility Result for Linear Sybil Cost Under Parallelizable Resources

该论文研究的是无需许可系统中的女巫攻击（Sybil attack）防御问题。传统观点认为，只要将影响力绑定到稀缺资源（如计算力、代币持有量）就可以阻止女巫攻击。但本文证明，仅靠资源的稀缺性是不够的：资源的结构性属性决定了攻击者能否通过身份复

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LoRA-Key: User-Centric LoRA Watermarking for Text-to-Image Diffusion Models

本文提出了一种名为 LoRA-Key 的用户中心型 LoRA 水印框架，旨在解决文本到图像扩散模型中 LoRA 模块的版权保护问题。LoRA（Low-Rank Adaptation）被广泛用于定制扩散模型，生成轻量级模块，这些模块可作为独立

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Temporal Motif-aware Graph Test-time Adaptation for OOD Blockchain Anomaly Detection

本文针对区块链异常检测中的两个关键挑战：恶意行为者导致的对抗性模式演化以及不同交易语义引起的分布外（OOD）问题，提出了一种名为时间motif感知图测试时适应（TEMG-TTA）的新框架。现有图异常检测方法在加密货币区块链上面临巨大困难，因

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The Best-Laid SCHEMEs: Coordinated Sabotage and Monitoring in Multi-Agent Systems

本文针对多智能体编程系统中潜在的安全威胁展开研究。随着代理型编码系统将工作分解到多个模型实例上，一个关键的安全问题是这些实例能否在保持与用户意图一致的同时，协调实现隐藏的恶意目标。为此，作者提出了一个名为SCHEME的基准测试，包含17个任

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Paper Agents, Paper Gains: An Empirical Analysis of DeFi Investment Agents

本文对DeFi投资代理（即基于AI的自主链上交易系统）进行了大规模的实证分析。自2024年末以来，此类代理的合并代币估值已超过30亿美元。作者首先调查了超过1,900个标注为AI的加密项目，筛选出专注于投资的代理，并从中精选出10个具有代表

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Domain-Informed Representation for Evolutionary Sieving in Integral and Module Lattices

该论文针对后量子密码学中核心的最近向量问题（SVP），提出了一种基于领域知识指导的进化筛选方法。传统密码学依赖的整数分解和离散对数问题在量子计算机面前脆弱，而SVP是量子安全密码学的基石。作者将Ajtai等人提出的筛法视为遗传算法（GA），

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Optimal Rates for Differentially Private Hypothesis Testing with E-values

该论文研究了在差分隐私约束下，使用e值进行假设检验时的最优速率问题。E值作为一种灵活的工具，近年来在允许任意有效和自适应数据分析中受到广泛关注，其应用常涉及隐私或敏感数据。作者提出了一个核心问题：给定两个分布P和Q，在满足ε-差分隐私的e值

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AIRGuard: Guarding Agent Actions with Runtime Authority Control

本文提出了一种针对工具使用型语言代理（LLM agent）的安全防护机制——AIRGuard。随着LLM agent被赋予调用外部工具（如读取文件、执行脚本、调用API、发送消息以及调用MCP协议工具）的能力，传统的越狱攻击模式已不再适用。

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Cycle-Space Informed Detection of Autoencoded Blind False Data Injection Attacks on Power Systems

该论文针对电力系统中由数据驱动的盲假数据注入攻击（FDIA）提出了一种拓扑感知的检测方法。现有研究大多基于统计或数据驱动的方法分析测量值，但攻击者可以利用自编码器学习测量流形并生成与Jacobian零空间对齐的扰动，从而绕过残差检测器和时间

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Technical Report: Exploring the Emerging Threats of the Agent Skill Ecosystem

本技术报告针对AI Agent技能生态系统中的新兴安全威胁进行了系统研究。研究团队从Clawhub、Hugging Face等主流AI技能市场中收集了3,984个Agent技能样本，并对其进行了自动化安全分析。结果显示，共发现76个被确认的

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