PyTorch库RPC框架反序列化RCE漏洞(CVE-2024-48063)
CVE-2024-48063
PyTorch库RPC框架反序列化RCE漏洞(CVE-2024-48063)
今日共收录 1204 条安全情报,包含 428 个 CVE,390 篇安全通告,以及 100 篇研究论文。
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PyTorch库RPC框架反序列化RCE漏洞(CVE-2024-48063)
CVE-2024-9264
Grafana认证后DuckDB-SQL注入漏洞(CVE-2024-9264)
CVE-2024-8517
SPIP BigUp Unauthenticated RCE(CVE-2024-8517)
CVE-2024-39943
Rejetto HFS 远程命令执行漏洞(CVE-2024-39943)
CVE-2024-27348
Apache HugeGraph-Server Command Execution In Gremlin(CVE-2024-27348)
CVE-2024-22120
Zabbix 后台延时注入(CVE-2024-22120)
CVE-2024-4040
CrushFTP 认证绕过漏洞(CVE-2024-4040)
CVE-2026-21992
Alert for CVE-2026-21992
CVE-2025-61884
Alert for CVE-2025-61884
CVE-2025-61882
Alert for CVE-2025-61882
CVE-2024-21287
Alert for CVE-2024-21287
CVE-2022-21500
Alert for CVE-2022-21500
CVE-2021-44228
Alert for CVE-2021-44228
CVE-2026-31431
Linux 内核提权 CVE-2026-31431(copy-fail)
CVE-2026-0251
CVE-2026-0251 GlobalProtect App: Local Privilege Escalation Vulnerabilities (Severity: MEDIUM)
CVE-2026-0257
CVE-2026-0257 PAN-OS: GlobalProtect Authentication Bypass Vulnerabilities (Severity: HIGH)
CVE-2026-46243
【安全通告】Linux Kernel "CIFSwitch" 本地权限提升漏洞风险通告(CVE-2026-46243)
论文《Q-FE: A Quantum-Native 6G Far-Edge Architecture Securing Industrial IoT Digital Twins via CSIDH-PQC and Asynchronous
大型语言模型(LLM)在代码生成方面表现出色,但仍然容易复现训练数据中普遍存在的微妙但关键的安全漏洞。当前的校准技术(如监督微调SFT和强化学习RL)通常在序列级别应用粗粒度优化,难以针对安全缺陷的局部特性——单个错误token可能危及整个
零知识证明(ZKP)允许证明者在不泄露私有数据的情况下向验证者证明计算正确性,兼具隐私与可验证性。然而,生成证明计算密集,主要涉及多项式(POLY)和椭圆曲线(EC)运算。这些工作负载给硬件加速带来两大挑战:高效支持多种大精度模乘,以及在动