Designing a Hardware Reverse Engineering Course: Lessons from Eight Years in a Rapidly Evolving Tech Domain
本文介绍了一项为期八年的硬件逆向工程（HRE）课程设计与演进的经验总结。该课程面向一所欧洲研究型大学的低年级本科生，重点教授数字电路分析和从集成电路（IC）中提取数字电路的技术。课程自2017年至2025年共迭代了九次，部分校友后续从事了H
2026-06-04 归档
今日共收录 1001 条安全情报，包含 200 个 CVE，398 篇安全通告，以及 115 篇研究论文。
← 返回归档列表Froxlor's API Authentication bypasses 2FA Authentication
## Summary Froxlor's API authentication (`FroxlorRPC::validateAuth`) does not enforce Two-Factor Authentication. When a
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
Google June 2026 Android Update Patches 124 Flaws, One Actively Exploited
CVE-2025-48595
Google on Monday released patches for 124 security vulnerabilities impacting its Android operating system for the month
Oracle WebLogic CVE-2024-21182 Added to KEV Catalog After Active Exploitation
CVE-2024-21182
The U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) on Monday added a high-severity security flaw impacting
Autonomous AI Tool Finds 2-Year-Old RCE Flaw in Redis (CVE-2026-23479)
CVE-2026-23479
Redis has patched a use-after-free in its blocking-client code that lets an authenticated user run arbitrary OS comman
Unpatched Windows Search URI Vulnerability Lets Attackers Steal NTLMv2 Hashes
CVE-2026-33829
Cybersecurity researchers have disclosed details of an unpatched issue that could be exploited to disclose a user's NTLM
Operationalizing Cyber Attack Prediction: A Gap-Prioritized Framework with Dataset and Model Selection Guidelines
该论文聚焦于网络攻击预测中AI/机器学习理论与实际部署之间的鸿沟。作者首先指出，尽管已有大量研究提出高精度的预测模型，但这些模型在真实生产环境中往往难以落地，主要原因包括：数据集随时间推移而过时、攻击行为覆盖范围狭窄、模型实时可解释性不足、
AI Model Extraction Attacks: Bypassing Single-Client Assumptions in Defenses
该论文针对AI模型提取攻击（MEA）中防御策略普遍依赖的“单客户端假设”（Single Client Assumption, SCA）进行了系统性批判。SCA隐含假设攻击源自单一孤立身份，但论文指出，在高级持续性威胁（APT）等协同攻击者面
Bernoulli CUSUM and Bayes-Optimal Detection Ceilings for Trust Fraud in Sparse Rating Networks
本文针对稀疏评分网络中的信任欺诈检测问题展开研究。现有序列信任检测方法大多依赖连续观测模型，但在真实数据（如Bitcoin-OTC）上，56%的评分在标准映射下呈现单值，违反了参数检测器所需的分布假设，导致性能下降。作者提出三点贡献：首先，
Global Sketch-Based Watermarking for Diffusion Language Models
该论文提出了一种针对扩散语言模型（Diffusion Language Models）的全局基于草图的数字水印方法。当前的大语言模型水印研究主要集中在自回归生成场景下，通过扰动下一个 token 的分布来实现局部上下文相关的嵌入。然而，扩散
From Control Boundary to Insurance Claim: Reconstructing AI-Mediated Losses Through the CER Framework
本文针对由生成式AI或智能体AI系统引发的损失（如提示注入、RAG中毒、恶意工具输出、凭证滥用、数据投毒等）提出了一种新的重建框架CER。传统的事后事件重建不足以应对AI系统推理、检索、调用工具和行动过程中状态变化的复杂性。CER框架从三个
Generative AI-Enabled Refund Fraud in Chinese E-Commerce: Investigation on Merchants and Platform Workers
本文通过半结构化访谈（17名商家和13名平台工作人员），系统研究了生成式AI（GenAI）在中文电商退款欺诈中的新型威胁。传统电商纠纷解决依赖数字证据真实反映物理现实的假设，但GenAI能够以极低成本伪造高度逼真的产品缺陷证据，从而颠覆这一
Preserving Data Privacy in Learning Causal Structure with Fully Homomorphic Encryption
本论文提出了一种在因果结构学习过程中保护数据隐私的新方法。因果结构学习常用于从观测数据中发现变量间的因果关系，但在分布式场景下，数据传输和计算过程可能导致隐私泄露。作者利用全同态加密（FHE）技术，允许在密文上直接进行计算，从而保证数据在传
A-Live: Passive Liveness Detection via Neuromuscular Micro-Motion Signatures on Commodity Sensors
随着生成式AI和智能体AI的快速发展，数字系统对活体检测的需求已从传统的生物认证中的呈现攻击和重放攻击防御，扩展到区分人类用户与非人类智能体。现有方法存在依赖用户主动交互、需要专用硬件、易被高级欺骗手段攻破、部署扩展性差等问题。本文提出A-
Attention-Augmented LSTMs for Automatic Homophonic Ciphertext Decipherment
该论文针对历史文本中常见的同音替代密码（homophonic substitution cipher）的自动破解问题进行了研究。同音替代密码将每个明文字母映射到多个可能的密文字符（称为同音码），从而人为弱化字母频率规律，使得传统的频率分析自
TeeDAO: A Decentralized Autonomous Organization for Heterogeneous TEEs
本文介绍了TeeDAO，一个针对异构可信执行环境（TEE）的去中心化自治组织框架。当前依赖单一TEE实现的系统容易遭受单点攻击，而基于异构TEE构建分布式信任系统虽能分散信任，但仍面临集中管理和自适应移动对手的威胁。TeeDAO通过三层架构
CLIF: Cross-layer LEO-ISL Fingerprinting for Physical and Network Attack Detection in Dense LEO Constellations
低地球轨道(LEO)巨型星座(如SpaceX的Starlink和Amazon的Kuiper)通过光学星间链路(ISL)实现自主网状路由,为全球提供低延迟通信、物联网和安全服务。随着星座密度增加和多运营商对等联盟形成,ISL的完整性对商业可用
ODYSSEY: Reestablishing Confidentiality in Confidential Blockchain via Delegated Execution
本文针对利用可信执行环境（TEE）的机密区块链所面临的安全挑战进行了系统研究。作者首先将针对机密区块链的攻击分类为两类：执行-推理攻击和执行-重放攻击。前者利用TEE的持久性侧信道泄漏交易执行过程中的中间状态信息；后者则利用TEE状态连续性
The Usefulness Gap in Proof-of-Useful-Work: An Empirical Study of Pearl's cuPOW Protocol
本研究首次对部署的“有用工作量证明”（PoUW）系统进行系统性实证测量，以Pearl区块链的cuPOW协议为案例。Pearl自称其PoUW协议既能保障网络安全又能执行AI推理，但测量结果揭示严重背离承诺。测量覆盖五个维度：（1）网络组成分析