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 689 条安全情报,包含 45 个 CVE,322 篇安全通告,以及 73 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-2026-46243
【安全通告】Linux Kernel "CIFSwitch" 本地权限提升漏洞风险通告(CVE-2026-46243)
在低端边缘设备上部署深度神经网络(DNN)推理面临两大挑战:保护模型机密性(防止被篡改的边缘系统窃取模型参数)和实现可验证推理(确保推理结果正确)。现有方法要么将部分模型和推理软件放入可信执行环境(TEE)中,导致高昂开销和依赖于应用的可信
安全数字孪生(SDT)通过持续更新的虚拟副本模拟威胁,但传统方法依赖理论CVSS评分来分配横向移动概率,导致“上下文现实差距”:当未确认的缓解措施中和了漏洞利用时,风险被高估;而当逻辑缺陷绕过所有内存安全防御时,风险被严重低估。本文提出主机
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该论文针对多人在线游戏(MOG)中作弊行为难以检测的问题,提出并构建了首个包含网络流干扰类作弊日志的公开数据集。作弊行为严重破坏游戏公平性,降低玩家满意度,尤其是一类基于网络流干扰的作弊(如篡改数据包延迟、丢包等)现有方法难以解决。为了支持
现有的基于学习的Solidity智能合约漏洞检测器通常将检测简化为单函数内的语法模式匹配,但许多重大利用(如The DAO、Cream Finance)并不存在于单个函数中,而是存在于函数间的关系以及使攻击可行的条件组合之中。为此,本文提出