Oracle Addresses PeopleSoft Vulnerability Amid Reports of Zero-Day Attacks

CVE-2026-35273

Oracle has released mitigations for CVE-2026-35273, but it has not said whether it’s a zero-day exploited in ShinyHunter

历史摘要 · 未重新核验 · SecurityWeek

Understanding and mitigating the risks of OpenClaw for non-technical users: A practical guide with Skill

本文针对非技术用户在使用OpenClaw（一种新兴的AI智能体框架）时面临的安全风险进行了系统研究。OpenClaw能够自主执行复杂多步骤任务，吸引了大量用户，但其能力也带来了显著风险。现有研究主要面向技术专家，对非技术用户不友好。为此，作

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Gerrymandering the Warp: Non-Control-Data Attacks on CUDA Collective Decision

该论文聚焦于CUDA集体操作（如投票、归约、洗牌、屏障）中的安全隐患。传统的安全观点认为，只要控制流和数据流未被篡改，则决策安全。但作者指出，集体操作的决策不仅依赖计算值，还依赖参与者的元数据（如哪些线程被屏蔽、哪些线程贡献数据、哪个线程代

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Do Transformers Actually Help Intrusion Detection? A Temporal Sequence Evaluation on CIC-IDS2017

该论文针对网络入侵检测中时序架构（如循环网络和Transformer）的评估方法进行了系统性研究。现有研究往往在CIC-IDS2017数据集上报告接近完美的性能，但作者指出许多工作并未向时序模块提供真正的序列输入，也未在无泄漏条件下进行评估

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

A Fast Gaussian Mechanism under Continual Observation, with Applications

本文研究在连续观察场景下，如何高效地发布一个k维向量的差分隐私更新。传统方法使用二叉树机制添加高斯噪声，每次采样噪声值需要O(log T)时间。本文提出一种新的数据结构，通过布朗桥（Brownian bridge）技术，能够在常数时间内采样

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

A Longitudinal Study of Recently Observed Malicious Domains: Characteristics, Infrastructure, and Abuse Patterns

该论文对2026年1月至5月期间在VirusTotal上观察到的约152万个恶意域名进行了纵向研究。这些域名由至少5个独立扫描引擎检测到，并且首次出现时间在研究窗口内。研究将数据集分为被入侵域名和攻击者创建的域名，后者约占89.3%。通过结

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Layer Order Semantics for Automata-Based Cybersecurity

该论文提出了一个基于自动机理论的框架，用于分析多层网络安全流水线中处理顺序对安全决策的影响。核心概念是层序自动机，它通过确定性顺序安全转换器、证据标记和最终决策自动机来建模证据在不同层级之间的流动。论文以HTTP请求反同步（Request

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

An Assessment Framework for Application-Level Cryptographic Agility

该论文提出一个组件化的评估框架，用于系统评估应用层密码学敏捷性（cryptographic agility）。研究背景是后量子密码过渡要求完全替换软件中的所有密码算法，但现有密码API在设计时未考虑敏捷性，导致迁移困难。作者指出，密码敏捷性

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

A Robust Framework for Sybil Attack Detection in Vehicular Ad Hoc Networks

该论文针对车载自组网（VANET）中的 Sybil 攻击检测问题，提出了一种鲁棒的检测框架。Sybil 攻击通过伪造多个虚假身份制造交通拥堵假象，严重威胁 VANET 的可靠性和安全性。现有检测方法存在四个主要缺陷：（1）由于 Sybil

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Beyond Runtime Enforcement: Shield Synthesis as Defensibility Analysis for Adversarial Networks

本文重新审视了强化学习中的屏蔽（shield）机制，通常被视为一种运行时安全约束，将时序逻辑规范编译为自动机以限制智能体动作。作者提出，屏蔽合成的真正价值不在于运行时强制，而在于设计时的可防御性分析。他们通过一个受约束的双人安全博弈来实例化

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Intent-Based Cryptographic API Design for Cryptographic Agility

随着组织向后量子密码学迁移，更新大型复杂软件组合中的密码算法成为重大挑战。当前大多数密码学API围绕特定算法设计，要求显式使用特定算法，对基于策略的算法选择支持不足，并且无法直接将现有密钥迁移至新算法，这阻碍了密码敏捷性的实现。本文首先提出

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

SoK: The Constant Time Model

本文是一篇系统化知识（SoK）论文，聚焦于常时（constant-time）编程模式——当前防范时序攻击的主要防御手段。作者首先梳理了学术界和工业界对“常时”定义的演变与差异，揭示了理论模型与实际规范假设之间的普遍脱节：模型通常保护实现层面

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Efficient, Robust, and Anti-Collusion Fingerprinting of Image Diffusion Models

该论文针对文本到图像（T2I）扩散模型的指纹嵌入方法展开研究，揭示了现有方法在合谋攻击（collusion attack）下普遍存在的脆弱性：多个攻击者可通过组合各自的模型来移除或混淆指纹，从而规避追踪。为解决此问题，作者首次提出一种兼具鲁

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

ViPER: Vision-based Packing-Aware Encoder for Robust Malware Detection

该论文提出了一种名为ViPER（基于视觉的加壳感知编码器）的鲁棒恶意软件检测方法。传统的恶意软件检测依赖于反汇编或静态分析，但面对加壳（packing）技术时容易失效。可视化检测方法将二进制文件转换为灰度图像并应用视觉分类器，具有免反汇编和

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems

本文提出MAStrike，一个针对层次化多智能体系统（MAS）的协同红队测试框架。MAS正被快速部署于金融、软件工程等高价值工作流中，但其安全依赖分布式角色，攻击面显著扩大，尤其是权限提升和跨智能体协同等对抗行为。现有红队方法局限于启发式选

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

PolicyGuard: Towards Test-time and Step-level Adversary Defense for Reinforcement Learning Agent

该论文关注强化学习（RL）系统的安全性，特别是后门攻击的防御问题。后门攻击下，受感染的RL智能体在正常环境中表现正常，但遇到特定触发器时会执行恶意动作。现有防御方法存在局限：要么需要访问智能体内部参数，要么仅在模型或轨迹层面操作，要么只能防

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

LNTest: A Testbed for Evaluating Bitcoin Lightning Network-Based Botnets

本文提出 LNTest，一个用于评估基于比特币闪电网络（LN）的僵尸网络的测试平台。LN 由于低费用和强隐私性，可被利用作为隐蔽、低成本的命令与控制（C&C）信道。此前提出的 LNBot 和 D-LNBot 设计仅是概念验证，仅通过仿真评估

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Semantic Identification of IoT Devices from Behavioral Primitives

该论文提出了一种基于行为原语的物联网设备语义识别方法。传统方法通常依赖数据包或流记录学习设备签名，但这些低层通信特征可能因部署环境、软件版本和用户交互而变化。作者利用制造商使用描述（MUD）文件，该文件通过访问控制条目（ACE）描述设备行为

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Fed-FBD: Federated Functional Block Diversification for Isolation, Privacy, and Surgical Unlearning

联邦学习（FL）允许多方协作训练模型而无需共享原始数据，但现有方法如FedAvg将每个客户端视为黑箱，无法隔离恶意贡献者、审计每客户端影响或满足已被遗忘权。本文提出Fed-FBD（联邦功能块多样性），一种模块化联邦架构，将ResNet骨干网

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

CAPED: Context-Aware Privacy Exposure Defense for Mobile GUI Agents

本文研究了基于截图的移动GUI代理（如多模态大模型驱动的手机操控智能体）在执行用户任务时遇到的“附带性视觉隐私暴露”问题。这类代理通过观察屏幕截图来操作应用，但截图可能包含与任务无关的敏感信息（如联系人、消息、照片、健康数据等），构成隐私边

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR