Selection Integrity for LLM Graph Memory: An Accumulability Criterion for Information-Flow-Blind Retrieval
这篇论文研究了LLM智能体图内存中的选择完整性问题。现有的溯源防御机制只检查智能体检索记录的来源,但忽略了选择过程本身可能被操纵。作者证明,这种基于溯源的防御在结构上是盲目的:长期图内存会对可写图结构进行全局选择步骤,不受信任的参与者写入的
今日共收录 1165 条安全情报,包含 370 个 CVE,402 篇安全通告,以及 115 篇研究论文。
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该论文聚焦于协作边缘-云推理场景中的隐私泄露问题。资源受限的设备通过将部分计算卸载到云服务器来利用大型语言模型(LLM),但中间激活值在传输过程中容易受到提示反转攻击,即攻击者从共享表示中重构原始用户输入。现有防御方法多依赖启发式扰动或经验
检索增强生成(RAG)系统通过在推理时从外部知识源检索文档来增强大语言模型的生成能力,但这种对外部检索内容的依赖也引入了投毒攻击的脆弱性:攻击者可以通过注入对抗性文档来操纵检索过程和生成输出。本文通过一个涵盖432种配置的全因子实验研究,系
该论文针对SOHO(小型办公室/家庭办公室)设备中因使用过时Linux内核版本引发的安全漏洞问题进行了系统研究。作者首先通过高精度模板CVE检测机制,对306款SOHO设备的900多个GPL源代码固件进行分析,实际验证了内核相关漏洞的存在。
该论文探索了大型语言模型(LLM)在对称密码分析中神经区分器任务上的应用。神经区分器是一种通过机器学习模型区分密文对来恢复密钥的方法,以往工作多使用ResNet等传统深度学习模型,但尚未有研究将LLM用于此任务。作者提出了一种基于LLM的神
CVE-2026-53838
OpenClaw 2026.5.27 之前版本中存在一个状态变异漏洞,位于节点配对重连逻辑中。该漏洞允许已配对的节点在重新连接时混淆审批范围决策,攻击者可以利用重连逻辑恢复或展示比预期更广泛的节点权限,从而可能绕过审批限制。CVSS 评分
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