MCPVault: PathFilter restricted directories (.git/.obsidian/node_modules) only denied at vault root, not nested

PathFilter's deny-list glob patterns are anchored, so `.git`, `.obsidian`, and `node_modules` were only blocked at the v

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

[分享]全平台IDAPro 9.4 beta1+汉化补丁+新版注册机

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历史摘要 · 未重新核验 · 看雪

Hackers Exploit Gravity SMTP WordPress Plugin Bug to Expose API Keys

CVE-2026-4020

Threat actors are exploiting a recently patched security flaw impacting Gravity SMTP, a WordPress plugin that's installe

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

Efficient and Sound Probabilistic Verification for AI Agents

本文针对在复杂数字环境中运行的AI智能体的安全问题，提出了一种高效且完备的概率验证框架。现有的运行时监控方法通常使用Datalog等正式语言制定和执行安全策略，但仅能处理确定性策略。然而，实际应用中常需要应对歧义性，例如去分类器或个人身份信

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Sovereign Execution Brokers: Enforcing Certificate-Bound Authority in Agentic Control Planes

本文针对自主代理在云、部署和数据控制工作流中日益广泛的应用，指出生产环境中的变更权限不应存在于非确定性推理过程中，而现有访问控制机制要么授权身份，要么保证提议动作，但缺乏在变更时刻对认证权限的强制实施点。为此，作者提出了Sovereign

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Analyzing Defensive Misdirection Against Model-Guided Automated Attacks on Agentic AI Systems

该论文分析了基于语言模型的智能体AI系统（Agentic AI Systems）面临的提示注入和越狱攻击，特别是攻击者利用模型引导的自动化工具（如PAIR、GPTFuzz）进行大规模探测、提示优化和响应评估。作者通过概率模型对目标系统、防御

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Image Encryption Algorithm Based on Convolutional Neural Networks and Dynamic S-Box Generation

该论文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和经典密码学的动态图像加密算法。核心思想是利用CNN从输入图像中提取特征，并基于这些特征动态生成自适应替换盒（S-box），替代传统固定S-box，从而增强加密的混淆性。传统固定S-box容易受线性

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

bioETH-Beacon: A Confidential On-Chain Genomic Beacon with Encrypted Counts, Filters, and Bounded Noise over a Fully Homomorphic EVM

论文针对GA4GH Beacon协议中存在的隐私风险（主机机构可查看明文查询、稀有变异查询可导致成员推理攻击），提出了bioETH-Beacon——一个基于全同态Ethereum虚拟机（fhEVM）的智能合约原型。该原型允许医院上传加密的变

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Accelerating Trust Convergence in IIoT: A ML Approach for Dynamic Network Conditions

本文针对工业物联网（IIoT）环境中信任管理面临的关键挑战——网络质量动态变化导致信任收敛速度慢、评估不准确——提出了一种基于机器学习的信任收敛加速（TCA）方法。传统信任模型通常假设网络条件稳定，忽视了数据包丢失、延迟波动等实时网络指标对

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A Measurement Study of Cryptographic Misuse in Embodied AI Mobile Applications

本研究首次对具身人工智能（Embodied AI, EAI）移动应用中的密码学误用进行了大规模测量。随着EAI移动应用从辅助界面演变为主动控制路径，移动端的密码学安全直接关系到网络物理系统的可信度。然而，现有安全研究大多聚焦于EAI设备和云

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Low-Cost Multi-Precision Systolic Arrays for Accelerating FHE NTTs on AI ASICs

本研究针对全同态加密（FHE）在AI硬件（如TPU）上的加速瓶颈。FHE虽然能提供强大的数据隐私保护，但其计算开销极大。现有方法利用TPU等AI硬件中的低精度矩阵引擎（如8位）通过矩阵分解来执行数论变换（NTT），但重构全精度结果时需要移位

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When Global Gating Is Enough: Admission-Time Hubness Control in Anisotropic Vector Retrieval Systems

该论文针对检索增强生成（RAG）系统中存在的向量中心（hubness）投毒风险提出了一种轻量级的准入时防御方法。在RAG中，少量文档可能成为大量查询的最近邻，这种“中心”现象使得攻击者可以通过注入一份恶意文档影响多个不相关请求的回答，构成数

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PUFFERDOS: Efficient and Effective Attack String Generation for Regular Expression Denial of Service Vulnerabilities

正则表达式拒绝服务（ReDoS）攻击是一种通过利用正则表达式引擎的病理最坏情况执行行为导致计算负载高度不对称、最终耗尽系统资源的漏洞类型。为了保护系统免受ReDoS攻击，已有多种检测技术被提出，这些技术通常通过生成攻击字符串来在开发早期主动

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G-Lox: Group-Adaptive, Privacy-Preserving Bridge Distribution with Two-Party Computation

G-Lox 是一种面向桥分发系统的隐私增强方案，旨在解决现有系统（如 Lox）在支持自适应组级分配时面临的隐私泄露问题。传统桥分发系统中，分发器需要根据用户组（如按网络条件或受审查程度划分）动态调整桥分配策略，但这一过程可能暴露组标识或分配

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Quantifying Compromise Risk in Exceptional Access Architectures Under Sparse and Indirect Evidence

该论文针对合法例外访问（EA）系统中的妥协风险进行量化分析。EA系统允许授权方解密受保护通信，但对其风险一直缺乏定量评估。作者指出两个核心困难：缺乏EA特定妥协事件的公开数据集，只能依赖稀疏且间接的证据；以往研究将结构不同的EA设计视为等同

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Compute-Budgeted Exploitability Evidence Graphs for Prospective Vulnerability Triage

本文针对网络安全防御中漏洞优先级排序（triage）的“前瞻性（prospective）”评估问题展开研究。在实际场景中，防御者无法同时修复所有新披露的漏洞，因此需要基于截止决策时间点可见的公开证据来预测漏洞的可利用性（exploitabi

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CHERI-D: Secure and efficient inline object ID for CHERI temporal memory safety

该论文提出了一种名为 CHERI-D 的架构扩展，旨在为 CHERI（一种领先的硬件/软件系统，提供原生空间安全性和时间内存安全性的基础）提供高效的时间内存安全性。CHERI 本身缺乏对时间内存安全性的内在架构支持，现有最先进的软件解决方案

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Lifecycle-Aware Dynamic Analysis for Secure ML Model Execution

该论文聚焦于机器学习模型执行过程中的安全威胁。随着预训练模型的广泛复用，攻击者可以将恶意行为嵌入模型文件，而现有基于静态规则或已知签名的方法难以泛化到不同框架且无法检测未知漏洞。作者提出一种动态生命周期感知分析方法，核心观察是ML模型在明确

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A Composable CRDT Layer for Byzantine-Resilient Deterministic Reconstruction

该论文针对 Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) 在拜占庭环境下的容错问题展开研究。传统 CRDT 假设参与者无恶意行为，通常依赖验证或排除机制处理拜占庭错误。论文提出一种确定性状态重构方法

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A Predictive Neural Network Architecture for Early Detection of Low-Rate Cyberattacks

本文针对物联网（IoT）网络中低速率拒绝服务（LDoS）攻击的早期检测问题提出了一种轻量级预测性神经网络架构 IDQS（通过 QoS 预测进行入侵检测）。LDoS 攻击具有隐蔽性和持续性，传统入侵检测系统难以有效识别。IDQS 框架包含两个

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