今日共收录 737 条安全情报，包含 75 个 CVE，376 篇安全通告，以及 39 篇研究论文。
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New Abuse of the ClickOnce Technology, Part 2: Stop Threat Actors from Clicking Once and Staying Forever
New Abuse of the ClickOnce Technology, Part 1: The Inner Workings of ClickOnce Application Deployment
A new report from INTERPOL has revealed a "dramatic increase" in cybercrime in Asia and the South Pacific, fueled by rap
该论文针对模型量化中的后门攻击（Quantization-Conditioned Backdoors, QCBs）提出了一种新型防御方法。QCBs 是一种后门威胁：模型在全精度下表现正常，但经过量化后激活恶意行为。现有防御通常需要修改量化过
本论文探讨了在缺乏源代码的情况下，利用大语言模型（LLM）对恶意软件进行二进制代码分类的问题。传统方法通常依赖单一反编译器生成的伪C代码作为LLM输入，但反编译器是有损的启发式工具，不同反编译器可能揭示同一二进制文件的不同特征。为此，作者构
本文提出了NRT-Bench，一个用于多轮红队测试LLM代理在安全关键系统中鲁棒性的基准。研究背景是LLM代理越来越多地被提议作为安全关键系统的监督组件，但它们在持续自适应对抗压力下的鲁棒性尚未充分表征。作者将场景实例化为一个模拟的核电站控
该论文以2025-2026年发生的两个标志性事件为切入点，论证了前沿语言模型已成为网络行动的决定性工具，且该工具由一个小圈子（美国科技公司、盟国政府、欧洲标准机构）建造、拥有和分配，而非洲被完全排除在外。第一个事件中，一个大型语言模型独立执
该论文提出了FFinRED，一个专家引导的金融领域大语言模型（LLM）红队测试基准生成与评估框架。现有安全基准主要针对通用对抗性场景，缺乏金融特有的风险（如监管违规、欺诈助长、系统性信任侵蚀）。FFinRED通过与金融专家合作，采用新颖的两
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这篇论文揭示了联邦学习（FL）在语言模型微调过程中的隐私后门攻击风险。在联邦学习中，多个参与者协作微调模型而不共享原始数据，但全模型微调计算成本高昂，因此参数高效微调（PEFT）成为实际应用中的主流方法，它冻结基础模型仅训练少量适配器。本文
本文针对自主代理在云、部署和数据控制工作流中日益增长的应用场景，提出一个关键安全问题：生产环境的变更权限不应存在于非确定性推理过程中。现有访问控制机制主要授权身份，而保证层认证提议的操作，但两者都无法在变更执行的瞬间提供强制性的认证授权执行
本文针对AI代理在复杂数字环境中的安全策略验证问题，提出了一种高效且合理的概率验证框架。现有运行时监控方法通常基于Datalog等形式语言制定确定性策略，但在实际场景中，许多安全策略涉及概率性因素，例如PII检测器或解分类器在每次调用时存在
本文针对基于语言模型的自主AI系统（Agentic AI）面临的提示注入和越狱攻击问题，分析了现有防御策略的局限性，并提出了一种新型防御思路。研究表明，传统的检测-拦截（detect-and-block）策略虽然能拒绝恶意请求，但随着攻击者
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和动态S盒生成的图像加密算法，旨在克服传统固定S盒易受线性攻击和差分攻击的弱点。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S盒，从而实现像素级的替换加密。CNN训练后能够学
论文 bioETH-Beacon 提出了一种基于全同态以太坊虚拟机（fhEVM）的机密基因信标协议，旨在解决 GA4GH Beacon 协议中存在的隐私风险。现有 Beacon 协议允许研究人员查询某个基因组变异是否在参与队列中被观察到，并
本文对嵌入AI（EAI）移动应用中的密码学误用进行了首次大规模测量研究。随着EAI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信任。然而，现有安全研究主要关注EAI设备和云基础设施，忽视了移动控制层这一关键攻击面。
全同态加密（FHE）能够保障数据隐私，但计算开销极大。在AI硬件（如TPU）上加速FHE具有潜力，却面临精度不匹配的根本限制：TPU优化用于8位算术，而FHE及其关键组件数论变换（NTT）需要高精度。现有方法通过矩阵分解在低精度矩阵引擎上执
本文研究了全球导航卫星系统（GNSS）欺骗攻击对车联网（V2X）通信的威胁。GNSS为V2X提供关键的定位、导航和授时（PNT）服务，用于生成合作感知消息（CAM）以保障网络可靠性和车辆安全。然而，GNSS信号易受欺骗攻击，攻击者发送伪造的
在工业物联网（IIoT）环境中，信任管理对于保障系统安全至关重要，尤其是面对资源受限的设备。传统信任模型往往忽略网络质量波动的影响，导致信任收敛缓慢且评估不准确。本文提出一种动态信任管理方案——信任收敛加速（TCA）方法，该方法集成机器学习