TooBad: Backdoor Diffusion Models with Ultra-Low Poison Rate and Imperceptible Trigger
本文研究扩散模型（DMs）面临的后门攻击威胁。现有后门攻击方法在攻击性能、隐蔽性、时间复杂度和所需投毒率之间存在关键权衡：高攻击性能通常需要高投毒率和长时间训练，这会降低隐蔽性，使攻击更容易被后门防御检测到。为此，作者提出TooBad（触发
2026-06-23 归档
今日共收录 1003 条安全情报，包含 243 个 CVE，376 篇安全通告，以及 99 篇研究论文。
← 返回归档列表A Hybrid Intrusion Detection System for Electric Vehicle Charging Infrastructure
随着电动汽车充电站（EVCS）融入智能电网，其管理和协调所需的数字化基础设施扩大了攻击面，使电网和EVCS易受网络攻击。现有入侵检测系统（IDS）多聚焦于单一层面（网络或主机），缺乏对EVCS生态系统的全面监控。本文提出一种混合IDS，结合
Public Diffusion Models, Private Images: Key-Controlled Inversion for Conditional Reconstruction
该论文聚焦于扩散模型在白色可访问场景下的安全风险。当前，许多扩散模型以开源库或发布检查点的形式部署，模型参数对用户公开。这种透明性带来了严重的安全隐患：任何能够获取中间潜在表示的用户都可以逆推原始输入图像。以往对生成模型访问控制的研究多假设
Attacking the Trusted Imagination: Oracle-Level Integrity Attacks on Imagine-then-Act World Models
本文研究了视觉-语言-动作（VLA）策略中“先想象后行动”设计的安全漏洞。在这类策略中，一个世界-动作模型（WAM）首先将观测映射到一个潜在轨迹z~（即“想象”的未来），然后行动策略基于该轨迹进行决策。下游组件（如安全门、模型预测控制（MP
HADES: Privacy-Preserving Federated Learning via Selective Feature Encryption and Hybrid Model Fusion
本文提出 HADES，一种面向联邦学习（FL）的隐私保护训练框架。现有完全加密的 FL 流水线（如使用全同态加密）计算开销极大，而 HADES 通过选择性加密最敏感的特征来平衡隐私与效率。其核心思想是：利用主成分分析（PCA）识别数据中隐私
When the Learning With Errors Problem Meets the Coherent Ising Machine: A Penalty-Free Algorithm-Hardware Co-Design
该论文针对后量子密码学（PQC）中学习带错误（LWE）问题的密码分析提出了一种算法-硬件协同设计方案CIM-BDD。核心方法是将LWE问题转化为二次无约束二进制优化（QUBO）问题，采用严格无惩罚映射（penalty-free mappin
CLIP-guided Diffusion Model for Backdoor Generation in Sensor-based Human Activity Recognition
本文提出了一种针对基于传感器的人类活动识别（HAR）模型的后门攻击方法，命名为IMU-DM-CLIP。HAR系统广泛使用惯性测量单元（IMU）传感器（如加速度计、陀螺仪）来监测用户的运动状态，在健康管理、运动训练和医疗诊断中具有重要应用。然
Cross-National Information Attacks: A Two-Decade Analysis of Troll Behavior in Korea
该论文针对协调性外国影响行动（即国家背景的水军/信息攻击）对在线平台构成的日益严重的威胁，提出了一种可解释的机器学习框架，用于在韩国在线新闻评论区检测疑似水军行为并进行纵向分析。研究背景是：尽管此类攻击日益普遍，但检测与国家级黑客相关联的账
DE-FIVE: Detecting Malicious Image Prompts via Fourier Features and Image Vector Embeddings
视觉语言模型（VLM）通过结合视觉和文本模态实现高级推理，但视觉模态的引入也扩大了攻击面，使模型面临对抗性扰动和间接提示注入等安全威胁。现有防御方法通常需要大量数据集进行重新训练或部署额外的复杂分类器，且缺乏专门针对间接提示注入的防御机制。
ColumnKeeper: Efficient Solutions to the ColumnDisturb Vulnerability in DRAM-based Systems
现代DRAM芯片容易受到读取干扰现象（如RowHammer和RowPress）的影响，这些现象会在多次访问相邻行后导致比特翻转。ColumnDisturb是一种全新的、根本不同的DRAM读取干扰现象，它干扰的是DRAM列而非行，并且受影响的
On Good Authority: Release-Authority Measurement for Registry-Mediated Package Ecosystems
该论文提出了一种“前身感知的发布权威记录”（predecessor-aware release-authority record），用于衡量通过注册中心（registry）介导的包生态系统中软件包发布的权威性。传统的依赖图仅展示了代码的流动
Non-Uniform L2 Cache Latency Across the Streaming Multiprocessors of an NVIDIA L40
该论文研究了NVIDIA L40 GPU中L2缓存延迟的非均匀性。传统观点认为L2缓存是一个统一池，具有固定的命中延迟，但作者通过实验证明这一假设是错误的。他们设计了一种基于turn-serialized和%smid解析的探测方法，能够在一
From CVE to CWE: Syscall-Based HIDS Generalisation
该论文研究了基于系统调用轨迹的主机入侵检测系统（HIDS）在从已知漏洞（CVE）泛化到同一弱点类别（CWE）中新漏洞时的表现。传统HIDS通常对单个CVE进行训练和评估，但实际运营中需要识别已知弱点类型的新攻击。作者利用LID-DS-202
Detecting and Understanding Vulnerabilities in Fully Homomorphic Encryption Frameworks
全同态加密（FHE）允许在不解密的情况下直接对加密数据进行计算，为安全云计算、金融和医疗等隐私敏感应用提供了强大的隐私保障。然而，FHE方案的复杂性阻碍了其实际应用。为了降低开发门槛，新一代专用框架应运而生，将高级FHE程序转换为复杂的FH
The Scissors Effect: When Resize-Based Input Diversity Helps or Hurts Transfer Attacks
本文揭示了在基于迁移的对抗攻击中，输入多样性（Input Diversity, DI）这一常用技巧对攻击迁移性的影响存在非单调的“剪刀效应”。DI通过在每次攻击迭代中对输入图像进行随机缩放和填充来增强攻击的鲁棒性，通常被认为能普遍提高迁移成
Lingering Authority: Revocable Resource-and-Effect Capabilities for Coding Agents
本文针对编码代理（coding agents）在执行任务时存在的“持久权限”（lingering authority）问题展开研究。当前编码代理通常在整个任务周期内被授予广泛的工具访问权限，即使某个资源仅在某一子目标中需要，其权限仍会在该子
Semantic Non-Assembly: Privacy by Architectural Inertness Under Component Exposure
本文提出了一种名为“语义非组合”（Semantic Non-Assembly, SNA）的新型隐私保证框架。与传统的基于保密性、访问控制或统计披露限制的隐私模型不同，SNA 从“暴露发生时信息收益”的角度定义隐私：即使攻击者能够完全暴露和解
Learning to Evade: Adaptive Attacks on Audio Watermarking
本文提出了一种针对音频水印的自适应攻击方法（AWM），旨在绕过现有的水印检测防御策略。研究发现，水印解码器的消息概率遵循正态分布，这一特性被现有防御方法利用来检测攻击行为。AWM 采用两阶段优化：第一阶段确保攻击成功，第二阶段提升音频质量。
DejaVu: Why You Should Write to Your DRAM Rows Twice, Carefully
本研究首次实验展示了 DejaVu 现象，即之前写入 DRAM 单元的数据会影响 DRAM 对读取干扰的脆弱性。通过对三大制造商（三星、SK海力士、美光）的112个商用DDR4 DRAM芯片进行系统表征，研究者发现：与仅写入一次的基线相比，
Control-Aware Manipulation of ArduPilot via Legitimate MAVLink Commands: Simulation and Hardware Validation
这篇论文研究了针对基于ArduPilot的无人机的控制感知攻击，攻击者通过发送合法格式的MAVLink命令来操纵飞行控制器参数，导致无人机失控甚至坠毁。ArduPilot是一个广泛使用的开源自动驾驶仪软件，支持多种无人机。论文指出，飞行控制