POPS: Recovering Unlearned Multi-Modality Knowledge in MLLMs with Prompt-Optimized Parameter Shaking
该研究针对多模态大语言模型(MLLM)中的机器遗忘(Machine Unlearning)机制的安全性提出质疑。MLLM在训练时可能无意中编码了隐私敏感数据,因此多模态机器遗忘(MMU)被用于强制模型遗忘这些信息。但作者发现,当模型公开后,
今日共收录 1315 条安全情报,包含 488 个 CVE,410 篇安全通告,以及 120 篇研究论文。
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论文提出了一种针对LLM agent轨迹日志的鲁棒水印方法TRACE,旨在解决agent通过reseller分发时的归属争议问题。在现实场景中,开发者将LLM agent交付给reseller,reseller可能重新品牌或替换为更便宜的模
该论文针对关键基础设施中操作技术(OT)环境无法主动扫描、但风险评估和合规管理仍需主动系统反馈的困境,提出了一种基于模型上下文协议(MCP)的非侵入式多智能体管道。该管道将自然语言描述的系统文档转化为经过源验证的知识图谱,并自动生成符合NI
随着大型语言模型(LLM)成为重要的生产力工具,将其集成到工作流程中若缺乏足够保护会带来显著的数据泄露风险。本文提出了一种开源、隐私优先、面向用户的防火墙架构,旨在保护基于 Web 和编程接口的 LLM 交互安全。该架构结合了浏览器扩展与代
本文提出 ECO/CPO-DAG,一个针对对抗性供应链的问责协议,将矛盾检测形式化为补充验证层,而非共识或真理建立机制。参与者将签名的事件声明对象(ECO)发布到一个因果有序、只追加的有向无环图(DAG)中,边编码了发生在先关系。当关于同一
本文针对大语言模型代理(LLM agents)在执行任务时面临的完整性风险,提出了一种名为上下文到执行完整性(Context-to-Execution Integrity, CXI)的执行边界系统。LLM agents通常读取攻击者可写入的
传统的自适应图像隐写成本函数设计需要大量手动调参,而深度学习方法又缺乏可解释性。大语言模型(LLM)通过进化生成提供了一种自动化替代方案,但由于缺乏显式领域知识,常常违反领域特定的数学约束。为了解决这一问题,本文提出了一种新颖的进化系统,利
CVE-2026-20744
该漏洞影响充电站系统的WebSocket端点。由于缺乏适当的身份验证,任何能够访问该端点的攻击者均可建立连接,进而可能利用该通道执行未经授权的操作。CVSS 3.1评分为9.8(严重),表明攻击者无需身份验证即可远程利用该漏洞,且攻击复杂度
CVE-2026-14480
OpenPLC Runtime v3 的遗留 Web UI 程序上传功能中存在一个经过身份验证的任意文件写入漏洞。应用程序将攻击者提供的文件名 (prog_file) 直接存入 Programs.File 数据库字段,后续在保存上传文件时未
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