adawolfa/isdoc: Uncontrolled resource consumption (decompression bomb) when reading untrusted ISDOCX or PDF files
### Impact `adawolfa/isdoc` reads ISDOC invoices from ISDOCX (ZIP) archives and from PDF files with embedded ISDOC docu
今日共收录 1958 条安全情报,包含 992 个 CVE,550 篇安全通告,以及 113 篇研究论文。
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## Remote Code Execution via `eval()` in Elasticsearch Result Deserialization ### Summary The Elasticsearch backend in
### Summary The public `KeyValueMap` serializer assumes that each mapped element has at least one field or item to use
## Summary Koel's Subsonic `createPodcastChannel.view` endpoint accepts a user supplied podcast feed URL and fetches it
CVE-2022-0847
[原创]CVE-2022-0847 Dirty Pipe 漏洞原理深度分析 近年来最"干净"的内核提权漏洞之一
CVE-2026-42530
Nginx远程代码执行漏洞分析与利用(CVE-2026-42530)
CVE-2026-44747
SAP has rolled out updates to address multiple vulnerabilities as part of its July 2026 security updates, including a cr
CVE-2026-15718 · CVE-2026-15719
Mozilla has released updates to address two critical flaws in Firefox for which it warned that exploit code has been pub
CVE-2026-15409
SonicWall has warned of active exploitation of two zero-day vulnerabilities impacting Secure Mobile Access (SMA) 1000 se
该论文由Google DeepMind团队撰写,首次提出了面向内部安全的AI控制路线图(v0.1),旨在应对可能不协调(misaligned)的AI智能体。随着AI智能体在研发、网络防御和科学发现中加速应用,传统的安全假设(AI始终对齐)不
该论文提出了一种基于3GPP标准的GNSS欺骗检测框架,专门针对时分双工(TDD)移动网络。TDD网络要求严格的同步精度(±1.5μs,依据3GPP TS 38.104),而GNSS驯服的grandmaster时钟是主要的定时源。GNSS欺
本文揭示了文本到图像(T2I)生成合成数据与真实数据混合训练(Real-Synthetic Mix-Training, RSMT)时,会显著放大真实训练样本的隐私泄露风险。尽管合成数据替代敏感真实样本被认为能降低隐私暴露,但作者首次发现,参
本文针对扩散模型驱动的视频生成技术(包括基于微调的定制化和基于参考的图像到视频生成)带来的身份盗用、隐私泄露和知识产权侵权风险,首次系统研究了视频层的对抗保护问题。现有图像保护方法无法直接迁移到视频场景,主要面临三大挑战:(i) 逐帧优化的
本文提出并实现了 Mako,一个自演化代理操作系统(SE-AOS)的实例,专为自主 Web 漏洞利用而设计。该系统将利用能力视为一个可变的、版本化的内核,在运行时通过观察自身失败、合成新能力、在实时目标上验证并热加载改进来扩展自身。Mako
本文提出一种面向物联网(IoT)部署的闭环访问控制架构,旨在将网络异常检测结果自动转化为访问撤销动作,弥补现有检测系统仅告警而不采取自动化措施的不足。该架构仅利用标准且已广泛部署的协议:设备通过IEEE 802.1X与EAP-TLS进行身份
该论文对Linux系统中Opal2自加密硬盘(SED)的集成安全性进行了案例研究。Opal2硬盘提供基于硬件的磁盘加密,可作为软件加密方案(如LUKS)的补充或替代。研究采用黑盒方法,在来自多个厂商的38款商用Opal2硬盘上进行了测试,发
本文介绍了SingGuard-NSFA,一个面向Agentic AI系统的安全护栏框架,旨在防御提示注入、敏感信息提取、恶意代码请求、危险工具滥用和资源耗尽等操作威胁。首先,作者提出了NSFA分类法,将185种风险变体组织成基于CIA三元组
该论文提出了一个以验证者为中心的概念模型,用于解析数字凭证生态系统中的互操作性失败问题。当前数字凭证系统融合了多种标准,但不同司法管辖区和应用领域的实现独立演进,导致即使共享相同数据模型的系统之间也无法互操作。传统的逐元素比较方法(如标识符
本论文探讨了一种新型的科学欺诈攻击方式——间接数据投毒(Indirect Data Poisoning)。随着人工智能在科学研究中的广泛应用,自主研究代理(autonomous research agents)能够自动检索和处理公开数据集。
本文针对移动目标防御(MTD)领域中的一个关键假设——候选配置池中的配置之间不会因延迟等可观测特征而被轻易区分——进行了量化研究。作者将该“池安全性”问题形式化为:在组件实现选项的笛卡尔积中,寻找最大的ε-接近子集,从而将加性效用模型下的两