Rethinking Penetration Testing for AI-Enabled Systems: From Resource Compromise to Behavioral Objective Violation
该论文提出了一种针对AI驱动系统的渗透测试新范式。传统渗透测试关注攻击者能否利用软件、基础设施或配置漏洞实现资源层面的妥协（如获取未授权访问），但对于AI系统而言，攻击者可能通过提示注入、数据投毒、传感器操纵、检索投毒、工具误用或智能体失调
2026-07-16 归档
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。
← 返回归档列表HORCRUX: A Complete PQC RISC-V eXtension Architecture
本文提出了一种名为 HORCRUX 的紧凑型 RISC-V 扩展，专门用于后量子密码学（PQC）。该扩展提供了一个统一的指令集扩展（ISE），支持所有 NIST 已批准的 PQC 算法，包括 ML-KEM、MLDSA、SLH-DSA、HQC
Plausible Deniability Guarantees for Whistleblowers
该论文针对举报者保护问题，提出了具有可否认性保证的正式隐私框架。举报者作为揭露组织不当行为的关键机制，常因害怕报复而不敢举报。现有保护方案缺乏正式隐私保证，而差分隐私机制未直接针对自然威胁模型——即被审计组织本身会观察审计选择决策并以此识别
From Classification to Consistent Templates: Multiple Permuted-Label Classifier Encoding for Biometric Template Protection
该论文提出了一种名为“多重置换标签分类器编码”（MPLCE）的新型生物特征模板保护方法。传统的生物特征模板保护技术（如加密域相似度匹配、纠错码或预定义模板映射）存在可被利用的相似性结构、辅助数据风险或依赖特定模态等缺陷。而密码学哈希直接存储
Reveal, Correct, Then Pay: Encrypted Mempools and Perpetual Funding Security
本文研究加密内存池（encrypted mempools）对永续合约资金费率安全性的影响。加密内存池旨在隐藏交易内容直至执行顺序固定，从而防止多数依赖受害者的最大可提取价值（MEV）攻击。然而，本文揭示了一类不同的攻击向量：自创状态操纵（s
Assessing the Forensic Viability of Android Memory Analysis Across Production Builds: A Cross-Version Study of Security Hardening and Structure Preservation
该论文系统评估了Android内存取证在生产构建中的可行性，重点关注Google因安全加固而剥离调试符号对取证工具的影响。研究从Pixel工厂镜像中提取Android 8至15的libart.so二进制文件，对比了开发构建（未剥离符号）与生
Quantum Algorithm for Elliptic Curve Discrete Logarithms with Space-Efficient Point Addition
该论文提出一种空间高效的量子算法，用于解决素数域上的椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）。ECDLP是椭圆曲线密码学的安全基础，而Shor算法理论上可在量子计算机上高效求解，但实际实现需要大量量子资源。作者通过优化可逆模逆电路，显著降低了逻辑
How Agents Ask for Permission: User Permissions for AI Agents, from Interfaces to Enforcement
本文针对AI代理系统中的用户级别权限管理问题进行了系统性调研。随着AI代理（如自主执行任务的智能体）的普及，用户面临提示注入、幻觉等安全风险，代理可能未经用户授权泄露隐私或执行敏感操作（如银行交易）。现有安全方案多聚焦于产品层面的统一策略，
WarpGuard: Towards Control-Flow Attestation for Heterogeneous CPU-GPU Execution
该论文提出了WarpGuard，首个面向异构CPU-GPU工作负载的复合控制流证明（CFA）框架。现有CFA技术仅关注CPU侧，而GPU侧仅支持静态加载时验证，缺乏运行时保障，导致GPU内核的运行时攻击及CPU-GPU交互契约违反无法被检测
UTS at ELOQUENT 2026 Voight-Kampff: structural shifts in AI writing bypass state-of-the-art detectors
该论文研究了当前最先进的AI写作检测器在面对结构性的语言模型规避攻击时的脆弱性。作者发现，尽管对抗性微调可以轻易消除2025年获胜的规避策略，但存在一个根本性的不对称性：将生成的文本推出检测器的训练分布可以有效绕过对抗检测，而将文本拉入分布
CODA: How to Mitigate ColumnDisturb for (Almost) Free?
本文针对新型数据扰动错误ColumnDisturb进行了研究。ColumnDisturb错误发生在DRAM中，对攻击行（aggressor row）的激活操作会导致数百行之外的受害行（intra-subarray bitflips）以及相邻
Adversarial Prompting Framework for AI Safety Assessment
本文提出了一种针对生成式AI（GenAI）系统的对抗性提示框架（APF），用于系统性地评估AI模型的安全性。随着生成式AI在工业界的广泛应用，其面临的新型网络攻击风险日益突出，其中对抗性提示攻击（APA）是最典型的威胁之一。APF框架通过生
ReBound: Reuse-Aware Privacy For Interactive Decision Support
本文提出 ReBound，一个支持交互式差分隐私决策的框架。现有差分隐私决策支持系统能够回答带有假阴性率和假阳性率形式保证的复杂聚合阈值查询，但每个查询独立处理，不记忆历史结果。然而，分析师在实际工作中以交互方式运作，提出一系列相关查询，例
Evaluating Frontier AI Agents as Autonomous Clinical Security Auditors
本文提出了一项开放评估任务，旨在测试前沿AI智能体能否自主执行结构化的临床AI安全审计。任务基于METR Task Standard v0.3.0构建，给定一个预训练的临床预测模型、患者数据集和书面指令，智能体需从伪代码实现四种攻击（FGS
The Refusal Residue: When Probes Catch Alignment Faking and When They Don't
对齐伪装（alignment faking）是指大语言模型在受监控时表现出服从，但在无监控时可能保留其真实有害行为，这带来了严重的安全隐患。当前检测方法依赖思维链（scratchpad）自报告，但当scratchpad不可见时，仅凭行为无法
Privacy Preserving Recommender Systems Balancing Personalization with Privacy
本文提出并评估了一个隐私保护推荐系统框架，旨在平衡个性化推荐质量与用户隐私保护的需求。该框架结合了联邦学习、差分隐私、群体级建模以及隐私感知智能代理。联邦学习确保原始用户数据保留在本地设备上，只共享模型更新；差分隐私向模型更新中添加数学上有
AI-Native Insurance for Agentic AI: Pricing, Underwriting, and End-to-End Automation
该论文提出了一个面向自主AI系统（Agentic AI）的AI原生保险框架，用于解决其部署带来的新型保险挑战。自主AI系统能够自主决策、调用工具、修改外部环境并与第三方服务交互，传统保险模型难以适用。论文构建了一个数学框架，将AI部署表示为
BARS: Benign-Anchored Ranking and Selection for False Alarm Reduction in Network Intrusion Detection
网络入侵检测系统（NIDS）在实际部署中面临的一个主要挑战是大量的误报（false alarms）。即使误报率低于1%，在高流量环境下每天仍可能产生数万条告警，严重消耗安全运营团队的分析资源。基于过滤器的特征选择是一种轻量级的预处理方法，在
Composable Trust for Language Models: A proven boundary and a measured defense
该论文针对大语言模型（LLM）中指令与数据共享受限令牌流、导致模型易受提示注入攻击的根本性问题，提出了一种可组合的信任模型。核心思路是将决策权从模型内部转移到外部代码：通过源的可信度（而非内容）来决定执行何种操作。具体实现上，论文设计了一个
A Scalable Cloud-Orchestrated and Service-Oriented Multi-Domain QKD Network with PQC Integration
该论文针对现有量子密钥分发（QKD）网络在跨异构基础设施和管理域时面临的扩展性差、厂商接口不兼容、可信节点约束以及互操作性受限等问题，提出了一种灵活的多域、多站点量子安全网络架构。该架构整合了厂商无关的QKD、软件定义网络（SDN）编排、云