xChk: Bring Your Own Identity -- Heterogeneous Assurance with Verifier-Determined Sufficiency
本文提出了一种名为 xChk 的参考身份提供商,用于实现“自带身份”(Bring Your Own Identity, BYOI)模式。在 BYOI 中,用户可以通过多种异构证明方式进行注册,包括政府 KYC、企业 SSO、WebAuthn
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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本研究针对开发者从两个截然不同的来源获取代码的现状——一是Stack Overflow等平台上积累的人类答案,二是大型语言模型(LLM)的输出——提出了两个核心问题:第一,能否仅从代码本身恢复其出处处(人类还是模型)?第二,两种来源在完成相
本文提出了一种面向大型语言模型(LLM)的高效且保护隐私的边缘-云协同推理框架。当前,设备端LLM推理面临响应延迟、硬件资源有限和用户隐私保护的三难困境。完全在云端推理虽然计算能力强,但会暴露用户提示和对话数据;而完全在设备端推理对于大多数
用户被迫更换密码时,常常会生成原密码的可预测变体(如增加数字或改变大小写),这给攻击者提供了可乘之机。本文提出并评估了 MindReader 工具,该工具利用大型语言模型(LLM)帮助用户生成既容易记忆又难以被攻击者猜测的密码替换方案。Mi
该论文研究了大型语言模型(LLM)从云端向边缘和本地部署迁移过程中面临的安全与隐私挑战。作者指出,边缘设备有限的计算和内存资源迫使采用量化、剪枝、模型分区和参数高效微调等激进优化手段,这些优化在提升效率的同时可能引入新的漏洞或加剧已有的安全
该论文提出了一种基于大语言模型引导的演化框架(结合GigaEvo和OpenEvolve),用于对感知哈希算法(PHA)实施有针对性的黑盒第二图像攻击。感知哈希算法广泛应用于图像篡改检测,但对抗性扰动的鲁棒性研究不足。作者设计了一个复合评分函
本论文针对大型语言模型(LLM)服务中的隐私保护问题提出了一种新的提示清洗方法PromptGraph。LLM推理过程中,用户的敏感信息不仅可能通过显式标识符(如姓名、电话号码)泄露,还可能通过看似无害的文本片段之间的上下文关联被推断。现有的
Unit 42 发布了对 npm 供应链威胁格局的深入分析,指出自“Shai Hulud”事件以来,攻击者不断演进其攻击方式。报告揭示了新型蠕虫性恶意软件,能够自我复制并横向传播,同时利用 CI/CD 管道实现持久化,并在多个阶段执行恶意操
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CVE-2026-54458 影响 WWBN AVideo 开源视频平台版本 29.0 之前。该漏洞位于 YPTSocket 插件中,是一个存储型 DOM 跨站脚本(XSS)漏洞。攻击原理:未经认证的远程攻击者可以通过 WebSocket
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