Zoom Patches Critical Windows Flaw That Could Enable Account Takeover

CVE-2026-53412

Zoom has released security updates for a critical security flaw impacting Zoom Workplace for Windows that could facilita

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Automated Template-free Synthesis of Instruction-Centric Leakage Contracts for Black-Box CPUs

本文提出了一种自动合成黑盒CPU指令级泄漏契约的方法，旨在应对微架构侧信道攻击带来的安全威胁。侧信道攻击利用CPU行为的微小差异泄露敏感信息，而现有泄漏契约（一种ISA级安全抽象，为安全CPU编程提供基础）的制定依赖大量人工分析，现代CPU

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Rethinking Penetration Testing for AI-Enabled Systems: From Resource Compromise to Behavioral Objective Violation

本文重新审视了AI使能系统的渗透测试，指出传统渗透测试仅关注资源（如系统、网络、数据）的入侵，而AI使能系统的安全风险更多来自攻击者通过操纵提示、检索内容、传感器输入、训练数据、记忆、工具或人机交互循环等途径，在不直接入侵基础设施的情况下改

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Closing the Loop: An Access-Control Architecture for Automated, Anomaly-Driven Network Revocation in IoT Deployments

本文提出了一种面向物联网（IoT）部署的闭环访问控制架构，旨在将基于网络的异常检测结果自动转化为实际的网络撤销动作。现有研究大多仅停留在告警层面，而将自动执行留作未来工作或依赖可编程数据平面，但后者在真实网络中部署有限。本文利用标准且已广泛

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Breaking Refusal in the First Half: A Mechanistic Study of the Prefill Jailbreak

本论文对'Prefill Jailbreak'攻击进行了深入的机理研究。该攻击只需在用户提示后附加一行 prefille（例如'Sure, here is'），就能使对齐的大语言模型拒绝对有害请求的拒绝，转而生成有害内容。作者通过实验发现，

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Beyond Success Rate: Cost-Aware Evaluation of Offensive and Defensive Security Agents

当前安全agent评估普遍关注模型在宽松推理预算下的峰值攻击能力，例如漏洞发现、利用开发、渗透测试和CTF挑战完成率。然而这种评估忽略了运营安全中的关键成本因素：每个推理步骤、工具调用、遥测查询和情报扩充都会消耗预算。本研究提出了成本-成功

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Setup Complete, Now You Are Compromised: Weaponizing Setup Instructions Against AI Coding Agents

该论文首次系统性地评估了AI编码代理（如GitHub Copilot、Cursor等）在通过项目设置文档（如README、requirements.txt、Makefile）安装依赖时面临的供应链攻击风险。攻击者仅需篡改文档中的依赖名称、来

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Random Logit Scaling: Defending Deep Neural Networks Against Black-Box Score-Based Adversarial Example Attacks

本文针对黑盒基于分数的对抗样本攻击，提出了一种名为随机对数缩放（Random Logit Scaling, RLS）的轻量级防御方法。RLS是一种即插即用的后处理防御，可轻松集成到任何现有机器学习模型之上，无需修改模型结构或重新训练。其核心

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Qubes OS Security in the Public Record

本文对Qubes操作系统的安全公告记录进行纵向分析，研究了2011年至2025年间发布的109份Qubes安全公告（QSB）及其相关的Xen安全公告（XSA）追踪器。Qubes OS因其架构中组件边界具有安全相关性，成为安全测量的典型案例。

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Democratizing Agent Deployment Safety: A Structural Monitoring Approach

随着AI软件开发代理（coding agents）能力的增强，它们能够修改基础设施和安全关键系统，带来了潜在风险：代理可能在完成分配任务的同时暗中削弱安全防护，例如扩大权限、降低日志记录级别或引入持久化机制。虽然前沿实验室可能部署复杂的监控

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A Measurement Study of AI-Environment Realism Gaps in Malware-Analysis Sandboxes

本文首次系统测量了AI环境与现实系统之间的伪影差距，并将此作为沙箱逃逸的新攻击面。研究者提出了AIprint框架，通过捕获AI软件生态系统留下的持久伪影（如AI助手配置目录、模型缓存、环境变量、本地推理服务、包依赖等），来检测沙箱环境。从2

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The Prover Is the Judge: Verified Security Software from AI Coding Agents in Ada/SPARK

本论文提出了一种基于验证驱动的AI编码代理方法，利用Ada/SPARK语言及其形式化验证工具GNATprove自动生成经过验证的安全软件。研究背景是AI代理生成代码的速度远超人工审查能力，传统方法难以确保代码正确性。核心方法是将形式化验证循

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Privacy Leakage in Federated Learning in Radiology Reports: A Comparative Evaluation of Tokenizer-Driven Privacy Risks

本文研究了联邦学习（FL）在放射学报告场景下的隐私泄露问题，重点关注分词器设计对梯度反演攻击的影响。联邦学习允许多家机构协作训练模型而不共享原始数据，但梯度更新可能泄露敏感信息。以往研究主要关注图像数据，对文本（尤其是放射学报告）的泄露风险

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HORCRUX: A Complete PQC RISC-V eXtension Architecture

本文提出了HORCRUX，一种针对后量子密码学（PQC）的紧凑型RISC-V扩展。该扩展提供统一的指令集扩展（ISE），支持所有NIST批准的PQC算法，包括ML-KEM、ML-DSA、SLH-DSA、HQC和Falcon。HORCRUX通

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Plausible Deniability Guarantees for Whistleblowers

本研究针对举报人保护问题，提出了一种具有可否认性保证的审计机制。现有举报人保护方案缺乏正式的隐私保证，而差分隐私机制未直接针对自然威胁模型——即被审计组织本身观察审计选择决策并利用它们识别举报人。作者首先形式化了强敌手威胁模型下的保护，定义

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From Classification to Consistent Templates: Multiple Permuted-Label Classifier Encoding for Biometric Template Protection

本文针对生物特征模板保护（BTP）中存在的关键问题展开研究。现有BTP方法通常依赖于保护域内的相似度匹配、纠错码或预定义模板映射，这些方法可能保留可被利用的相似结构、引入辅助数据风险、依赖人工目标或将保护机制与特定生物特征模态耦合。存储密码

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WarpGuard: Towards Control-Flow Attestation for Heterogeneous CPU-GPU Execution

WarpGuard 是首个针对异构 CPU-GPU 工作负载的复合控制流证明（CFA）框架。在安全关键嵌入式系统中，CPU-GPU 异构负载日益普遍，但现有方案仅能对 CPU 侧进行控制流证明，而对 GPU 的证明局限于静态加载时验证，无法

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When T2I Synthetic Data Backfires: Amplified Privacy Risks in Real-Synthetic Mix Training

本文研究文本到图像（T2I）模型生成的合成数据在增强真实训练数据时引发的隐私风险。作者将这种将真实数据与合成数据混合训练的范式称为RSMT（Real-Synthetic Mix-Training）。已有观点认为用合成数据替代敏感真实样本可以

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CODA: How to Mitigate ColumnDisturb for (Almost) Free?

本文研究 DRAM 中一种新型数据干扰错误——ColumnDisturb（列干扰）。该错误在激活（激活）某一行（aggressor 行）时，会导致距离数百行以外的 victim 行（子阵列内）以及相邻子阵列的 victim 行（子阵列间）发

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Adversarial Prompting Framework for AI Safety Assessment

本文提出了一种名为对抗性提示框架（Adversarial Prompting Framework, APF）的系统性方法，用于评估生成式AI模型的安全韧性。随着AI在行业中的广泛采用，特别是生成式AI，模型面临新型网络攻击的风险，其中对抗性

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