该论文对工业控制系统中可编程逻辑控制器（PLC）的专有认证协议进行了实证研究。PLC被广泛用于核电站、电网、天然气管道等关键基础设施的物理过程控制，其控制逻辑是攻击者的主要目标。研究选取了来自Allen-Bradley、Schneider Electric、AutomationDirect和Siemens这四家主流ICS厂商的五种工业级PLC，通过仅分析网络流量（而非逆向固件）的方式，评估其认证机制是否存在设计缺陷和可利用漏洞。研究发现多款PLC的认证协议存在严重问题，包括缺乏随机数（nonce）、加密密钥过短、加密方案薄弱以及客户端认证等漏洞。研究团队基于MITRE ATT&CK知识库构建了概念验证（PoC）利用代码，并通过实验验证了这些漏洞的可利用性。该工作揭示了PLC认证安全设计中存在的行业普遍性问题，强调了改进必要。适合ICS安全研究人员、PLC制造商和关键基础设施运营者阅读。

Traefik versions 3.7.0 through 3.7.6 contain a namespace confusion vulnerability in the Kubernetes Gateway API provider. When resolving HTTPRoute.spec.rules[].backendRefs[].filters[].extensionRef, Traefik used the backend Service namespace instead of the HTTPRoute namespace. A low-privileged route author holding a ReferenceGrant for a cross-namespace Service could therefore bind a Traefik Middlewa

n8n versions before 1.123.64, 2.29.8, and 2.30.1 contain a privilege escalation vulnerability in Enterprise SSO instance-role provisioning. The provisioning path maps an IdP-asserted role claim to an n8n global role but does not prevent assignment of the global:owner role (unlike the token-exchange identity path, which rejects it). An SSO-authenticated user whose instance-role claim resolves to gl

Ivanti Endpoint Manager Mobile（EPM Mobile）是用于管理移动设备的解决方案。根据知道创宇Seebug平台公开的漏洞信息（SSVID-99967），该产品存在一个代码注入漏洞。攻击者可能通过向受影响组件发送特制请求，在目标系统上执行任意代码。目前漏洞细节尚未完全公开，但代码注入漏洞通常可被用于获取服务器控制权、窃取数据或横向移动。由于该产品常用于企业移动设备管理，漏洞可能对终端安全构成严重威胁。建议用户密切关注Ivanti官方安全更新，并及时应用补丁。

华为Secoway USG系列防火墙存在弱密码漏洞。攻击者可能通过暴力破解或使用已知默认凭证（如admin/admin）登录设备管理界面，从而获取防火墙的完全控制权限。一旦成功登录，攻击者可以修改防火墙规则、拦截或篡改网络流量、建立VPN隧道、植入后门等，严重威胁企业内网安全。该漏洞影响多个USG型号，具体版本未明确。由于防火墙是网络边界关键设备，弱密码问题使其成为攻击者的优先目标。

## Impact When a Server Action forwards or redirects a request, an attacker can cause the server to send that outbound request to a malicious host (Server-Side Request Forgery). This requires the attacker's request to control Host-associated headers. In some configurations, it's also possible to obtain internal values that weaken middleware/proxy authorization. Applications that use Server Actio

### Impact LiteLLM's MCP Streamable HTTP endpoint could allow an unauthenticated attacker to establish an authenticated MCP session using an arbitrary Bearer token. The MCP auth handler supported OAuth2 passthrough for upstream MCP servers, but the fallback path could replace failed LiteLLM key validation with an empty `UserAPIKeyAuth()` object. This allowed requests with a fabricated `Authoriza

### Impact LiteLLM Skills archive extraction did not sufficiently validate file paths from uploaded skill ZIP archives. An authenticated user with access to LiteLLM LLM API routes, or a key whose `allowed_routes` includes `/v1/skills`, `anthropic_routes`, or `llm_api_routes`, could upload a crafted skill archive containing path traversal entries. When the skill was processed for execution, those

## Impact The `DELETE /${restEndpoint}/test-webhook/:id` route is registered before the authentication middleware is applied, allowing any unauthenticated network caller who knows a workflow ID to cancel that workflow's active test webhook registration. The impact is limited to disrupting in-progress test sessions. Production webhooks, persistent workflow state, and stored data are not affected.

## Impact n8n's Enterprise SSO instance-role provisioning maps a role claim asserted by the configured Identity Provider (IdP) to an n8n global role and applies it during authentication. The provisioning path did not prevent assignment of the `global:owner` role, unlike the token-exchange identity path, which explicitly rejects it. As a result, an SSO-authenticated user whose instance-role claim r

## Impact When an n8n instance is configured with more than one trusted token-exchange issuer, external identities are resolved to local accounts using only the JWT `sub` claim, ignoring the issuer (`iss`). As a result, two different issuers that emit the same subject value map to the same local account. An attacker who can obtain a valid token from one trusted issuer with a `sub` matching a vict

Eclypsium 公司近日推出了 InfraTrust，这是一个专注于基础设施安全的知识库，并同步发布了月度 InfraTrust Pulse 报告。该报告旨在帮助组织优先修复影响基础设施、固件、网络和边缘设备的漏洞。InfraTrust 知识库整合了来自多个来源的漏洞数据，并提供风险评分和缓解建议，使安全团队能够更高效地识别和修复最关键的安全缺陷。首期报告指出，许多组织忽视了基础设施层面的漏洞，如固件配置错误、网络设备后门和边缘计算风险。报告强调，攻击者越来越多地利用这些底层漏洞进行入侵，而传统的漏洞管理流程往往遗漏这些方面。Eclypsium 建议组织采用更全面的基础设施安全视角，并优先修补那些被用于勒索软件和其他常见攻击的已知漏洞。

本文提出了首个兼容比特币的虚拟通道协议。现有公开许可的加密货币如比特币面临交易速率低和确认时间慢的问题，支付通道是一种有效解决方案，但需要路径中所有中间节点参与，导致可靠性下降、费用增加和延迟。最近提出的虚拟通道概念（IEEE S&P'19）仅需中间节点在初始创建时参与，之后付款方和收款方可独立进行任意多笔链下交易，但现有实现仅适用于以太坊，因其依赖账户模型和图灵完备的脚本语言。本文基于UTXO模型设计虚拟通道协议，仅需要支持数字签名和时间锁功能的脚本语言，因此与包括比特币在内的几乎所有加密货币兼容。作者在通用可组合框架下形式化了虚拟通道的安全属性，并证明了协议的安全实现。在比特币区块链上进行了原型实现和评估：对于n笔连续支付，乐观情况下仅需链下交换9+2n笔交易或总共3524+695n字节数据，且无链上足迹；相比支付通道网络路由需要8n笔交易和3026n字节数据交换，有显著改进。

该论文探讨了利用联邦学习（FL）进行安全事件预测的可行性。当前网络防御越来越依赖主动预测攻击者的下一步行动，但构建准确的预测模型需要多个组织的数据，这涉及敏感信息（如网络结构、安全策略）的泄露。为此，作者提出了 Cerberus 系统，允许参与组织协作训练循环神经网络（RNN）模型，而无需共享原始数据。联邦学习在集中式训练（高隐私风险）和本地训练（低效用）之间提供了折中方案。Cerberus 在来自某安全公司入侵防御产品的大规模数据集上进行了评估，从效用、鲁棒性、隐私以及参与者的贡献与收益等维度进行了分析。实验表明，联邦学习能够达到接近集中式训练的准确性，同时显著降低隐私风险。研究还揭示了 FL 在安全预测中的挑战，如异质性数据、通信开销和模型收敛问题。该工作为联邦方法在预测性安全中的部署奠定了基础，展示了其提升跨组织协作防御能力的潜力。适合安全研究人员、数据隐私工程师及关注联邦学习应用的从业者阅读。

CrowdStrike 与 Zscaler 宣布合作，将持续身份安全集成到零信任访问解决方案中。该合作旨在结合 CrowdStrike Falcon 平台的端点检测与响应（EDR）能力以及 Zscaler Zero Trust Exchange 的云安全架构，实现基于身份和上下文的持续访问控制。通过此次集成，组织可以实时评估用户和设备的风险态势，在访问请求时动态调整权限，从而减少因凭证泄露或端点受损导致的横向移动风险。文章强调，传统 VPN 和静态权限模型难以应对现代威胁，而持续身份验证可通过不断评估风险信号（如设备健康状态、用户行为异常）来增强零信任架构。该合作面向企业安全团队，帮助简化安全策略并提高运营效率。虽然标签中包含“apt”和“Conti”，但原文并未涉及任何具体的攻击活动或恶意软件家族；这些标签可能来自内容分类系统的自动关联，实际内容为产品合作公告。

CrowdStrike 于 2026 年 7 月 23 日发布博客，宣布推出针对 AI 代理的持续身份验证功能（Continuous Identity for AI Agents）。该功能旨在解决 AI 代理在自动化流程中因身份管理缺失而带来的安全风险，通过持续验证 AI 代理的身份和权限，确保其只能访问授权资源，防止身份冒充和未经授权的操作。CrowdStrike 作为端点检测与响应（EDR）领域的领先厂商，此次扩展至 AI 代理身份安全，反映了业界对 AI 工作负载安全性的日益关注。博客未提供具体技术实现细节或相关漏洞、攻击事件，也未涉及任何已知威胁行为者或恶意软件。该公告属于安全产品功能发布，而非威胁情报通报，因此不包含 IOC 或 ATT&CK 技术 ID。

Citrix NetScaler 内存泄漏(CVE-2025-5777)

## Impact In an n8n instance, when a validly-signed incoming token was matched to a local account by its email claim, the service did not check that the trusted key's permitted role ceiling covered that account, nor that the email claim was verified. As a result, anyone able to obtain a token accepted by one of the configured trusted keys, for example a trusted issuer that emitted unverified emai

n8n before 2.30.1 and 2.29.8 assigns all Public API key scopes to JWTs issued through the Token Exchange module regardless of the acting user's role. On instances where the Token Exchange feature and Public API are enabled, a low-privileged user who can obtain a valid external JWT trusted by a configured issuer can use the resulting access token to invoke administrator-only Public API operations s

libheif is a HEIF and AVIF file format decoder and encoder. The fix for CVE-2026-3949 (commit `b97c8b5`, PR #1712) introduced an integer overflow in the very security check it added. The check itself can be bypassed, allowing a crafted HEIF file with a VVC track to trigger the same out-of-bounds heap read that CVE-2026-3949 was meant to prevent. This is a separate, currently-unpatched vulnerabilit

该论文研究了市政机构（市、县等地方政府）网络中持续存在漏洞主机的现象。作者通过大规模互联网扫描数据，结合漏洞数据库和市政基础设施信息，识别并分析了大量未修补的脆弱主机。研究发现，市政机构面临独特的挑战，包括预算限制、人员技术能力不足、业务流程依赖老旧系统、以及缺乏安全优先级等，导致漏洞修复周期显著长于企业环境。论文采用纵向分析方法，追踪同一主机上漏洞的存续时间，并利用统计模型量化关键影响因素。主要贡献包括：1) 量化了市政机构漏洞修复延迟的规模；2) 揭示了一类“不可修补”的主机，其漏洞因业务依赖、合同约束或技术债而无法被修复；3) 提出了针对性的政策和技术建议，例如通过集中化安全运营、强制补丁管理周期、以及使用网络隔离等补偿控制措施。实验使用了来自 Shodan、Censys 等扫描数据源，结合政府公开的 IT 资产清单，覆盖了多个国家的市政网络。研究结果表明，即使高危漏洞已被公开披露并存在可用利用代码，仍有大量市政主机处于暴露状态，平均修复时间超过 6 个月。论文呼吁安全社区关注这一被忽视的群体，并推动资金和技术支持。

PLANET VDR-300NU ADSL Router - 未授权修改DNS

Acknowledgements

【EdgeOne】CNAME 域名生成规则调整公告

Traefik 3.6.0 through 3.6.22 and 3.7.0 through 3.7.6 fail to enforce the crossProviderNamespaces allowlist for IngressRouteTCP service serversTransport references (the allowlist was only enforced for HTTP serversTransport references). A low-privileged Kubernetes user in a namespace not listed in crossProviderNamespaces can set serversTransport: foo@file on an IngressRouteTCP service, causing Traef

n8n versions before 1.123.64, 2.29.8, and 2.30.1 contain a credential exposure vulnerability: when configured with a Google Service Account key, the full PEM private key was mistakenly placed in the JWT header's kid field (intended only for a key identifier). Because JWT headers are Base64-encoded rather than encrypted, the private key could be recovered by anything that logged or inspected the JW

n8n before 1.123.64, 2.29.8, and 2.30.1 contains a TOCTOU race condition in the Git node's clone operation that allows authenticated users to bypass path restrictions by swapping a directory for a symlink after the path is validated but before the clone runs. This lets an attacker plant a crafted repository in the community node directory, which n8n loads as a custom node on the next restart, exec

n8n before 1.123.64, 2.29.8, and 2.30.1 contains a stored DOM cross-site scripting vulnerability in the Resource Locator component, which passes the workflow-persisted cachedResultUrl parameter to window.open() without scheme validation. An attacker with workflow creation/editing privileges can craft a workflow with a malicious (e.g., javascript:) scheme in cachedResultUrl; when a victim opens the

A vulnerability was determined in QUSETIONS MiniCode-Python 0.1.0. This vulnerability affects the function subprocess.Popen of the file minicode/config.py of the component Project File Handler. Executing a manipulation can lead to os command injection. The attack may be launched remotely. A high complexity level is associated with this attack. It is stated that the exploitability is difficult. The

Netty is a network application framework for development of protocol servers and clients. In versions 4.2.0.Final through 4.2.15.Final and 4.1.0.Final through 4.1.135.Final, a remote unauthenticated peer can leak one direct `ByteBuf` per HTTP/2 `DATA` frame in applications that enable HTTP/2 content decompression via `DelegatingDecompressorFrameListener`. When a `DATA` frame is processed for a str

Verba RAG application version 2.1.3 contains an unauthenticated server-side request forgery vulnerability that allows unauthenticated attackers to cause the backend to issue arbitrary HTTP GET requests by supplying attacker-controlled URLs through the WebSocket import endpoint. Attackers can connect to the /ws/import_files WebSocket endpoint without authentication, specify arbitrary URLs in the HT

The AMMOS Instrument Toolkit (Formerly the Bespoke Links to Instruments for Surface and Space (BLISS)) is a Python-based software suite developed to handle Ground Data System (GDS), Electronic Ground Support Equipment (EGSE), commanding, telemetry uplink/downlink, and sequencing for instrument and CubeSat Missions. In versions prior to 2.6.1 and in version 3.1.0, the Binary Stream Capture (BSC) co

libheif is a HEIF and AVIF file format decoder and encoder. Versions prior to 1.22.0 crashes in the public C API `heif_image_handle_get_image_tiling()` when a malformed uncompressed HEIF image item has an associated `uncC` property but no associated `ispe` property. In debug builds this trips the `ispe && uncC` assertion in `ImageItem_uncompressed::get_heif_image_tiling()`. In a release/NDEBUG ASa

libheif is a HEIF and AVIF file format decoder and encoder. Prior to version 1.22.0, two bugs in libheif chain to leak process heap memory as visible pixel values in decoded grid images. An attacker who uploads a crafted AVIF/HEIC file to any server-side image processor (WordPress, Sharp/libvips, ImageMagick, etc.) can recover heap data - including library function pointers sufficient to defeat AS

FlaskBB is a Forum Software written in Python using the micro framework Flask. Prior to version 2.2.1, a Server-Side Request Forgery (SSRF) vulnerability in get_image_info() allows any authenticated user to force the server to send HTTP requests to arbitrary internal endpoints, including cloud metadata services. This is a blind SSRF with confirmed internal port scanning and internal API triggering

Missing validation of the outer content_type byte on TLS 1.3 encrypted records in s2n-tls allows an active man-in-the-middle to silently discard individual application data records without either endpoint detecting the modification. RFC 8446 Section 5.2 requires that the outer content_type of all encrypted TLS 1.3 records must be application_data (0x17). The s2n-tls AEAD implementation hardcodes t

Klever-Go is the Go implementation of the Klever blockchain protocol. Prior to 1.7.17, KVM exposes `ExecuteReadOnlyWithTypedArguments` as a read-only execution mechanism. The hook saves the previous read-only state, sets `runtime.SetReadOnly(true)`, executes the destination context, and then restores the previous read-only state. However, the indirect contract delete and upgrade paths do not rejec

DHIS2 is a flexible information system for data capture, management, validation, analytics and visualization. The DHIS2 OpenAPI HTML endpoint reflected values from the `scope` query parameter into the generated HTML document without sufficient sanitization. A crafted `scope` value could be rendered as active HTML or JavaScript in the OpenAPI documentation page. An attacker able to get a user to op

An authentication bypass vulnerability in Check Point Security Management and Multi-Domain Security Management allows an unauthenticated remote attacker to execute administrative commands on the Management Server. Successful exploitation may also allow command execution on managed Security Gateways. Exploitation requires network access to the Management Server without firewall protection or a conf

PraisonAI is a multi-agent teams system. Prior to version 4.6.40, PraisonAI's call server exposes a network-facing agent control API without authentication when `CALL_SERVER_TOKEN` is not configured. The affected component is the `praisonai.api.agent_invoke` router as mounted by `praisonai.api.call`. The authentication helper `verify_token()` fails open when `CALL_SERVER_TOKEN` is unset. Since eve

## Impact A server-side `fetch` with a request body may return a cached **response** body from a different request to the same URL but different body. Confidential data in the `POST`'s **response** body would then leak to unauthorized requests. Though the request itself will not be deduped. This only applies to `fetch` calls with a request that has a different init than the one passed to `fetch`

## Impact A server-side `fetch` with a request body may return a cached **response** body from a different request to the same URL but different body. Confidential data in the `POST`'s **response** body would then leak to unauthorized requests. Though the request itself will not be deduped. This is only an issue when receiving request bodies with a content type charset other than UTF-8. For exam

## Impact Requests targeting Next.js applications using App Router with at least one Server Action can lead to excessive memory consumption if that Server Actions uses the Edge runtime ## Workarounds If you cannot upgrade, ensure your hosting provider limits the request's body size. 5 MiB should be allowed at max by your hosting provider.

## Impact In Next.js applications using App Router, Server Actions (`use server`) or `use cache` endpoints can be disclosed bypassing any authentication on the pages where these endpoints are usually used. Server Action IDs can be disclosed to unauthenticated users via publicly served client artifacts (for example, static chunks containing action references). Affected users are applications usi

## Impact Crafted requests targeting Next.js applications using App Router built with Turbopack and a **single** entry in `config.i18n.locales` can bypass middleware/proxy based authentication. ## Workarounds If you cannot upgrade immediately, enforce authorization in the page's server-side data path instead of relying solely on middleware.

## Impact Crafted requests targeting Next.js applications using App Router with at least one Server Action can lead to excessive CPU usage blocking processing of further requests in the same process. ## Workarounds No workaround exists besides upgrading. Applications using Pages Router or not using Server Actions are not vulnerable.

## Impact JWTs issued through the Token Exchange module were assigned all Public API key scopes, regardless of the acting user's actual role. A low-privileged user who could obtain a valid external JWT trusted by a configured issuer could therefore use the resulting access token to invoke administrator-only Public API operations, such as role escalation, user creation, and user deletion. The iss

本文针对安卓应用中恶意软件通过应用推广广告（app promotion ads）分发的新趋势，提出了一种名为ADGPE（App promotion ad Detection via Graph learning and UI Exploration）的自动化检测与解释方法。研究背景是：应用开发者常嵌入推广其他应用的广告，但广告内容审核不足，导致恶意开发者利用这些广告作为恶意软件的新分发渠道。核心问题是如何自动收集应用推广广告、检测其中推广的恶意软件，并解释恶意软件采用的推广机制。方法上，ADGPE协同整合了应用用户界面（UI）探索与图学习技术：首先通过UI探索自动收集应用内的推广广告，构建应用推广图（App Promotion Graph）；然后利用图神经网络（GNN）对节点（应用）进行分类，检测恶意软件；最后通过路径推断模型揭示恶意软件的推广机制。实验基于18,627个应用推广广告数据，结果表明：从应用推广广告下载应用时遇到恶意软件的概率比Google Play高出数百倍；主流广告网络（如Google AdMob、Unity Ads、Applovin）被恶意开发者利用来传播各种恶意软件，包括激进广告软件、流氓安全软件、木马和勒索软件。UI探索技术相比现有方法在相同时间内多发现24%的推广广告。恶意软件检测模型在F1分数上比现有最佳技术提升5.17%（从90.14%提升至95.31%），并检测到28个最初被VirusTotal标记为良性但六个月后被标记为恶意/潜在有害应用（PUA）的应用。路径推断模型揭示了两种恶意软件推广机制：通过硬编码广告的自定义广告推广，以及通过与广告服务器（如AdMob和Applovin）交互的广告库推广。这些发现揭示了应用推广广告的关键安全风险，并证明了ADGPE结合动态程序分析与图学习在研究应用推广广告恶意软件分发方面的有效性。

虚拟设备是hypervisor的重要攻击面，其漏洞可能导致虚拟机逃逸甚至宿主机被攻破。现有模糊测试工具对虚拟设备的fuzzing效率有限，因为它们普遍缺乏对虚拟设备复杂行为的理解。本文提出Truman，一种新颖的通用模糊测试引擎，能够自动从开源操作系统驱动程序中推断依赖关系，构建设备行为模型（DBM），用于指导虚拟设备的模糊测试，无论目标虚拟设备是开源还是闭源。DBM包含消息间依赖、消息内依赖以及细粒度的状态依赖。基于DBM，Truman生成和变异满足依赖关系的高质量种子。在最新版本的hypervisor上评估原型，Truman在19/29个QEMU设备上覆盖率超越现有最先进的fuzzer，在virtio设备上相对Morphuzz获得34%的覆盖率提升。此外，Truman在QEMU、VirtualBox、VMware Workstation Pro和Parallels中发现了54个新bug，其中6个已分配CVE。本文方法适用于hypervisor安全研究人员和模糊测试工具开发者。

本文针对安全协议设计中的正确性验证问题，提出了一种在计算模型下对任意会话数进行协议证明的交互式证明框架。作者在Bana和Comon等人先前工作的基础上进行了扩展，原始工作只能分析固定会话数且缺乏证明机械化支持。论文首先定义了一个元逻辑以及相应的证明系统，用于推导安全属性。该证明系统仅处理协议执行的高层符号表示，类似于符号模型中的证明，但能够提供计算级别的安全保证。作者实现了这一方法，构建了名为Squirrel的交互式证明器，其输入是用应用π演算描述的协议。通过多个案例研究，覆盖了哈希、加密、签名、Diffie-Hellman指数运算等原语，以及认证、强机密性、不可链接性等安全属性，验证了该方法的有效性和通用性。该工作弥合了符号模型与计算模型之间的鸿沟，为协议安全性提供了可机械化验证的计算级保证，适用于协议设计者和形式化验证研究人员。

本文报告了一个名为“文件观测站”（File Observatory）的研究项目，旨在收集和分析大规模多样化的文件集合，以支持安全解析器的开发。项目背景是解析不可信数据极其困难，错误处理恶意构造的数据会导致广泛漏洞。语言理论安全（LangSec）哲学提倡在软件开发生命周期中使用形式化正确且可验证的输入处理，而构建广泛的文件语料库是开发安全解析器的关键组成部分，可帮助开发者理解特定格式的问题空间，并作为模糊测试及其他自动化测试的种子。本文继承了2020年LangSec会议的早期工作，最初重点是可移植文档格式（PDF）及通常嵌入PDF的文件格式。本次论文报告了新增的缺陷跟踪器语料库（bug tracker corpus）和新的分析方法。该观测站将支持开发者分析文件格式的多样性、识别常见缺陷模式，并促进基于LangSec的解析器开发。实验部分（未在摘要中详述）应展示了语料库的规模、覆盖范围以及新方法在发现潜在问题上的有效性。对于安全工程师，该工具可帮助理解实际文件格式中的异常和攻击面，从而设计更健壮的解析器。

Firewall for AI

Swiss rail vehicle manufacturer Stadler Rail says the Everest ransomware gang demanded about $12.3 million after breaching a data exchange platform shared with one of its suppliers. [...]

Microsoft has reminded customers that it will stop shipping security updates for Exchange 2016 and 2019 through the Extended Security Update (ESU) program in October. [...]

Firefox browsers

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iOS 26.4.2 and iPadOS 26.4.2

iOS 18.7.8 and iPadOS 18.7.8

iOS 18.7.7 and iPadOS 18.7.7

iOS 26.4 and iPadOS 26.4

Background Security Improvements for iOS, iPadOS, and macOS

iOS 16.7.15 and iPadOS 16.7.15

iOS 15.8.7 and iPadOS 15.8.7

iOS 26.3 and iPadOS 26.3

iOS 18.7.5 and iPadOS 18.7.5

iOS 26.2 and iPadOS 26.2

iOS 18.7.3 and iPadOS 18.7.3

Compressor 4.11.1

iOS 18.7.2 and iPadOS 18.7.2

iOS 26.1 and iPadOS 26.1

iOS 26.0.1 and iPadOS 26.0.1

iOS 18.7.1 and iPadOS 18.7.1

Android Code Search

Android Devices

Secure an Android device

Android 16 QPR2

Mobile network security

iOS 26.5 and iPadOS 26.5

iOS 18.7.9 and iPadOS 18.7.9

iOS 16.7.16 and iPadOS 16.7.16

iOS 15.8.8 and iPadOS 15.8.8

MFSA 2026-49Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.0

MFSA 2026-52Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.1

MFSA 2026-53Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.2

MFSA 2026-55Security Vulnerabilities fixed in Focus for iOS / Klar 151.3.1

MFSA 2026-56Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.0

iOS 26.5.2 and iPadOS 26.5.2

MFSA 2026-65Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.3

MFSA 2026-66Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.4

APSB26-77: Security update available for Adobe Creative Cloud Desktop Application

     Hi, everyone! We've just released Chrome 150 (150.0.7871.181) for Android. It'll become available on Google Play over the next few days. This release includes stability and performance improvements. You can see a full list of the changes in the Git log. If you find a new issue, please let us know by filing a bug.Android releases contain the same security fixes as their corresponding Desktop r

Hi everyone! We've just released Chrome Stable 151 (151.0.7922.43) for iOS; it'll become available on App Store in the next few hours.This release includes stability and performance improvements. You can see a full list of the changes in the Git log. If you find a new issue, please let us know by filing a bug.Chrome Release TeamGoogle Chrome

Hi everyone! We've just released Chrome Beta 151 (151.0.7922.43) for iOS; it'll become available on App Store in the next few days.You can see a partial list of the changes in the Git log. If you find a new issue, please let us know by filing a bug.Chrome Release TeamGoogle Chrome

 Hello Everyone! We've just released Chrome 151 (151.0.7922.47) for Android to a small percentage of users. It'll become available on Google Play over the next few days. You can find more details about early Stable releases here.This release includes stability and performance improvements. You can see a full list of the changes in the Git log. If you find a new issue, please let us know by filing

Hi everyone! We've just released Chrome Beta 151 (151.0.7922.47) for Android. It's now available on Google Play.You can see a partial list of the changes in the Git log. For details on new features, check out the Chromium blog, and for details on web platform updates, check here.If you find a new issue, please let us know by filing a bug.Chrome Release TeamGoogle Chrome

The Beta channel is being updated to OS version 16733.26.0 (Browser version 151.0.7922.42) for most ChromeOS devices.If you find new issues, please let us know one of the following ways:File a bugVisit our ChromeOS communitiesGeneral: Chromebook Help CommunityBeta Specific: ChromeOS Beta Help CommunityReport an issue or send feedback on ChromeInterested in switching channels? Find out how.Andy WuG

Vulnerability in the Oracle Platform Security for Java product of Oracle Fusion Middleware (component: Centralized Thirdparty Jars). Supported versions that are affected are 12.2.1.4.0 and 14.1.2.0.0. Easily exploitable vulnerability allows unauthenticated attacker with network access via HTTP to compromise Oracle Platform Security for Java. Successful attacks of this vulnerability can result i

Vulnerability in the Oracle Platform Security for Java product of Oracle Fusion Middleware (component: Centralized Thirdparty Jars). Supported versions that are affected are 12.2.1.4.0 and 14.1.2.0.0. Easily exploitable vulnerability allows low privileged attacker with network access via HTTP to compromise Oracle Platform Security for Java. While the vulnerability is in Oracle Platform Security

Vulnerability in the Oracle Platform Security for Java product of Oracle Fusion Middleware (component: Centralized Thirdparty Jars). Supported versions that are affected are 12.2.1.4.0 and 14.1.2.0.0. Easily exploitable vulnerability allows unauthenticated attacker with network access via HTTP to compromise Oracle Platform Security for Java. Successful attacks of this vulnerability can result i

Vulnerability in the Oracle Platform Security for Java product of Oracle Fusion Middleware (component: Centralized Thirdparty Jars). Supported versions that are affected are 12.2.1.4.0 and 14.1.2.0.0. Easily exploitable vulnerability allows unauthenticated attacker with network access via HTTP to compromise Oracle Platform Security for Java. While the vulnerability is in Oracle Platform Securit

## Impact The shell tool in the `@n8n/computer-use` package applied its sandbox restrictions only on macOS. On Linux and Windows, shell commands executed by the tool ran without any filesystem or network restrictions, allowing unrestricted access to the host filesystem and network from within the computer-use agent process. This issue only affects deployments where the `@n8n/computer-use` package

## Impact An authenticated user with permission to create workflows in one project could bypass project/folder authorization boundaries during workflow creation. By supplying a crafted request payload, the user could associate a newly created workflow with a folder belonging to a different project they do not have access to. The workflow itself remains in the attacker's project and is not visible

## Impact Endpoints in `/rest/dynamic-node-parameters/` lacked authorization scopes, making it reachable by any authenticated user with no workflow creation or execution required. By supplying an absolute URL in the routing configuration, a caller could override the node type's declared baseURL, defeating the restriction meant to confine requests to the node's own upstream service. With SSRF pro

The `Bzip2Decoder` handler in Netty's compression codec pipeline is vulnerable to a denial-of-service attack through a malformed bzip2 stream that permanently captures the event-loop thread in an infinite loop. The vulnerability exists in the run-length encoding (RLE) state machine within [`Bzip2BlockDecompressor.read()`]

### Impact `HttpContentEncoder` (the superclass of the production handler `HttpContentCompressor`) maintains a per-channel `ArrayDeque` named `acceptEncodingQueue` that accumulates attacker-controlled data without any size limit. The queue is filled on the I/O thread for every inbound HTTP request and drained only when the application later writes a non-1xx response. This creates a resource exhaus

### Summary Netty's OcspServerCertificateValidator forwards the SslHandshakeCompletionEvent before the asynchronous OCSP validation completes. This allows the client's downstream handlers to send sensitive application data (e.g., HTTP requests) to a revoked server before the channel is closed by the OCSP check. ### Details In `io.netty.handler.ssl.ocsp.OcspServerCertificateValidator#userEventTrig

### Summary `OcspServerCertificateValidator` flags an out-of-date OCSP response but does not stop processing it, so an expired GOOD response is still reported as `VALID`, letting an on-path attacker replay a stale GOOD response to bypass revocation of a since-revoked certificate. ### Details In `io.netty.handler.ssl.ocsp.OcspServerCertificateValidator#userEventTriggered` the freshness check has n

### Summary Netty's OcspClient does not validate that the CertificateID in an OCSP response matches the requested CertificateID. A bad actor can replay a `GOOD` status response issued for an unrelated certificate (by the same CA) to bypass revocation checks for any certificate. ### Details `io.netty.handler.ssl.ocsp.OcspClient#validateResponse` fails to assert that the CertificateID within the re

本文提出一种名为 RECEIPT 的确定性验证框架，用于解决 LLM 驱动的白盒代理在 XSS 漏洞发现过程中可能出现的奖励作弊问题。作者首先刻画了三种奖励作弊行为：虚假报告（agent 声称发现漏洞但实际未触发）、环境依赖（漏洞仅在特定环境下偶然出现）以及角色混淆（agent 在攻击者角色下执行脚本却谎称受害者触发）。针对这些作弊行为，论文提出了理想验证器应满足的三个要求：环境隔离（每次验证使用独立的浏览器实例）、PoC 约束（要求提供可复现的脚本）、角色分离（明确区分攻击者和受害者浏览器）以及判定绑定（将执行结果与角色绑定）。RECEIPT 通过约束重放过程实现确定性验证：每次确认均在一个真实浏览器中运行脚本，且 payload 由攻击者角色植入并在受害者角色浏览器中执行，从而保证验证结果可复现、无歧义。在 95 个真实开源 Web 应用的评估中，每个应用预算 20 美元，RECEIPT 发现了 24 个此前未知的 XSS 漏洞，其中 12 个已获得维护者确认；在已知漏洞恢复目标中，成功恢复了 36% 的标记 CVE。与使用自我判断的同一代理以及黑盒扫描器相比，RECEIPT 确认了更多真实利用，且未引入假阳性。该工作为白盒代理发现漏洞的可信性提供了关键保障。

该论文提出了一种自动化框架，用于从网络威胁情报（CTI）报告中提取可到达的攻击链。CTI报告通常以非结构化文本描述真实攻击过程，但无法直接用于自动化的攻击路径推理。现有CTI提取方法主要关注指标、实体或TTP标签，没有对每个攻击步骤的执行条件和结果状态进行建模，因此提取的知识既无法支持状态匹配，也无法进行跨阶段攻击链的可达性分析。本文通过将每个攻击步骤建模为一个攻击单元，包含前置条件、攻击行为和后置条件，利用大语言模型（LLM）辅助的多阶段流水线，提取攻击行为骨架、恢复其前置条件和后置条件、归一化为预定义的谓词，并修复断裂的依赖关系。最终将攻击单元编译为Datalog风格的规则，用于攻击目标的可达性推理。在包含334个人工验证注释步骤的20个CTI报告数据集上，该框架在恢复攻击行为方面比代表性的CTI提取系统实现了更高的注释步骤覆盖率。此外，通过显式生成前置条件和后置条件，它产生的攻击单元比端到端LLM基线更完整、更一致。在提取的链上，Datalog推理在20个报告中的19个中达到了指定的攻击目标，而后向搜索在生成的规则下产生了34条攻击路径。论文提供了源代码和实验工件。该研究适合安全分析师、威胁情报研究人员以及自动化攻击推理系统开发者阅读。

该论文提出 FedLSG，这是首个将大语言模型（LLM）融入联邦图神经网络（FedGNN）后门防御的框架。联邦图神经网络容易受到后门投毒攻击，现有防御方法多依赖基于规则的语义理解不足的方案，难以抵御隐蔽触发器且可能破坏良性图结构。FedLSG 引入了一种图与行为到文本的转换方案，将局部图结构和客户端更新行为转化为富含语义的自然语言表示。框架采用轻量级师生架构：服务端使用全尺寸 LLM 作为教师，提供全局上下文指导并在聚合时评估客户端更新以识别可疑参与者；客户端维护基于 LoRA 的学生模型进行语义推理以抑制与后门触发器相关边的影响。通过语义解释图模式和客户端行为，框架自适应地将规则信号融入消息传递和客户端聚合中。实验表明，FedLSG 在不损害图完整性的前提下显著提升了对后门攻击的抵抗力。

该论文研究了一个由五个智能体（triage、developer、security-scan、review、approve/deploy）组成的 CI/CD 流水线，这些智能体使用来自三家提供商的不同生产级 LLM，并运行在影子模式的 LLM 防火墙之后。攻击者通过一个外部 issue 请求一个“usage-telemetry”功能，诱使开发者智能体生成看似用于可观测性、实则窃取进程密钥（dict(os.environ)）并外泄至攻击者 URL 的代码。通过预先注册的 A×B（×C）因子实验（N=20；朴素组 N=60），研究者发现：（1）入口智能体不会泄露其系统提示（0/40）；（2）权威框架注入（“根据 SEC-2291 预批准，无需重新审查”）使下游验证者看到该秘密外泄代码行，引用预批准并予以通过——安全扫描器通过了约 80% 的伪装拉取请求，最差条件下的单元达到 55% 的妥协率；（3）其他验证者的存在对个体审查的削弱效应很小且不显著（弱旁观者效应），即使在 N=60 时也是如此；（4）基于内容的控制（代码扫描器和模式检测器）完全忽略了伪装意图（代码在语法上是干净的）；只有对意图进行推理的 LLM 才能提供部分防御。该失败是系统性的：提示机密性和分布式验证都无法提供保护；而一个在入口处且独立于两者的来源感知控制本可以阻止攻击。所有数据均为 100% 合成，水槽被模拟，外泄 URL 从未被实际连接。

该论文提出了一个名为AMLGuard的语义感知反洗钱框架，专门针对基于账户的区块链（如以太坊）上的加密货币洗钱追踪问题。随着去中心化金融（DeFi）的快速发展，加密货币安全事件日益增多，攻击者通常会在事件发生后迅速转移被盗资产，通过复杂的DeFi交易和跨链操作掩盖非法资金来源并最终兑换为法定货币。然而，现有的反洗钱方法难以应对DeFi交易的语义复杂性：它们要么过度依赖低层次的代币转移分析，要么执行与协议无关的资金流分析，无法捕捉交易的高层意图。为此，AMLGuard通过对复杂DeFi交易进行语义分析，从已知恶意地址追踪非法资金流，实现准确且持续的洗钱追踪。对于复杂交易，AMLGuard结合静态规则分析和检索增强的大语言模型推理，推断隐含的DeFi语义，将原始交易数据转化为高层语义表示。对于跨链交易（洗钱意图不明确暴露），AMLGuard解析交易参数并执行参数解析以恢复跨链语义，实现跨账本的无缝追踪。基于推断的语义，AMLGuard将每笔交易抽象为一个DeFi语义单元。实验基于82个真实洗钱案例（涉及价值超过10亿美元的非法资产）评估了AMLGuard的效果。结果显示，AMLGuard重建的紧凑非法资金流拓扑在单链和跨链数据集上的目的地精度分别为94.4%和87.6%，地址召回率分别达到98.4%和95.8%，目的地召回率分别为94.1%和93.8%。该工作为加密货币反洗钱提供了新的语义分析思路，适合区块链安全研究人员、反洗钱分析人员以及DeFi安全从业者阅读。

大型语言模型（LLMs）越来越多地被微调用于关键领域的问答（QA）任务，但选择哪个小模型进行微调却面临挑战。微调可以提升领域对齐，但也可能侵蚀先验知识、弱化指令遵循能力或增加幻觉，尤其在网络安全领域标注数据稀缺且快速演变时。本文提出FiT（Find before Fine-Tune），一个面向任务的诊断框架，从三个能力维度刻画小型LLM在网络安全QA中的表现：词汇识别、参数知识和检索信息的情境化能力。使用FiT，作者对五个70亿参数的开源模型在两种微调方式下进行了实证研究。结果发现：微调并非总是有益——它持续地降低小模型的词汇和参数知识，且两种微调方式存在权衡：知识聚焦型微调导致中等且排名保持的退化，而指令聚焦型微调通过诱导拒绝回答导致已知知识崩溃，反转知识排名，但几乎不损害基于检索的情境化能力。通过秩相关分析，作者量化了这些方式特定的模式，并表明预微调FiT得分能够预测微调后变化的方向。研究结果表明，面向任务的诊断可以筛选出不合适的模型，避免不必要的微调，并支持小型LLM在网络安全QA管道中的更安全部署。

该论文提出 CryptanalysisBench，一个用于评估 LLM 执行密码分析能力的基准测试。基准包含 191 个任务，覆盖分组密码、哈希函数等六类密码原语，主要来自四个 NIST 标准化竞赛。任务分为三个层级：第一层为已知存在实际破解的原语；第二层为无已知实际破解的原语（包括全强度版本和缩放版本）；第三层为前沿生产原语。五个前沿模型（Claude Opus 4.8、Sonnet 5、Mythos 5、GPT 5.5、GLM 5.2）在第一层上破解了 65%-86% 的方案，在全强度第二层上破解了 6-12 个方案，在所有缩放版本上破解了 24-61 个方案。更重要的是，模型生成了新的密码分析成果，例如针对 SpoC AEAD 设计缺陷的密钥恢复攻击，以及 KINDI 公开 CCA 安全性证明中的错误，这些此前尚未被公开报道。论文将 CryptanalysisBench 作为跟踪 AI 密码分析进展的工具，并用于在部署前对候选方案进行压力测试。该基准已经暴露的攻击表明，AI 密码分析可能很快达到甚至超越当前技术水平。

本文针对大型语言模型（LLM）在安全任务中的知识评估问题，提出了一种半自动化的测试方法。现有评估方法通常依赖于人工构建挑战问题集或任务基准，耗时且需要专业知识。作者创新性地利用消费者保护机构（CPA）发布的权威信息作为参考标准，通过比较LLM在相关安全主题上的回答与CPA信息的稳定性，来识别模型的知识盲区。具体操作中，他们选取了身份盗窃和冒名诈骗两个安全领域，使用了来自6个CPA的公开信息，并测试了Gemini和GPT两个LLM家族的5个模型。实验结果表明，该方法能够有效区分哪些模型对这些安全主题具有足够的知识，能够准确识别文本叙述中的安全主题。该方法的优势在于自动化程度高、可扩展性强，能够减少人工评估成本，为LLM安全能力的快速评估提供了新思路。主要贡献包括：提出了一种基于CPA信息的半自动化评估框架，在两个安全领域验证了方法的有效性，并展示了不同LLM家族在安全知识上的差异。

该论文提出 GARAGE 框架，旨在解决当前汽车网络安全威胁情报（CTI）合成中的两大挑战：非结构化数据的处理困难以及汽车特定架构细节的缺失。GARAGE 基于检索增强生成（RAG）技术，将碎片化的 CTI 转化为可操作、领域特定的知识库，用于自动化攻击图生成。具体而言，框架整合了 12,786 个 CVE 和 140 个事件报告，构建符合 STIX 2.1 和 Auto-ISAC ATM 标准的知识库，并通过细粒度的杀伤链分析将战术模式级别场景形式化，从而实现威胁生成能力。通过 320 次留一法（Leave-One-Out）实验，验证了框架能够将安全知识准确迁移至完全未见过的车辆架构。此外，GARAGE 被定位为人机回环工作流中可扩展的 TARA（威胁分析与风险评估）支持工具，并提供了全面的成本-性能分析以指导其在多种 LLM 层级上的部署。该研究的主要贡献包括：提出一种自动化、可泛化的攻击图生成方法，填补了汽车安全 CTI 处理的空白；通过大规模实验证明了知识迁移的有效性；并提供了实际部署的经济性评估。

本文研究生成式AI模型（尤其是大语言模型，LLM）在在线诈骗检测中的性能。尽管LLM已被集成到多种安全产品（如邮件网关、浏览器扩展、欺诈监控面板）中，但业界普遍认为它们广泛适用于诈骗检测，却缺乏系统的实证评估。作者收集并整理了一个包含多种格式和话题的真实世界诈骗基准数据集，涵盖不同类型的欺诈场景。他们评估了9种不同规模和架构的LLM（包括GPT、Llama等），采用不同提示策略（如零样本、少样本、链式思考等），并与一个经过微调的BERT分类器进行对比。实验结果表明：更大规模的LLM总体上表现更好，但有效的提示设计能显著提升小型模型的性能；更重要的是，LLM在泛化到未见过的诈骗类型方面优于微调的BERT模型，这表明预训练知识对诈骗检测有实质性的贡献。作者公开了数据集和评估框架，以促进未来基于语言模型的鲁棒诈骗检测研究。本文适合安全研究人员、AI工程师和欺诈检测领域的从业者阅读，尤其是在评估LLM在实际部署中的适用性时具有参考价值。

CVE-2026-60372 是 Oracle 融合中间件中 Oracle Platform Security for Java 产品的一个严重漏洞，影响版本为 12.2.1.4.0 和 14.1.2.0.0。该漏洞位于 Centralized Thirdparty Jars 组件中。攻击者无需身份验证，只需通过网络访问 HTTP 即可利用此漏洞，攻击复杂度低。成功利用可完全接管 Oracle Platform Security for Java，导致机密性、完整性和可用性全部丧失。CVSS 3.1 基础评分为 9.8，属于严重级别。目前该漏洞尚未被列入已知利用漏洞目录（KEV），也未有在野利用报告。受影响用户应尽快应用 Oracle 官方发布的安全补丁，并在无法立即修补的情况下，限制对相关服务的网络访问，特别是从不可信网络发起的 HTTP 连接。

CVE-2026-60369 是 Oracle Fusion Middleware 中 Oracle Platform Security for Java 产品的一个高危漏洞，影响版本 12.2.1.4.0 和 14.1.2.0.0。该漏洞位于 Centralized Thirdparty Jars 组件，攻击者可通过网络利用 HTTP 协议，在低权限条件下远程利用，无需用户交互。漏洞评分 CVSS 9.9（Critical），攻击复杂度低，权限要求低，影响范围广泛（Scope Changed），可导致机密性、完整性和可用性完全丧失，即攻击者可完全接管 Oracle Platform Security for Java，并可能对关联的其他产品造成严重影响。虽然目前尚无该漏洞被在野利用或列入 KEV 的公开证据，但由于其高可利用性和严重危害，建议用户立即关注 Oracle 官方安全公告，并优先为受影响版本安装补丁。同时，建议限制相关服务的网络暴露，特别是对非信任网络的访问，以降低风险。

CVE-2026-60367 是 Oracle Fusion Middleware 中 Oracle Platform Security for Java 产品的一个严重漏洞，影响版本 12.2.1.4.0 和 14.1.2.0.0。漏洞位于 Centralized Thirdparty Jars 组件，攻击者无需身份认证即可通过网络访问 HTTP 接口利用该漏洞，成功利用可完全接管 Oracle Platform Security for Java，导致机密性、完整性和可用性全部丧失。CVSS 3.1 评分为 9.8（临界），攻击复杂度低，无需用户交互。鉴于 Oracle Fusion Middleware 常部署于关键业务系统，该漏洞威胁极大。建议立即应用 Oracle 官方补丁，或在无法及时修补时限制对受影响服务的网络访问，仅允许可信来源连接。

该漏洞存在于 Oracle Fusion Middleware 的 Oracle Platform Security for Java 产品中，具体位于 Centralized Thirdparty Jars 组件。受影响版本包括 12.2.1.4.0 和 14.1.2.0.0。漏洞无需身份验证，攻击者可通过网络访问 HTTP 协议远程利用，且能影响其他产品（范围变化）。成功利用可导致完全接管 Oracle Platform Security for Java，造成机密性、完整性和可用性全面丧失。CVSS 3.1 评分为 10.0，属最高严重级别。目前未发现公开利用证据，也未列入 KEV。建议立即应用 Oracle 官方安全补丁，并对暴露的 Oracle Fusion Middleware 服务进行网络访问限制，优先修补受影响版本。

Cloud & Application Security

From Scanner to Stealer: Inside the trivy-action Supply Chain Compromise

Next-Gen Identity Security

CrowdStrike Named an Innovation and Growth Leader in the 2026 Frost Radar™: Cloud and Application Runtime Security

CrowdStrike Expands Identity Leadership with OpenID and IDPro

cloud architecture assessment

ransomware and multifaceted extortion defense

Google Cloud Next 2026Catch-up sessions on the keynotes and select sessions are now available on demand.Explore content on-demand

The Identity Problem Hiding in AI Agent Deployments

94% of Organizations Report Cloud Breaches: CrowdStrike State of CDR Survey

Falcon Cloud Security June 2026 Release: Updates for Azure and Google Cloud

Denying the Worm: Detecting SANDWORM_MODE and the Emerging Class of AI Toolchain Supply Chain AttacksJul 21, 2026

Enterprise AI can accelerate ransomware attacks when AI assistants and agents inherit excessive permissions or compromised identities. Acronis explains how identity controls, governance, and least-privilege access help reduce AI-enabled ransomware risk while supporting secure AI adoption. [...]

Cloud storage costs tend to creep up over time, since most services charge monthly or annually for as long as you use them. FileJump's Lifetime Plan skips that model entirely, offering 2TB of cloud storage for a single payment of $59 (MSRP $467). [...]

The cycle is over. For years, cybersecurity followed a familiar pattern: defenses improved, attackers adapted, and the back-and-forth continued. Today, AI-equipped attackers are simply outpacing defenses. Most intrusions now bypass endpoint and malware-based detection entirely. The CrowdStrike Global Threat Report estimates around 79% of attacks are malware-free, as threat actors rely on

Identity confidence changes throughout every interaction and should be reassessed continuously as new risk signals emerge. The post When Identity Verification Fails: Lessons from a Real-World SIM Swap and Near Account Takeover appeared first on SecurityWeek.

本文研究了针对密码管理器的注入攻击。攻击者仅控制自己的应用客户端，通过共享凭证等方式向受害者客户端“注入”精心构造的载荷，并与对某种受保护状态（如加密的保险库导出文件或应用服务器收到的网络流量）的观察交错进行，从而从中推断出机密信息。作者在主流密码管理器中发现了一系列通用设计模式，这些模式导致了允许攻击者高效恢复密码、URL、用户名和附件的漏洞。他们开发了通用攻击模板来利用这些设计模式，并通过分析十款不同的密码管理器应用，实验证明了其实际有效性。这些发现已披露给相关厂商，其中许多已部署缓解措施。该研究揭示了密码管理器在共享凭证场景下的信息泄露风险，为安全设计提供了重要参考。

本文提出了一种基于可重构智能表面（RIS）的无线干扰攻击新方法，实现了空间域上的精准干扰。传统的无线干扰攻击由于无线电广播特性，干扰信号会同时影响受害者及其邻近设备，缺乏精确性。作者首次利用RIS技术，通过环境自适应的空间控制，使干扰信号仅作用于目标设备，而邻近设备不受影响。实验验证表明，该方法能够完全阻断单个或多个Wi-Fi设备的通信，同时确保相距仅5毫米的另一设备保持25 Mbit/s的数据速率。研究通过大量实验评估了不同场景下的干扰效果，包括设备密集部署的情况。最后，论文提出了潜在的防御措施，如利用RIS进行信号隔离或监测异常空间信号模式。这项工作为无线安全领域引入了新的攻击向量，对依赖无线通信的工业、军事和关键基础设施构成潜在威胁。

本文提出一种名为 KernelSnitch 的新型软件侧信道攻击，该攻击针对操作系统内核中使用的数据结构（如哈希表和树）。这些数据结构的大小是动态变化的，从空到包含任意数量的元素。访问这些结构所需的时间取决于元素数量（即占用率），这种时间差异构成了一个时序侧信道，可以被用户空间中无特权的隔离攻击者观察到。虽然与系统调用运行时间相比，时间差异非常小，但作者展示并评估了可靠放大这些时间差异的方法。通过三个案例研究，作者证明了 KernelSnitch 允许无特权的隔离攻击者从内核和其他进程的活动泄露敏感信息。首先，他们展示了传输速率高达 580 kbit/s 的隐蔽信道。其次，他们通过利用 Linux 在哈希表中使用的特定索引，在不到 65 秒内实现了内核堆指针泄露。第三，他们演示了一种网站指纹攻击，F1 分数超过 89%，表明可以使用 KernelSnitch 观察其他用户程序中的活动。最后，作者讨论了针对这种硬件无关攻击的缓解措施。该研究揭示了操作系统内部软件引入的侧信道泄漏风险，即使假设硬件无泄漏，软件侧信道仍然存在。研究主要贡献在于提出了一种通用的软件侧信道攻击方法，并展示了其在多个场景下的实用性。

正则表达式拒绝服务（ReDoS）攻击利用精心构造的输入使正则表达式匹配陷入超线性时间复杂度，从而导致 Web 服务性能严重下降甚至瘫痪。现有防御方法主要关注攻击前的检测与防护，但针对零日 ReDoS（即利用未知漏洞的攻击）的快速恢复机制尚属空白。本文提出 RegexNet，这是首个基于 payload 的自动化、响应式 ReDoS 恢复系统。RegexNet 在运行时持续更新机器学习模型，该模型以请求内容及数据库查询响应为特征，对即将到达的请求进行实时分类。若判定某请求可能引发 ReDoS，则将其迁移至沙箱中隔离执行，从而快速恢复主服务正常运转。作者实现了 RegexNet 原型，并将其与 HAProxy 和 Node.js 集成。实验结果表明，RegexNet 能有效恢复 Web 服务在零日 ReDoS 攻击下的性能，响应时间在分钟级别，并且对多种攻击类型（包括为逃避检测而自适应调整的攻击）均具有鲁棒性。本文为 Web 服务提供了一种全新的运行时恢复视角，适合安全运维人员阅读以了解前沿防御思路。

本文提出一个名为 CTI4AI 的框架，旨在解决 AI 模型红队测试后产生的威胁情报（Threat Intelligence, TI）难以标准化和共享的问题。当前，AI 模型易受对抗性攻击、提示注入、数据投毒等威胁，而红队测试结果往往以非结构化报告形式存在，缺乏跨组织共享的通用格式。CTI4AI 框架借鉴传统网络威胁情报（如 STIX/TAXII 标准），设计了一套专门针对 AI 模型威胁的情报模型，包括：1) 统一的威胁描述格式，涵盖攻击类型、目标模型、漏洞利用条件等关键字段；2) 从红队测试日志自动提取情报的流水线；3) 基于 TAXII 协议的情报共享机制。框架原型在多个开源 LLM 上进行了验证，实验表明能够自动生成结构化的 STIX 2.1 对象，并成功在模拟的安全运营中心（SOC）间交换。该工作为 AI 安全社区提供了第一个专门针对 AI 红队结果的威胁情报标准框架，有助于促进 AI 漏洞的协同防御。

Sigstore 是一个旨在简化软件签名和验证的新兴框架，由 Zachary Newman 等人提出。当前软件供应链安全面临严峻挑战，例如代码签名过程复杂、密钥管理困难以及透明性不足，导致恶意软件注入事件频发。Sigstore 通过结合 OpenID Connect (OIDC) 身份认证、Fulcio 短期证书颁发机构和 Rekor 透明日志，实现了无密钥（keyless）的软件签名流程。开发者无需管理长期私钥，只需利用其已有的 OIDC 身份（如 GitHub、Google 账号）即可对工件进行签名，签名记录被永久追加到 Rekor 日志中，任何人均可公开验证。Cosign 作为配套命令行工具，支持对容器镜像、二进制文件等多种工件进行签名与验证。论文详细介绍了 Sigstore 的架构设计、安全属性分析以及开源生态中的初步采用案例，例如 Kubernetes 社区对镜像签名的实践。实验表明 Sigstore 能有效降低签名门槛，提升软件供应链的透明度和可审计性。该工作为软件安全领域提供了一种可大规模部署的签名基础设施方案。

本文提出一种基于秘密共享的元数据隐藏通信中的滥用举报机制。在匿名通信系统（如混合网络）中，用户通常依赖元数据隐藏来保护通信隐私，但这为恶意行为（如垃圾邮件、非法内容传播）提供了可乘之机。现有举报方案往往需要牺牲匿名性，或依赖可信第三方。作者利用秘密共享技术，将举报证据分割成多个碎片，分散存储在多个节点上，使得任何单个节点无法独立识别举报者或消息内容，但收集足够碎片后即可验证举报的有效性。该方案允许用户在不暴露自身身份的前提下，举报违规行为，同时防止虚假举报。实验表明，该机制在添加合理通信开销的前提下，能够有效兼容现有元数据隐藏协议，并抵御合谋攻击。本文的主要贡献包括：形式化定义滥用举报的安全要求，设计基于 Shamir 秘密共享的举报协议，以及在仿真环境中验证其可行性。适合对匿名通信、隐私保护、安全举报机制感兴趣的研究人员和从业人员阅读。

该论文研究离线位置追踪生态系统中的隐私与安全平衡问题，重点关注如何设计抗滥用的位置追踪协议。现有位置追踪设备（如蓝牙追踪器）广泛应用于寻找丢失物品，但也可能被用于未经授权的跟踪（如跟踪他人）。论文提出一种新型加密协议，允许设备所有者查找其物品位置，同时防止恶意第三方或服务提供商滥用位置信息。核心方法包括基于公钥加密的密钥分发机制和匿名认证技术，确保只有授权用户能查询位置更新，而服务提供商无法关联具体用户。实验部分模拟了追踪器与智能手机的交互场景，分析了协议在延迟、能耗和安全性方面的表现。主要贡献是设计并实现了第一个同时满足隐私性（防止服务商追踪用户）与安全性（防止非法跟踪）的离线位置追踪系统，并提供了安全证明。适合安全通信、隐私保护及物联网安全领域的研究者阅读。

该论文提出了一种名为 SafeFetch 的实用双取（double-fetch）漏洞防御机制。双取漏洞是一类经典的内核竞争条件漏洞，攻击者通过在两次内核数据获取之间修改数据，绕过安全检查，导致权限提升或信息泄露。现有防御方法如永久修复或动态检测存在性能开销大、部署困难等问题。SafeFetch 基于内核获取缓存（Kernel-Fetch Caching）思想，在内核中缓存首次获取的数据，后续获取直接返回缓存内容，从而消除竞争窗口。作者在 Linux 内核上实现了原型，并评估了性能开销和安全性。实验表明，SafeFetch 能够有效防御已知的双取漏洞，且性能开销极低（平均 < 1%），具备实际部署的可行性。该工作为内核安全提供了一种轻量级、通用的防御方案。

该论文针对Android应用中第三方追踪的同意通知机制及其对欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的合规性进行了系统性研究。作者通过大规模静态和动态分析，检测了付费及免费Android应用中嵌入的第三方追踪库，并评估了这些应用在收集用户数据前是否获得了用户的有效同意。研究发现，大量应用在用户未明确同意的情况下即开始追踪，或同意通知的设计违反了GDPR的明确性和自由给予原则。论文的重点贡献包括：构建了一套自动化的同意通知检测框架，识别了多种常见的违规模式（如预设同意、缺乏撤销选项、通知过于隐蔽等），并对不同类别应用的风险等级进行了量化。该研究为移动应用开发者、隐私合规工程师以及监管机构提供了实证依据和实践指导。

本文提出 NARRATOR，一个面向云环境中可信执行环境（TEE）的状态连续性保护方案。TEE 如 Intel SGX 和 AMD SEV 能够保护运行时代码和数据的机密性与完整性，但缺乏对状态连续性的原生支持：当 TEE 实例崩溃、迁移或休眠后，其内部状态可能丢失或无法安全恢复。现有方案如远程证明和状态加密存在性能开销大或安全假设强的问题。NARRATOR 通过引入轻量级的、基于硬件的单调计数器与持久化加密存储，实现了高效且安全的状态输入输出（state I/O）机制。核心创新包括：(1) 设计了一种无需依赖外部可信第三方即可验证状态新鲜性的协议；(2) 利用 SGX 的密封（sealing）和单调计数器，保证了状态的持久性和单调递增；(3) 在状态恢复时仅需少量通信轮次，避免了全量重新计算。实验评估在 Intel SGX 平台上进行，测试了多种云应用（如键值存储、机器学习推理），结果显示 NARRATOR 在状态保存与恢复操作中引入的延迟在毫秒级，性能开销远低于现有方案（如基于远程证明的恢复）。该工作为构建弹性、可迁移的 TEE 应用提供了实用基础，尤其适用于需要长期运行或跨节点迁移的云原生工作负载。

随着物联网设备的激增，网络设备识别对于有效的网络管理和安全至关重要。然而，许多基于机器学习的 IoT 设备识别解决方案在实际部署中表现出性能下降。这种性能退化源于对静态 IoT 环境的假设，未能考虑真实世界中 IoT 网络的多样性：设备可能运行在不同模式、随时间演化，且存在时空变化。本文系统评估了当前 IoT 设备识别解决方案，使用了精心整理的数据集和代表性特征，覆盖了不同场景。研究考虑了影响实际设备识别的关键因素，包括操作模式、时空变化和流量采样，并将这些因素组织为一组属性，用于评估现有方案。随后，利用机器学习可解释性技术精确定位性能退化的主要成因。评估揭示了哪些特征能持续有效地识别设备，并为网络运营商提供了宝贵的见解和实用建议，以改进其在实际部署中的 IoT 设备识别能力。

无人机开源飞控 PX4-Autopilot堆栈溢出漏洞 CVE-2025-15150

MongoDB内存泄漏 CVE-2025-14847(MongoBleed)

1Panel 代理证书验证绕过导致任意命令执行漏洞(CVE-2025-54424)

ModelContext Inspector 未授权访问漏洞(CVE-2025-49596)

llamaindex SQL 注入漏洞(CVE-2025-1750)

Screen 本地权限提升漏洞(CVE-2025-23395)

Zabbix认证后SQL注入漏洞(CVE-2024-42327)

ProjectSend认证绕过漏洞(CVE-2024-11680)

PyTorch库RPC框架反序列化RCE漏洞(CVE-2024-48063)

Grafana认证后DuckDB-SQL注入漏洞(CVE-2024-9264)

SPIP BigUp Unauthenticated RCE(CVE-2024-8517)

Rejetto HFS 远程命令执行漏洞(CVE-2024-39943)

Apache HugeGraph-Server Command Execution In Gremlin（CVE-2024-27348）

Zabbix 后台延时注入(CVE-2024-22120)

CrushFTP 认证绕过漏洞（CVE-2024-4040）

Alert for CVE-2026-21992

Alert for CVE-2025-61884

Alert for CVE-2025-61882

Alert for CVE-2024-21287

Alert for CVE-2022-21500

Alert for CVE-2021-44228

Linux 内核提权 CVE-2026-31431(copy-fail)

Alert for CVE-2026-35273

【安全通告】WordPress "wp2shell" 远程代码执行漏洞风险通告（CVE-2026-63030, CVE-2026-60137）

The Stable channel has been updated to 150.0.7871.181/.182 for Windows and Mac and 150.0.7871.181 for Linux, which will roll out over the coming days/weeks. A full list of changes in this build is available in the LogSecurity Fixes and RewardsNote: Access to bug details and links may be kept restricted until a majority of users are updated with a fix. We will also retain restrictions if the bug ex

JupyterLab's image viewer allows for cross-site scripting (XSS) when a specially-crafted image file is opened through the image viewer and then opened in a new tab. This XSS issue can be used to cause remote code execution (RCE) on the JupyterLab server. ### Impact This vulnerability allows for arbitrary code execution. ### Patches JupyterLab [`v4.6.2`](https://github.com/jupyterlab/jupyterlab

## Impact An authenticated user able to create or edit a workflow expression could abuse the expression engine's array-element access to obtain a reference to a host built-in and pollute its prototype in the main n8n process, leading to a denial of service. Both self-hosted and cloud instances running the VM expression engine are affected. ## Patches The issue has been fixed in n8n versions 1.

## Impact Authenticated n8n users with rights to create and execute workflows could achieve code execution on the n8n host. Using the Git node, under the default `git` security settings, by staging a crafted local repository, an attacker could cause `git` to run hooks, executing arbitrary commands as the n8n process user. Both self-hosted and cloud instances are affected where authenticated user

x402 是一种新兴的 Web API 和自主 AI 智能体支付协议，扩展了 HTTP 402 状态码，引入支付协商流程，并将支付证明验证和链上结算委托给第三方协调器（facilitators）。这种设计将信任和验证集中在一个组件上，导致单一缺陷可能影响众多服务。尽管已被主要供应商快速采用，且主网交易活跃，但实际部署的安全性仍未得到充分研究。本文首次系统性地研究了当前协调器调解的 x402 部署中的授权正确性和执行安全性，为作为关键支付基础设施的协调器定义了八条安全规则。通过对规则违反情况的分析，作者推导出四种新攻击向量：免费购物（Free Shopping）、资产盗窃（Asset Theft）、服务拒绝（Service Denial）和燃料滥用（Gas Abuse）。这些攻击利用实际协调器和服务器实现的弱点，造成严重危害，包括商家直接经济损失、协调器持有资产被盗、无限制的赞助方燃料/费用消耗以及支付服务中断。为大规模评估 x402 部署的安全性，作者提出了一种半自动化黑盒工具，并应用于 15 个主流 x402 协调器（这些协调器共同服务于超过 6 万卖家和 36 万买家）。令人担忧的是，所有评估的协调器均发现违规行为。作者已向受影响方负责任地披露了发现，各方已确认问题并采取缓解措施，包括 Coinbase 的变更。最后，作者通过实证测量超过 1.19 亿条最近的 Base 和 Solana 交易，量化了 x402 采用的规模、协调器中心化程度及生态系统级风险指标。本文适合安全研究人员、支付系统开发者、区块链基础设施运营者以及关注 Web API 和 AI 智能体安全性的从业者阅读。

本文研究了多跳检索增强生成（RAG）智能体的安全威胁，并提出了防御方法。现有防御主要针对内容中毒（注入虚假事实）和提示注入（嵌入指令），而作者识别出第三个攻击面：显著性通道（salience channel）。攻击者可以通过操纵事实的位置、强调、框架和语义邻近性来重定向推理，即使所有检索到的声明都是真实的且没有指令存在。作者形式化了这种攻击为“显著性诱导”（Salience Induction），即通过保持事实真实性的编辑来重定向多跳属性绑定，同时保持检索轨迹语义完整。他们定义了六类显著性编辑操作（如位置交换、强调调整等），并构建了一个迭代的提议-验证流水线，在事实性和隐蔽性约束下生成攻击样本。为了评估，他们引入了带诱饵标注的多跳基准数据集SalientWiki-MH。在五个前沿模型系列（GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen）和三种智能体架构（ReAct、Reflexion、工具调用）上进行了广泛评估。在30%的编辑预算下，显著性诱导攻击成功率达到83.3%；最强基线防御后仍有75.7%的攻击成功率。无目标重写只能通过降低正常任务成功率来减少攻击。作者提出轻量级输入侧防御“显著性归一化”（Salience Normalization），将标准攻击成功率降至15.3%，自适应攻击下为23.6%。结果表明，仅靠真实性检查和指令过滤是不够的，鲁棒的智能体RAG还需要防御针对显著性-相关性解耦的攻击。本文主要由安全研究人员、RAG系统开发者和AI安全工程师阅读，以理解并防范此类新型攻击。

该论文提出将传统渗透测试中的“侦察”理念系统地引入AI Agent安全评估领域。作者首先形式化了针对AI Agent的侦察过程，明确了攻击者希望获取的知识资产类型（包括Agent的能力、使用的工具、上下文约束、提示结构等），以及这些资产如何被利用来构建更强大的间接提示注入攻击。在此基础上，他们开发了KYA（Know Your Agent）框架——一个黑盒、自动化、侦察驱动的渗透测试工具。KYA通过发送探测性查询来构建目标Agent的详细画像，然后利用该画像自动生成定制化的攻击载荷，从而在后续的渗透测试步骤中更有效地触发漏洞。论文在现有的Agent安全基准测试以及一个真实世界的编码Agent上评估了KYA的性能，结果表明，使用侦察信息生成的攻击在成功率和隐蔽性上均显著优于无侦察的基线方法。作者同时开源了KYA框架、相关基准测试和基线实现，以促进可重复研究和社区贡献。本文适合AI安全研究人员、Agent开发者、以及关注LLM安全评估的蓝队成员阅读，为Agent安全测试提供了一种系统化的方法论。

该论文研究了针对无人机联邦学习系统的链式攻击，结合了网络层拒绝服务与基于凭证的冒充。背景：联邦学习（FL）在无人机群等边缘智能场景中广泛应用，但安全依赖于网络可用性和客户端认证机制。核心问题：当前FL系统未充分考虑无线网络攻击与身份认证漏洞的组合风险。方法：作者提出一种链式攻击，首先通过802.11去认证攻击迫使合法无人机下线，然后利用提取的凭证冒充断线设备。实验：使用Flower框架在Raspberry Pi和Jetson两个测试平台上，分别在IID和Non-IID数据分布下验证攻击效果。主要发现：即使短期的无线中断也会导致训练迅速不稳定，尤其在Non-IID条件下影响更大；单因素认证机制无法阻止冒充。论文讨论了该攻击对关键任务无人机部署的复合影响，并指出了针对可用性和认证漏洞的未来防御方向。适合安全研究人员、无人机系统开发者及联邦学习部署者阅读。

该论文提出了一种利用集成感知与通信（ISAC）技术辅助生成信道知识图（CKM）的方法，并将其用于物理层认证（PLA）。背景上，物理层认证通过比较接收信号的信道估计与预先构建的CKM来验证发射机位置，从而抵御来自不同位置的欺骗攻击。然而，CKM的构建通常需要大量测量或先验环境信息，成本较高。本文利用ISAC系统在通信的同时感知环境的能力，通过分析多个接收机处的无线信号，重构周围物体的布局。然后，将射线追踪应用于重构的环境，为不同发射机位置推断传播信道，从而构建CKM。该CKM随后用于认证合法发射机的位置：系统利用从网络层获得的合法发射机近似位置（如跨层认证），将接收信号估计的信道与CKM中对应位置的预测信道进行比较，以判断发射机是否位于声称位置。论文重点分析了ISAC引起的CKM重构误差以及接收端信道估计噪声对认证性能的影响，通过虚警概率和漏检概率来度量。实验使用文献中的ISAC数据集验证了所提方法的有效性。结果表明，即使存在一定的感知与估计误差，基于ISAC的CKM仍可提供可靠的认证能力。该研究为无线网络安全认证提供了新思路，尤其适用于未来6G网络中需要低开销、高可靠性的场景。

论文针对基于大型语言模型（LLM）的多智能体（Agentic）系统面临的数据泄露和工具滥用威胁展开研究。此类系统将LLM驱动的规划能力与外部工具接口相结合，指令/数据边界失效及提示注入攻击可导致敏感信息泄露。现有安全措施在跨多个代码库和异构代理的工作流中难以一致执行。为此，作者提出了一套预部署流水线，用于对代理应用进行扫描、加固和验证。流水线首先分析提示模板、工具接口及工具调用代码，识别可导致泄露的模式并生成可操作的补丁；随后通过对抗性提示注入攻击和良性输入变异对加固后的应用进行验证，确保缓解措施不破坏预期功能。加固阶段优先处理高风险工具，施加最小侵入性缓解措施，包括模式收紧、边界清理、基于允许列表的工具门控和最小权限检查。验证阶段自动生成模拟越狱、指令覆盖和工具定向操作的攻击输入，以及良性任务变体，以确认修复后应用功能正常。作者在五个真实世界代理应用和AgentDojo基准上评估了该流水线。结果表明，流水线识别出重复出现的泄露模式并生成补丁，在不影响应用行为的前提下消除了基本越狱和指令覆盖攻击导致的100%泄露，在压力诱导操纵下将泄露减少91%，且无需持续运行时策略执行。

该论文研究在边级别差分隐私下，发布一个近似输入图所有割大小的合成图的问题。如果要求纯加性误差，最优最坏情况误差为 Θ̃(n^{3/2})。如果允许小的乘法松弛，信息论指数时间机制可实现近乎线性的加性误差，但已知的多项式时间算法误差大得多。本文给出了一个多项式时间 (ε,δ)-差分隐私算法，对于每个 n 顶点无权重图 G，输出一个非负权重合成图 G̃，使得高概率下，每个割 S⊆V(G) 满足 |w_G(S)-w_{G̃}(S)| ≤ γ w_G(S) + Õ_{ε,δ,γ}(n^{13/12+o(1)})。这改进了 Aamand 等人（ICML 2025）之前的多项式时间最坏情况界 Õ(n^{5/4+o(1)})。主要技术贡献是一组用于有界度图的新的私有谱基元，其中一个基元在估计最大度为 d 的图的图拉普拉斯时给出谱误差 Õ_δ((nd)^{1/4}/√ε)，首次在高度数区域击败标准基线 min{2d, Õ_δ(√n/ε)}。他们还进一步开发了在 n 和 d 上具有更尖锐误差依赖的基元，用于下游割近似。结合具有加性误差 Õ(n+(n^2M)^{1/3}) 的新边敏感终端割预言机，最终得到最坏情况私有割发布误差 Õ(n^{13/12+o(1)})。该工作主要面向理论计算机科学和差分隐私领域的研究人员，展示了通过谱方法改进私有图分析的技术。

该论文首次系统性地研究了图基础模型（Graph Foundation Models, GFMs）中一个独特且未被探索的攻击面——对齐层（alignment layer）。图基础模型通过将所有输入映射到一个共享表示空间来实现跨域泛化，这一映射层（即对齐层）是GFM区别于普通图神经网络（GNN）的核心组件。作者在推理时（无需访问训练过程）对6个公开的GFM模型进行攻击，这些模型涵盖了光谱分词器、文本嵌入空间和离散码本等不同对齐方式。实验发现：在表示空间施加定向扰动可使所有模型性能崩溃，且所需扰动预算与普通GNN相当；但OpenGraph模型表现出特殊的脆弱性——其光谱分词器仅需五分之一的预算即可崩溃，这种对齐特有的脆弱性在普通GNN中不存在，并通过控制实验追溯至分词器而非解码器。进一步，论文实现了可实际部署的输入空间攻击（修改图边、特征或文本），在6个模型中的3个上移除了至少一半的正确预测。研究还揭示：模型对此类攻击的脆弱性程度主要取决于解码器读取表示空间的直接程度，而非任务本身的干净准确率；作者通过解码器的局部Lipschitz灵敏度来度量这种“载波增益”，并指出干净准确率留量仅作为模型内排序启发式，无法推广至实际攻击。该工作为GFM的安全性分析提供了新视角，有助于理解对齐层带来的风险。

该论文研究了推理步骤是否使视觉-语言-动作（VLA）模型对扰动更具鲁棒性。直观上，在行动前进行推理的策略应能更好地吸收受扰动的输入，而非直接映射观察到行动。作者在三个覆盖不同推理设计（无推理、文本链式推理、潜在迭代循环）的模型上，于LIBERO和SimplerEnv环境中对视觉、推理和动作阶段施加随机噪声和白盒对抗扰动。研究围绕两个问题：推理设计是否改变鲁棒性，以及能否在运行时将推理输出作为安全信号进行监控。实验发现：潜在迭代模型远非最鲁棒——在两种扰动下其任务成功率骤降，而另两种模型保持稳定。这种脆弱性是结构性的而非累积的：推理深度的变化几乎不影响结果。理论上可监控推理输出，但监控器在公平测试下失败：一种看似近乎完美的计划-行动一致性探针在自适应攻击下退化为随机。在匹配假阳性率校正下，将其与动作异常探针融合从未将受防御的成功率提升至未防御之上。在输出级行为探针和白盒视觉阶段攻击的范围内，这一上限是任何可行防御必须先满足的前提条件。

本文提出了一种面向自主商务（Agentic Commerce）的以决策为中心的参考架构。自主商务将自主购物行为扩展到软件代理，这些代理能够解释商业政策、准备结账、生成交易语言，并在委托支付权限下执行操作。研究指出，现有协议标准化了外部交换，但商家仍然需要一个权威的表示来涵盖商业资格、参与者权限、结账合法性、支付调度、生成的声明和证据等核心信息。为此，作者通过设计科学研究方法，构建了一个与协议无关的架构，其核心包括：一个规范信封（canonical envelope）、受保护的依赖和结果哈希（protected dependency and result hashes）、Ed25519或HMAC认证、实时请求重绑定（live-request rebinding）、七轴生成声明门控（seven-axis generated-claim gate）、执行时依赖重新验证（execution-time dependency revalidation）以及11个语义不变量（semantic invariants）。评估使用了开源的JavaScript实现，涵盖了8个确定性电子商务场景和5个受控消融实验。初始状态下7个合法动作被允许，但当受保护状态改变后，没有一个动作能够在没有新决策的情况下继续执行，敌意访问场景也被阻止。动作状态在配置的表面绑定信封（surface-bound envelopes）上保持一致，每个场景均包含三个受保护哈希及其目标依赖引用。每个消融实验在绕过某个安全机制时都产生了预测的不安全回归，而受保护路径则能约束相同的失效。敌意访问者只被读取一次，整个测试套件通过了66/66测试、模式验证和承诺示例。结果表明，该架构能够检测受保护依赖变化、推导有界结果、防止过期决策、保持表面绑定状态一致性、传播拒绝，并在合成测试场景下验证基于状态的身份，但未涵盖规则完备性、生产安全性、性能、法律合规性、实时互操作性、总体错误率或独立复现等。本文适合对自主系统安全架构、电子商务可信决策及形式化方法感兴趣的研究人员和工程师阅读。

动态频谱共享（DSS）是下一代无线系统的关键，但现有方案如频谱接入系统（SAS）依赖集中式管理员，暴露敏感操作元数据且缺乏加密交易问责性。尽管SAS管理员（如Google）引入了按需付费定价模型，但随着DSS向更开放和大规模的频谱市场演进，这些方法仍面临隐私和问责挑战。本文提出SpexPay，一个隐私保护且可审计的按需付费频谱使用框架，能在不泄露用户身份的情况下实施细粒度、与使用量挂钩的支付。SpexPay集成BBS+可验证凭证、不可链接会话假名和选择性披露证明，实现隐私保护访问授权，同时利用基于Solidity的智能合约实现自动且不可否认的托管结算。系统仅在链上记录假名使用证据和哈希链计量数据，实现强不可链接性，同时保持可验证的问责性和可审计性。完整原型展示了低端到端延迟（约150毫秒）和适中的链上成本（约603K gas或约0.9美元），表明SpexPay在实际DSS部署中是可行的。还在Raspberry Pi 5上评估了用户端密码操作，以评估可扩展性和对边缘级硬件的适配性。代码和工件公开可用。

本文针对边缘AIoT系统中数据隐私保护问题，提出了一种硬件-算法协同设计的差分隐私方案RRAM-DP。传统RRAM（阻变随机存储器）因其多比特存储和存内计算能力而适用于高效AIoT，但其固有的随机写入行为通常被视为影响精度的缺点。本文创新性地利用该随机性，通过放松RRAM写入验证操作，注入经过校准的噪声，实现形式化证明的(ε,δ)-差分隐私。结合预训练技术，形成了新型的私有、高精度的存内计算训练范式。在CIFAR-10/100、STS-B和SST-2数据集上，RRAM-DP-SGD在(ε=2, δ=O(1/n))差分隐私下相对于非私有SGD仅有最多3.8%的精度损失。相比A100 GPU和DiVa-GEMM加速器，RRAM-DP-SGD分别实现高达57倍和3.2倍的能效提升，以及2.7倍和1.8倍的加速。结果显示，在边缘设备上使用RRAM进行高效、隐私保护的存内训练具有可行性。

该论文针对无人机（UAV）控制中应用自托管计算机使用代理（SHCUA）时的结构不匹配和安全问题，提出了一种实时、面向安全的重构方案RT-SHCUA。传统SHCUA设计用于交互式主机端工具使用，允许延迟迭代，但无人机控制面临持续变化的物理状态、严格的时间约束、安全风险和可追溯性要求。作者指出，直接使用SHCUA输出飞行命令可能导致过时、未授权或被篡改的决策，从而引发不安全或不可追踪的飞行行为。RT-SHCUA的核心思路是将SHCUA的输出转化为合同约束的无人机技能调用，明确包含时间、状态、权限、回退和证据语义。基于这一抽象，架构将语义推理与板载执行及安全/安全执行分离：慢速的云端或边缘推理负责任务理解，而板载组件仅验证和调度及时、授权且状态一致的技能。关键安全实施点可通过TEE或微控制器隔离机制保护，无需将整个语言代理或高频飞行控制循环移入可信组件。原型评估表明，RT-SHCUA在维持有界的任务级响应能力的同时，支持降级处理、可信准入和可审计的证据保存，适用于SHCUA中介的无人机动作。

本文针对金融行业面临的量子计算威胁和“先收后破”（HNDL）攻击范式，提出并实现了一种量子弹性银行交易安全方案。核心架构是基于双层封装混合密钥封装机制（DW-HKEM），该机制同时集成RSA-256和ML-KEM-768两种算法，并使用基于SHA-256的密钥派生函数生成组合密钥，再以AES-256包裹会话密钥，实现经典安全与后量子安全的组合防护。系统还包含一个名为CryptoX的实时密码分析仪表板，支持操作耗时追踪、会话级分析与性能趋势可视化，可直接用于企业银行安全运营。通过100次独立迭代的基准测试，方案总开销约1.58毫秒，满足企业部署阈值，证明了架构在金融领域作为可扩展的后量子密码基础设施参考的可行性。论文还公开了完整源代码。此工作对银行等需长期数据保密性的行业具有重要参考价值，有助于在不破坏现有系统兼容性的前提下迁移到后量子时代。

该论文针对连续学习（CL）在生物特征识别系统中的应用所面临的两大挑战——灾难性遗忘和成员推理攻击——提出了一种基于码分调制层（CDML）的防御方法。在步态识别场景下，传统CL方法在小数据集上逐步微调模型，虽能降低训练成本并整合新知识，但极易导致对旧任务的遗忘，且攻击者可通过推理攻击判断样本是否属于训练集。论文设计的CDML层通过对特征进行码分调制，在保持模型对多任务识别精度的同时，有效缓解成员推断攻击。该方法无需重放历史数据，从而最小化了重传开销。实验表明，CDML能在多个步态识别任务上维持高准确率，并显著降低隐私泄露风险。研究揭示了调制层在平衡持续学习与隐私保护方面的潜力，适用于需要在线更新模型的生物识别系统。

Hackers are actively exploiting the critical CVE-2026-50522 vulnerability in Microsoft SharePoint to steal machine keys and maintain access even after affected servers are patched. [...]

Hackers are exploiting the "wp2shell" critical vulnerability suite (CVE-2026-63030 and CVE-2026-60137) affecting WordPress Core to deploy persistent webshells and install malicious plugins on affected servers. [...]

A security flaw has been discovered in boazsegev facil.io up to 0.7.58. This affects the function http_sendfile2 of the file lib/facil/http/http.c of the component Public Folder Handler. Performing a manipulation results in path traversal. Remote exploitation of the attack is possible. The exploit has been released to the public and may be used for attacks. The project was informed of the problem

A flaw has been found in boazsegev facil.io up to 0.7.4. Affected is the function websocket_on_protocol_error in the library lib/facil/http/parsers/websocket_parser.h of the component WebSocket Frame Parser. This manipulation of the argument on_message causes improper input validation. The attack can be initiated remotely. The exploit has been published and may be used. The project was informed of

A vulnerability was detected in publint up to 0.1.4. This impacts the function child_process.exec of the file src/node/pack.js of the component package-manager Command Handler. The manipulation results in os command injection. Attacking locally is a requirement. The exploit is now public and may be used. The patch is identified as adf2d9a09945fc98c85a2520a89f441d78b2dbd8. It is advisable to implem

A vulnerability was identified in danger danger-js up to 13.0.7. Impacted is the function danger.git.diffForFile of the file source/platforms/git/localGetFileAtSHA.ts of the component CLI. Such manipulation of the argument File leads to os command injection. The attack needs to be performed locally. Upgrading to version 13.0.8 is recommended to address this issue. The name of the patch is 087a7290

A vulnerability was detected in oclif up to 4.23.16. Affected by this vulnerability is the function child_process.exec of the component JIT Plugin Entry Handler. Performing a manipulation of the argument jitPlugins results in os command injection. The attack is only possible with local access. The exploit is now public and may be used. The patch is named 939b045725e065baebc4587b8bccfd56731eed3d. T

OIDC::Lite versions through 0.12.1 for Perl allow ID Token signature verification bypass via a token-controlled algorithm allowlist in verify. When the caller does not pin an algorithm, OIDC::Lite::Model::IDToken::verify sets $self->alg($self->header->{alg}) from the token's own header and then calls decode_jwt(token, key, 1, [$self->alg]), handing JSON::WebToken an accepted-algorithm allowlist t

Question2Answer through 1.8.8 contains a session invalidation vulnerability that allows attackers with a previously obtained remember-me cookie to retain authenticated access by exploiting the forgot-password reset flow's failure to clear the sessioncode field in qa-include/app/users-edit.php. While the normal password-change flow in qa-include/pages/account.php explicitly clears the sessioncode t

Cal.com OSS ships lacks authorization on webhook teamId creation, allowing any authenticated user to create a webhook on any team via unvalidated teamId injection, then steal booking data, including fields like organizer/attendee emails and custom responses, and conditionally video-call passwords, by triggering webhook delivery.

Elgg before 7.0.0 does not check image dimensions to prevent denial of service via a large avatar upload.

Missing authorization in Caliptra Core Runtime Firmware (INVOKE_DPE_MLDSA87, CM_AES_GCM_DECRYPT_DMA, EXTERNAL_MAILBOX_CMD commands) in subsystem mode allows a privileged local attacker to cause a denial of service via mailbox commands containing unverified AXI addresses. The security impact beyond availability is integration-specific. This issue affects Core Runtime Firmware: 2.1.0.

Onlook through 0.2.32, fixed in commit 423e2e9, contains a broken object level authorization vulnerability that allows authenticated attackers to access and manipulate other users' resources by supplying arbitrary UUID values to tRPC API procedures including project.get, member.remove, and chat.conversation.delete. Attackers can provide arbitrary projectId or conversationId values without authoriz

InvokeAI before 6.13.7 contains an unauthenticated directory enumeration vulnerability in the GET /api/v2/models/scan_folder endpoint that accepts attacker-controlled scan_path parameters. Unauthenticated attackers can recursively enumerate arbitrary server filesystem directories and use HTTP response codes to determine file existence and readability, bypassing multi-user mode access controls.

Graylog2 Server before commit 46a2eeb contains a missing per-entity permission check in the POST /events/definitions/{definitionId}/duplicate endpoint that allows authenticated users to clone any event definition. Attackers with the low-privilege eventdefinitions:create capability can read private event definitions including detection queries, aggregation thresholds, grouping fields, schedules, an