2026-07-25 归档

今日共收录 771 条安全情报，包含 0 个 CVE，408 篇安全通告，以及 82 篇研究论文。

学术论文2026-07-22 发布HIGH

IssueTrojanBench: Benchmarking AI Coding Agents Against Malicious Issue Requests

本文提出 IssueTrojanBench，一个系统评估基于 LLM 的 AI 编码代理（如 Cursor、Claude Code 和 Codex Desktop）在应对恶意 issue 请求时的安全性的基准测试。研究背景在于，AI 编码代

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#cs.AI #cs.SE #AI coding agents #benchmark #adversarial issue #LLM security

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GPE: Evaluating Robust Evidence Aggregation for Fact Verification under Controllable GEO-Style Poisoning

本文针对大语言模型（LLM）在检索增强生成（RAG）场景下可能遭受的文档投毒攻击，提出了一种名为GPE（GEO-Style Poisoning Evaluation）的评估框架。现有的事实验证基准和评估框架缺乏可控的证据环境，无法有效评估模

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#cs.AI #llm #retrieval-augmented-generation #fact-verification #robustness #adversarial-attack

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Evaluating Large Language Models for Symbolic Security Protocol Analysis

该论文系统评估了大语言模型（LLMs）在符号化安全协议验证任务上的表现。传统上，安全协议验证依赖形式化工具如ProVerif和OFMC，而本研究旨在探索LLM（GPT和DeepSeek）是否能替代或辅助这些工具。研究者将LLM置于聊天模式（

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#llm #security protocol verification #formal methods

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Pure-DP Statistical Query Release at the Conjectured Square-Root Rate

本文解决了差分隐私领域的一个核心猜想：对于大小为T的宇宙上的k个统计查询，在纯差分隐私下能否达到平方根率的最坏坐标误差。Nikolov和Ullman此前提出了这一猜想，但未能给出构造性证明。作者通过构造一个ε-差分隐私机制，证明了期望误差上

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#cs.DS #differential-privacy #statistical-query

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The Ethics of Autonomous AI Agents for Offensive Security

本论文探讨了由大型语言模型（LLM）驱动的自主智能体在进攻性安全领域中引发的伦理问题。与传统的渗透测试工具不同，这些智能体在三个维度上表现出不确定性：首先，其行为基于非确定性策略，输出难以在事前或事后解释，导致攻击归因和安全审查困难；其次，

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#cs.AI #agent-security #llm #ethics #offensive-security

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Small, Free, and Effective: Orchestrating Open-Weight Small Language Models to Outperform Single LLM for Malware Analysis

该论文研究了在恶意软件分析场景下，能否通过编排多个小语言模型（SLM）的集合来达到或超越单个大语言模型（LLM）的性能。恶意软件分析需要快速解读复杂的引爆报告，涵盖文件系统、网络和进程行为。尽管LLM在技术工件的解读上表现出色，但闭源前沿模

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#cs.AI #small language models #malware analysis #orchestration

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Geometric Configurations of Perturbed Jailbreak Prompts

该论文研究了在小型开放权重语言模型（Qwen-2.5-1.5B/-3B/-7B-Instruct 和 Llama-3.2-1B/-3B/-3.1-8B-Instruct）中，针对破解提示的字符串级扰动技术所引起的内部表示变化。扰动技术能够将

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#cs.AI #llm-security #jailbreak #internal-representation #perturbation

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Defense Against LLM Backdoors using Critical Neuron Isolation Pruning

大型语言模型（LLM）容易受到后门攻击，攻击者通过隐藏触发器诱导模型产生恶意输出。现有防御方法通常分为推理时检测或训练时缓解，但存在两个关键局限：首先，它们主要针对基于微调（如PEFT模块）的后门，无法应对绕过训练流程的模型编辑攻击；其次，

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#cs.AI #llm #backdoor-defense #pruning #neuron-analysis

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DARWIN: Evolving Jailbreak Adversary and Guardrail for LLM Safety Evaluation and Protection

该论文提出了DARWIN框架，旨在解决当前LLM安全评估和防御方法中静态设定的局限性。现有方法通常使用固定的攻击方法评估漏洞，并在固定的恶意提示数据集上训练护栏，而现实中的攻击者会持续进化其能力并扩展攻击空间。DARWIN框架将越狱攻击建模

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#agent-security #llm

学术论文2026-07-21 发布INFO

Twin Agent: Context Residual Compression for Privilege Separated Agents

大型语言模型（LLM）代理面临多种安全风险，尤其是来自不可信上下文的提示注入攻击，这些攻击会操纵下游推理和工具使用。现有的安全设计方法通过分离不可信观察与特权执行，并严格控制信息流来缓解风险，但往往降低效用且需要大量特定任务的工程工作。本文

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#cs.CL #agent-security #llm

学术论文2026-07-21 发布INFO

Integrity of peer-to-peer distributed LLM inference under malicious nodes

该论文研究了对等网络（P2P）分布式大语言模型（LLM）推理的完整性保证问题。在P2P分布式推理场景中，LLM的层被分散到多个节点上，每个请求依次经过由不同独立方拥有和控制的节点。任何恶意的节点都有可能篡改其负责的层的输出，从而破坏最终结果

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#cs.AI #distributed-inference #peer-to-peer #llm #integrity #canary-check

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Guardrails as Scapegoats: Auditing Unfaithful Safety Refusals in Tool-Augmented LLM Agents

该论文研究了工具增强型大语言模型（LLM）Agent在面对静默基础设施故障时的行为，特别是当外部工具返回HTTP 200响应但payload为空、null或畸形时。现有评估框架主要关注能力指标或显式工具崩溃，忽略了这类静默失败。作者提出了一

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#cs.LG #cs.AI #agent-security #llm #safety #auditing

学术论文2026-07-21 发布INFO

SFGA: A Statistics-First Gating Architecture with Adjudicative Escalation for Trustworthy SFT Data Procurement

该论文提出了一种名为 SFGA（Statistics-First Gating Architecture）的统计优先门控架构，用于解决监督微调（SFT）数据采购中的可信数据获取问题。在采购数据时，买方需要在尚未进行下游训练前判断候选数据集是

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#cs.LG #cs.AI #data-quality #llm #cost-aware-routing

学术论文2026-07-21 发布INFO

Cross-Agent Campaign Attribution: Linking Asynchronous Attacks Across LLM Agents

该论文针对LLM智能体（Agent）在部署中面临的安全问题，提出了一种新的攻击归因任务：跨智能体异步攻击归因（Cross-Agent Asynchronous Campaign Attribution）。传统的LLM智能体防御通常在每个会话

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#cs.AI #agent-security #llm #campaign-attribution #cross-session

威胁情报2026-07-24 发布INFO

[下载]IDAPro v9.4.260714(hotfix)+汉化补丁+新版py注册机

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#reversing #community #kanxue

安全公告2026-07-24 发布INFO

kin-openapi openapi3filter: unauthenticated nil-pointer panic when validating a request against a `content` parameter whose media type has no schema

| Field | Value | |---|---| | Ecosystem | Go | | Package | `github.com/getkin/kin-openapi` | | Affected versions | `<= 0