2026-07-27 归档

今日共收录 632 条安全情报,包含 14 个 CVE,301 篇安全通告,以及 58 篇研究论文。

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学术论文2026-07-24 发布INFO

Ethereum NFT Smart Contracts: Knowledge-Guided Vulnerability Detection with LLM and Code Slicing

该论文针对以太坊NFT智能合约中的漏洞检测问题展开研究。NFT通过智能合约实现所有权、转移、授权和元数据操作,合约漏洞直接威胁数字资产安全。现有静态分析器基于规则高效筛查,但对特定应用逻辑的检测能力有限;而未经约束的大语言模型分析可能被无关

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

威胁情报2026-07-27 发布INFO

Cloud & Application Security

Cloud & Application Security

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

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

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

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

Next-Gen Identity Security

Next-Gen Identity Security

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

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

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

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

CrowdStrike Expands Identity Leadership with OpenID and IDPro

CrowdStrike Expands Identity Leadership with OpenID and IDPro

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

cloud architecture assessment

cloud architecture assessment

历史摘要 · 未重新核验 · Mandiant

威胁情报2026-07-27 发布INFO

ransomware and multifaceted extortion defense

ransomware and multifaceted extortion defense

历史摘要 · 未重新核验 · Mandiant

威胁情报2026-07-27 发布INFO

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

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

历史摘要 · 未重新核验 · Mandiant

威胁情报2026-07-27 发布INFO

The Identity Problem Hiding in AI Agent Deployments

The Identity Problem Hiding in AI Agent Deployments

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

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

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

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

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

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

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-27 发布INFO

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

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

历史摘要 · 未重新核验 · CrowdStrike

威胁情报2026-07-26 发布INFO

GitHub, PyPI add time-based defenses against supply chain attacks

GitHub and PyPI (Python Package Index) have introduced a time-based mechanism in the Dependabot dependency management to

历史摘要 · 未重新核验 · BleepingComputer

学术论文2026-07-27 发布INFO

Incremental Offline/Online PIR.

该论文提出了一种增量式离线/在线私有信息检索(PIR)协议,旨在降低传统PIR方案在重复查询场景下的通信和计算开销。核心思想是将PIR过程分为两个阶段:离线阶段预先处理数据库并生成辅助数据;在线阶段利用离线结果快速响应查询,同时支持增量更新

历史摘要 · 未重新核验 · USENIX Security

学术论文2026-07-27 发布INFO

A Hardware-Software Co-design for Efficient Intra-Enclave Isolation.

该论文提出了一种硬件-软件协同设计方法,旨在解决可信执行环境(如Intel SGX)中飞地内部隔离效率低下的问题。现有飞地设计通常将整个应用放在同一个安全边界内,缺乏内部隔离机制,导致一旦飞地内某个组件被攻破,整个飞地数据都会泄露。作者设计

历史摘要 · 未重新核验 · USENIX Security

学术论文2026-07-27 发布INFO

SAID: State-aware Defense Against Injection Attacks on In-vehicle Network.

本文针对车载网络(IVN)面临的注入攻击威胁,提出了一种状态感知的防御机制SAID(State-aware Defense Against Injection Attacks on In-vehicle Network)。车载网络是现代汽车

历史摘要 · 未重新核验 · USENIX Security

学术论文2026-07-27 发布INFO

Omnes pro uno: Practical Multi-Writer Encrypted Database.

本文提出了一种实用的多写入者加密数据库方案(Omnes pro uno)。传统的加密数据库通常只支持单一写入者,或者为了支持多写入者而牺牲安全特性或查询能力。该方案在保持与单写入者方案相当的安全性的同时,支持连接查询和范围查询,且性能与现有

历史摘要 · 未重新核验 · USENIX Security

学术论文2026-07-27 发布INFO

NetCap: Data-Plane Capability-Based Defense Against Token Theft in Network Access.

本文提出了一种名为NETCAP的新型防御机制,旨在防止企业网络环境中攻击者利用窃取的访问令牌(如JSON Web Token、OAuth 2.0令牌)进行未经授权的资源访问。当前令牌机制虽然简化了身份验证流程,但存在严重安全隐患:授权主机内

历史摘要 · 未重新核验 · NDSS

学术论文2026-07-27 发布INFO

To Shuffle or not to Shuffle: Auditing DP-SGD with Shuffling.

本文研究差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)中,使用数据打乱(shuffling)替代传统泊松子采样(Poisson subsampling)时隐私保证的准确性。传统DP-SGD通过泊松子采样随机选择每轮训练批次,但打乱因计算开销低、兼容性

历史摘要 · 未重新核验 · NDSS