Mask2Shield: Strengthening LLM Safety against Neuron-Pruning Attacks

本文提出一种针对大语言模型（LLM）神经元级剪枝攻击的防御方法 Mask2Shield（M2S）。背景：LLM 在部署前会进行安全对齐以减少有害内容生成，但已有研究表明，拒绝有害内容的能力可能只依赖于少数可移除的神经元；攻击者通过剪枝这些神

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ReCon: A Resource-Constrained Benchmark for LLM-Based Cybersecurity Compliance Across Ingestion and Retrieval Pipelines

本文提出 ReCon，一个专为基于大语言模型（LLM）的网络安全合规检查设计的资源受限基准测试。随着网络威胁日益严峻，政府和企业的信息安全与网络安全实施受到严格监管，治理失败被认为是导致网络安全态势弱化的主要原因之一。信息安全治理的关键组成

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Dynamic Capability Scoping for Enterprise AI Agents: A Synthetic Dataset and Three-Source Permission Architecture

企业级AI代理通常被授予静态凭证集，以便在配置时拥有完成任务所需的所有工具。这种持久的过度权限扩大了攻击面。本文提出，能力范围界定必须遵循动态最小权限原则，并将其作为检测机制之前的预防机制。一个在代理上下文中不存在的凭证，无论代理的推理或规

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DeFiScreener: Efficient DeFi Attack Pre-screening in Smart Contracts via Historical Case Matching

该论文提出了 DeFiScreener，一种基于历史攻击案例匹配的高效 DeFi 攻击预筛查框架。背景：截至 2026 年 1 月，已有超过 5,200 个 DeFi 项目部署在主流区块链上，但现有检测工具通常仅覆盖特定攻击类型，检测覆盖范

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KaPilot: LLM-Assisted Generation of Kani Specifications for Unsafe Rust Verification

该论文提出了 KaPilot，一个基于大语言模型（LLM）的多智能体框架，用于自动生成 Rust 语言中 unsafe 代码内存安全的形式化规约（specifications），以支持使用 Kani 验证器进行形式化验证。Rust 的所有权

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Nginx远程代码执行漏洞分析与利用（CVE-2026-42530）

CVE-2026-42530

Nginx远程代码执行漏洞分析与利用（CVE-2026-42530）

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n8n Sandbox Escape Lets Workflow Editors Run OS Commands as the n8n Process

CVE-2026-27577

n8n has patched a high-severity expression-sandbox escape that could let an authenticated workflow editor execute operat

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On AI Safety and Security Technical Debt in Engineering AI-Enabled Systems

本文针对工程化AI系统中的AI安全与安全技术债务（AITD）进行了系统研究。AI系统在医疗、自动驾驶、金融等高风险领域的广泛部署，带来了数据治理、模型实现、算法设计、架构决策、运维流程、文档实践和测试充分性等多方面的工程负债，这些负债具有潜

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DualityCert: Verifier-Gated Language-Model Repair of Broken Duality Claims in Quantum Field Theory

本文提出了DualityCert，一个用于四维N=1 quiver规范理论中候选Seiberg对偶声明的符号验证器。该验证器检查了't Hooft异常匹配、超势R-荷一致性、中心荷匹配以及一个有界的手性环代理。如果一个声明通过了所有测试，它

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A Maximum Entropy Implementation of Differential Privacy Under Linear Invariants

本文针对差分隐私（Differential Privacy, DP）在实际部署中必须满足的聚合约束（也称为不变性）问题，提出了一种基于最大熵的差分隐私实现方法。在标准的差分隐私机制中，通常通过向查询结果添加独立的高斯或拉普拉斯噪声来保护个体

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BettiSplit: Topology-Guided Privacy-Aware Split Learning Against Feature Inversion and Gradient Leakage

本文针对分割学习（Split Learning）中的隐私泄漏问题，提出了一种基于拓扑引导的隐私感知分割框架。分割学习通过将神经网络分割到客户端和服务器端进行协作训练，但中间表示的不当分割会导致严重的隐私泄漏，例如特征反转和梯度泄漏。作者通过

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VulnGym: Evaluating Vulnerability Management Strategies against Advanced Persistent Threats

VulnGym 是一个用于评估企业网络漏洞管理策略的模拟工具。研究背景：高级持续性威胁（APT）长期利用软件漏洞攻击关键资产，但资源有限的组织需要优先级排序修补漏洞。现有标准（如 CVSS）单独评分漏洞，无法评估修补策略在对抗随时间推进的对

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Near-Tight Theoretical Bounds for Incentive Compatibility in Bitcoin Mining

本文研究比特币挖矿中的激励兼容性问题，即诚实挖矿何时是理性选择。先前工作通过马尔可夫决策过程（MDP）计算了激励兼容性阈值的接近紧致下界和上界（Sapirshtein等人），而Kiayias等人的区块链挖矿博弈模型则推导了理论界限，但存在两

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Quantum-Level Crosstalk Characterization of a 16x16 MEMS Optical Switch for Dynamic Quantum Communications

本论文针对动态量子通信网络中关键的光开关组件——商用16x16 MEMS（微机电系统）光开关，开展了全连接量子级串扰特性表征研究。采用超导纳米线单光子探测器（SNSPD）作为高灵敏度测量工具，系统测量了该开关在所有端口对之间的串扰水平。实验

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New perspectives for code locality in the rank metric

本文提出了一种针对秩度量码的局部恢复新定义。在编码理论中，局部恢复允许仅访问少量其他数据条目即可有效恢复部分（丢失的）编码数据。以往的研究主要针对汉明度量下单个符号的恢复。本文的定义与Kadhe等人（IEEE Trans. Inf. The

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Agentic Cloud Decoys: A Deception-Driven Framework for Autonomous Intrusion Investigation

该论文提出了一种面向云环境的欺骗驱动自主入侵调查框架Cloud Decoy AI Agent。当前云遥测数据规模庞大，攻击者利用合法身份、联邦会话令牌和云原生API进行活动，与正常管理行为难以区分，导致安全分析师需要花费大量时间从日志中重构

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Beyond GDPR: Examining Disclosure Gaps in Mobile AR Privacy Policies under U.S. State Privacy Laws

该论文首次针对美国各州隐私法对移动增强现实（MAR）应用的隐私政策进行大规模审计。研究背景是：MAR应用可收集空间地图、生物特征等高度敏感数据，但其隐私政策研究不足；此前审计多聚焦单一法律框架（如GDPR），而美国已有20个州生效了综合隐私

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Development of Vision-Language Model-based GNSS Spoofing Detection for Autonomous Vehicle Navigation

本文提出首个基于视觉语言模型（VLM）的自动驾驶车辆GNSS欺骗检测框架。自动驾驶车辆依赖GNSS进行定位与导航，但易受欺骗攻击，攻击者可悄无声息地重定向车辆或引发危险操作。该方法融合前摄像头视觉数据与车内传感器（车速、加速度、偏航率）读数

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Strategies for quantum-enabled Bitcoin miners

本文研究了两台专用量子计算机在比特币挖矿中的竞争行为对51%攻击阈值的影响。作者扩展了现有的博弈论框架，计算了两台非合谋、激进的量子矿工在面对多次寻找有效区块机会时的支付矩阵，并据此确定了最优挖矿策略。研究表明，这些最优量子挖矿策略对51%

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Bitcoin Mempool Linearization

本文研究了比特币系统中矿工内存池（mempool）的交易线性化问题。在比特币中，交易不断到达矿工的mempool，等待被包含进未来的区块。每笔非coinbase交易必须花费之前交易创建的未花费输出，这就在mempool中的交易之间引入了依赖

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