SecRespond: Benchmarking AI Agents for Real-World Post-Compromise Incident Response
该论文提出了SecRespond，这是第一个专门针对后入侵（post-compromise）事件响应工作流评估大型语言模型（LLM）代理的基准测试。现有网络安全基准主要聚焦于攻击前的场景，将代理置于一个干净、理想化的环境中，忽略了主机已被攻
2026-07-30 归档
今日共收录 1598 条安全情报，包含 743 个 CVE，444 篇安全通告，以及 115 篇研究论文。
← 返回归档列表(EC)2: Event-Centric Explainability for Cybersecurity Through Multi-Agent LLM Investigations
该论文提出了一种名为 (EC)2 的事件中心、检测器无关的网络安全告警解释框架。针对安全运营中心（SOC）中异常检测系统仅提供特征级解释、缺乏上下文关系的问题，作者设计了一个多智能体（Multi-Agent）LLM 系统，模拟结构化、假设驱
From Role Prompt to Infinite Thinking: Exploiting Persona Conditioning for Inference Cost Attacks in LLMs
本文揭示了大语言模型（LLM）在推理效率方面的一个新安全漏洞。由于LLM的自回归生成机制，恶意提示可以操纵生成行为，导致产生过多的token，从而放大计算消耗并威胁服务效率。现有方法主要依赖对抗后缀或显式扩展指令，这些方式容易被检测。作者发
GPT-Red: Automated Red Teaming via Self-Play at Scale
本文提出 GPT-Red，一种基于自我对弈（self-play）的大规模自动化红队测试智能体，专门用于发现针对前沿大语言模型（LLM）的新型提示注入攻击。研究背景在于，尽管对抗训练能提升 LLM 鲁棒性，但依赖人工红队成本高、扩展性差，且难
Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion
本文提出一个可复现的流水线，用于从自由文本漏洞描述中将通用漏洞披露（CVE）映射到MITRE ATT&CK企业技术。研究者首先量化了传统的CWE->CAPEC->ATT&CK推导链中的表格扩展伪影，然后基于由MITRE威胁知情防御中心专家映
Bits and Memories: Measuring Verbatim Extraction Across LLM Quantization
本论文针对大型语言模型（LLM）量化后的隐私风险进行了深入探究。以往的研究主要使用成员推断（Membership Inference）来评估量化对隐私的影响，但作者指出，成员推断反映的并非公众真正担忧的风险——模型逐字复制训练数据。因此，该
The Disruptive Impact of Large Language Models on Capture the Flag Competitions and the Path Toward Fair Play
本文采用混合方法研究大型语言模型（LLM）对入侵防御竞赛（CTF）的颠覆性影响。CTF是网络安全领域最有效的训练方式之一，涵盖密码学、Web漏洞利用和二进制漏洞利用等技能。LLM现在能够以最少的人类干预解决越来越多的挑战，这引发了关于公平性
A Reference-Free Score for Detecting Silent Reasoning Failures in Large Language Models
该论文指出了当前大型语言模型数学推理评估中的一个关键缺陷：通常只比较最终答案是否正确，而忽略了推理链的有效性。一个无效的推理链可能偶然得出正确答案，而有效的计算却可能因转录错误导致答案错误，这种现象被称为“推理-答案一致性差距”。为了解决这
Hybrid Analysis for Secure MCP Tool Use in LLM Agents
本文针对大型语言模型（LLM）代理在应用模型上下文协议（MCP）工具时引入的安全风险，提出了一种基于混合分析的防御框架MTGuard。MCP作为LLM代理与外部环境交互的事实标准，虽被广泛采用，但存在代理被诱导执行恶意或未授权操作的隐患。现
ContractHIL-HLS: Contract-Aligned Multi-Agent Workflow with Hardware-in-the-Loop Feedback for HLS Design
本文提出 ContractHIL-HLS，一种面向高级综合（HLS）工程实践的合同对齐多智能体工作流。核心贡献包括：1）引入结构化合同作为语义对齐和任务执行构件，将自然语言需求转化为显式接口、约束、验证检查和回滚规则；2）将硬件信息融入反馈
ALIBI: Adaptive Agentic Attacks on LLM-Based Vulnerability Detectors via Adversarial Code Comments
大型语言模型（LLM）越来越多地被用于安全敏感任务，如漏洞检测和代码审查。这篇论文发现了一个此前未被充分探索的攻击面：攻击者可以在源代码中插入对抗性注释，这些注释能够影响检测器的推理过程，而不改变程序的执行行为。作者将攻击者建模为一个编码代
Agentic Permissions Policy Algebra for Taint Confinement in LLM Agents
该论文针对自主LLM代理在处理混合机密性数据时面临的严重安全风险（如提示注入攻击和推理错误）提出了解决方案。传统动态信息流控制（IFC）虽然能提供结构性安全保证，但污点跟踪会永久污染代理的上下文，严重限制下游实用性。作者提出了APPA（Ag
Early Detection of Distributed Backdoors in Multi-Agent LLM Systems: A Characterization Study
本文研究多智能体LLM系统中分布式后门攻击的早期检测问题。攻击者通过一个中毒工具将加密后的恶意负载片段隐藏在观测结果中，这些片段被分发到多个智能体，运行结束后由外部过程重组并执行。由于每个智能体单独持有片段不完整，逐步骤的安全检查可能无法识
When LLM Defenses Backfire: Characterizing Safety, Performance, and Cost Trade-offs
本文系统性地研究了大型语言模型（LLM）的越狱防御措施在安全性、性能和成本之间的权衡。作者指出，防御措施在提升安全性的同时，可能引入二次代价，例如降低模型实用性、对良性输入过度拒绝以及增加推理开销。与以往将防御视为单一类别不同，本文根据操作
DeepFaith: Evidence-Grounded LLMs for Faithful Incident Reporting in Multi-Stage APT Defense
高级持续性威胁（APT）因其多阶段和隐蔽性而难以检测和解释。现有的自主防御系统利用溯源图和学习模型进行检测和缓解，但其输出主要是机器导向的，分析师难以理解。大型语言模型（LLM）为报告生成提供了有前景的接口，但常常产生幻觉或缺乏证据支持的内
Just Testing, Move Along: Evasion of LLM-based System Log Interpretation by Prompt Injection
本文研究大型语言模型（LLM）在安全运营中心（SOC）日志解释任务中面临的提示注入攻击威胁。随着LLM被用于辅助分析师处理系统日志，攻击者可能通过向日志条目中注入上下文信息或显式指令来操纵模型的解读结果，从而掩盖恶意活动。尽管LLM在日志分
A Cybersecurity MLPS Large Language Model with Multi-Path Retrieval Fusion
本研究针对中国网络安全等级保护制度（MLPS）的合规分析需求，提出了一种集成多路径检索融合的大语言模型框架。MLPS是中国网络安全治理的基础体系，当前依赖人工解读标准和基于规则的工具，难以在复杂应用场景中提供稳定一致的合规分析。通用大语言模
StealthBench: Measuring Operational Stealth in Autonomous Offensive-Security Agents
该论文提出了 StealthBench，一个用于衡量自主进攻安全代理操作隐蔽性的基准测试。当前自主代理在执行渗透测试或红队任务时，往往专注于完成任务（如发现漏洞、获取权限），却忽视了操作安全（OPSEC）原则，导致隐蔽性失败。作者从真实漏洞
SecDrift: Measuring Sector-Conditioned Security Drift in AI-Generated Code
该论文提出了SecDrift基准测试，用于测量大语言模型（LLM）在生成代码时，针对不同行业领域的提示（如关键基础设施）相对于中性基线所产生的安全性漂移。作者从CISA定义的8个关键基础设施行业和9个CWE漏洞类别出发，对7个LLM（其中6
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