ThreatForest: Multi-Agent Attack Tree Generation with Pluggable TTP Framework Mapping
该论文提出 ThreatForest,一个面向云原生架构威胁建模的多智能体系统。传统威胁建模依赖人工分析源代码仓库,速度慢且需要稀缺的安全专家。ThreatForest 将威胁建模分解为多阶段智能体流水线,包括仓库分析、上下文精炼、威胁生成
今日共收录 946 条安全情报,包含 146 个 CVE,466 篇安全通告,以及 75 篇研究论文。
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大型语言模型(LLM)智能体在动态环境中自主执行复杂操作,将语义推理与系统操作交织在一起。传统的静态工具级权限在这种环境下显得力不从心,因为安全授权高度依赖上下文,并受运行时状态和数据流变化的影响。为此,本文提出 FAVA(Formal A
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本文提出 AttackGNN,这是首个针对硬件安全领域基于图神经网络(GNN)技术的红队攻击框架。近年来,GNN 被广泛用于集成电路硬件安全任务,如检测知识产权盗版、硬件木马检测与定位、电路逆向工程和硬件混淆等,并取得了很高的准确率。然而,
本文提出了一种可解释的基于深度学习的Web攻击检测方法,核心目标是解决深度学习模型在Web攻击检测中‘黑盒’特性导致的不可信问题。现有基于深度学习的Web入侵检测系统虽然具有较高的检测准确率,但无法向安全分析人员解释为何将某条请求判定为攻击
WiFinger 提出了一种针对高噪声 Wi-Fi 环境下物联网(IoT)设备事件流量的细粒度指纹识别方法。智能家居等 IoT 环境容易遭受隐私推断攻击,攻击者通过分析加密网络流量的模式来推断设备状态甚至人员活动。现有攻击大多依赖机器学习技
该论文针对开源软件项目中的安全与信任实践进行了定性研究。开源软件在现代软件生态中占据核心地位,其去中心化开发和开放协作模式带来了独特挑战,例如来自未知实体的代码提交、有限的人力进行提交或依赖审查,以及如何让新贡献者快速了解项目最佳实践等。研