N-able Says Attackers Take Over N-central Servers After Initial Fix Proves Incomplete

CVE-2026-18577

N-able said attackers exploited an authentication bypass in N-central to gain remote administrative access and reach the

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

Visa to Acquire Fraud Intelligence Firm BioCatch for $2.4 Billion

The payments giant says BioCatch’s behavioral and device intelligence will help financial institutions combat account ta

历史摘要 · 未重新核验 · SecurityWeek

N‑able Patches Vulnerability Exploited to Hack N-central Servers

CVE-2026-18577

The N‑central vulnerability CVE-2026-18577 has been exploited in the wild after threat actors found a patch bypass. The

历史摘要 · 未重新核验 · SecurityWeek

A Decade of Healthcare Cyber Threats: Empirical Analysis, Evidence-Based Prioritisation, and AI Threat Model

本文针对医疗行业面临的持续且不断演变的网络威胁，开展了一项基于多源数据的实证研究。研究背景是：虽然医疗系统频繁遭受网络攻击，但以往研究缺乏对攻击者战术与技术随时间变化的系统性刻画。作者整合了三个权威数据源——MITRE ATT&CK行为框架

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

A False Average: Chain-of-Thought Monitors Collapse Where They Are the Only Defense

该论文针对链式思维（Chain-of-Thought, CoT）监控的鲁棒性展开研究。CoT监控旨在通过检查智能体的推理过程来识别奖励黑客行为（reward hacking），因为这类攻击在动作层面可能表现正常，仅在推理中暴露意图。然而作者

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Supporting Cybersecurity Risk Management for Medical Devices via the SECUMAN Ontology and Shapes

该论文提出了一种名为 SECUMAN 的本体（ontology）和形状（shapes），用于表示和分析医疗器械的网络安全风险管理文档。随着联网医疗器械日益普及，网络安全风险对患者安全构成直接威胁，而当前的风险管理文件通常以半结构化自然语言文

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Alignment Is Local: A Paired Diagnostic for GUI Agents under User-Side Persuasion

本文研究GUI智能体（如移动设备上的自主操作代理）在真实部署中的对齐（alignment）鲁棒性问题。作者指出，当前主流的轻量级防御手段——提示词级对齐（prompt-level alignment）——是一种“局部现象”：它仅在狭窄的评估

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TurboRetry: Mitigating Large-Scale QUIC Handshake Floods with Off-the-Shelf DPU Offloading

QUIC 协议旨在改善网络传输性能与安全性，但面临握手洪水攻击风险。攻击者通过发送大量握手请求迫使服务器执行昂贵的密码学运算（如 TLS 握手），从而耗尽 CPU 资源。QUIC 内置了 Retry 机制用于缓解此类攻击，但实验表明，在大规

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From AI Technical Debt to Agentic Technical Debt: A Systematic Mapping of Root Causes and Manifestations in Agentic AI Systems

Agentic AI系统以自主推理、多智能体协作、工具编排、自适应决策和持久记忆为特征，代表着从传统AI管道向动态软件生态的根本转变。尽管AI技术债务（AITD）在机器学习和软件工程中已被广泛研究，但现有模型往往假设静态、组件级架构，难以捕

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Explainable Hybrid Feature Selection for Intrusion Detection in Internet of Medical Things Environments

本文针对医疗物联网（IoMT）环境中的入侵检测难题提出了一种可解释的混合特征选择方法。IoMT 网络中的设备异构性强、计算资源有限，且流量需要实时分析，这使得传统入侵检测系统难以直接部署。作者设计了一套两级特征选择流程：首先利用 Pears

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Solving the Shortest Vector Problem in time $2^{0.6039n}$ Time via Mid-point Hessian

该论文提出了一种求解最短向量问题（SVP）的新随机化算法，在经典计算和量子计算下分别实现了 2^{0.6039n+o(n)} 和 2^{0.5411n+o(n)} 的时间复杂度，空间复杂度为 2^{0.5n+o(n)}。此前 Aggarwa

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Antares: Foundation Models for Agentic Vulnerability Localization

本文提出 Antares，一个紧凑的语言模型系列（350M、1B 和 3B 参数），用于智能体漏洞定位任务。该任务要求模型在大规模代码库中进行推理并迭代定位易受攻击的实现。Antares 基于 IBM Granite 基础模型，通过两阶段流

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Self-Supervised Representations for Binary Program Clustering: From Empirical Study to Retrieval-Augmented Learning

该论文首次系统性地研究了自监督学习（SSL）和表格表示学习（TRL）方法在二进制程序聚类任务中的应用。恶意软件聚类是网络安全中的关键任务，有助于发现威胁和分析不断演变的恶意软件家族。尽管SSL和TRL在其他领域取得了突破，但它们在二进制程序

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A Multi-Objective AutoML-based Efficient Intrusion Detection System for EV Charging Networks

该论文针对电动汽车充电系统（EVCS）日益与物联网（IoT）设备互联所带来的网络安全风险，提出了一种基于多目标自动化机器学习（Multi-Objective Automated ML, MOO-AutoML）的高效入侵检测系统（IDS）。传

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Vulnerability Detection in AArch64 Machine Code Using a Digital Twin

该论文提出了一种面向AArch64机器码的可解释数字孪生（digital twin）漏洞检测方法，适用于无源码场景。其核心思路是：通过数字孪生精确复现程序的具体执行过程，保留寄存器、处理器标志位、内存以及活动分配块的状态。每条指令被转换为一

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Pretraining on Call Graphs: When Binary Analysis Tasks Profit From Context

本论文对二进制函数嵌入模型的上下文增强方案进行了系统剖析。在逆向工程领域，函数嵌入模型被广泛用于二进制代码相似性检测、漏洞发现和恶意软件分类等任务。传统方法仅以单个函数体作为输入，而若干研究尝试通过引入调用图等过程间上下文来优化嵌入表示。作

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Diagnosing High-Performance BFT Consensus via Mixture Modeling of Block Time Distributions

本文针对高性能拜占庭容错（BFT）区块链在运行中表现出的复杂区块时间分布问题展开研究。尽管这类系统设计目标通常是高吞吐和低延迟，但实际观测到的区块时间往往受网络状况、流水线处理以及部署异构性等多重因素影响，呈现多模态或长尾等复杂形态。作者提

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GalSAS-SDR-SIM: An End-to-End Simulation Platform for Galileo Signal Authentication Service

本文提出并实现了一个名为 GalSAS-SDR-SIM 的开源软件定义无线电（SDR）仿真平台，旨在模拟伽利略（Galileo）卫星导航系统正在开发的信号认证服务（SAS）。伽利略 SAS 通过将 E1 频段上的开放服务导航消息认证（OSN

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Multi-Backbone Self-Supervised Ensembles for Audio Deepfake Detection and a Cross-Track Analysis of Generation-Detection Asymmetry

本文描述团队“Go-To-Germany”参与 ImageCLEF 2026 音频深度伪造检测与生成任务的技术方案与实验发现。检测方面，作者构建了一个基于四个自监督学习（SSL）骨干网络的集成系统，分别采用 WavLM-Large、Wav2

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From Viral to Void: Multi-Dimensional Behavioral and Contractual Analysis for Rug Pull Identification

本文针对区块链与去中心化金融（DeFi）生态中日益频发的 meme 币 rug pull 骗局，提出了一种基于多维行为与合约分析的风险检测方法。Rug pull 具有部署成本极低、隐蔽性强、资金转移迅速且检测难度高的特点，传统人工审计和固定

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