MFSA 2026-52Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.1
MFSA 2026-52Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.1
2026-08-11 归档
今日共收录 1506 条安全情报，包含 770 个 CVE，368 篇安全通告，以及 83 篇研究论文。
← 返回归档列表MFSA 2026-53Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.2
MFSA 2026-53Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.2
MFSA 2026-55Security Vulnerabilities fixed in Focus for iOS / Klar 151.3.1
MFSA 2026-55Security Vulnerabilities fixed in Focus for iOS / Klar 151.3.1
MFSA 2026-56Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.0
MFSA 2026-56Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.0
iOS 26.5.2 and iPadOS 26.5.2
iOS 26.5.2 and iPadOS 26.5.2
MFSA 2026-65Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.3
MFSA 2026-65Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.3
MFSA 2026-66Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.4
MFSA 2026-66Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.4
iOS 26.6 and iPadOS 26.6
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MFSA 2026-73Security Vulnerabilities fixed in Firefox for Android 153.0.3
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本文是一篇关于加密货币托管与金融技术中密钥恢复的系统化知识综述（SoK）。研究背景在于，加密资产系统通常将密钥控制与金融控制绑定：丢失钱包种子、托管分片、硬件设备或智能账户凭证会导致无法动用资产，而恢复机制若被攻破则可能引发盗窃。然而，现有
EvoTrustRAG: Evolution-Aware Conflict Attribution and Evidence Handling for Reliable Retrieval-Augmented Generation
该论文针对检索增强生成（RAG）中证据冲突这一核心挑战，提出了一个新的研究问题：冲突来源归因（conflict origin attribution）。以往方法通常将冲突视为静态不一致，并简单地选择更可靠的知识，但忽略了同一冲突可能源于合法
STAIR: Effective Incident Response Using an End-to-End Agentic Planning Framework
论文提出 STAIR，一个面向事件响应的端到端智能体规划框架。针对传统基于专家手册的静态应急响应流程难以适应动态变化、恢复目标调整及执行反馈的问题，STAIR 引入图结构状态表示（Graph-as-State）来统一维护当前事件状态。其核心
Memoir: Learning, Verifying, and Evolving False-Positive Memories for Static Application Security Testing Tools
本文针对静态应用安全测试（SAST）工具误报率高、人工审查成本大的问题，提出了一种名为 Memoir 的记忆驱动框架。现有误报消减方法难以跨工具和漏洞类型学习重复模式，且其知识库静态、无法随新验证案例积累更新。Memoir 通过两个核心模块
SLAC: Access-Driven CPU-to-GPU Side-channel Attacks via System-Level Cache on Apple Silicon
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Defending Retrieval-Augmented Intrusion Detection Against Knowledge Poisoning and Prompt Injection
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Who Verifies the Benchmark? Decentralizing Trust in Large Language Model Evaluation
本文研究大语言模型（LLM）基准测试中的信任与验证问题。当前模型厂商常自行公布基准成绩，但缺乏透明可验证的机制，导致市场与用户难以分辨真实性能。2025年1月27日，DeepSeek R1 未经证实的性能宣称引发市场恐慌，导致英伟达市值单日
Statistical Analysis of Executability and Program Equivalence in Decompilation for IoT Vulnerability Detection
本文针对物联网（IoT）固件漏洞检测中的反编译质量问题展开研究。IoT 设备常处理音频、视频、认证数据等敏感信息，其固件漏洞检测至关重要。反编译是关键技术之一，而基于大语言模型（LLM）的反编译工具虽能提供高可读性和高重编译成功率，但由于