Falcon Cloud Security June 2026 Release: Updates for Azure and Google Cloud
Falcon Cloud Security June 2026 Release: Updates for Azure and Google Cloud
2026-08-13 归档
今日共收录 1881 条安全情报，包含 959 个 CVE，493 篇安全通告，以及 113 篇研究论文。
← 返回归档列表Falcon Cloud Security July 2026 Release: Helping Security Teams Move Faster in the Cloud
Falcon Cloud Security July 2026 Release: Helping Security Teams Move Faster in the Cloud
Wesco confirms security incident after ExfilSquad claims data theft
Global supply chain and distribution giant Wesco has confirmed in a statement for BleepingComputer that it is investigat
"City-Forum" data-theft attacks target Salesforce, ServiceNow portals
An ongoing data theft campaign uses custom tools to steal data exposed to anonymous users through Salesforce Experience
Malicious LiteLLM Releases Tied to Trivy Hack May Have Exposed 2,100+ Organizations
Two malicious LiteLLM releases sat on PyPI for about 40 minutes in March carrying credential-stealing code capable of ha
ClearStamp: A Human-Visible and Robust Model-Ownership Proof based on Transposed Model Training.
深度神经网络（DNN）在数据采集和训练过程中成本高昂，因此被视为模型创作者的知识产权。未经授权的使用、篡改或窃取可能引发法律纠纷。现有DNN水印方法大多嵌入不可见标记、依赖非直观的算法评估且缺乏人类可理解的属性，并依赖刚性阈值，在部分水印擦
Verify your Labels! Trustworthy Predictions and Datasets via Confidence Scores.
本文提出了一种名为 LabelTrust 的通用工具，用于为机器学习中的样本-标签映射（SL-Mappings）生成置信度分数。SL-Mappings 是机器学习模型训练与推理的核心，其正确性直接关系到模型的安全性与可靠性，尤其是在面临投毒
Smudged Fingerprints: Characterizing and Improving the Performance of Web Application Fingerprinting.
该论文针对Web应用指纹识别技术的性能问题展开研究。Web应用指纹识别是一种通过分析Web服务器的响应特征来识别其运行软件的技术，既被攻击者用于预判目标系统的脆弱性以制定攻击策略，也被防御者用于资产发现和安全评估。然而，现有指纹识别技术的准
SpotProxy: Rediscovering the Cloud for Censorship Circumvention.
本文提出并评估了 SpotProxy，一种利用现代云基础设施来规避网络审查的新型系统。研究背景是：现有审查规避系统（如 VPN、Tor）常依赖特定的中继服务器或公共代理，其 IP 地址和流量特征容易被深度包检测（DPI）或 IP 封锁等手段
Binary Search in Secure Computation.
本文研究安全多方计算（Secure Multiparty Computation, MPC）背景下如何高效实现经典算法“二分查找”。传统二分查找依赖数据访问模式（比较结果决定后续访问区间），在安全计算中会泄露隐私信息，因此需要数据无关（da
The Truth Shall Set Thee Free: Enabling Practical Forensic Capabilities in Smart Environments.
本文针对智能家居/智慧环境中的数字取证问题展开研究。随着物联网设备在家庭和办公环境中的普及，这些设备持续采集大量环境数据（如灯光状态、能耗、烟雾报警、用水量等），而这些数据中隐含着用户行为活动的细致痕迹。作者指出，传统取证手段往往忽略单个设
Privacy in Urban Sensing with Instrumented Fleets, Using Air Pollution Monitoring As A Usecase.
本文研究城市感知场景下的隐私保护问题。共享出行、电商物流和食品配送等公司愿意为其车辆安装传感器，以大规模采集交通拥堵、行程时间、路面质量、空气质量等数据。然而，细粒度的传感器数据会暴露车队中车辆的位置和数量，这对同行业竞争对手（如 Uber
NC-Max: Breaking the Security-Performance Tradeoff in Nakamoto Consensus.
该论文聚焦于 Nakamoto 共识（NC）中长期存在的安全性与性能之间的权衡问题。自比特币首次实现以来，NC 一直是加密货币中最具影响力的共识协议，但其设计受限于安全性要求，导致交易确认延迟高、吞吐量受限。以往研究多尝试通过修改或放弃 N
Evaluating Physical-Layer BLE Location Tracking Attacks on Mobile Devices.
该论文研究了移动设备（如智能手机和智能手表）通过蓝牙低功耗（BLE）协议持续广播信标所带来的位置跟踪风险。虽然应用层采用了加密匿名机制来防止恶意监听者直接识别用户，但攻击者可以利用设备发射信号中固有的物理层（PHY）硬件缺陷进行指纹识别，从
Towards Automated Auditing for Account and Session Management Flaws in Single Sign-On Deployments.
该论文针对现代 Web 中广泛使用的单点登录（SSO）系统，研究其在实际部署中因本地账户管理与 SSO 后端功能相互交织而产生的一系列账户和会话管理缺陷。作者指出，这些缺陷并非源自 SSO 协议本身，而是由于支持独立但相互关联的认证路径所带
Capabilities-based access control for IoT devices using Verifiable Credentials.
该论文针对物联网（IoT）系统中基于能力的访问控制（Capabilities-based Access Control）现有方案存在的互操作性差、缺乏持有证明（proof of possession）、撤销机制低效以及过度依赖可信第三方等问
Homomorphic Multiple Precision Multiplication for CKKS and Reduced Modulus Consumption.
本文针对同态加密（HE）方案中模数消耗问题展开研究。BGV、BFV 和 CKKS 等主流同态加密方案在进行每次乘法运算时，都会消耗一定量的密文模数，这限制了可执行的同态计算深度。自举（Bootstrapping）虽然可以恢复模数并使计算继续
Poster: Membership Inference Attacks via Contrastive Learning.
本文研究机器学习模型中的成员推断攻击（Membership Inference Attacks, MIAs）。传统MIA利用模型对训练数据存在过拟合或记忆效应，通过分析模型输出判断某个数据样本是否属于训练集。然而，在真实场景中，攻击者通常难
Exploring digital security and privacy in relative poverty in Germany through qualitative interviews.
该论文通过定性访谈的方式，探讨了德国相对贫困群体在数字安全与隐私方面的实际境遇。研究背景在于：以往数字安全研究多聚焦于普通用户或特定技术人群，而经济弱势群体因其有限的经济资源、数字素养和社会支持网络，可能面临差异化的安全风险与隐私威胁，但针
SIPSorcery vulnerable to Denial of Service via out-of-bounds read in SCTP SACK chunk parsing
## Summary `SctpSackChunk.ParseChunk` reads the `numGapAckBlocks` and `numDuplicateTSNs` fields (each up to 65535) direc