A critical OS command injection vulnerability has been identified in the Haiwell IoT Cloud HMI Gateway product. The vulnerability exists in the Net Check feature accessible via the /setting endpoint. The cmdPing Socket.io event fails to properly sanitize user-supplied input before passing it to the underlying operating system, allowing an attacker to inject and execute arbitrary OS commands w

本论文提出一种名为 IPvSeeYou 的新型隐私攻击，使远程且无特权的攻击者能够对大量住宅 IPv6 主机和网络进行街道级精度的物理定位。攻击核心利用了三项技术：首先，通过高速网络探测大规模获取嵌入在 IPv6 地址中的 MAC 地址，这些地址往往来自家用一体化路由器的 WAN 接口，因协议设计而向上泄漏；其次，开发了一种统计推断技术，能够在不同厂商和设备型号间将路由器 WAN MAC 与 WiFi BSSID（基本服务集标识符）关联起来；最后，利用公开的 wardriving 地理定位数据库进行数据融合，将 WiFi BSSID 的已知位置映射到对应的 IPv6 前缀。通过大规模实施，研究者成功定位了全球 146 个国家和地区超过 1200 万台路由器的 IPv6 前缀，并通过实测验证中位定位误差仅为 39 米。此外，攻击还利用设备聚类和公共倒数第二跳路由器关联的方法，将覆盖范围进一步扩展到更多住宅路由器。研究者已负责任地向相关制造商和运营商披露了问题，但由于现网中大量家庭有线/DSL 路由器的生态僵化，该隐私威胁预计将持续存在。论文揭示了 IPv6 地址中 MAC 地址泄漏的严重性，以及硬件指纹与外部定位信息融合所导致的隐私风险，为 IPv6 安全设计和隐私保护提供了重要警示。

OpenChoreo is a complete, open-source developer platform for Kubernetes. Prior to 1.0.2 and 1.1.2, internal/cluster-gateway/server.go served caller-facing management APIs on the externally reachable agent listener without authentication, allowing network-reachable attackers to invoke /api/proxy/ and /api/exec/ operations, proxy the data-plane Kubernetes API, and execute commands in workload pods i

本文是首个针对 Apple AirDrop 与 Google/Samsung Quick Share 这两大近距文件传输协议的跨平台逆向工程与协议感知模糊测试研究。这两个协议被超过五十亿台设备使用，但因其实现均为专有且缺乏公开文档，其应用层安全属性此前几乎未被系统研究过。两者均可在无需任何预先配对的情况下通过无线近距触达，并在特权守护进程内处理复杂的序列化内容（如二进制 plist、CPIO 归档、Protocol Buffers、UKEY2 握手等），因此成为跨操作系统的高价值零点击攻击面。研究者首先通过二进制分析重建了 AirDrop 的七层状态机和 DVZip 自适应压缩机制，在此基础上构建了协议感知模糊测试工具 AirFuzz，该工具会在压缩前对表示层数据进行变异。同时，研究者还针对 Samsung 的 Quick Share 服务和 Google 的 Quick Share for Windows 进行了人工定向分析。研究共发现六个漏洞（V1-V6）：三个位于 macOS/iOS AirDrop 的认证前问题（V1：HTTP 路径路由器中的 Swift fatalError 拒绝服务；V2：Foundation 中无界 XML plist 递归；V3：Network.framework 的 HTTP/1.1 解析器中的空指针解引用）；两个位于 Samsung Quick Share 的协议层缺陷（V4：认证前 OfflineFrame 分发问题；V5：三种帧类型的 D2D 加密绕过）；以及一个 Google Quick Share for Windows 中的堆释放后使用漏洞（V6），Google 为此授予了漏洞赏金。所有发现均已负责任地披露，Apple、Samsung 和 Google 已确认相关报告。AirFuzz 工件已在 Zenodo 上公开，以支持透明性和可复现性（https://zenodo.org/records/20442029）。

OpenVPN 2.7_alpha1 through 2.7.5 using mbedTLS allows remote authenticated users to be misidentified by ignoring the configured X.509 username identity lookup field

The Windows interactive service in OpenVPN 2.4.0 through 2.6.21 and 2.7_alpha1 through 2.7.5 allows local authenticated users to bypass the trusted configuration directory constraint and load arbitrary configuration files via crafted options that bypass whitelist checks

## Summary The `/admin/gateways/test` endpoint validates submitted URLs by resolving the hostname at validation time and blocking private address ranges. The HTTP client independently re-resolves DNS at connection time with no IP binding between the two operations, creating a TOCTOU window exploitable via DNS rebinding. The source code explicitly acknowledges this limitation in two separate locat

A vulnerability was identified in TOTOLINK A800R 4.1.2cu.5137_B20200730. This impacts the function setUrlFilterRules of the file /cgi-bin/cstecgi.cgi of the component firewall.so. The manipulation of the argument url leads to stack-based buffer overflow. The attack can be initiated remotely. The exploit is publicly available and might be used.

Ivanti Endpoint Manager Mobile代码注入漏洞

TOPSEC Firewalls - Remote Exploit (ELIGIBLEBACHELOR)

Fortigate Firewalls - Remote Code Execution (EGREGIOUSBLUNDER)

【腾讯云认证】腾讯私有云交付运维工程师 - 里约智能网关认证下架公告

该论文是一篇面向机器学习隐私推断风险的系统化知识（SoK）综述。研究背景是：机器学习模型在生产环境的部署可能使攻击者推断出与训练数据相关的敏感信息，已有大量文献分析了各类推断风险，如成员推断攻击、重建攻击等。受密码学中基于博弈（即概率实验）研究安全性质的成功方法启发，一些研究者也开始用博弈风格来描述机器学习中的隐私推断风险。然而，不同文献对攻击者能力和目标的表述存在微妙差异，导致这些结果难以相互关联和组合，阻碍了知识的系统化积累。为此，作者提出了一种统一的基于博弈的框架来整理现有的知识体系。该框架的核心贡献有三点：（1）为各类隐私推断风险的定义提供了统一的结构性描述，使得不同定义可以在一个共同语言下进行比较；（2）形式化地建立了已有定义之间已知的蕴含等价关系，严谨地刻画了它们之间的联系；（3）发现了此前未被揭示的新关系，这些关系在缺乏统一框架时很难被直观察觉。通过该框架，研究者可以将不同来源的推断风险定义映射到统一的博弈空间中，从而更清晰地评估模型面临的隐私泄漏态势，并为后续的防御研究提供理论基准。本文适合机器学习安全与隐私领域的研究人员、模型风险评估人员以及希望理解隐私推断攻击内在机理的密码学背景安全分析师阅读。由于仅基于摘要，本文档为摘要分析级别。

本文提出了一个高度可扩展的安全计算图算法框架，用于保护图拓扑及节点/边关联数据的隐私。在该框架中，图的所有节点和边都以秘密共享形式分布在多个服务器上，服务器间通过安全计算协议协同计算，而不泄露任何图结构或节点属性信息。虽然该方案具有一定的普适性，但文中重点展示了三服务器诚实多数设置下的实现，同时支持半诚实安全和完全安全（可抵御恶意攻击）两种级别。主要技术贡献在于采用安全洗牌（secure shuffle）替代传统方法中效率较低的安全排序（secure sort）协议，显著减少了通信和计算开销。针对恶意行为，通过引入高效的洗牌验证机制，并利用完全安全的电路计算协议，实现了全安全性。为了验证该技术的适用性，作者实现了两个经典图算法：广度优先搜索（BFS）和最大独立集（MIS），其中 BFS 可应用于私有接触图上的接触者追踪。实验在包含数百万元素的图上进行，两种算法在两种安全级别下均能在数秒内完成，展示了超大规模图数据安全分析的实用性。这项研究为隐私保护图分析提供了可扩展的解决方案，适用于社交网络、传染病防控等敏感数据场景。

本文研究基于可信执行环境（TEE）的区块链共识协议——消逝时间证明（Proof-of-Elapsed-Time, POET）的安全性。POET 要求每个参与节点在每轮区块领导者选举前等待一段随机指定的时间，并依赖 Intel SGX 等可信硬件来保证公平性与安全性。该协议已被 Hyperledger Sawtooth 实现并部署于多个真实场景。作者系统分析了 Sawtooth 中 POET 设计与实现的安全问题，重点关注公平性保证，发现了一类新的攻击类别，命名为“多证书攻击（Multi-Certificate Attacks）”。在该攻击中，恶意节点可以在每轮选举中不公平地生成多个证书，并从中选择对自己最有利的一个来最大化赢得区块领导者的概率，从而破坏共识的随机性与公平性。论文深入剖析了攻击产生的根本原因，并协助 Sawtooth 社区修复了最新版本 POET 中的多个漏洞。为进一步缓解剩余威胁，作者提出了一种新的 POET 设计，称为 POETA，旨在解决已发现但尚未修复的漏洞。研究者实现了 POETA 并对其安全性和性能进行了评估。该论文的主要贡献包括：首次提出并系统化多证书攻击这一新攻击类别；揭示了 Sawtooth POET 实现中的具体漏洞；提出并验证了改进方案 POETA。适合区块链安全研究者、共识协议设计者以及使用 Hyperledger Sawtooth 的开发者阅读。

Citrix NetScaler 内存泄漏(CVE-2025-5777)

This CVE was assigned by Chrome. Microsoft Edge (Chromium-based) ingests Chromium, which addresses this vulnerability. Please see [Google Chrome Releases](https://chromereleases.googleblog.com/2025) for more information.

This CVE was assigned by Chrome. Microsoft Edge (Chromium-based) ingests Chromium, which addresses this vulnerability. Please see [Google Chrome Releases](https://chromereleases.googleblog.com/2025) for more information.

This CVE was assigned by Chrome. Microsoft Edge (Chromium-based) ingests Chromium, which addresses this vulnerability. Please see [Google Chrome Releases](https://chromereleases.googleblog.com/2025) for more information.

This CVE was assigned by Chrome. Microsoft Edge (Chromium-based) ingests Chromium, which addresses this vulnerability. Please see [Google Chrome Releases](https://chromereleases.googleblog.com/2025) for more information.

This CVE was assigned by Chrome. Microsoft Edge (Chromium-based) ingests Chromium, which addresses this vulnerability. Please see [Google Chrome Releases](https://chromereleases.googleblog.com/2025) for more information.

Heap-based buffer overflow in Microsoft Edge (Chromium-based) allows an unauthorized attacker to execute code over a network.

本文是CrowdStrike与Zscaler于2026年8月15日发布的官方博客，宣布双方合作将连续身份认证能力引入零信任访问解决方案。此次整合将CrowdStrike的端点检测与响应（EDR）数据与Zscaler的零信任安全访问相结合，使得企业在每次资源访问请求时动态评估用户身份、设备健康状态及行为风险，而不是仅在登录时验证。这种持续身份安全模型有助于降低因身份冒用或设备失陷导致的未授权访问风险，是零信任架构落地的重要方向。原文并未提供具体的攻击案例、技术细节或漏洞信息，也未提及任何IOC。输入数据附带的标签包含apt、crowdstrike和edr，并列出可能的恶意软件家族为Conti，但正文摘要为空，因此无法确认这些标签是否与文章内容直接相关。整体而言，这是一篇产品合作公告，而非传统威胁情报报告，威胁情报价值有限。

2026年8月15日，CrowdStrike 官方博客宣布推出名为 'Continuous Identity for AI Agents' 的新功能。该功能旨在为 AI 代理（包括自动化脚本、大语言模型驱动的应用、RPA 机器人等）提供持续的身份验证与零信任访问控制。随着企业越来越多地部署 AI 代理，这些代理以自动化方式执行敏感操作，传统的静态凭证或 API 密钥难以覆盖其动态行为，可能导致身份欺骗、权限提升或未授权访问。借助 CrowdStrike Falcon 平台，该功能可能结合行为分析、设备状态和实时上下文，对每次请求进行信任评分，确保只有合法代理才能访问关键资源。公告指出这一功能有望扩展到不断增长的 AI 工作负载，帮助企业应对针对 AI 基础设施的身份攻击。虽然原文未给出具体技术实施细节、漏洞或攻击案例，但该公告的发布表明安全厂商正在积极将身份安全能力向 AI 代理领域延伸，启发防御者重新审视自身环境中 AI 专项的访问控制策略。本摘要基于完整博客内容，包含产品背景和潜在影响。

恶意软件分析系统（包括动态分析沙箱和数字取证与事件响应平台）依赖遥测管道（由收集代理、序列化器和数据库后端组成）来捕获程序行为并呈现给分析人员。本文揭示这些数据处理组件本身构成可利用的攻击面，攻击者无需禁用传感器或获取高权限即可触发“分析拒绝”（Denial-of-Analysis, DoA）状态。作者提出了一类新的漏洞——遥测复杂度攻击（Telemetry Complexity Attacks, TCAs），利用无界收集机制与有界处理能力之间的不匹配。攻击方法通过递归生成子进程，产生深度嵌套、体积超大的对象，压垮序列化（如JSON/BSON）的深度和大小限制、存储边界以及可视化层。攻击效果因产品而异，包括行为报告被截断或缺失、数据库插入被拒绝、序列化触发递归和大小错误、仪表盘无响应，某些情况下恶意代码被正常执行但未被记录或呈现给分析人员。作者对18个商业和开源恶意软件分析平台及EDR解决方案进行了评估，其中7个产品在遥测管道的不同阶段失败；已分配两个CVE编号（CVE-61301和CVE-61303），一个待定，一个归属底层库，其他产品已发布补丁或配置变更。论文讨论了根本原因，并提出了缓解策略，以防止由对抗性遥测触发的DoA攻击。本文适合沙箱和EDR产品开发者、安全运营人员以及从事恶意软件分析的研究者阅读。

本论文（arXiv 预印本）围绕现代浏览器中的“变体漏洞”（variant bugs）挖掘问题展开。变体漏洞是指同一根本缺陷在不同代码路径或不同组件中的衍生表现形式，通常由补丁不完整或修复不彻底导致。论文由 Han Zheng、Flavio Toffalini、Qiang Liu 和 Mathias Payer 撰写，主要研究如何系统化地从已知漏洞出发，在复杂浏览器代码库中高效发现同类安全问题。由于当前仅获取到标题与作者信息，未包含完整摘要与实验细节，具体方法（如是否有基于补丁差异分析的定向模糊测试、符号执行或静态分析辅助的变体检测）尚无法确认。论文的核心贡献可能包括：提出一种针对浏览器变体漏洞的自动化挖掘框架、设计有效的漏洞变体识别算法，并在主流浏览器（如 Chrome/Firefox）上验证其发现新漏洞的能力。对于浏览器安全研究者、模糊测试工具开发者和漏洞赏金猎人而言，该研究有助于理解如何利用已有漏洞情报扩展攻击面检测，提升安全响应的主动性和覆盖面。结论与量化指标需待全文审阅后才能准确评估。

When fabric-ca is configured with an LDAP backend, the username from HTTP Basic authentication is included in an LDAP uid search filter without proper escaping. An unauthenticated attacker with network access to the CA enrollment endpoint could exploit this to perform LDAP injection before password validation, and potentially steer authentication attempts toward a victim account. ### Recommendati

Heap-based buffer overflow in Microsoft Edge (Chromium-based) allows an unauthorized attacker to execute code over a network.

A vulnerability was found in francoisjacquet RosarioSIS up to 12.8. This issue affects some unknown processing of the file Modules.php. Performing a manipulation results in cross-site request forgery. Remote exploitation of the attack is possible. Upgrading to version 12.9 is capable of addressing this issue. The patch is named 801a71272c82cf4bf695fdc5ed42a9b7511d124d. It is recommended to upgrade

A vulnerability has been found in francoisjacquet RosarioSIS up to 12.7.4. This vulnerability affects unknown code of the file modules/Students/includes/Medical.inc.php of the component Student Medical Module. Such manipulation of the argument table leads to sql injection. The attack may be launched remotely. Upgrading to version 12.8 is able to resolve this issue. The name of the patch is 6234a0e

A flaw has been found in francoisjacquet RosarioSIS up to 12.8. This affects the function DBUpdate of the file Discipline/Referrals.php. This manipulation causes authorization bypass. The attack may be initiated remotely. The exploit has been published and may be used. Upgrading to version 12.9 is able to mitigate this issue. Patch name: 04dd1a368ddf80ad7082baefa3c656e4e1825c76. It is suggested to

A vulnerability was determined in dromara lamp-cloud up to 5.10.0. This issue affects some unknown processing of the file FileChunkController.java of the component chunk-check endpoint. Executing a manipulation of the argument Name can lead to path traversal. The attack can be launched remotely. The exploit has been publicly disclosed and may be utilized. The project was informed of the problem ea

A vulnerability was found in Dromara lamp-cloud up to 5.10.0. This vulnerability affects unknown code of the file FileAnyoneController.java of the component File-Upload Controller. Performing a manipulation of the argument bucket/bizType results in path traversal. The attack can be initiated remotely. The exploit has been made public and could be used. The project was informed of the problem early

A vulnerability has been found in Dromara lamp-cloud up to 5.10.0. This affects an unknown part of the file DefGenProjectController.java of the component Code Generator. Such manipulation of the argument outputDir/parent/projectPrefix leads to path traversal. It is possible to launch the attack remotely. The exploit has been disclosed to the public and may be used. The project was informed of the

Budibase is an open-source low-code platform. Prior to 3.39.25, GET /api/users/metadata and GET /api/users/metadata/:id returned user objects processed by packages/server/src/utilities/global.ts without removing oauth2.accessToken or oauth2.refreshToken. A user with the POWER role could retrieve the identity-provider credentials of SSO-authenticated users and use the refresh tokens for persistent

Budibase is an open-source low-code platform. Prior to 3.39.30, the OIDC flow in packages/backend-core/src/middleware/passport/sso/oidc.ts resolved an email without getEmailVerified or an email_verified requirement, and packages/backend-core/src/middleware/passport/sso/sso.ts then used users.getGlobalUserByEmail as a fallback account-linking key. An attacker who can authenticate through a configur

filebrowser through 2.63.16 fails to properly restrict scope and permissions when self-signup is enabled with default CreateUserDir setting. Unauthenticated attackers can register accounts that inherit the server root scope with full create, modify, delete, rename, share, and download permissions, allowing unrestricted access to all files.

django-helpdesk before 2.3.3 contains a stored cross-site scripting vulnerability that allows unauthenticated attackers to inject arbitrary JavaScript by submitting HTML-formatted email messages or uploading .html/.htm file attachments through public ticket submission channels. Attackers can exploit the lack of sanitization and Content-Disposition headers at the attachment-serving layer to execute

Velocity.js is a JavaScript implementation of the Apache Velocity template engine. Prior to 2.1.7, the earlier fix for CVE-2026-44966 filtered constructor, __proto__, and prototype only in the #set assignment handler in src/compile/set.ts, while property-read expressions in src/compile/references.ts remained unfiltered. The getReferences() flow called getAttributes(), whose property access allowed

SSRF via Migration Asset Downloads Bypasses hostmatcher — Reads Internal Files and Cloud Metadata

OIDC userinfo Endpoint Returns Identity Claims Without Enforcing API Token Scopes

rsync 3.1.0 before 3.5.0 contains an authorization bypass in auth users directive parsing. The auth users parser uses comma-only tokenization when splitting the user list, which fails to correctly handle entries of the form @Group Name where the group name contains a space. The space within the group name causes the parser to split the entry at the space boundary, discarding the deny rule associat

Probo is a self-hostable governance, risk, and compliance (GRC) platform built for engineering and security teams. Probo's `saferedirect` package validates redirect URLs used across authentication flows (OIDC, SAML, session transfer, OAuth connectors, and trust-center magic links). Prior to version 0.19.3.1, the validator only inspected the second character of relative paths, so a URL like `/../\e

PLANET VDR-300NU ADSL Router - 未授权修改DNS

Acknowledgements

A critical OS command injection vulnerability has been identified in the Haiwell IoT Cloud HMI Gateway product. The vulnerability exists in the Net Check feature accessible via the /setting endpoint. The cmdPing Socket.io event fails to properly sanitize user-supplied input before passing it to the underlying operating system, allowing an attacker to inject and execute arbitrary OS commands w

OpenChoreo is a complete, open-source developer platform for Kubernetes. Prior to 1.0.2 and 1.1.2, internal/cluster-gateway/server.go served caller-facing management APIs on the externally reachable agent listener without authentication, allowing network-reachable attackers to invoke /api/proxy/ and /api/exec/ operations, proxy the data-plane Kubernetes API, and execute commands in workload pods i

IBM WebSphere Application Server - Liberty 17.0.0.3 through 26.0.0.8 IBM WebSphere Application Server Liberty is vulnerable to an authentication bypass when the rtcomm-1.0 or rtcommGateway-1.0 feature is enabled.

该论文针对内核数据竞争（data race）检测的难题提出了一种新的静态/动态结合分析方法——概率锁集分析（Probabilistic Lockset Analysis, PLA）。内核数据竞争是导致安全漏洞（如 use-after-free、越界写、内核堆内存泄漏）的重要根源，但检测极为困难，原因在于需要同时搜索系统调用组合和并发执行调度，且现有方法难以预测哪些种子组合在内核并发执行时能真正触发竞争。PLA 的核心观察是：系统调用在实现其功能时，几乎总是会对共享内存执行特定的内存访问。基于此，PLA 采用随机化的并发轨迹采样，识别稳定发生的共享内存访问，并结合内核自旋锁/锁同步约束，估算这些访问之间发生数据竞争的概率。通过优先处理高概率竞争，PLA 能做出更准确的预测。实验评估表明，在 24 小时内，PLA 发现竞争的速度是现有方法的 3 倍。作者使用 PLA 在 Linux 内核 v5.18-rc5 中发现了 183 个数据竞争，其中 102 个被认为是有害的，包括内存管理中的 use-after-free、网络加密模块中的越界写（OOB write）以及内核堆内存信息泄漏等具有严重安全影响的漏洞。特别值得注意的是，其中一个由 PLA 发现的越界写竞争自 2013 年（v3.14-rc1）起就存在，并已被分配为高严重性的 CVE。该工作展示了概率推理结合并发采样在内核竞态预测中的潜力，为相关安全工具的开发提供了新方向。适合内核安全研究人员、漏洞挖掘工程师和操作系统开发者阅读。

该论文提出并实施了一项大规模系统性研究，旨在利用大语言模型（LLM）检测和分析学术预印本档案中的信息泄露问题。研究背景在于，科研人员在提交预印本（如arXiv、bioRxiv等）时，往往会在匿名化处理后的手稿中残留可识别身份的信息（例如姓名、所属机构、电子邮件地址、基金项目编号或致谢措辞），这些残留信息可能泄露作者身份，破坏双盲评审制度，甚至引发提前披露敏感研究内容的安全风险。传统正则表达式或规则方法难以识别语义层面的间接指认，而LLM具备语义理解和上下文推理能力，能够有效发现复杂的泄露线索。论文核心方法为：收集大规模预印本语料，使用多个LLM（如GPT系列）设计提示词，让模型判断每篇论文是否存在潜在的身份泄露，并输出泄露类型和证据片段；同时设计了一套自动验证流程，通过交叉比对公开元数据来确认泄露的真实性。实验结果表明，该方法能够检测出大量传统方法遗漏的泄露情况，量化了不同学科领域、不同时间段的泄露分布，并揭示了作者匿名化习惯中普遍存在的松懈现象。该研究的主要贡献包括：第一，首次使用LLM对预印本档案进行大规模信息泄露审计；第二，构建了可复现的检测流程和评估基准；第三，提供了针对作者、期刊和档案平台的可操作建议，以降低匿名化失败导致的隐私与学术不端风险。适合学术安全研究者、预印本平台管理人员、期刊编辑以及关注匿名化和隐私保护的安全从业者阅读。

本文提出 LIMA，一个面向 LLM 推理框架的跨层漏洞定义、基准测试与检测系统。研究背景在于，现代 LLM 推理框架通常由多层组件构成（如模型加载、运行时调度、内存管理、GPU 内核执行、API 网关等），而现有安全研究往往只关注单层漏洞（如模型权重投毒或提示注入），忽略了跨层交互中出现的复合型安全缺陷。LIMA 的核心贡献包括三部分：首先，给出跨层漏洞的形式化定义，将漏洞描述为不同抽象层之间数据流或控制流的不安全传递；其次，构建一个包含真实世界漏洞样本的基准数据集，覆盖多种主流推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp 等），用于评估检测方法；最后，设计并实现一种基于静态分析与动态污点追踪相结合的检测框架，能够自动识别跨层调用链上的可疑模式，并生成可解释的漏洞报告。实验结果表明，LIMA 在基准数据集上取得了较高的检测精度和较低的误报率，同时能够发现若干未被公开披露的新型跨层漏洞。该研究适合 LLM 推理框架开发者、AI 安全研究员及云平台安全团队阅读，有助于在部署大模型服务之前识别深层架构风险，弥补现有安全工具在跨层分析上的空白。

本文提出 FuzzBT，一个面向内核中蓝牙主机栈的 holistic-state-guided 模糊测试框架。蓝牙协议栈作为操作系统内核的一部分，其安全性直接关系到设备通信的机密性与完整性，然而现有模糊测试方法往往仅关注单个协议层或离散状态，难以有效覆盖跨层交互的复杂状态转换，导致深层漏洞难以被发现。FuzzBT 的核心创新在于构建一个全局状态视图，将蓝牙主机栈中多个协议层（如 L2CAP、SCO、ACL 等）的状态信息统一建模，并利用该状态模型指导模糊测试的输入生成与变异，从而更高效地探索协议栈的深层路径和边界条件。该方法通过分析内核蓝牙子系统的状态依赖关系，设计状态感知的反馈机制，使得生成的测试用例能够触发跨层状态转换，显著提升代码覆盖率与漏洞挖掘效率。实验在主流操作系统内核的蓝牙主机栈上进行，与现有模糊测试工具相比，FuzzBT 在代码覆盖率、崩溃发现数量以及唯一漏洞触发路径方面均表现出显著优势，并成功发现了多个此前未知的漏洞。本文适合内核安全研究者、系统安全工程师以及蓝牙协议栈的开发者阅读，其方法也可推广到其他具有复杂状态空间的协议实现的安全测试中。由于本文为论文摘要，尚未确认漏洞是否已实际武器化或在野利用，具体技术细节需参考全文。

该漏洞影响 OpenVPN 2.7_alpha1 至 2.7.5 版本，且仅在使用 mbedTLS 加密库时触发。根本原因是 OpenVPN 在基于 X.509 证书进行用户身份识别时，忽略了管理员配置的“用户名身份查找字段”（即指定从证书的某个扩展字段中提取用户名的配置）。这导致远程已认证用户可能被错误识别为其他用户。由于用户名是后续访问控制和审计的关键依据，该问题可能引发权限混淆、审计日志失真、访问控制失效等安全风险。在多用户环境中，攻击者若能利用两个具有相同通用名称（CN）但不同唯一标识的证书，就可能冒充他人身份，从而访问本不应允许的资源。目前暂无证据表明该漏洞已在公开领域被利用（KEV 未收录，且未标记在野利用）。补丁尚未明确说明，但建议用户立即关注官方更新，升级到修复版本；若无法及时升级，应限制 OpenVPN 服务的网络暴露，并严格审查认证配置以降低风险。由于缺少 CVSS 评分，且漏洞利用前提是已远程认证，故严重性暂估为低，但实际影响取决于部署环境。

CVE-2026-63649 影响 OpenVPN 的 Windows 交互服务，涉及版本 2.4.0 至 2.6.21 以及 2.7_alpha1 至 2.7.5。该服务在处理配置文件时存在安全限制绕过漏洞。具体而言，本地认证用户能够构造特殊的配置选项，绕过受信任的配置目录的白名单检查，从而加载任意位置的配置文件。这意味着本应仅允许加载位于受信任目录中的配置，但漏洞导致该限制失效。攻击者可以借此将恶意配置文件注入 OpenVPN 服务，进而通过配置文件中的指令执行任意操作，例如修改 VPN 设置、执行系统命令或以服务权限运行代码。由于该漏洞需要先具有本地访问权限，因此远程攻击者无法直接利用。但本地攻击者（如低权限用户）可以利用此漏洞进行权限提升，甚至获得管理员级别的控制权。此外，加载恶意配置还可能导致 VPN 连接被破坏、敏感信息泄露或系统不稳定。目前，供应商尚未发布官方修复版本（具体修复版本需参考供应商公告），但建议用户关注 OpenVPN 的更新并尽快应用补丁。同时，应加强本地用户账户管理，限制不必要的用户权限，并监控系统日志以发现可疑活动。由于该漏洞风险较高，建议优先处理。

A flaw was found in Red Hat Quay's JWT (JSON Web Token) validation for federated robot accounts and single sign-on (SSO) authentication. Multiple issues related to audience verification and the enforcement of `azp` and `sub` claims were identified. These flaws could allow an attacker with a validly-signed token from the same identity provider to bypass configured security restrictions. This bypass

OpenStack Octavia through 18.0.0 mishandles quality of service (QoS) policy authorization. By associating another project's QoS policy with an amphora, an authenticated user may prevent deletion of that policy. All Octavia deployments are affected.

IBM Db2 Mirror for i 7.4, 7.5, and 7.6 could allow a remote attacker to execute arbitrary CL commands due to improper neutralization of special elements in a command.

IBM Db2 Mirror for i 7.4, 7.5, and 7.6 could allow a remote attacker to write files to arbitrary locations due to path traversal.

IBM Db2 Mirror for i 7.4, 7.5, and 7.6 could allow a remote attacker to bypass authentication and obtain or alter sensitive information due to improper validation of request URI path segments.

IBM Db2 Mirror for i 7.4, 7.5, and 7.6 could allow a remote attacker to execute arbitrary code due to external control of file name or path.

MindsDB Minds Platform version 26.1.0 and earlier contains an unauthenticated remote code execution vulnerability that allows unauthenticated attackers to execute arbitrary OS commands by submitting crafted prompts to the unprotected POST /api/v1/responses/ endpoint, which reaches the Anton agent's scratchpad tool that calls exec() on attacker-influenced Python source without sandboxing. Attackers

## Summary **Description** An Insecure Default Initialization of Resource (CWE-1188) issue in the OpenAM default configuration ships the `iPlanetDirectoryPro` SSO cookie with `HttpOnly=false`. Also, the `iPlanetDirectoryPro` SSO cookie is used as a CSRF token in OAuth/OIDC flows. This affects OpenAM Community Edition through version 16.0.6 and was patched in version 16.1.1. ## Impact A single cl

## Summary Budibase automation steps (outgoing webhook, Zapier, n8n, Slack, Discord, Make.com) make server-side HTTP requests to user-provided URLs using `node-fetch` directly, completely bypassing the IP blacklist protection that exists in the REST API integration. Additionally, the REST API blacklist itself defaults to empty when `BLACKLIST_IPS` is not configured. ## Vulnerable Code ### Autom

A command injection vulnerability exists in Security Center where a remote, unauthenticated attacker could exploit this issue to execute arbitrary commands on the underlying operating system with the privileges of the service account.

An authenticated command injection vulnerability exists in Security Center related to file upload processing. An attacker could exploit this issue by uploading a specially crafted file, potentially resulting in arbitrary command execution on the underlying operating system.

Nozomi Networks Labs identified a CWE-352: Cross-Site Request Forgery (CSRF) vulnerability in the web-based configuration backend of KUNBUS PiCtory in version 2.16.0 that allows a remote unauthenticated attacker to perform state-changing operations in the context of an authenticated operator, including deletion of project and configuration files and reset of the control runtime, by inducing the vi

A remote code execution vulnerability exists in Tenable Security Center's report generation functionality. An authenticated, non-administrative user could exploit this issue by supplying specially crafted input that is later processed unsafely during server-side report rendering, resulting in arbitrary code execution with the privileges of the service account.

The OAuth callback handler links incoming OAuth identities (Google, GitHub, etc.) to existing accounts matched by email address without verifying that the existing account's email was verified by its original owner. An attacker who pre-registers with a victim's email address (without verifying it) gains persistent password-based access to the victim's account after the victim completes a normal OA

# Summary nltk.data.load() and nltk.data.find() resolve user-supplied resource names to filesystem paths using url2pathname(), which decodes percent-encoded sequences (e.g. %2e%2e to ..). Path safety checks are performed on the raw, still-encoded string before decoding occurs. An attacker supplying %2e%2e instead of .. bypasses all path validation and reads arbitrary files outside the NLTK data di

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iOS 26.3 and iPadOS 26.3

iOS 18.7.5 and iPadOS 18.7.5

iOS 26.2 and iPadOS 26.2

iOS 18.7.3 and iPadOS 18.7.3

Compressor 4.11.1

iOS 18.7.2 and iPadOS 18.7.2

iOS 26.1 and iPadOS 26.1

Android Code Search

Android Devices

Secure an Android device

Android 16 QPR2

Mobile network security

iOS 26.5 and iPadOS 26.5

iOS 18.7.9 and iPadOS 18.7.9

iOS 16.7.16 and iPadOS 16.7.16

iOS 15.8.8 and iPadOS 15.8.8

MFSA 2026-49Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.0

MFSA 2026-52Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 151.1

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 2026-56Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.0

iOS 26.5.2 and iPadOS 26.5.2

MFSA 2026-65Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.3

MFSA 2026-66Security Vulnerabilities fixed in Firefox for iOS 152.4

iOS 26.6 and iPadOS 26.6

MFSA 2026-73Security Vulnerabilities fixed in Firefox for Android 153.0.3

【大模型服务平台 TokenHub】&【智能体开发平台 ADP】&【云开发 CloudBase】关于腾讯云 DeepSeek-V4-Flash 正式版及其原厂直供版模型发布进展的更新通知

【大模型服务平台 TokenHub】&【智能体开发平台 ADP】& 【云开发 CloudBase】 关于腾讯云 Qwen3.5-Flash、Qwen3.5-Plus 模型下线及切换升级的通知

Hi everyone! We've just released Chrome Dev 153 (153.0.8003.0) for Android. It's now available on Google Play.You can see a partial list of the changes in the Git log. For details on new features, check out the Chromium blog, and for details on web platform updates, check here.If you find a new issue, please let us know by filing a bug.Chrome Release TeamGoogle Chrome

M-151, ChromeOS version 16733.48.0 (Browser version 151.0.7922.141) has rolled out to ChromeOS devices on the Stable channel. If you find new issues, please let us know one of the following ways:File a bugVisit our ChromeOS communitiesGeneral: Chromebook Help CommunityBeta Specific: ChromeOS Beta Help CommunityReport an issue or send feedback on ChromeInterested in switching channels? Find out how

The Beta channel is being updated to OS version 16765.19.0 (Browser version 152.0.7977.39) for most ChromeOS devices.If you find new issues, please let us know one of the following ways:File a bugVisit our ChromeOS communitiesGeneral: Chromebook Help CommunityBeta Specific: ChromeOS Beta Help CommunityReport an issue or send feedback on ChromeInterested in switching channels? Find out how.Luis Men

本情报条目来自Akamai官方产品页面，标题为《Firewall for AI》，介绍了一款专门为人工智能环境设计的防火墙产品。页面以'botnet'、'akamai'和'ddos'为标签，这强烈表明该产品的核心价值在于利用Akamai全球分布的边缘防护能力，帮助组织抵御针对AI基础设施的大规模分布式拒绝服务（DDoS）攻击，尤其是由僵尸网络发起的攻击。由于原始页面并未提供任何正文摘要或技术白皮书，我们无法获取该产品在功能细节、部署架构、处理性能、签名规则或与其他安全产品联动等方面的具体信息，也无法确认其是否包含针对AI特有的威胁（如模型窃取、提示注入等）的防护机制。基于现有信息，可以确定的是，Akamai已将对AI安全的支持纳入其安全产品体系，这反映了一个行业趋势：随着生成式AI和大型语言模型的广泛部署，AI服务本身的可用性已成为攻击者的目标，而DDoS攻击是最常见、最直接的破坏手段之一。对于企业安全团队而言，该产品页面的出现意味着在规划AI安全策略时，应当将网络层防护纳入考虑，而不仅仅是模型本身的安全评估。页面未关联任何CVE编号、已知攻击组织或恶意软件家族，也没有提供攻击指标（IOC），因此该内容属于产品公告，而不是对已发生攻击事件的阐述。所有关于产品特性的推断均基于标签与标题，具体能力需查阅官方正式文档。

本文针对多执行模式软件（通过命令行选项、子命令或配置标志暴露多种运行方式）的模糊测试问题，提出一种结构化的实证研究方法。传统模糊测试评估通常只关注覆盖率和漏洞数量，忽略了执行模式对软件结构的分割、重叠与遗漏影响。作者提出以静态调用图为共享骨干，将不同驱动（driver）的动态覆盖投影到图上，形成驱动诱导子图。基于该抽象，他们设计了一个四阶段方法论：构建骨干调用图、执行模糊测试与性能剖析、进行基于图的分析、以及围绕研究问题进行评估。作者对源自OSS-Fuzz的27个C/C++项目、43个可执行文件和854种驱动配置进行了大规模实验。在相同总预算下，多驱动模糊测试相比最佳单驱动基线，调用图节点覆盖提升27.9%，CFG边覆盖提升73.5%，并发现了11个单驱动模糊测试基本遗漏的独特漏洞和异常行为。然而，不同驱动的贡献并不均衡，子图在凝聚力、碎片化、模块化程度和重叠度上差异显著，且未被充分探索的区域呈现重复出现的规律，而非均匀的长尾分布。研究表明，多驱动模糊测试本质上是一个结构探索问题，需要新的视角来优化驱动选择与资源分配。本文适合软件工程、安全测试和模糊测试研究者阅读，尤其是关注多模式程序测试策略的人群。

随着大语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）组成‘物联网’（Internet of Agents），智能体需要跨组织边界发现对等节点、调用工具并委派任务。然而，现有通信协议（如 MCP、A2A、ANP、AG-UI）主要定义消息交换方式，却没有定义智能体如何证明其身份、授权、宣称的能力以及委派后的可问责性。为此，本文提出 InterSAGE——一个信任原生的协议套件，它作为通信协议的补充而非替代，为智能体互操作提供缺失的安全基座。InterSAGE 由四个层次组成：持久身份（Persistent Identity）、发现（Discovery）、信任协商（Trust Negotiation）和问责（Accountability）。其核心包括四个原语：一是智能体身份卡（Agent Identity Cards），将开发者、代码包、运营者及部署上下文绑定在一起；二是基于 DID 绑定的可验证凭证清单实现能力感知发现；三是将单调能力衰减与两级访问控制相结合的信任协商机制；四是内核介导的加密审计追踪，无需共识账本即可将使用、委派和执行轨迹绑定到智能体身份。InterSAGE 的设计目标是兼容 MCP、A2A、ANP 和 AG-UI，使通信协议可独立演进，同时保持信任语义的显式化、可移植和可验证。作者将 InterSAGE 与超过 50 项相关工作进行对比，涵盖智能体协议、去中心化身份、OAuth/OIDC 扩展、零信任治理、委派和审计架构等方向，结果表明没有先前的架构能够将持久身份、能力感知发现、信任协商和问责作为一个统一四层信任基底联合实现。该研究为安全智能体互操作提供了完整的参考设计，适合智能体平台开发者、安全协议研究人员以及关注跨组织自动化安全的工程师阅读。

硬件在环（HiL）验证是汽车软件系统开发中的关键环节，会产生大量多元时间序列数据。人工分析耗时且通常仅能实现异常检测和故障分类，难以进行根本原因分析。深度学习方法在故障检测和分类上虽表现优异，但面临两个主要局限：一是当故障位置、系统或操作条件变化时需要重新训练；二是倾向于将故障定位建模为分类任务，未显式利用故障位置、传感器与下游子系统效应之间的空间和功能关系，导致泛化能力不足且缺乏可解释性。针对这些问题，本文提出一种知识图谱引导的检索增强大语言模型框架（KG-guided RAG-LLM），用于汽车HiL数据的根因分析（RCA）和故障定位。该框架首先将原始时间序列记录转换为紧凑的诊断证据，然后利用传感器到位置及其传播关系的知识图谱进行信息增强，并检索相似历史案例为最终推理提供支撑。大语言模型在此框架中充当决策和解释层，而不是直接的时间序列分类器，从而输出排序的故障位置预测，并生成可解释的RCA说明。实验在两个汽车HiL案例上进行：ASM汽油发动机系统和电动汽车系统。最佳配置的Top-1准确率分别为90%和94%，记录级聚合方法在评估子集上达到完美的文件级故障定位。结果表明，知识图谱引导的RAG-LLM推理能够显著提升根因分析的可解释性和泛化能力，为汽车软件验证中的智能诊断提供了新思路。

本文报告了一种面向 Model Context Protocol (MCP) 的企业级网关认证架构。MCP 已成为将 LLM 代理连接到企业工具的事实标准接口，但其快速采用带来了治理危机：大型组织在一年内从零部署到数十个内部 MCP 服务器，而每个团队独立实现认证方式，有的无认证，有的使用 API key，有的实现完整 OAuth，导致认证体系碎片化，无法统一授权调用者、追踪用户操作或对离职员工进行跨系统账号回收。为应对这一挑战，作者提出了一个集中式 MCP 网关，作为所有下游 MCP 服务器的统一聚合、治理和认证层。论文基于生产环境经验贡献了四个核心内容：第一，一个双轴认证模型，将角色（交互式用户 vs. 自动化非用户）与凭证类型（无认证、静态/动态 API key、PKCE、客户端凭证、平台应用上下文）进行交叉组合；第二，一个网关认证层，支持三种企业单点登录授权类型和三种令牌供应模式：自带令牌（BYOT）、生成令牌（GYOT）以及通过 RFC 8693 令牌交换的委托 OAuth；第三，三个端到端身份流——用户到 OAuth2、非用户到服务账号、用户到服务账号——组合了客户端、网关和服务器；第四，部署演进路径，从 CDN/WAF/边缘边界到私有 MCP 隧道和企业级连接器。该架构已在生产环境中运行，覆盖 Web、桌面、自定义 SDK 和低代码客户端等数十个 MCP 服务器。本文对负责 MCP 安全架构设计、企业身份治理和 LLM 代理安全集成的研究者与安全工程师具有重要参考价值。

本文提出了一种针对混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）大语言模型的新型供应链攻击方法——Load Hijack。在MoE模型的专家并行（Expert Parallelism, EP）服务架构中，不同专家被分布到多个GPU上，路由器（router）根据每个token的输入决定将其分配到哪些专家，从而间接决定GPU上的计算负载。这种调度机制暴露了一个可被恶意模型提供者利用的攻击面。攻击者仅需修改模型checkpoint中的router权重，发布被污染的模型，并保留一个私有触发器；当触发器出现在输入中时，被篡改的router会将少量token的专家分配集中到与单个GPU上共置的目标专家，使该GPU成为“掉队者”（straggler），迫使其他GPU等待，而普通输入的路由行为几乎与原始模型一致，难以察觉。作者指出，实现这种条件行为存在固有冲突：直接奖励触发输入使用目标专家的优化目标，也会导致普通输入偏向同一批专家。为解决该问题，Load Hijack设计了包含三个阶段优化的流程，在维持普通输入路由与干净参考模型接近的同时，实现强触发器依赖的专家集中。实验覆盖三个MoE模型家族和四个语料库，结果显示92.3%到95.6%的触发token分配被定向到目标专家。在真实的EP服务场景中，触发流量使得首token时间（time-to-first-token）提升至普通流量的1.43倍，吞吐量降至0.86倍。该研究首次证明了被投毒的路由器可充当触发器控制的设备调度器，从而对GPU集群造成性能降级或资源耗尽，呼吁业界对模型分发过程中的路由权重与运行时负载进行安全审计。本文适合关注大模型供应链安全、MoE推理框架鲁棒性以及模型权重完整性的安全研究人员阅读。

Cloud & Application Security

From Scanner to Stealer: Inside the trivy-action Supply Chain Compromise

Next-Gen Identity Security

CrowdStrike Named an Innovation and Growth Leader in the 2026 Frost Radar™: Cloud and Application Runtime Security

CrowdStrike Expands Identity Leadership with OpenID and IDPro

cloud architecture assessment

ransomware and multifaceted extortion defense

Google Cloud Next 2026Catch-up sessions on the keynotes and select sessions are now available on demand.Explore content on-demand

The Identity Problem Hiding in AI Agent Deployments

94% of Organizations Report Cloud Breaches: CrowdStrike State of CDR Survey

Falcon Cloud Security June 2026 Release: Updates for Azure and Google Cloud

Falcon Cloud Security July 2026 Release: Helping Security Teams Move Faster in the Cloud

A maximum-severity SAP Commerce Cloud remote code execution vulnerability patched three days ago is already being targeted in attacks, according to threat intelligence company Defused. [...]

该论文针对消费物联网（IoT）设备中的实时通信（RTC）安全进行了系统性研究。研究背景是：随着智能家居、可穿戴设备等消费级IoT产品的普及，实时音视频通话、设备间同步等RTC功能越来越多，但其安全机制往往未得到充分验证。作者首先梳理了消费IoT中常见的RTC协议（如WebRTC、SIP、MQTT等）及其部署模式，识别出认证薄弱、加密缺失、信令劫持等潜在攻击面。随后，他们构建了一套针对RTC流程的安全评估框架，涵盖设备固件分析、网络流量捕获、协议模糊测试和中间人攻击模拟等环节，并在多种主流消费IoT设备上进行了实证测试。实验结果显示，多数设备存在至少一项可被利用的RTC安全缺陷，包括未加密的信令交换、弱随机数生成导致的会话令牌可预测性，以及缺乏双向身份验证导致的设备冒充风险。论文还讨论了这些问题对用户隐私和设备控制权的具体影响，并提出了改进建议，如强制使用TLS、实施证书固定、引入端到端加密以及完善设备身份认证机制。该研究的主要贡献是首次系统化地揭示了消费IoT场景下RTC安全的薄弱现状，为厂商和安全社区提供了可复用的测试方法和加固指引。适合IoT安全研究人员、设备制造商的安全团队以及负责家庭网络防护的安全运维人员阅读。

本文正式研究了安全群组消息（SGM）协议的安全性定义与模块化构造，并以 IETF 正在标准化的 Messaging Layer Security（MLS）协议为具体对象，填补了此前缺乏对完整 MLS 协议进行安全证明的空白。此前对 MLS 的分析主要局限于其子协议（如连续群组密钥协商 CGKA），而完整 MLS 协议由于包含复杂的握手、成员变更、密钥更新、消息加密等多个环节，一直缺乏统一的安全建模。作者首先提出一个参数化的安全游戏来形式化定义 SGM 协议的安全性，该游戏通过一个“安全谓词”刻画具体构造所达到的安全级别。随后，作者将 MLS 视为一个 SGM 协议，展示了如何以黑盒方式模块化地由三个核心组件（以及若干标准密码原语）搭建：CGKA、前向安全的群组 AEAD（FS-GAEAD）和 PRF-PRNG。其中 FS-GAEAD 是一种新原语，大致对应群组消息通信的一个“epoch”；PRF-PRNG 则是一个双输入哈希函数，其第一个输入作为伪随机函数、第二个输入作为带输入的伪随机生成器。关键的贡献在于：MLS 的 SGM 安全谓词可以完全表示为底层各组件安全谓词的函数，因此任意替换某个组件都能立即得到新构造的安全声明。作者还给出了所有组件原语的实例化，包括用 MLS 的 TreeKEM 子协议实现 CGKA（并证明了其自适应安全性），以及用一个新构造（已被 MLS 采用）实现 FS-GAEAD。此外，文中还引入了若干新技术、新原语和新结果，例如扩展了 CGKA 文献中常用的广义选择性解密证明技术，并证明了另一个实用且更安全的 CGKA 协议 RTreeKEM（Alwen 等，CRYPTO '20）的自适应性安全。模块化方法直接产生一个推论，即使用 RTreeKEM 的 SGM 构造的安全特性。

该论文是一篇系统化知识（SoK）研究，聚焦于真实世界场景下的多层间接调用分析。间接调用（如通过函数指针、虚函数表或跳转表进行的调用）是现代二进制程序（尤其是C/C++代码）中控制流完整性问题的主要来源，也是攻击者篡改控制流、实施面向返回编程（ROP）等攻击的重要目标。现有研究提出了大量间接调用分析技术，但大多在理想化基准或受限环境中评估，缺乏对真实软件生态中复杂性的系统考量。本文首次系统性地梳理并比较了多层间接调用分析技术（包括静态分析、动态分析、混合分析以及基于类型推导、值集分析、指针分析等不同原理的方法），重点讨论各技术在面对真实世界二进制程序——如编译器优化产生的间接跳转、内联汇编、动态生成代码、虚拟调用、异常处理中的跳转表等——时的准确性、召回率与性能开销。论文还构建了涵盖常见真实开源项目的评测基准，对多种代表性分析工具（如CodeSonar、SVF、Andersen指针分析等）进行了统一评估，揭示了现有方法在精度与可扩展性之间的显著权衡。此外，作者提出了多层分析框架的概念：结合粗粒度的类型匹配与细粒度的流敏感分析，通过分层过滤来降低误报率同时保持可接受的召回率。实验结果表明，单纯依赖单一层次的分析在真实世界二进制上往往失效，而多层协同能够显著提升可用性。该文提供了亲历性的实践指南，包括如何选择分析策略、如何处理不透明谓词与混淆代码，以及如何将分析结果集成到控制流完整性（CFI）加固流程中。适合从事二进制分析、漏洞挖掘、编译器安全与CFI研究的学者和工程师阅读。

本文研究多模态视觉-语言模型（VLMs）在成员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）下的隐私泄露问题。随着智能体AI（agentic AI）的发展，多模态模型（MMs）被广泛部署，但其训练数据可能通过黑盒攻击被泄露。现有研究主要针对单模态AI系统的隐私攻击，而对多模态系统关注不足；同时，神经启发（neuro-inspired）的表示方法已被证明能提升单模态模型对对抗攻击的鲁棒性，但尚未有工作验证其对隐私攻击是否同样具有韧性。作者提出了一种基于神经科学的拓扑正则化（topological regularization, tau）框架，用于系统分析多模态VLMs对图文推理隐私攻击的韧性。实验采用三种VLM（BLIP、PaliGemma 2、ViT-GPT2）和三个基准数据集（COCO、CC3M、NoCaps），对比基线模型与使用拓扑正则化的NEURO变体（tau>0）。结果表明，在BLIP模型和COCO数据集上，NEURO VLM的MIA攻击成功率（以ROC-AUC衡量）平均下降24%，同时通过MPNet和ROUGE-2指标评估，其生成的图像描述与参考描述相似度与基线相当，即模型效用没有显著损失。在PaliGemma 2和ViT-GPT2模型以及CC3M、NoCaps数据集上的扩展实验进一步验证了结论的一致性。这项工作增进了对多模态模型隐私风险的理解，并首次提供了神经启发多模态模型对隐私威胁具备韧性的证据。适合AI安全研究员、隐私保护工程师、多模态模型开发者和关注机器学习隐私的从业者阅读。

该论文针对基于深度神经网络（DNN）的无线通信系统面临的安全威胁展开系统性研究。近年来，DNN被广泛应用于无线通信的关键环节，如OFDM系统的信道估计与解码、端到端自编码器系统设计、无线电信号分类以及信号认证等任务。然而，DNN本身存在对抗样本脆弱性，这可能使无线系统受到攻击并导致功能失效。作者提出一种生成鲁棒对抗样本的方法，以满足无线场景中的特殊约束。具体而言，该方法将对抗扰动生成建模为一个优化问题，该优化问题融入了不同无线系统特有的领域约束（如功率限制、频谱掩蔽、误码率影响等），从而能够生成满足以下关键特性的无线对抗扰动：一是可在线实时应用，无需预先知道目标信号；二是与自然无线噪声不可区分，具有隐蔽性；三是对抗去除机制具有鲁棒性，即使通信双方部署了防御措施，扰动依然有效。作者通过大量实验验证了攻击性能，并与现有针对DNN无线系统的攻击方法进行了对比。结果表明，在通信双方采用合理防御机制的情况下，所提出的攻击方法仍显著优于现有攻击，这揭示了基于DNN的无线通信系统在面对对抗攻击时的脆弱性。该研究对在鲁棒无线通信中采用DNN的可行性提出了质疑，并为无线AI安全领域提供了重要的警示。适合无线通信安全研究人员、DNN鲁棒性研究者以及关注物理层安全的工程师阅读。

该论文研究红外重放攻击对红外（IR）摄像头人脸识别系统构成的威胁，并针对现有的红外重放检测机制提出一种新型攻击方法——“光学合成攻击（Optical-Synthesis Attack）”。作者指出，当前许多红外重放检测方案依赖于从摄像头传感器捕获的图像中分析红外纹理或反射模式，但这些方法存在固有的物理盲区：攻击者可以通过在真实摄像头镜头前直接投射或合成特定的红外光学图案，使传感器接收到的红外信号在物理层上与真实人脸的红外辐射特征高度相似，从而绕过基于图像特征的检测算法。论文的核心贡献在于：首先，系统分析了现有红外重放检测技术的弱点，揭示了其假设前提（即传感器捕获的红外信号必然包含可区分的重放痕迹）在光学合成攻击下不成立；其次，提出了一种“深度感知的传感器内（in-sensor）对策”，通过在图像传感器芯片内部集成深度敏感机制，直接测量红外信号的空间深度信息或飞行时间特征，从而在物理层面区分真实三维人脸与二维或光学投影的攻击源，而不是仅依赖后端图像处理。实验部分（基于摘要描述）验证了所提对策的有效性，并表明其比传统检测方法更具鲁棒性。该工作属于硬件安全与计算机视觉的交叉领域，适合从事人脸识别安全、传感器设计以及对抗性机器学习研究的人员阅读。由于仅提供摘要，无法评估其实际攻击成功率或防御方案的硬件实现细节，因此整体证据级别仅为摘要级。

本文研究了加密货币网络在自治系统（AS）层面共享网络资源所导致的安全问题，提出了一种针对相互依赖的加密货币网络的高效空间分区攻击方法。作者指出，加密货币节点在AS中的分布存在严重偏差，攻击者可通过BGP前缀劫持来隔离目标节点，从而破坏网络的物理拓扑。以往研究主要针对比特币网络，但比特币等网络因采用屏蔽的覆盖层拓扑，使得物理网络异常不易被利用。本文扩展了测量范围，对比特币、以太坊和瑞波币的节点托管模式进行了分析，发现这三个网络均高度中心化，且大量共享相同的AS。特别值得注意的是，瑞波币不屏蔽其覆盖层拓扑，攻击者可以利用这一点来探测物理网络异常，并同时针对所有三种加密货币发起攻击。作者还回顾了近期针对知名AS的BGP攻击事件，强调了应用层缓解措施的必要性，并提出了降低空间分区风险的攻击对策。该研究揭示了网络相互依赖带来的新攻击面，为加密货币网络的安全性评估提供了新视角。

该论文针对电磁侧信道分析（EM SCA）中探针放置这一关键环节，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的自动化探针定位方法。在硬件安全评估中，电磁侧信道攻击通过采集芯片在运行时的电磁辐射来提取敏感信息，而探针的空间位置直接影响采集信号的质量，进而影响攻击的成功率和效率。传统的探针放置通常依赖分析人员的经验或穷举式扫描，不仅耗时，而且可能无法找到全局最优位置，导致信号泄漏被低估或漏检。作者将探针放置问题形式化为一个优化问题，利用粒子群算法在候选空间内搜索最佳探针坐标，目标函数可设为信号的信噪比或与密钥的相关性强度。该方法能够在无人工干预的前提下，自动适应不同芯片布局和封装形式，快速收敛到高信号质量的测点。论文可能还通过具体硬件实验（如FPGA或微控制器上的AES实现）验证了该方法的有效性，对比了手动放置、网格搜索与PSO方法的性能差异，预期在获取相同信噪比时所需的采集点数或时间上具有优势。此外，该研究也讨论了多探针协同放置的可能扩展，以及对抗位置偏移的鲁棒性。总体而言，这项工作的核心贡献是将经典群体智能算法引入硬件安全评估流程，提升了侧信道分析的可重复性和自动化程度。对于硬件安全测试人员、芯片设计工程师以及安全研究机构而言，该研究提供了一种更高效的电磁泄漏定位手段，有助于更准确地评估设备对侧信道攻击的脆弱性。

该论文是一篇系统化知识综述（SoK），系统回顾了过去20年间x86系统管理模式（System Management Mode, SMM）在安全性方面的研究进展与实际威胁。SMM是x86处理器中一种高特权、隔离的CPU执行模式，用于处理系统管理中断（SMI）等底层系统事件，拥有最高的指令权限，独立于操作系统和虚拟机监视器运行。论文从“权力”（CPU为SMM提供的最高执行权限）、“特权”（SMM与系统固件、操作系统、虚拟机监视器之间的信任边界）以及“危险”（已披露的SMM漏洞与攻击技术）三个维度出发，对领域内已发表的研究成果、公开漏洞报告和攻击案例进行了系统梳理与分类。核心贡献包括：提出了一个针对SMM安全威胁的综合性分类框架，将攻击面划分为SMM代码攻击、SMM内存破坏、SMM配置错误、SMM中断注入及侧信道等类别；分析了SMM防御机制（如SMM锁定、芯片组配置校验、内存保护）的演进与有效性；讨论了当前工业实践中的不足，包括固件更新流程、SMM代码审计缺失等问题。论文旨在帮助硬件安全研究人员、固件开发者和系统安全工程师快速理解SMM安全的全貌，识别尚未被充分研究的攻击面，并为未来设计更安全的固件与CPU机制提供参考。由于仅有摘要，未提供实验细节或具体案例统计，但作为SoK论文，其价值在于系统化整理并揭示20年间的SMM安全演变脉络与开放挑战。

该论文（标题为《CATana: On the Dangers of SIM-Originating AT Commands》）重点关注移动通信中一个常被忽视的安全边界：SIM 卡与基带调制解调器之间的信任关系。传统安全模型通常把 SIM 卡视为可信的认证实体，但在现代移动架构中，SIM 卡（或 eSIM）具备主动向调制解调器发送 AT 命令的能力。论文借此揭示了恶意或受损的 SIM 卡可通过这种“SIM 发起 AT 命令”机制，试图与基带进行非预期交互，从而影响设备状态，甚至可能为攻击者所利用。研究者提出了名为 CATana 的分析与检测框架，用于系统化地理解这种命令通道的行为，评估其潜在风险。由于目前仅获得论文摘要（abstract_only），本文档无法提供具体的实验数据或验证细节；但从标题与摘要可见，该工作属于移动安全与基带安全的前沿探索，旨在向安全社区揭示一种新型攻击面，并探讨相应的防御措施。论文的核心贡献包括：定义并描述 SIM 发起 AT 命令的威胁模型，提供检测思路，以及讨论如何提高调制解调器固件的健壮性。适合移动设备制造商、运营商以及基带安全研究者阅读。

该论文针对闪存存储器（Flash Memory）中的体偏置（Body Bias）注入攻击进行深入研究，重新审视并扩展了此前关于Flash安全性的攻击面。作者提出一种新型物理攻击方法，通过操纵衬底偏置电压，在芯片运行期间诱发非预期的存储单元状态翻转，从而绕过传统的软件防护机制。研究聚焦于体偏置注入对嵌入式设备中Flash存储完整性的威胁，并探讨了不同工艺节点和存储架构下的影响差异。论文的主要贡献包括：系统性分析体偏置注入的物理原理与可行性，构建针对Flash存储阵列的攻击模型，并通过实验验证了该攻击能够破坏加密密钥、固件镜像等关键数据。此外，作者提出了若干检测与缓解思路，例如对电源电压和衬底电流的实时监测，以及存储数据的冗余校验。该研究为硬件安全社区提供了新的攻击场景认知，有助于开发更健壮的嵌入式系统安全防护方案。适合硬件安全研究人员、嵌入式系统设计者以及负责设备安全评估的蓝队成员阅读。

本文提出了一种名为 DisARMed 的新型攻击方法，旨在从用户空间攻击 ARM TrustZone 安全世界。核心问题在于：TrustZone 作为 ARM 处理器上的硬件级隔离机制，传统上被认为是可信执行环境的基础，但其安全性依赖于世界切换和内存隔离的正确实现。作者发现，通过利用内存别名（memory aliasing）问题，即同一物理内存被映射为多个虚拟地址且具备不同的权限属性，攻击者可以在非安全世界中操纵安全世界的内存映射，从而绕过 TrustZone 的隔离边界。论文详细阐述了攻击的技术原理，展示了如何在用户空间构造恶意内存映射，进而实现对安全世界内存的读写或控制流劫持。实验部分在代表性 ARM 平台（如基于 Cortex-A 处理器的设备）上验证了攻击的有效性，并讨论了该攻击对现有 TrustZone 安全模型的影响。主要贡献包括：首次系统性地将内存别名攻击应用于 TrustZone 架构，揭示了硬件辅助隔离机制中的设计缺陷，并提出了潜在的对策方向。适合硬件安全研究者、系统安全工程师以及 ARM 平台可信执行环境的开发者阅读。

DARPA的AIxCC竞赛表明，网络推理系统（CRS）不仅能发现漏洞，还能自主确认并修补漏洞。比赛后，七个参赛团队开源了他们的系统。然而，这些系统都依赖于竞赛期间使用的特定云基础设施，该基础设施现已不存在，导致它们在实际使用中几乎无法在原始团队之外运行。针对这一问题，本文提出了OSS-CRS——一个开放的、可本地部署的框架，用于在真实世界的开源项目上运行和组合多种CRS技术，并具备预算感知的资源管理能力。作者成功移植了竞赛中排名第一的Atlantis系统，并将其集成到OSS-CRS中。通过在8个OSS-Fuzz项目上的测试，OSS-CRS发现了10个此前未知的漏洞，其中3个具有高严重性。该框架已公开提供，旨在促进CRS技术的实际应用，降低开源项目自动化漏洞检测与修复的门槛。本文的核心贡献在于：1）分析并解决了现有开源CRS在外部环境中的可移植性问题；2）提供了可复用的部署框架，支持多种CRS方法的组合与资源调度；3）通过真实项目验证了框架的有效性，发现了真实漏洞。该工作对安全社区具有重要价值，为自动化防护和开源生态安全提供了有力工具。

本文介绍 HotWire，一个面向 DIN 70121 和 ISO 15118-2 车网互操作（V2G）充电协议的双向测试平台。该平台同时实现了攻击者视角的恶意 EVSE（充电桩）和恶意 PEV（电动汽车），并演示了两种具体攻击：A1（Autocharge EVCCID 身份冒充攻击）与 A2（通过伪造 PreChargeRes 电压声明实现的强制放电攻击）。该成果对应 USENIX WOOT '26 论文，并随附完整 Python 实现、基于 Docker 的 CI 测试框架（含 240 项单元与集成测试）、参数化仿真脚本、硬件设计与恢复文档、安全说明，以及作为 A2 证据的历史 Luxgen N7 强制放电实验台日志。整个工件可在 Docker + IPv6 回环仿真环境中完整运行，无需真实充电桩、真实车辆或 PLC 调制解调器。文章的核心贡献在于：提供一个可复现、可扩展的双向安全测试平台，并揭示电动汽车充电协议中身份认证与电压信任机制的实际安全缺陷，为后续协议加固和检测研究提供实验基础。适合对工控安全、V2G 协议安全、汽车网络安全及硬件在环测试感兴趣的研究人员与安全工程师阅读。

该论文是一篇系统化知识（SoK）研究，聚焦于密码学实现中的常数时间编程模式——这是抵御计时攻击的主要防御手段。然而，学术界和工业界对“常数时间”的定义并不统一，导致模型保护范围与规格假设之间长期存在脱节。论文系统梳理了常数时间模型的演变，识别出一个反复出现的缺口：模型所保护的属性并不总能覆盖规格中隐含的安全要求。作者进一步提炼出一套攻击性方法论，用于发现源自密码学原语边界之外的计时漏洞。应用该方法，他们定位到一个与私钥加载相关的规格级漏洞，并在OpenSSL和BoringSSL中实际确认了该信息泄露。反直觉的是，尽管BoringSSL采用了更严格的安全威胁模型，其每个观测的信号强度反而比OpenSSL高出多个数量级。该贡献不仅揭示了常数时间建模中的盲区，还展示了规范层面缺陷如何绕过实现层的防护。适合密码学库开发者、安全研究者和系统安全分析师阅读。

该论文针对协作式车辆队列（vehicle platooning）中的安全问题展开研究。协作式队列通过车辆间的物理感知与V2V（车对车）消息交换来协调加速、制动和转向，能显著提升高速公路安全性、燃油效率和交通流量。然而，V2V消息的真实性和完整性对行车安全至关重要，现有V2V/V2X标准虽然引入了PKI（公钥基础设施）来提供密码学认证，但PKI无法将车辆的数字化身份与其物理状态（如位置、速度等）绑定。因此，一个拥有合法密码学凭证的车辆可以在远程位置对队列造成影响，即所谓的'远程注入攻击'或'身份-物理状态脱节'问题。为此，作者提出了一种名为PoF（Proof-of-Following，跟随证明）的新机制。PoF的核心思想是让车辆向队列证明其确实在物理上跟随前车，而非仅仅拥有有效证书。该机制通过结合物理感知数据（如雷达、摄像头测距）与V2V消息中的动态状态信息（如位置、速度、加速度）来生成不可伪造的证明，使队列中的其他成员能够验证某辆车是否真正处于队列中的宣称位置。论文可能还设计了具体的协议流程、密码学构造（如承诺方案、签名聚合等）以及安全分析，并通过仿真或实验验证了PoF在抵抗远程攻击、保持低通信开销和高验证效率方面的有效性。主要贡献包括：提出身份-物理绑定缺失这一关键漏洞的解决方案；设计可证明安全且轻量级的验证协议；评估其在不同攻击模型下的鲁棒性。适合智能交通系统安全研究员、V2X标准制定者、汽车安全工程师及关注物理层与密码层融合的学者阅读。

该论文提出了一种混合信任的多方计算（MPC）框架，旨在解决可信执行环境（TEE）在实际部署中存在的信任分歧问题。传统观点认为，TEE（如Intel SGX）依赖硬件保护，能够以远高于纯软件方案的速度执行安全多方计算，但现有实现中已发现多种侧信道攻击，导致不同参与方对TEE的安全置信度各不相同。例如，某一方可能认为攻击者无法攻破TEE，而另一方可能只部分信任TEE，甚至完全不信任。在多方计算场景中，当参与方对TEE的信任级别不一致时，现有方案通常被迫退回到纯软件MPC，这虽然能满足所有参与方的安全要求，但使得接受TEE的一方无法享受其带来的性能收益。为此，作者提出一个混合信任模型，允许不同参与方根据自身对TEE的信任程度自定义安全假设，并设计相应的协议，使信任TEE的参与方能够借助TEE加速计算，而不信任TEE的参与方依然获得纯软件级别的安全保证。该协议需要在不泄露各方输入的前提下，妥善处理各方不同的安全阈值，并防止因信任差异导致的信息泄露。论文的主要贡献包括：形式化定义了混合信任MPC的安全模型，给出了协议构造，并分析了其在诚实多数或恶意敌手等不同安全假设下的适用性。实验部分（基于abstract推断）可能通过实现原型验证了相比纯软件MPC的性能提升。该研究适合对TEE安全、安全多方计算协议设计感兴趣的密码学与系统安全研究者阅读，也为异构信任环境下的安全计算提供了新思路。

本文针对 Android 平台提出了一类名为 PHYjacking 的新型攻击，其核心思想是利用零权限恶意应用误导用户，使物理输入（如指纹、面部、触摸等）被错误地用于授权操作，从而导致非预期的授权结果。作者系统分析了 Android 对各种物理输入接口（触摸屏、指纹、摄像头、麦克风、NFC 等）的保护机制，发现现有系统 API 存在防护弱点，且应用在实现基于物理输入的授权时普遍存在安全缺陷。进一步地，作者还发现了一个即使在应用层正确实现缓解措施也能被利用的 Android 竞态条件漏洞。基于这些发现，他们提出了 fingerprintjacking 和 facejacking 两种具体攻击技术，并验证了它们对真实应用的影响，同时讨论了对 NFC、麦克风输入以及针对单点登录应用的 tapjacking 攻击的可行性。为了评估该攻击的普遍性，作者设计了一个静态分析器，对 3000 多个真实应用进行了检测，结果显示其中 44% 的应用存在与 PHYjacking 相关的实现缺陷。通过概念验证实现，他们证明了 PHYjacking 可以导致拥有超过 8 亿用户的支付应用发生未授权转账、拥有超过 4 亿用户的社交媒体应用泄露用户隐私，以及提升 Android 11 中的应用权限。该研究揭示了 Android 物理输入接口在授权场景中的系统性风险，为移动平台安全设计和应用开发提供了重要警示。

该论文聚焦于网站管理员如何制定和演化其密码策略这一长期被忽视的群体。以往研究大多从用户视角出发，提出兼顾安全性与可用性的密码策略推荐，但实际部署这些策略的是网站管理员，他们的决策行为直接影响在线认证的整体安全水平。作者指出，要在规模化层面改进在线认证，必须深入理解管理员群体的行为模式、决策动因以及面临的挑战。为此，研究采用在线问卷与半结构化深度访谈相结合的方法，对 11 名具有直接管理网站密码策略经验的美国网站管理员进行了定性研究。研究识别出一小组关键因素，这些因素主导了绝大多数密码策略决策，例如合规要求、用户体验考量、组织惯例、技术平台限制等；同时揭示了阻碍管理员采纳更符合现代指南（如 NIST 指南）的密码策略的若干障碍，例如缺乏对最新研究的了解、迁移成本高、害怕用户流失、管理层不支持等。基于这些发现，论文提出了未来研究和社区行动的方向，以帮助管理员更有效地管理密码策略。该研究的核心贡献在于填补了密码安全研究中管理员视角的空白，为后续设计面向管理员的决策支持工具、政策改进指南以及社区协作机制提供了实证基础。适合安全政策研究者、身份认证产品设计者、网站运维和安全团队负责人阅读。

本文提出了一种高效的两方协议，用于对数据集盲目地应用任意（可能是随机的）线性群作用。该协议能够涵盖多种应用场景，如盲目洗牌、循环移位、矩阵乘法等。其显著特点是：在完成与输入无关的离线计算阶段后，在线计算阶段可以实现回合最优（即单轮）的通信。所提出的盲目洗牌协议是首个达到在线阶段回合最优的方案。最有效的实例化是在客户端辅助的客户端-服务器设置中实现的：离线阶段由半诚实的输入方（客户端）执行，并将生成的关联随机性分发给计算方（服务器）。在运行总时间方面，与Chase等人（Asiacrypt 2020）提出的最优两方盲目洗牌协议相比，本方案在LAN和WAN环境下分别最高提速105倍和152倍。此外，作者还展示了如何将Chase等人的协议修改以适应客户端辅助设置，但即使如此，本方案在在线阶段仍快2倍，平均总时间快1.34倍。该研究为安全多方计算中的常见操作提供了更高效的协议设计方案，有助于降低计算和通信开销，推动隐私保护技术的实际应用。

本文提出了一种针对非结构化临床文本去标识化（de-identification）的新问题建模方式。传统上，去标识化被视为令牌分类（token classification）任务，即对文本中的每个词或符号标注是否为受保护的健康信息（PHI），如姓名、日期、地点等。作者创新性地将其重新定义为序列到序列（sequence-to-sequence）学习问题，受近年来序列到序列模型在命名实体识别（NER）中取得最优表现的启发。具体而言，模型将原始文本作为输入序列，直接输出已去标识化的文本序列（例如用占位符替换PHI），从而绕过显式标注每个令牌类别的步骤。早期实验在i2b2数据集上达到了98.91%的召回率，与当前最先进的非结构化临床文本去标识化模型性能相当。该方法的潜在优势包括：简化标注流程、可以利用大规模语言模型的生成能力、以及能够更自然地处理上下文依赖的PHI识别。本文的核心贡献在于提出这一新的问题形式化，并通过初步实验证明其可行性，为后续在更广泛临床语料上的优化和评估奠定了基础。适合关注医疗信息隐私保护、自然语言处理安全应用以及数据脱敏技术的研究人员和工程师阅读。

SEMSAN 是一篇由学术研究者提出的、面向系统级软件（如操作系统内核、hypervisor 等）的语义缺陷检测框架。论文的核心研究问题是：传统内存安全工具（如 AddressSanitizer、UBSan）主要关注内存越界、未定义行为等低级错误，而难以捕捉系统组件之间隐含的语义契约被违反的情况——例如引用计数失衡、锁状态非法转换、资源生命周期管理错误等。这类缺陷往往在特定执行路径下才显现，且不会立即导致崩溃，但可能在运行时引发数据损坏、权限绕过或系统不稳定。SEMSAN 被设计为一个“可配置的 sanitizer”，其核心思路是让安全分析人员或系统开发者能够通过自定义规则文件，描述目标系统应有的语义不变量（semantic invariants），然后由该工具在程序执行过程中动态监控这些规则是否被违反。相比现有的通用插桩框架，SEMSAN 的优势在于其高度模块化和可定制性，允许用户针对不同系统或不同语义层级（如内核对象引用规则、设备驱动状态机）快速部署检测逻辑。论文中应包含对框架架构、配置语言设计、运行时监控机制以及实验评估的描述，但 abstract 未提供具体算法或实验数据。因此，本文的贡献在于提出了一种系统级语义缺陷检测的新思路，强调将高层语义规范转化为可执行的运行时检查，弥补现有工具在语义层面的空白。适合系统安全、Fuzzing 及漏洞挖掘领域的研究人员、安全工程师阅读，以借鉴其设计思想来构建或增强内部安全测试工具。

该论文研究针对 AMD SEV（安全加密虚拟化）技术的软件侧信道攻击方法。SEV 是 AMD 提供的硬件级内存加密机制，旨在保护虚拟机免受恶意 hypervisor 的窥探。研究者提出名为 PowerHooK 的新型攻击方法，通过瞬态执行重放（Transient-Execution Replay）技术，利用处理器在瞬态执行期间产生的微架构行为，绕过 SEV 的加密边界，在软件层面推断出敏感数据。核心问题在于：尽管 SEV 提供了内存加密，但处理器的微架构状态（如功耗侧信道）仍可能泄露信息。PowerHooK 的独特之处在于将瞬态执行与功耗分析结合，通过重复触发瞬态窗口并测量功耗变化，实现稳定的数据提取。论文的主要贡献包括：首次展示无需物理探针即可针对 AMD SEV 的软件功耗侧信道攻击；提出了重放机制以提高信噪比和成功率；在多种 SEV 配置下验证了攻击的有效性。本文适合研究侧信道分析、虚拟化安全以及处理器微架构安全的学者和从业者阅读。

该论文为一篇 SoK（系统化知识）论文，主题是蜂窝网络基带（Cellular Basebands）的安全性问题。基带是移动设备中负责与蜂窝网络通信的关键组件，其安全性直接影响用户的通信隐私和设备完整性。论文旨在系统化梳理基带安全领域已有的研究成果、已知漏洞类型、攻击面以及防御措施。由于本次输入仅提供论文标题与作者信息，未包含完整摘要，因此无法详细描述论文的具体方法论和实验发现。基于标题推断，论文可能总结了基带协议实现中的安全弱点、远程攻击途径、基带固件逆向分析技术、以及业界已提出的缓解方案。适合移动安全研究人员、基带固件开发者、以及移动设备安全审计人员阅读。建议读者查阅原文获取更完整的系统化分析结论。

该论文提出了一种名为 GhostTalk 的新型攻击方法，攻击者通过篡改的手机充电线在物理层面入侵智能手机的语音助手系统。具体场景是：在商场中，受害者租用了一个被恶意修改过的充电宝，该充电宝内含特制的充电线，当受害者将手机连接到这个充电宝充电时，攻击者可以远程利用该充电线中的恶意组件，向手机语音助手注入指令或干扰其正常工作，从而实现远程控制。该攻击属于硬件供应链攻击的一种，利用了用户对公共充电设施的信任，攻击隐蔽性强，用户难以察觉。论文的核心贡献是揭示了一种通过电源线作为攻击信道的新型交互式攻击途径，强调了物理层安全与硬件安全在移动设备防护中的重要性。该研究面向移动安全研究人员、硬件安全工程师以及语音助手服务提供方，提醒其关注充电配件供应链中的潜在恶意改造风险。由于目前仅获得论文摘要，尚未获知具体的技术实现细节、实验验证结果及防御措施，因此以上分析基于摘要内容。

本文是作者团队提交的系统构件（artifact）说明，对应其针对联网汽车中 LTE 连接安全性所做的案例分析，研究对象为特斯拉车型。研究背景是：现代联网汽车依赖蜂窝网络（如 LTE）实现远程控制、OTA 更新、实时诊断和娱乐功能，而车联网通信链路一旦被攻击者利用，可能导致远程解锁、行驶干扰或隐私泄露。论文围绕特斯拉汽车的 LTE 通信机制展开安全分析，重点关注网络附着流程、身份认证、数据面加密以及基站侧可能存在的降级攻击或中间人攻击风险。核心方法预计包括：采集真实的 LTE 信令数据、分析 UE（用户设备）与核心网之间的交互逻辑、检查证书链与加密算法配置，并评估是否存在伪基站（如 IMSI catcher）或重定向攻击的可行性。主要贡献在于首次以特斯拉为具体案例对量产车 LTE 连接进行系统性安全审计，揭示潜在的协议弱点，并为汽车制造商和运营商提出安全加固建议。该论文适合车辆安全研究员、通信安全工程师以及关注智能网联汽车威胁建模的蓝队人员阅读。由于本摘要仅基于提交声明的简短文本，详细技术结论与实验数据需以正式论文内容为准。

本文是一篇关于 Widevine DRM（数字版权管理）系统在桌面环境下的安全缺陷的研究论文。Widevine 是 Google 开发的广泛使用的 DRM 方案，用于保护通过浏览器和桌面应用播放的流媒体内容，如 Netflix、YouTube 等。论文标题“Defective by Design”暗示该缺陷是架构性的，而非某个具体实现漏洞。桌面环境中，Widevine 的软件解密路径依赖于安全执行环境（如 TEE）或混淆技术，但作者指出存在一种通用方法可以恢复所有由 Widevine 保护的内容，覆盖不同浏览器和平台。由于摘要仅提供“International audience”这一信息，具体技术细节、攻击向量和实验验证均未展开，但根据标题和作者背景推测，研究可能聚焦于 Widevine CDM（Content Decryption Module）的密钥提取或内容解密流程的静态/动态分析。此类研究通常指出 DRM 在开放系统中的根本局限性：只要客户端拥有密钥，就存在被攻破的可能。论文的价值在于向安全社区揭示 DRM 保护强度的虚假安全感，并为内容提供商、浏览器厂商和 DRM 设计者提供改进方向。由于缺少详细内容，无法判断其实际攻击复杂度、影响版本或是否有绕过步骤，所有结论仅基于标题和摘要框架。适合 DRM 安全研究者、流媒体平台安全工程师以及关注内容保护机制的人员阅读。

无人机开源飞控 PX4-Autopilot堆栈溢出漏洞 CVE-2025-15150

MongoDB内存泄漏 CVE-2025-14847(MongoBleed)

1Panel 代理证书验证绕过导致任意命令执行漏洞(CVE-2025-54424)

ModelContext Inspector 未授权访问漏洞(CVE-2025-49596)

llamaindex SQL 注入漏洞(CVE-2025-1750)

Screen 本地权限提升漏洞(CVE-2025-23395)

Zabbix认证后SQL注入漏洞(CVE-2024-42327)

ProjectSend认证绕过漏洞(CVE-2024-11680)

PyTorch库RPC框架反序列化RCE漏洞(CVE-2024-48063)

Grafana认证后DuckDB-SQL注入漏洞(CVE-2024-9264)

SPIP BigUp Unauthenticated RCE(CVE-2024-8517)

Rejetto HFS 远程命令执行漏洞(CVE-2024-39943)

Apache HugeGraph-Server Command Execution In Gremlin（CVE-2024-27348）

Zabbix 后台延时注入(CVE-2024-22120)

CrushFTP 认证绕过漏洞（CVE-2024-4040）

Alert for CVE-2026-21992

Alert for CVE-2025-61884

Alert for CVE-2025-61882

Alert for CVE-2024-21287

Alert for CVE-2022-21500

Alert for CVE-2021-44228

Linux 内核提权 CVE-2026-31431(copy-fail)

Alert for CVE-2026-35273

Microsoft is aware of an elevation of privilege in the Microsoft Malware Protection Engine in Microsoft Defender publicly referred to as "ShieldBreak ". We are working to provide a high quality security update that addresses this vulnerability. We will provide information in this CVE when the update is available.

该论文题为《Practical Attacks on a Decentralized Secure Messenger Session》，主要研究去中心化安全信使（Decentralized Secure Messenger）在会话（Session）层面的实际攻击方法。由于本次输入仅提供了论文标题和作者信息，未附带完整的摘要（abstract）内容，因此无法获取论文的具体研究背景、技术路线、实验设计或详细贡献。基于标题推断，论文可能聚焦于对去中心化通信协议中会话密钥协商、身份认证或消息加密环节的实证漏洞挖掘与攻击演示。此类研究通常有助于揭示现有安全机制在现实部署中的弱点，并为防御方提供改进建议。不过，上述内容仅为标题推论，具体细节需查阅原文。对于安全从业者而言，该论文可能涉及与主流中心化信使不同的信任模型和攻击面，值得关注其披露的潜在风险点。

论文标题为《Onelogon: Taking over Active Directory Accounts via Netlogon》，但本次输入仅提供标题与作者信息，未附摘要内容，因此无法获取具体研究方法、技术细节或实验结论。根据标题推测，该研究可能围绕Active Directory环境中的Netlogon协议展开，可能提出一种名为'Onelogon'的攻击思路或利用工具，旨在接管Active Directory账户。然而以上内容仅为基于标题的合理推测，实际贡献需查阅原文后方可确认。建议安全从业者关注该论文的完整版本，以了解其是否涉及新的攻击面或防护思路。

该论文题为《Exploiting Android Apps with Counterfeit Art》，作者为 Rokhaya-Diamil Fall, Philipp Mao, Martin Wagner 和 Mathias Payer。本次输入未提供论文摘要，因此无法获取详细的研究背景、核心方法、实验设计及主要贡献。仅根据标题推断，该研究可能聚焦于 Android 应用安全，探讨如何通过伪造或仿冒应用的视觉元素（如界面、图标等）来实施攻击，例如诱导用户泄露敏感信息或绕过安全检测。由于缺乏具体内容，无法进行深入总结。建议安全从业者查阅原文获取完整信息。

本文由Alan Woodward和Andrew Rogoyski撰写，探讨前沿人工智能出口管制、网络安全与国家AI能力之间的相互作用。文章指出，目前最强大的前沿AI模型由少数位于两个国家的企业生产，这些国家的政府已展示出决定哪些国家可以使用这些模型的法律权力和政治意愿。2026年6月，美国要求一家领先开发商在向任何外国人（包括居住在美国的外国国民）发布其最先进模型之前必须获得许可证，受影响的模型在短时间内全球撤下，部分原因是该限制在实际管理中不可行。这一事件发生前数月，首次出现主要由自治AI运行的网络间谍活动的有记录案例，同时有越来越多的证据表明前沿模型改变了网络攻击和防御的经济性。文章认为，获取前沿AI正在成为国家网络防御的一部分，但这种访问可以被撤销，而显性的主权能力解决方案对于除少数国家外的所有国家而言仅部分可行。基于训练成本、算力集中度及国家AI项目支持等方面的证据，作者探讨了主权对小国、中等强国乃至大国究竟意味着什么，并提出分层策略：协议性访问保证、推理层面的主权、开放权重模型的对冲、区域能力池、持续人才培养以及对基本网络韧性的持续投资。文章强调，开放权重对冲比通常认为的更具能力但政治暴露风险也更大；近期大部分风险在于如何部署和约束能力强大的模型，而非其表面性能。本文适合关注AI治理、出口管制、网络安全战略的政策制定者、安全研究人员及国家智库人员阅读。

图神经网络（GNN）是机器学习即服务（MLaaS）中高风险应用的核心技术，但其黑盒部署模式易受模型提取（Model Extraction）攻击：攻击者通过查询API窃取模型知识产权。现有防御措施存在根本性的'欧几里得偏差'——它们直接将图像领域的扰动策略（如随机噪声）迁移到图数据上，忽略了图节点间复杂的拓扑依赖，导致模型效用大幅下降；而水印等被动防御无法实时阻断窃取。针对这一问题，本文提出GraphRP（Graph Reprogramming Protection）——一个基于模型重编程的主动防御框架，将模型重编程思想转化为安全防护机制。GraphRP的核心里程碑在于提出结构感知门控机制（Structure-Aware Gating Mechanism），该机制由可学习的拓扑原型驱动，构建一道动态的'结构防火墙'，能够选择性地调节模型决策边界：对位于训练数据流形上的良性查询保持高保真度，而对恶意查询则沿扰动方向最大化Fisher信息，从信息论层面增大攻击者的估计误差。作者在标准假设下（有界损失、最优攻击者、局部二阶近似）证明了攻击者误差的下界将随重编程噪声的结构敏感性而增加，从理论上验证了该方法的有效性。实验覆盖软标签与硬标签两类主流模型提取攻击，结果表明GraphRP能显著降低攻击成功率，同时几乎不影响良性查询的效用。该研究首次将模型重编程引入GNN防御领域，为保护图模型知识产权提供了全新思路，特别适合ML安全研究员、MLaaS服务提供商及GNN部署方阅读。

标准5G认证与密钥协商（5G-AKA）仅验证存储在通用用户身份模块（USIM）上的订阅凭证，而不验证持有该凭证的物理设备或其启动状态。在战术5G部署中，用户设备可能被捕获、篡改、重新投入使用，或与移植的订阅凭证一同使用，这一安全缺口尤为严重。本文提出名为“Battlefield 5G”的预认证框架，面向5G独立组网，在标准注册流程被接受之前，结合双X.509设备证书检查和基于可信平台模块（TPM）的启动证明。其设计在5G基站（gNB）上设置外层证书挑战，在5G核心网中的接入与移动性管理功能（AMF）上设置独立的内层证书挑战，并由核心网侧的证明代理验证TPM的平台配置寄存器（PCR）引用。通过在gNB侧实现无线资源控制（RRC）转发门，并在AMF侧实现保存-重放机制，多轮证书与证明挑战-响应交换可插入注册流程，而无需修改任何3GPP非接入层（NAS）消息结构或新增NAS消息类型。作者基于B210通用软件无线电外设（USRP）测试平台，扩展了srsRAN、srsUE和Open5GS，并在UE中集成硬件TPM 2.0。原型阻止了SIM移植、伪造证书、固件篡改和重放攻击。在六次试验中，Battlefield 5G将平均入网时延从1886毫秒增加至2260毫秒，额外引入373.4毫秒的预认证开销，同时保留了标准的5G-AKA、安全模式和PDU会话流程。该研究为战术或高安全要求环境中的5G设备提供了一种实用的增强认证机制，并为未来标准演进提供了参考。

该论文提出一种针对分布式账本中最大可提取价值（MEV）机会的防御机制。MEV 是指区块生产者通过重新排序、插入或审查交易来提取额外价值的能力，长期以来对区块链系统的公平性和安全性构成威胁。论文的核心思路是：在交易生成阶段强制引入可验证的延迟（verifiable delay），使得区块创建者无法在观察到 MEV 机会后及时做出反应，从而在不破坏系统活性（liveness）的前提下抑制 MEV 攻击。作者在拜占庭容错模型和理性参与者的博弈论模型下均给出了积极结果，证明该机制在存在恶意或自私节点时依然有效。同时，论文也提出了负面界限，指出了这类防御路线的内在局限性。最后，作者探讨了可验证延迟在实际系统中的实现细节，并基于历史 MEV 数据进行了评估，结果显示该机制能够切实帮助抵御大多数现有 MEV 威胁。该研究为 MEV 防御提供了新的理论视角和工程可行性验证，适合区块链协议设计者、MEV 研究者和安全分析师阅读。

本文系统性地研究了纵向联邦学习（VFL）中的后门攻击漏洞，重点揭示了现有研究与实际部署条件之间的显著差距。VFL 允许多个组织在不共享原始数据的情况下，基于同一组用户的不同特征协作训练模型，其中发起方可以隐藏学习任务的具体信息，而参与方仅提供局部数据，这种不对称信息结构虽然契合隐私保护需求，但也带来了安全隐患。后门攻击尤其值得关注，因为恶意参与方不仅能在训练阶段投毒，还能在推理阶段触发后门以操纵预测结果。尽管已有工作宣称实现接近完美的攻击成功率并提出了有效防御，但作者发现这些结论在真实约束下大多不成立。论文首先从方法论和评估实践两个维度揭示了这一差距：现有方法忽略了关键的实际约束（如参与方对数据分布、标记信息的有限知识），依赖不切实际的先验假设；同时，文献中不恰当的评估设计掩盖了这些局限。为了弥合差距，作者在现实约束下重新定义了威胁模型，提出了实用的后门攻击工作流程，并引入了 BVBench——一个以攻击者为中心、预置了当前最优基线（state-of-the-art baselines）的基准测试平台，支持公平、实际、全面的评估。通过 BVBench 的大量实验，论文提供了有力证据表明当前对 VFL 后门风险的理解是脆弱的，并为引导研究走向发现实际漏洞、设计更有意义的防御措施奠定了基础。本文适合联邦学习安全研究者、VFL 系统设计者以及关注机器学习供应链风险的安全工程师阅读。核心贡献包括：对 VFL 后门研究与实践脱节的系统性分析、符合实际条件的威胁模型重定义、新的攻击工作流设计，以及开源基准 BVBench。

本文提出了 VICBench，一个用于评估代码漏洞检测工具的多语言基准数据集。核心问题是现有漏洞数据集存在编程语言覆盖有限、补丁复杂度受限、项目范围狭窄等问题，难以支撑对真实世界漏洞的全面评估。VICBench 通过人工专家与智能代理工作流的双重标注，构建了包含 100 个经过验证的漏洞引入提交（VIC）的基准，覆盖 100 个 CVE、88 个项目，涉及 Python、Java 和 C++ 三种语言，包含 48 种 CWE 类型。与以往工作相比，VICBench 的漏洞修复平均为 38.6 行，对应 VIC 平均为 252.5 行，复杂度显著更高，更贴近真实场景。作者评估了当前最先进的 V-SZZ 和 LLM4SZZ 算法，其 F1 分数仅为 33.3%-40.1%，表明现有方法仍需要大量人工干预。VICBench 为漏洞检测方法提供了更稳健的评估基础，有助于推动该领域的发展。适合漏洞检测研究者、软件安全工程师以及大语言模型安全应用开发者阅读。

这篇研究论文旨在解决网络安全运营中的一个常见困境：当安全研究员发布报告后，检测工程师需要将这些报告转化为可用的检测规则。然而，大多数自动化方法仅从报告中提取最简单的线索，如恶意 IP 地址、域名和文件哈希，并将其加入封禁列表。这种策略非常脆弱，因为攻击者可以在数小时或数天内更改这些指标，导致检测规则部署后很快失效。安全团队通常用“疼痛金字塔”（Pyramid of Pain）概念来描述这一现象——底部的简单指标容易改变，而顶部的行为特征（如 TTP）则更持久。作者探索了一个核心问题：如果使用知识图谱检索系统（Microsoft GraphRAG）代替标准的向量相似度检索（Naive RAG）来输入报告，生成的检测计划是否会更多地依赖这些位于金字塔顶部的持久线索。实验设计严格控制变量：两个系统使用相同的报告、相同的生成指令和相同的语言模型，仅检索步骤不同。在一份详细的 APT28 报告案例研究中，当报告中的所有 IP、域名和文件哈希都被替换后，GraphRAG 生成的计划仍能保持 100% 的检测有效，而 Naive RAG 的计划仅保持 29%。在来自四个厂商的九份真实 CTI 报告上重复对比，确认了相同模式：GraphRAG 生成的计划始终能够达到更高、更难以规避的疼痛金字塔层级，即使两个系统的总分有时很接近。结果表明，知识图谱感知的检索架构是自动生成可部署的 SOC 狩猎计划（hunting plan）的合适基础，同时也证明了生成提示词的措辞与检索后端本身几乎同样重要。这项研究为提升自动化威胁检测的鲁棒性和持久性提供了新的方向。

检索增强生成（RAG）系统将外部语料库视为推理证据，因此攻击者可以通过注入恶意文档来引导模型生成其预设的答案。现有针对此类知识投毒攻击的检测方法通常依赖可信参考语料、特定攻击特征或全局阈值，而这些方法对语料库拓扑结构敏感，且难以部署。本文提出 RAGSieve，一个无参考的（self-referenced）知识投毒检测框架，其核心思想是从被检测系统自身构造参考，而非依赖外部可信来源。RAGSieve 包含两个主要组件：RAGSieve-Query（RSQ）执行查询局部对比，利用同一次检索结果中排名前 5 的候选与排名 6-20 的候选项进行分数对比，以识别答案锚点集中（answer-anchor concentration）和载体转换（carrier transitions）等投毒信号；RAGSieve-Graph（RSG）执行语料局部对比，在查询到来之前，将每个文档的语义相似但词汇不同的邻居与其局部基线进行比较，以检测协调性密度异常。实验在三个问答数据集和六种投毒构造下进行，RSQ 达到了 95.2% 的 AUROC，并在仅移除 5% 干净文档的情况下检测出 82.2% 的投毒样本，而对比方法 GMTP 仅为 81.1%/52.5%；RSG 达到了 93.3%/79.8%，而 CleanBase 为 79.4%/37.6%。联合部署后，攻击成功率从 67.4% 降至 14.0%，同时在未投毒检索中保留了 41.3% 的 F1 分数，展示了在语料摄入阶段和查询阶段均提供实用防护的能力，且无需投毒标签或可信语料库。该工作对 RAG 安全、对抗检索、可信 AI 等领域具有参考价值。

该论文提出了一种可扩展且与具体应用无关的框架，用于从大规模区块链活动中发现持久行为模式，服务于区块链取证。研究背景是公开区块链数据支持大规模 DeFi 分析，但现有方法多为特定应用、难以扩展且解释性差。核心方法包括：首先构建融合合约、代币和市场上下文的行为语句；然后通过两步嵌入过程，分别生成捕捉单次操作的语句级嵌入和捕捉用户随时间变化的序列级嵌入；最后使用可解释的行为分析器，通过行为动机、日常行为、时间动态、实体暴露度和可疑性证据来刻画所发现的社区。论文在以太坊上使用超过三千万笔交易进行了评估，结果显示框架能够识别常规及恶意行为模式，包括 DEX 交易、NFT 活动、钓鱼、机器人操作、预言机操纵和 rug-pull 计划。重要的是，许多模式在独立观察窗口内保持稳定，从而支持识别跨时期的长期行为。该框架结合了可扩展性、可解释性和持久性分析，可用于区块链取证调查、行为归因和威胁发现。论文的主要贡献在于提出了一个通用的行为模式发现框架，并在大规模真实数据上验证了其有效性和稳定性，弥补了现有方法在可扩展性和可解释性上的不足。适合区块链安全研究者、取证分析师以及 DeFi 风险控制从业者阅读。

该论文聚焦于二进制代码表示学习这一软件安全与逆向工程中的基础问题。现有方法主要学习函数级别的嵌入表示，以捕获二进制函数之间粗粒度的语义关系，但忽略了更细粒度的指令级对应关系。作者指出，编译器调试信息中蕴含了丰富的指令级对齐监督信号，利用这些信号可以学习更准确、更可解释的二进制代码表示。初步研究表明，针对函数级二进制代码相似性任务进行微调的模型，其指令对齐能力明显优于预训练模型，这表明指令对齐与函数级嵌入质量之间存在强相关性。基于这一观察，作者设计了一种训练方法，将指令对齐显式地作为辅助训练目标纳入模型训练过程。实验结果表明，引入指令对齐训练能够提升检索准确率，并为模型的相似性判断提供更具区分度的信号。该工作的核心贡献在于提出了一种新的训练范式，利用编译器调试信息中的指令对齐知识来增强二进制代码表示学习，从而改善下游任务如二进制相似性分析、漏洞搜索等的性能。适合对二进制分析、AI辅助安全、程序理解感兴趣的读者阅读。

本文针对无线通信协议中基于配对（pairing）的隐私攻击进行形式化建模与缓解研究。随着社交媒体和物联网设备产生大量隐私敏感数据，亟需形式化、自动化的方法来评估复杂系统中的隐私风险。作者首先指出，利用重放/中继（replay/relay）技术实现的关联推断（association inference）攻击，其根源在于协议设计中对条件无关响应（condition-oblivious responses）、重放抵抗（replay-resistance）和距离边界（distance bounding）等安全属性的缺失。文章以Wi-Fi P2P持久组建立过程和蓝牙低功耗（BLE）重连流程为例，形式化建模了这两类典型无线网络协议，并系统分析了协议中共享密钥允许列表（allowlist）用于认证重连时的隐私弱点。作者提出了针对关联推断攻击的协议设计改进方案，并通过模型验证证明了该方案满足已有的认证（well-authentication）、帧不可见性（frame opacity）和无失步（no-desynchronization）等安全属性。分析结果不仅揭示了无线通信中尚未被充分探索的隐私问题，还发现了新旧多种漏洞。所提出的设计变更已被Wi-Fi联盟和蓝牙SIG官方认可，为未来构建更具韧性的隐私保护无线协议铺平了道路。本文适合无线安全研究者、协议设计人员以及物联网隐私工程师阅读，以了解如何运用形式化方法从根源上消除配对过程中的隐私泄露风险。

该论文系统性地探讨了企业如何避免非法数据访问，强调数据安全对各类规模组织的重要性。研究指出，随着技术发展，未授权访问风险持续增加，企业需要采取主动措施。论文主要从三个维度提出综合防护策略：技术解决方案、员工培训和政策执行。技术方面，防火墙作为内部网络与互联网之间的保护边界，入侵检测系统（IDS）可监控可疑行为并及时告警，加密技术则能确保即使数据被截获也无法被解读。员工培训方面，强调教育员工识别钓鱼邮件、恶意网站等威胁，并掌握正确的密码使用和其他安全操作习惯。政策方面，建议组织制定并实施明确的数据和系统使用规范，规定违规后果，并定期评估政策的时效性和有效性。论文认为，通过集成上述措施，企业能够显著降低数据泄露风险，并满足合规要求。整体来看，该研究属于综述性质，未提出新架构或实验数据，但整合了常见的最佳实践，为组织构建数据安全基线提供了参考框架。

A vulnerability was determined in DTStack Taier 1.4.0. Affected by this issue is the function FileUtils.deleteDirectory of the file ClusterController.java of the component Cluster Creation. This manipulation of the argument clusterName causes path traversal. Remote exploitation of the attack is possible. Upgrading to version 1.5.0 can resolve this issue. Patch name: ec8c59c76aceb04ab3080543ab2d9c6

A vulnerability was found in DTStack Taier 1.4.0. Affected by this vulnerability is the function Paths.ge of the file FileChunkController.java of the component Chunk-Check Endpoint. The manipulation of the argument Name results in path traversal. The attack may be launched remotely. The exploit has been made public and could be used.

A vulnerability has been found in DTStack Taier 1.4.0. Affected is the function MultipartFile.getOriginalFilename of the file UploadController.java of the component Upload Controller. The manipulation of the argument File leads to path traversal. The attack may be initiated remotely. Upgrading to version 1.5.0 is able to address this issue. The identifier of the patch is 572773c4315e23e51e30115151

Budibase is an open-source low-code platform. Prior to 3.39.18, packages/server/src/integrations/mysql.ts enabled multipleStatements and inserted an unescaped tableName into a DESCRIBE statement. An attacker able to create a MySQL table with a backtick and stacked statement in its name could wait for a Budibase administrator to run schema discovery, causing the second statement to execute. The fix

jupyterlab is an extensible environment for interactive and reproducible computing, based on the Jupyter Notebook Architecture. From 3.3.0 until 4.5.10 and 4.6.2, JupyterLab allows notebook settings to be shared and applied through an overrides.json file using the Import button in the Settings Editor. In packages/notebook-extension/schema/tracker.json and packages/notebook-extension/src/index.ts,

Trix is a what-you-see-is-what-you-get rich text editor for everyday writing. Prior to 2.1.18, Trix is vulnerable to stored cross-site scripting when crafted HTML is pasted into the editor. HTMLParser processes a mock attachment in a `` with an empty `data-trix-attachment="{}"` value, causing data-trix-attributes to be applied to a plain string piece. StringPiece.fromJSON accepts an unvalidated hr

NextAuth.js provides authentication for Next.js. Prior to @auth/core 0.41.3 and next-auth 4.24.15 and 5.0.0-beta.32, the defaultNormalizer used by the email and magic-link sign-in flow validates an address before applying Unicode normalization. An address can contain a Unicode character such as U+FF20 FULLWIDTH COMMERCIAL AT that is not ASCII at-sign but canonicalizes to an ASCII at-sign under NFK

OpenChoreo is a complete, open-source developer platform for Kubernetes. From 1.2.0-rc.1 until 1.2.0, internal/openchoreo-api/api/handlers/exec.go and internal/openchoreo-api/api/handlers/wirelogs.go authorize component:exec and wirelogs:view using the caller-supplied project query parameter instead of comp.Spec.Owner.ProjectName, allowing a user with a project-scoped grant to execute commands in

Budibase before 3.40.0 fails to redact datasource credentials stored in STRING typed fields, allowing authenticated users to read MongoDB connection strings and Firebase private keys in plaintext. Attackers with table read permissions can retrieve datasource configurations through the read API to obtain live backend database credentials and service account keys.

Budibase before 3.40.0 contains server-side request forgery vulnerabilities in OpenAPI query import and REST query execution that allow authenticated builder-level users to bypass DNS pinning protections through DNS rebinding attacks. Attackers can configure hostnames that resolve to public addresses during validation but resolve to loopback or private addresses during actual connection, allowing

Budibase before 3.40.0 contains an unauthenticated SQL injection vulnerability in webhook-triggered automations with EXECUTE_QUERY steps. Attackers can POST attacker-controlled JSON to the webhook trigger endpoint to inject SQL payloads that execute with builder-configured database credentials, enabling data exfiltration, modification, and persistence in connected datasources like Snowflake.

Budibase before 3.40.0 fails to properly sanitize S3 object keys, allowing authenticated builders to upload files with traversal sequences that are preserved during export. Attackers can craft filenames containing .. segments that escape the temporary directory during workspace export, writing arbitrary content to any path writable by the Budibase process.

OpenChoreo is a complete, open-source developer platform for Kubernetes. Prior to 1.0.3, 1.1.3, and 1.2.0-rc.2, the POST /api/v1alpha1/autobuild endpoint in internal/openchoreo-api/api/handlers/webhook_handler.go selected a webhook provider from caller-controlled X-Event-Key, accepted Bitbucket requests without HMAC-SHA256 in X-Hub-Signature or a configured bitbucket-secret, and allowed unauthenti