2026-08-18 归档

今日共收录 810 条安全情报，包含 28 个 CVE，396 篇安全通告，以及 98 篇研究论文。

学术论文2026-08-16 发布INFO

Assessing Attack Surfaces in Generative Search Engines through Publisher Attributes: A Case Study in Political Domains

本文系统性地评估了生成式搜索引擎（GSEs）在面对投毒攻击时的攻击面，特别聚焦于政治领域，并从引文选择与个性化两个维度展开分析。生成式搜索引擎将传统网络搜索与大语言模型（LLMs）相结合，能够根据用户的偏好和背景生成个性化答案，已成为用户获

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#agent-security #llm #generative-search #poisoning-attack

学术论文2026-08-15 发布INFO

TwinGridShield: Consequence-Aware Runtime Authorization for LLM Grid-Agent Actions

本文针对大语言模型（LLM）辅助能源管理工具的一个关键安全问题：将自然语言上下文转换为结构化电网命令时，语法有效性并不保证物理可接受性。为此，作者提出了 TwinGridShield，一个与模型无关的运行时授权层。该层在释放任何动作之前，先

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#cs.AI #agent-security #llm #critical-infrastructure #runtime-authorization

学术论文2026-08-15 发布INFO

AudioTQ: A Data-Oblivious 6-Bit CPU Audio Codec via Randomized Hadamard Rotation and Lloyd-Max Quantization

该论文提出了一种新型的有损音频压缩算法 AudioTQ，其设计目标是在时域上直接实现高效压缩，避免传统频域编解码器（如 MP3、AAC、Opus）所依赖的心理声学建模和复杂变换，从而降低计算复杂度和领域特殊性。AudioTQ 借鉴了大语言模

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#cs.SD #cs.AI #audio-codec #quantization #fwht #llm

学术论文2026-08-15 发布INFO

SAEFUZZ: Smart Contract Vulnerability Detection through Statically Guided Evolutionary Fuzzing

该论文针对智能合约模糊测试中交易序列难以到达深层状态依赖路径的问题，提出了一种基于字节码级静态引导的进化模糊测试方法 SAEFUZZ。现有模糊器通常生成高度随机的调用序列，大量执行浪费在语义无效或低价值状态上，导致依赖特定调用顺序的漏洞难以

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#agent-security #llm #smart-contract #fuzzing

学术论文2026-08-15 发布INFO

WeSCE: A Benchmark for Measuring Security Drift in LLM-Driven Code Editing

本文提出 WeSCE，一个用于量化 LLM 驱动代码编辑过程中“安全漂移”的基准测试。在真实开发场景中，开发者常向 LLM 下达仅包含功能目标的编辑指令（如“增加一个排序功能”），并未显式提出安全要求，但代码修改可能引入或加剧安全漏洞。We

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#cs.AI #cs.SE #agent-security #llm #code-editing #security-drift

学术论文2026-08-15 发布INFO

Hierarchical Agentic Incident Response with Digital-Twin-Validated Attack Inference

本文针对网络应急响应中人工推断多阶段攻击耗时费力的问题，提出了一种层次化智能体响应框架。该框架融合了大语言模型（LLM）攻击推断、滚动规划（rollout planning）和数字孪生验证。首先，一个微调的LLM从安全告警和系统测量数据中推

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#cs.AI #agent-security #llm #incident-response #digital-twin

学术论文2026-08-14 发布INFO

Finding Vulnerabilities via LLM-Augmented Semantics-Aware Type-Checking

传统静态分析漏洞检测通常依赖安全专家将不安全的编码模式编码为规则，但这些规则往往只捕捉语法模式，忽略了代码中的深层语义信息，如变量名和函数名的含义。随着软件系统日益复杂，仅使用语法规则来建模漏洞变得愈发困难。针对这一问题，本文提出一种语义感

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#agent-security #llm

学术论文2026-08-14 发布INFO

STINER: Automated Extraction of Strategic Cyber Threat Intelligence from X

本文提出 STINER，一个面向社交媒体（特别是 X/Twitter）的战略级网络威胁情报（CTI）自动提取框架。战略 CTI 关注高级别洞察，如识别受攻击行业、将攻击归因于特定勒索软件组织、评估数据泄露规模等。X 平台往往在官方报告发布前

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#agent-security #llm #threat-intelligence #ner #social-media

学术论文2026-08-14 发布INFO

A Hybrid LLM-Based Framework for Automated Security Annotation Generation in Business Process Models

本文针对安全业务流程建模中安全注解生成高度依赖人工且易出错的问题，提出一种基于大语言模型（LLM）与规则混合的自动化框架。在业务流程建模中，BPMN 扩展如 SecBPMN2 为流程模型添加安全属性，但现有实践通常需要安全专家从自然语言的安

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#cs.AI #cs.SE #llm #bpmn #security-annotation #security-by-design

学术论文2026-08-14 发布INFO

MazeRunner: Nonlinear Task and Clue Orchestration for LLM-driven Black-Box Automated Penetration Testing

渗透测试是保障系统安全的关键环节，但传统的人工渗透测试耗时耗力。近年来，大语言模型（LLM）在自动化安全审计方面展现出潜力，但现有基于LLM的渗透测试代理主要聚焦于简化线性场景下的端到端执行，难以应对真实世界黑盒测试的非线性特征。在真实黑盒

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#agent-security #llm #penetration-testing

学术论文2026-08-14 发布INFO

P2Skill: Privacy Preserving Skill Distillation for Cloud-Local LLM Inference Systems

本文提出了一种名为 P2Skill 的隐私保护技能蒸馏方法，用于云-本地大语言模型（LLM）推理系统。在典型的云-本地架构中，云端大模型提供强大的推理能力，而本地设备负责处理敏感用户数据。为了保护隐私，发送到云端的请求必须剥离个人身份信息（

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#cs.AI #agent-security #llm #privacy #distillation

学术论文2026-08-14 发布INFO

Regime-Conditional Verification: Correctness Estimation for Adapting and Monitoring Safety Classifiers

本文针对大型语言模型（LLM）部署中安全分类器（safety classifier）失效的两大痛点提出解决方案：一是分类器在训练时学到的策略与部署方（deployer）期望的策略不一致，导致决策偏差；二是随着部署流量分布演化，分类器性能会逐

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#cs.AI #cs.CL #cs.LG #llm #safety-classifier #distribution-shift

学术论文2026-08-14 发布INFO

CoSA: Context-Aware Severity Assessment via Context Analysis with Large Language Models

该论文提出 CoSA，一种基于上下文感知的漏洞严重性评估方法，旨在利用大语言模型（LLM）从代码仓库级工件中自动推断 CVSS 基础指标。传统 CVSS 评估依赖人工分析，耗时且容易出错；现有自动化方法多局限于函数级分析，难以捕获仓库中分散

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#cs.SE #agent-security #llm #cvss #vulnerability-assessment

安全公告2026-08-17 发布INFO

package pkcs12: Authentication bypass in Decode functions

`Decode`, `DecodeChain`, `DecodeTrustStore`, and `ToPEM` can incorrectly accept PKCS#12 files which were encoded with th