CompoSkill: Compositional Skill Chain Attacks from Individually Scanner-Passing LLM Agent Skills

该论文研究了自主AI智能体在长时程任务中面临的组合式技能链攻击风险。当前生态普遍采用逐项技能认证机制：市场中的每个技能包都会经过独立扫描器审查，若全部通过则宣布生态安全。论文指出这一假设在技能组合场景下失效——单个技能可能各自通过扫描，但当

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Securing AI-Generated Code: A Just-in-Time Vulnerability Detection and Remediation Pipeline

本文针对 AI 辅助开发工具生成代码中普遍存在安全漏洞、却缺乏在开发速度下自动检测、富化、修复和验证安全问题的机制这一痛点, 提出并评估了一套即时 (Just-in-Time) 漏洞检测与修复流水线。该流水线由多个阶段组成: 首先从 LLM

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Conjunctive Poisoning in AI Supply-Chain Applications

该论文研究大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在实际部署中的一类新型安全风险。现代AI推理流水线通常包含提示包装器（如模板、后处理脚本）和配置元数据（如JSON/YAML文件），这些文本工件共同影响模型输出。尽管模型权重和二进制文

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

本论文针对生成式搜索引擎（GSE）在面对投毒攻击时的攻击面进行了系统性评估，聚焦于政治领域，并从引用选择与个性化两个维度展开分析。生成式搜索引擎结合了网络搜索与基于大语言模型（LLM）的答案生成，能够根据用户偏好和背景提供个性化信息，已成为

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

本文提出 TwinGridShield，一个面向 LLM 辅助能源管理工具的、与模型无关的运行时授权层。研究背景是：大语言模型可将自然语言上下文转换为结构化电网命令，但语法合法并不代表物理上可执行。TwinGridShield 在每条动作被

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

该论文提出了 AudioTQ，一种数据无关的 (data-oblivious) 有损音频编解码器，直接在时域操作，而不再依赖传统频域变换和心理声学模型。其核心思路借鉴了大型语言模型 (LLM) 权重量化中的 TurboQuant 框架：首先

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SAEFUZZ: Smart Contract Vulnerability Detection through Statically Guided Evolutionary Fuzzing

本文提出了一种名为SAEFUZZ的智能合约漏洞检测方法，旨在解决现有智能合约模糊测试中因随机生成交易序列而无法深入探索深层状态依赖执行路径的问题。现有模糊测试器往往生成高度随机的调用序列，浪费在语义无效或低价值的状态上，导致需要特定调用顺序

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SkillWatermark: An Embedded Skill Watermark of Progressive Privacy Inference via Benign Prompts

本文提出了一种名为 SkillWatermark 的新型攻击方法，针对大语言模型（LLM）智能体的技能模块。LLM 智能体的技能（skill）被广泛部署在各种应用场景中，但作者观察到，这些技能在执行过程中会产生特定的流量模式。基于此，他们设

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LibreNMS: SSRF-driven stored XSS via Oxidized API response fields in device showconfig page

### Summary The Oxidized integration URL (`oxidized.url`) is admin-configurable. LibreNMS fetches device info and versio

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

MONAI: Unsafe deserialization in NumpyReader allows arbitrary code execution via malicious .npy files

### Summary The `NumpyReader` class in `monai/data/image_reader.py` unconditionally uses `np.load(name, allow_pickle=Tr

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MONAI vulnerable to OS command injection

### Comment from JPCERT/CC We are submitting the report again as we have yet to receive any responses from you after sub

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Triton VM Soundness Vulnerability due to Missing Constraint

The instruction `sponge_absorb_mem` Triton VM fails to verify that hashed values come from the claimed memory location.

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[原创] 别傻了，你的引擎加密挡不住"不讲武德"的邪修 —— XA 内存盲打补丁，记偏移秒改的实战套路

[原创] 别傻了，你的引擎加密挡不住"不讲武德"的邪修 —— XA 内存盲打补丁，记偏移秒改的实战套路

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Windows11 0day内核提权漏洞分析与利用（CVE-2026-62737）

CVE-2026-62737

Windows11 0day内核提权漏洞分析与利用（CVE-2026-62737）

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Critical GitLab GraphQL Flaw Could Let Unauthenticated Attackers Delete Public Projects

CVE-2026-19478

GitLab has released security updates to address a critical vulnerability impacting its Community Edition (CE) and Enterp

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

Forminator WordPress Flaw Can Enable Unauthenticated RCE via Malicious PHP Uploads

CVE-2026-15748

A critical security flaw has been disclosed in Forminator Forms, a WordPress plugin with more than 600,000 active instal

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

300,000 WordPress Sites Potentially Exposed to Hacking Due to Form Plugin Flaw

CVE-2026-15748

Tracked as CVE-2026-15748, the arbitrary file upload bug allows unauthenticated attackers to upload executable files. Th

历史摘要 · 未重新核验 · SecurityWeek

Fool's Gold: Defensive Deception Against Safety-Removal Attacks on Open-Weight Models

本文研究开放式权重语言模型的安全对齐极易被移除的问题。作者指出，通过一种称为 abliteration 的技术，攻击者可以在几分钟内将模型权重中负责拒绝回答的中间方向投影出去，从而移除安全对齐，且现有的发布时防御无法持久阻止该攻击。针对这一

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GEO-Flag: Detecting and Measuring GEO-Optimized Web Content

生成式搜索引擎（如基于LLM的搜索）通过合成信息直接回答用户查询，而非像传统搜索那样列出多个竞争来源。攻击者利用生成式引擎优化（GEO）修改网页内容，使其更可能被这些引擎选中和引用，从而获得超出其实际权威性的可见性，甚至让虚假信息看起来有据

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Chameleon: An Adaptive AI-Driven Honeypot Architecture Using Threat-Calibrated Particle Swarm Optimization and Semantic Deception Rapidly-Exploring Random Trees

该论文提出了一种名为 Chameleon 的自适应蜜罐架构，旨在解决传统蜜罐的两个核心缺陷：一是行为轮廓固定不变，熟练攻击者仅需少量诊断命令即可识别出蜜罐环境，从而限制其情报收集价值；二是高成本商业欺骗产品（年费约 10 万至 15 万美元

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