Vantage: Availability-Graded Broadcast for Signature-Free BFT
本文提出 Vantage，一个部分同步的 Byzantine 容错（BFT）协议，面向 n ≥ 3f+1 个参与方，仅依赖认证通道（authenticated channels）和抗碰撞哈希，不使用数字签名。传统基于签名的 BFT 协议将区
2026-08-19 归档
今日共收录 2403 条安全情报，包含 1575 个 CVE，408 篇安全通告，以及 120 篇研究论文。
← 返回归档列表TENET: Telegram Mini App (in)security
本文研究了Telegram Mini App生态系统的安全隐患。Telegram拥有超过4.5亿日活跃用户，其Mini App是运行在客户端内的Web应用，但集成方式引入了显著安全风险。研究表明，许多Mini App将认证材料（如会话令牌和
Digital Twin Degradation: Detecting Cyber Physical Attacks via Temporal Inconsistencies
本文提出一种面向网络物理系统（CPS）的数字孪生（DT）安全监测框架。传统上，数字孪生被用于实时监控物理过程，但在对抗环境中，其保真度无法保证。通信延迟、数据篡改、传感器退化或部分信息丢失都会导致孪生状态与物理状态偏离，形成时间不一致性。作
Bit-Flip Attacks on Vision-Language-Action Models: Action-Decoding Architecture Shapes the Vulnerability
该论文首次系统研究了量化视觉-语言-动作（VLA）模型在权重位翻转攻击下的安全脆弱性。研究背景在于，VLA模型通常以INT8量化部署于边缘设备，而Rowhammer等硬件故障可导致模型权重中的比特位被翻转，从而破坏模型的决策行为。论文提出了
Diff-DDoS: Realistic Cyber-Physical Attack Synthesis and Robust Detection for 5G-Enabled CPS Using Tabular Diffusion Models
本文针对5G赋能的网络物理系统（CPS）中DDoS检测面临的训练数据稀缺与合成样本失真问题，提出了一种基于表格扩散模型（Tabular Diffusion Models）的对抗性攻击合成与鲁棒检测框架Diff-DDoS。作者首先指出现有基于
Inferring 1-Minimal Trigger Configurations for Assessing Linux Kernel CVE Triggerability
该论文研究了Linux内核CVE可触发性的配置推断问题。在现实场景中，厂商在评估CVE时不仅需要知道内核版本是否受影响，还需要知道在特定生产配置下漏洞是否实际可触发。然而，上游复现程序和漏洞数据库通常缺乏配置层面的信息。为此，论文提出一种最
Efficient Fuzzy PSI under One-Sided Assumptions
本文提出了一种在单方假设下高效实现模糊私有集合交集（Fuzzy PSI）的协议，解决了现有构造依赖强双方几何分离假设或存在高昂开销的问题。模糊PSI允许参与双方在不泄露额外信息的前提下，基于给定度量（如闵可夫斯基距离）找出近似匹配的元素，匹
Experimental Validation and Mitigation of RRC Storm Attacks in 5G Cellular Networks
本文针对5G蜂窝网络中初始接入阶段的安全脆弱性，重点研究了基于随机接入信道（RACH）过程的信令风暴攻击。在5G系统中，基站（gNB）必须在用户完全认证之前分配无线资源，这一设计缺陷使得攻击者能够滥用RACH过程，产生大量不完整的连接尝试，
COMA: A Compositional Misleading Attack Class on Security-RAG, and a Causal Counterfactual Defense
该论文研究检索增强生成（RAG）支撑的安全运营中心（SOC）分析师副驾驶（copilot）中的一种系统性失败模式。作者提出一类名为 COMA（组合性误导攻击）的攻击类别，其核心洞察是：即使每个被检索到的文档在事实上正确、不含指令、彼此不矛盾
Tail exponents of conditional guesswork via the method of types
该论文研究带侧信息的独立同分布随机序列猜测问题的尾部指数。在信息论中，猜测工作量（guesswork）衡量攻击者或解码器在给定观测序列的连续猜测中确定未知随机变量所需的平均尝试次数，是安全分析的重要度量。本文利用类型计数（type-coun
Achievement Unlocked: Let's Get Hacked! An Empirical Study of Cybercrime in the Video Gaming Ecosystem
本文对视频游戏生态系统中的网络犯罪进行了首次系统性实证研究。随着游戏产业成为拥有数十亿玩家的全球性社会经济生态系统，攻击者开始利用游戏特有的机制（如物品交易、团队投票、锦标赛）来牟利，然而学术界对此类威胁的研究仍十分匮乏。为填补这一空白，作
MemCatalyst: Amplifying Data Auditing on Vision-Language Models via Data Poisoning
本文提出了一种名为 MemCatalyst 的数据投毒工具集，旨在增强对视觉-语言模型（VLM）的数据审计能力，特别是成员推断（Membership Inference, MI）攻击的有效性。研究背景是：VLM 的性能高度依赖互联网上的大规
Towards the Impossibility of Imperfectly Complete Key Agreement in the QROM
本论文在量子计算与经典通信（QCCC）密钥协商的不可行性问题上取得重要进展。在量子随机预言机模型（QROM）下，作者首次构造了针对量子密钥协商协议的无条件攻击，但其适用范围集中在两个受限设置中。在两条消息设置中，他们假设第一轮Alice仅对
Software Defined Networks Key Relay for Large-Scale Quantum Key Distribution Networks
本文研究面向大规模量子密钥分发网络（QKDN）的软件定义网络（SDN）编排问题。作者在ETSI和ITU标准规范的基础上，梳理了QKDN与SDN协同的通用最佳实践和架构参考。核心思路是将SDN控制器作为网络中的关键编排组件，负责聚合来自全网的
CryptDough: A Unified Analytics Engine for Secure Multiparty Computation
CryptDough 是一个面向安全多方计算（MPC）的统一分析引擎，旨在解决现有 MPC 系统只能支持单一威胁模型或单一工作负载类型的问题。论文提出了一种分层系统设计，通过渐进式抽象降低实现模块化与可扩展性，使得同一运行时能够同时支持关系
When Agents Act on Web3: An Attack-Surface Survey of MCP, Skills, and Tool Calling
该论文是一篇针对 Web3 环境中 AI 智能体攻击面的综述性研究。随着 AI 智能体从单纯的读取数据转向实际执行操作，在模型上下文协议（MCP）生态系统中，能够修改外部状态的工具占比已从 27% 上升至 65%。当这些智能体通过 MCP、
ADAPTD: Adaptive Detection and Proactive Threat Defense for Autonomous APT attacks
高级持续性威胁（APT）攻击者越来越善于利用复杂技术在企业网络中进行横向移动，跨越多个子网。及时检测和防御此类攻击需要跨子网的协调，但维护全局态势感知会产生显著的通信开销。为在检测能力与通信效率之间取得平衡，本文提出ADAPTD，一种通信和
The Acknowledgment Point Is the System: Durable Policy-Decision Receipts for AI Audit Evidence
该论文提出并实现了一个名为 RuntimeGuard-AI 的研究原型，核心关注 AI 审计记录在崩溃场景下的持久性与信任边界问题。作者指出，一条 AI 审计记录只有在持久性和信任边界明确时才有价值；如果在任何持久化写入之前就返回受保护的决
A Multi-Surface Consistency Audit of Software Citation Metadata
本研究针对研究软件项目在多个元数据表面（如仓库中的引用文件、存档库记录、DOI 注册记录、包注册表以及 README 文本）上自我描述不一致的问题进行了系统性审计。作者将软件本身视为底层对象，将上述机器可读的自描述视为其“表面”，这些表面是
Authorization Before Context: A Model-Neutral Audience Boundary Against Cross-Audience Memory Leakage in Agentic Systems
该论文针对个人语言智能体（agent）中的跨受众记忆泄露问题提出了一种模型无关的边界机制。研究背景是：个人语言智能体会从某个受众场景学习到一条事实，并可能在后续为另一个受众组装提示词时，将该事实放入其中。从记忆到上下文（memory-to-