GeoLens's authorization and cache-scope flaws disclose private dataset data and metadata to unauthorized users (fixed in 1.2.4)

GeoLens 1.2.4 fixes a set of vulnerabilities, the most serious of which allow authenticated or anonymous users to obtain

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

block_buffer: panic corrupts inline buffer position

### Summary A caught panic may leave the cursor position of `EagerBuffer` or `ReadBuffer` in a corrupted state; this in

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

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

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）

历史摘要 · 未重新核验 · 先知社区

Critical macOS, SharePoint, vCenter, and Microsoft IKE Flaws Under Active Exploitation

CVE-2026-65400

The U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) on Tuesday added four critical vulnerabilities to its K

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

Diff-DDoS: Realistic Cyber-Physical Attack Synthesis and Robust Detection for 5G-Enabled CPS Using Tabular Diffusion Models

该论文针对5G使能的网络物理系统（CPS）中基于深度学习的DDoS检测器所面临的两大核心挑战：标记攻击数据稀缺以及合成样本缺乏真实性。传统方法使用固定缩放因子手工构造攻击样本，训练出的检测器在面对符合真实分布的攻击时性能急剧下降（F1分数下

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

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

该论文提出一种针对开源权重语言模型安全对齐被移除场景的防御性欺骗方法，命名为“诱饵硬化”（Fool's Gold）。研究背景是，开源语言模型的安全对齐极易被移除（如通过abliteration技术可在数分钟内投影出拒绝中介方向），而现有发布

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Denoising-Aware Inversion: Revealing Privacy Risks in Noise-Protected Text Embeddings

密集文本嵌入因紧凑且富含语义，被广泛应用于数据挖掘、信息检索和下游机器学习系统。然而，近年来提出的嵌入反转攻击表明，攻击者可以从嵌入向量中重构出原始文本的显著信息，造成严重的隐私泄露风险。一种常见的防御手段是发布前对嵌入添加高斯噪声，这种简

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

XNET: Intelligent Dynamic Sampling for High-Speed Network Security Monitoring

随着现代企业网络普遍采用 100GbE 线速，网络流量处理成为安全监控的严峻挑战。传统基于随机数据包采样的方法会导致非故意丢包，产生低质量流量，进而可能漏报隐藏在低速率流量中的关键安全事件（如 APT/恶意软件命令与控制通信）。针对这一问题

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

COMA: A Compositional Misleading Attack Class on Security-RAG, and a Causal Counterfactual Defense

本文研究检索增强生成（RAG）在安全运营中心（SOC）副驾驶场景中的安全缺陷。作者发现，即使每个检索到的文档都真实、无恶意指令、不矛盾、分布正常，也能通过文档间的组合效应诱导模型对一个关键漏洞做出正确诊断，却推荐一个无法真正修复问题的缓解方

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

VQC-ZTI: Variational Quantum Control for Zero Trust Protection of the Tactile Internet

本文提出 VQC-ZTI，一种基于变分量子分类器（VQC）的零信任保护框架，专门面向触觉互联网（Tactile Internet）服务。触觉互联网将网络事件直接耦合到物理执行，因此安全决策必须在尽量不干扰控制路径的前提下提升风险判别能力。V

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

ECO-ID: Event-Camera based Optical System for Secure Multi-User Ultra-Low Latency Identification

本文提出 ECO-ID，一种基于事件相机（event camera）的可见光通信（VLC）光学系统，用于多用户、超低延迟场景下的设备身份识别。时间关键型交互系统（如增强现实、多人协作、工业控制）对身份识别的延迟要求极为苛刻，而传统方法（密码

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

CauSec: Unboxing the Causal Drivers of Static Vulnerability Analysis Performance

静态应用安全测试（SAST）工具在工业界和学术界被广泛使用，但为了追求更高的性能（如更高的精度、更短的运行时间或更强的可扩展性），这些工具常常在设计上做出牺牲检测能力的取舍。这些取舍依赖于关于目标代码或分析技术本身的假设，而这些假设会直接影

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Beyond Distortion Robustness: Rethinking Severe Cropping as Erasure-Resilient Message Embedding

该论文重新审视了图像鲁棒消息嵌入（robust message embedding）问题，指出传统方法基于“失真鲁棒性”范式，假设嵌入信号在空间上仍然存在，只是被噪声、模糊或压缩等退化，而严重裁剪（severe cropping）却移除载体

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Achievement Unlocked: Let's Get Hacked! An Empirical Study of Cybercrime in the Video Gaming Ecosystem

该论文针对电子游戏生态系统中的网络犯罪现象进行了实证研究。研究背景是电子游戏产业已经发展为复杂的社交与经济生态系统，其庞大的用户基础吸引了网络犯罪分子，他们利用游戏特有机制针对玩家实施攻击。尽管威胁日益严重，但此前针对游戏生态中网络犯罪的系

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

ADAPTD: Adaptive Detection and Proactive Threat Defense for Autonomous APT attacks

本文针对高级持续性威胁（APT）在分段企业网络中进行横向移动的检测与防御问题，提出一种通信和计算高效的决策理论框架ADAPTD。研究背景是：APT攻击者常利用复杂技术跨子网传播，而及时检测与响应依赖跨子网协调，但维持全局态势感知会带来大量通

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Trusted Hardware Acceleration for Function Secret Sharing

函数秘密共享（FSS）是安全推理、私有信息检索（PIR）等隐私保护系统中的核心构建模块，但其在密钥生成、通信和数据移动方面开销显著。本文提出分布式函数加速器（DFA），一种针对FSS中主导原语——分布式点函数（DPF）生成与评估的硬件加速方

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Beyond the Transcript: Detecting Covert Co ordination in Latent Multi-Agent Communication

该论文聚焦于大语言模型（LLM）智能体之间通过连续隐藏状态（即潜在空间中的非公开通信）进行隐秘协作的风险。这类通信不会出现在公开的文本转录中，可能被用于有害行为的协调，例如在拍卖场景中串通压价。作者提出了一种名为“可验证潜在对齐”（Veri

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

FedGuard-DC: Privacy-Preserving Federated Load Forecasting and Cyber-Attack Detection for Data-Center Loads in Transmission Systems

本文提出 FedGuard-DC，一个面向电力调度场景中大型数据中心（DC）负荷的联邦学习（FL）框架，核心目标是解决负荷快速变化下的短期预测精度、原始量测数据隐私保护，以及针对负荷数据的虚假数据注入攻击（FDIA）检测问题。随着大型数据中

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Malformer: A Multi-Modal Malware Detector Using Transformers

本文提出了一种名为 Malformer 的多模态恶意软件检测模型，旨在解决传统恶意软件检测系统因仅依赖单一表示（模态）而难以识别新型威胁的问题。作者指出，基于单一模态（如文本、图像、图或音频）的检测器往往信息不足，且某些模态（如反汇编）的提

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR