微软 MSRC 发布了一则与 Chromium 相关的安全公告，涉及编号为 CVE-2026-76040 的“释放后使用”（Use after free）漏洞。该漏洞最初由 Chromium 项目分配，因 Microsoft Edge 浏览器采用 Chromium 内核，因此也受此漏洞影响。目前公告中未提供具体的技术细节、攻击复杂度或影响范围，仅说明微软正在通过引入上游 Chromium 的修复来应对，并建议用户关注 Google Chrome Releases 获取最新信息。释放后使用是内存破坏类漏洞，攻击者若能成功利用，可能导致浏览器崩溃或内存任意读写，进而可能执行任意代码。但由于缺少漏洞详情和严重性评级，无法进行更深入的影响分析。建议防守方保持关注微软与谷歌后续发布的安全更新，并及时测试部署补丁。

该论文提出 HOPPER，一种无需领域知识即可对库进行模糊测试的解释性模糊测试工具。现有模糊测试工具通常需要手动构造模糊驱动（fuzz driver），其质量取决于开发者的代码理解，而自动生成驱动的方法又受限于已学习代码的调用序列。HOPPER 将库模糊测试问题转化为解释器模糊测试问题：被测库链接的解释器可解释描述任意 API 用法的输入。为了生成语义正确的输入，HOPPER 学习库内的接口内（intra-API）和接口间（inter-API）约束，并通过语法感知的变异生成测试用例。作者在 11 个真实库上评估 HOPPER，与手工编写的模糊器和自动化方案相比，HOPPER 在代码覆盖率和漏洞发现上均显著优于其他工具，发现了 25 个其他模糊器无法发现的未知 bug。实验表明，所提出的约束学习方法能正确学习库隐含的约束，大幅提升模糊测试效率。该工作为库级模糊测试提供了开箱即用的自动化方案，适合安全测试工具开发者和软件测试研究人员阅读。

A vulnerability in the Calix EXOS firmware for the GS7 XGS (GS5239XG) residential router allows unauthenticated remote attackers to modify NAT port‑forwarding rules via the UPnP WANIPConnection service. The device exposes the MiniUPnPd control endpoint on the WAN interface on TCP port 5000 without access controls. A remote attacker can send crafted SOAP requests to add, delete, or enumerate port m

## Summary The cross-site WebSocket hijacking fix was reimplemented as an origin check gated on a raw-URI prefix test, but Go's ServeMux routes on the percent-decoded path, so requesting /%61pi/events reaches the WebSocket handler while skipping the only origin control, and the upgrader itself accepts every origin. Confirmed at HEAD 408b30d. Affects 1.29.0 through 1.30.5. ## The defect Two halv

根据知道创宇/Seebug漏洞库信息，Ivanti Endpoint Manager Mobile（EPMM）存在代码注入漏洞。该产品是用于移动设备管理的解决方案，帮助企业管理移动设备、应用和安全策略。当前公告仅标明漏洞类型为代码注入，未提供具体技术细节、触发条件或受影响版本。由于缺少上下文，无法确认该漏洞是否可被远程利用、是否需要认证，或可能造成的具体安全影响。此类漏洞在移动设备管理软件中通常需重点关注，因为攻击者可能借此绕过安全策略、执行任意代码或控制设备管理通道。建议用户关注Ivanti官方安全公告以获取补丁和详细说明。

该论文针对控制器局域网（CAN）总线系统中的时间差到达（Time Difference of Arrival, TDoA）测量安全性进行了深入研究。CAN总线是车内部件间通信的主流协议，其设计初衷强调鲁棒性和安全性，但在实际部署中缺乏消息认证等常见安全机制。由于汽车供应商需要保证互操作性，大多制造商仍沿用近十年的ISO 11898标准，通过引入消息认证码（MAC）改变帧格式并不现实。为此，已有研究提出利用CAN总线入侵检测系统（IDS）来弥补认证缺失，并借助测量帧的物理层特征（如时序、电压电平、瞬变信号以及最近的TDoA）来归属消息。本文首先揭示了已有TDoA方案易受新型欺骗（spoofing）和中毒（poisoning）攻击的脆弱性，并阐明了如何修补这些方案。随后，作者提出了一种名为EdgeTDC的新方法。与现有依赖高采样率、高动态范围模数转换器（ADC）捕获信号的方法不同，EdgeTDC采用时间数字转换器（TDC）来检测帧中每次上升沿和下降沿的精确时间。TDC虽成本低廉，但具备低延迟、高定位精度以及逐边测量能力，使模拟采样成为多余，并能通过边沿时序的统计分析检测对消息任意部分的篡改。实验中，EdgeTDC成功防御了现代车辆CAN系统中的伪装攻击，验证了其实用性与有效性。该研究为CAN总线物理层入侵检测提供了新的低成本、高精度思路，也对未来TDoA类防护方案的设计具有重要参考价值。

智能合约安全是区块链领域的重要挑战。以太坊智能合约编程漏洞已被利用造成严重经济损失。现有检测工具通常只针对少数特定漏洞类型，难以扩展到新型漏洞，且需要重新设计。本文提出ESCORT，一种基于深度迁移学习的多漏洞检测框架。该方法采用共享的特征提取器学习合约字节码的通用语义表示，并为每种漏洞类型设置独立分类分支，从而作为多标签分类器同时检测多种漏洞。当出现新的漏洞类型时，仅需在预训练的特征提取器上新增分支，并利用少量数据微调即可完成扩展，避免了全模型重新训练。作者在361万个真实智能合约上验证了有效性：初始训练阶段对六种常见漏洞的平均F1分数达98%，迁移学习阶段对另外五种漏洞的平均F1分数达96%。与现有非机器学习工具相比，ESCORT不依赖特定合约结构，能处理任意复杂度合约，实现100%覆盖率；同时避免了部署多套工具的繁琐，显著缩短检测时间。该工作首次将迁移学习引入智能合约漏洞检测，为快速适应新型漏洞提供了可行路径。作者计划开源数据集与标注工具链，以促进后续研究。该研究对以太坊安全审计、漏洞监测及区块链安全研究具有重要参考价值。

本文对现代证明系统中弱 Fiat-Shamir 变换的应用风险进行了系统的理论与实证研究。Fiat-Shamir 变换是一种将交互式公开币协议转换为非交互式协议的标准方法，广泛用于现代证明系统，尤其是加密货币领域。过往研究已表明，弱 Fiat-Shamir 变换（即未正确使用哈希函数来模拟验证者的随机挑战）可能导致经典协议（如 Schnorr 离散对数证明）被攻破，但对现代部署中的证明系统风险知之甚少。作者通过大规模开源实现调研，发现 30 个弱 Fiat-Shamir 实现，影响 12 个不同的证明系统。针对其中四个系统——Bulletproofs、Plonk、Spartan 和 Wesolowski 的 VDF——作者设计了新的知识可靠性攻击，并提供了严格的正确性证明。此外，作者对使用这些脆弱实现的应用进行了案例研究，展示在私有智能合约平台中，弱 Fiat-Shamir 漏洞可能导致无限铸造货币。最后，文章讨论了可能的缓解措施，并总结了对学术界和从业者的启示。该研究填补了现代证明系统中 Fiat-Shamir 误用风险的知识空白，强调了正确实现协议转换的重要性，对依赖这些证明系统的安全关键场景具有直接警示意义。

本文研究基于函数调用图（FCG）的Android恶意软件检测方法在面对对抗样本时的脆弱性，并提出了一种名为BagAmmo的新型黑盒对抗攻击方法。现有FCG检测方法（如MaMaDroid、APIGraph、GCN）虽性能优异，但攻击者可通过向恶意代码中插入“永不执行”的函数调用来扰动FCG特征，从而绕过检测。攻击面临两大挑战：一是保证恶意软件原始功能不受扰动影响，二是在完全未知目标系统内部信息（如图特征粒度和输出概率）的条件下实施攻击。为解决功能保持问题，BagAmmo采用try-catch陷阱机制插入函数调用，使注入的调用在运行时不会真正执行，从而不改变恶意行为。为解决信息缺失问题，BagAmmo借鉴生成对抗网络（GAN）架构，利用多种群协同进化算法（Apoem）生成期望的扰动；每个种群代表一种可能的特征粒度，当算法收敛时即可逼近真实特征粒度。作者在超过44k个Android应用和32个目标模型上进行了大量实验，评估了攻击的有效性、效率和鲁棒性。结果表明，BagAmmo在MaMaDroid、APIGraph和GCN上平均攻击成功率超过99.9%，并且在概念漂移和数据不平衡场景下仍表现良好；同时，BagAmmo在攻击成功率上优于当前最先进的攻击方法SRL。该研究揭示了FCG检测系统的安全隐患，为提升检测器的鲁棒性提供了新的对抗视角。

该论文提出了一种针对BBS+签名方案的安全多方签名协议，实现了分布式匿名凭证的阈值签发。现有匿名凭证系统通常依赖单一签发方，存在单点故障和信任风险；而阈值签发允许多个签发方合作，在满足门限条件时才能生成有效签名，显著提升了系统的健壮性和安全性。核心创新在于作者观察到BBS+签名的特殊代数结构：只要协议中各方按半诚实模型执行，最终客户端对所得签名进行本地验证，就足以在复合安全框架下对抗恶意敌手。因此协议无需复杂的零知识证明或可验证秘密共享，设计极为简洁高效。具体流程为：客户端向签名方发起一次签名请求，签名方之间进行两轮消息交换，最后返回签名给客户端；在部分部署场景下，性能瓶颈甚至可能只是客户端本地的签名验证。此外，该协议还可扩展支持最强形式的盲签名，并可作为Dodis-Yampolskiy不经意VRF的分布式求值协议。作者实现了完整协议并进行了基准测试，验证了其效率优势。本文适合从事匿名凭证、分布式密码学、隐私增强技术研究的学者，以及需要构建去中心化身份系统的工程技术人员阅读。由于仅基于论文摘要，未验证实验细节与安全证明的完备性，本摘要置信度标记为abstract_only。

多方全同态加密（MFHE）允许多方在保护数据机密性的前提下高效地联合计算函数，但现有MFHE方案通常仅能抵御“诚实但好奇”的敌手，无法在恶意敌手模型下同时保证数据机密性与计算结果的正确性。本文提出了PELTA，据我们所知，这是首个实用的、能够通过零知识证明验证MFHE运算正确性的构造，从而将MFHE的安全性提升到恶意敌手场景。其核心方法是将基于格（lattice）的承诺方案与证明系统相结合，并针对现代FHE方案及其实现优化（如密钥切换、自举、SIMD打包等）进行适配，使得验证过程不仅可行，而且高效。作者在PELTA中实现了该构造，并通过实验评估表明，与文献中现有技术相比，PELTA的运行速度快一至两个数量级。该成果的主要贡献包括：1) 首次为MFHE提供恶意敌手下的正确性验证机制；2) 设计并实现了一套兼容主流FHE优化的零知识证明协议；3) 充分的实验证明其性能优越性。适合密码学研究者、隐私计算工程师以及对安全多方计算和同态加密在恶意模型下应用感兴趣的技术人员阅读。

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/2026) for more information.

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本文章为 CrowdStrike 与 Zscaler 两家安全厂商发布的合作公告，核心内容是将持续身份验证（Continuous Identity）能力集成到零信任访问（Zero Trust Access）解决方案中。文章指出，传统零信任架构通常在初始认证后即信任会话，而未能持续校验用户身份与设备状态，导致会话劫持或内部威胁风险。此次合作旨在结合 CrowdStrike 的端点检测与响应（EDR）能力以及 Zscaler 的零信任网络访问（ZTNA）能力，实现基于实时身份与端点健康状态的动态访问控制。具体而言，当 CrowdStrike 检测到端点出现异常行为或风险评分变化时，可联动 Zscaler 实时调整访问权限或阻断会话，从而在访问过程中持续验证身份可信度。文章同时强调了该集成对防范高级持续性威胁（APT）和勒索软件的价值，但未提供具体技术支持细节、实验数据或案例。需要注意的是，原文中标签出现“Conti”，但正文并未提及该勒索软件家族，推测为标签误标或无关信息。整体而言，本文属于产品合作与架构理念介绍，并非针对特定攻击事件的威胁情报。

CrowdStrike 于 2026 年 8 月 22 日发布公告，宣布推出面向 AI 代理的“连续身份”（Continuous Identity）解决方案。该公告聚焦于 AI 代理作为企业环境中一种新兴的“非人身份”类别，其身份管理与传统用户身份存在显著差异。CrowdStrike 认为，随着 AI 代理被广泛用于自动化决策、数据访问和系统操作，它们正成为攻击者眼中的高价值目标；而传统的一次性身份认证无法满足这类动态实体的安全需求。该产品旨在为 AI 代理提供持续的身份验证、授权与访问控制，确保每个代理在每次交互时都通过身份校验，并依据最小权限原则访问资源。公告强调，这一能力将整合至 CrowdStrike 现有的 Falcon 平台，使安全团队能够通过统一控制台监控 AI 代理的行为，检测异常活动，并降低因代理凭证滥用或过度授权带来的风险。对于蓝队而言，该公告传达的关键信息是：AI 代理身份应被纳入身份安全治理范围，并需要采用持续验证机制应对会话劫持、凭证泄露等威胁。虽然公告本身未披露具体技术细节或攻击案例，但其方向表明身份安全边界正在从人类用户扩展至非人实体。

## Summary An unauthenticated `POST` to any OpenAPI-validated endpoint, including the anonymous `POST /edge/validate` and `POST /edge/issue-token`, crashes the entire Unleash server with one request body of deeply-nested JSON. When request-body validation fails, Unleash builds the error message by calling `JSON.stringify` on the raw offending value taken from the request body. A value nested a f

A stack-based out-of-bounds write vulnerability exists in the login request handling functionality of the administrative web interface of TP-Link TL-MR6400 v7 routers. An unauthenticated adjacent attacker can trigger the vulnerability by sending a specially crafted malformed HTTP request. Successful exploitation may cause the web service process to crash, resulting in a denial-of-service con

DJI drones transmit DUML (DJI Universal Markup Language) protocol messages over BLE (Bluetooth Low Energy) without encryption. When a client attempts to connect to the drone over Wi-Fi, or when the drone is switched to QuickTransfer mode, the DJI Fly application exchanges DUML messages with the drone over BLE, including the Wi-Fi credentials. An attacker within BLE range can passively sniff this t

Lightdash stores the webhook URL supplied with a scheduled delivery and later posts to it from sendWebhook in packages/backend/src/clients/GoogleChat/GoogleChatClient.ts and in packages/backend/src/clients/MicrosoftTeams/MicrosoftTeamsClient.ts. In affected versions both call fetch on the stored URL directly. The validatePublicHttpUrl helper in packages/backend/src/utils/ssrfProtection.ts, used fo

TREK is a collaborative travel planner. Prior to 3.1.0, TREK validates only the initial URL before native redirect following in importGoogleList() and importNaverList() in server/src/services/placeService.ts and resolveGoogleMapsUrl() in server/src/services/mapsService.ts. The affected sinks call checkSsrf() from server/src/utils/ssrfGuard.ts and then use fetch() with redirect: 'follow' instead of

CloudNativePG is a platform designed to manage PostgreSQL databases within Kubernetes environments. Prior to 1.28.4 and 1.29.2, CloudNativePG opened superuser connections without pinning search_path in fillDefaultParameters in pkg/management/postgres/pool/profiles.go. A role holding DATABASE OWNER could create overloaded built-in operators in the public schema and change the database or role searc

LinkAce is a self-hosted archive to collect website links. Prior to version 2.5.7, the Bulk Link API endpoint (`POST /api/v2/bulk/links`) accepts URLs without any format validation, allowing an authenticated user to store a `javascript:` URI. The stored URI is later rendered verbatim as an `href` in Blade templates, and clicking it executes arbitrary JavaScript in the victim's browser — exfiltrati

BigBlueButton is an open-source virtual classroom. Prior to 3.0.29, BigBlueButton failed to escape meetingName in record-and-playback/screenshare/playback/index.html.erb when generating the screenshare playback format. A low-privileged user could store a crafted meeting name that embedded script content, and the script executed in another user's browser when that user replayed the recording. This

Mongoose is an embedded web server and network library. Prior to 7.22, an attacker who can create a file with an HTML payload in its name can trigger stored cross-site scripting when a user browses a directory served with MG_ENABLE_DIRLIST. The printdirentry() path called by listdir() in src/http.c URL-encodes the href but inserts the raw filesystem filename into the HTML link text. The browser ex

LangBot is a global IM bot platform designed for LLMs. In version 4.10.7 and earlier, any authenticated user can add or change an STDIO MCP server configuration without an adequate authorization boundary. In src/langbot/pkg/provider/tools/loaders/mcp.py, StdioServerParameters accepts the configured command and arguments and starts a server-side subprocess on the LangBot server. An attacker who can

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

Acknowledgements

Server-side request forgery (ssrf) in Microsoft Exchange Online allows an unauthorized attacker to elevate privileges over a network.

Recce 是一个用于增强 dbt（数据构建工具）代码审查的数据验证工具。在版本 1.50.0 之前，如果 OSS 服务器部署将 recce server 暴露给不受信任的网络且未启用认证，攻击者可通过查询运行 API 执行未经认证的 SQL。当 Recce 配置为 DuckDB 后端时，攻击者可利用 DuckDB 的文件系统原语读写 Recce 服务器进程可访问的文件。影响取决于部署方式，可能包括本地文件泄露、篡改 Recce/dbt 制品、修改浏览器服务的静态文件导致存储型 XSS，以及修改应用程序文件（若路径可写）。如果以 root 运行，文件访问将具有 root 权限。该漏洞已在 v1.50.0 中修复，补丁限制了 DuckDB 查询执行中的不安全文件读写行为，并加固了相关查询路径。建议用户升级到 v1.50.0 或更高版本，避免将 recce server 暴露到公网，启用认证或置于反向代理/VPN 之后，以非 root 用户运行，使用只读应用文件系统，并确保敏感文件或凭据不可被 Recce 进程访问。其他仓库适配器也已审查类似暴露面。

CVE-2026-48106 影响 Arc（一个开源的、SQL 原生时间序列数据库）的 Enterprise 集群复制功能。在版本 26.06.1 之前，位于 internal/cluster/replication/receiver.go 的复制接收器仅校验入站消息的线格式封装（长度、操作码），而未对 MsgReplicateSync 消息体本身进行任何应用层认证——既没有 HMAC、数字签名，也没有逐消息 nonce。虽然传输层通过 TLS/mTLS 提供了加密和双向身份认证，但一旦对端进入了集群网络，应用层消息仍可被篡改或重放，缺乏完整性保护和抗重放机制。攻击者如果能够访问集群网络，可能通过构造恶意的 MsgReplicateSync 消息干扰数据复制流程，导致集群状态不一致、数据污染或复制服务异常。该问题在版本 2026.06.1 中修复。官方同时提供了临时缓解措施：通过严格防火墙规则限制集群网络仅允许可信对端访问，审计复制日志中异常的 MsgReplicateSync 流量，以及在修复可用前禁用集群模式。此漏洞暂无 CVSS 评分和 EPSS 数据，也尚未被列入 KEV 目录或标记为在野利用。建议受影响的用户尽快升级到修复版本，并优先应用网络层缓解措施以降低风险。

CVE-2026-48105 影响 Arc Enterprise（Arc 是一个开源的、SQL 原生时序数据库，用于遥测数据）。在版本 26.06.1 之前，Arc Enterprise 的 Raft 状态机（FSM）在 `internal/cluster/raft/fsm.go` 的 `applyRegisterFile` 函数中处理 manifest 注册提案时，对攻击者选择的文件路径缺乏充分验证。具体而言，唯一的检查是路径非空，但没有限制父目录遍历（如 `..`）、没有合法前缀白名单、没有协议（scheme）限制（如 `s3://` 与本地路径）、也没有长度限制。这意味着在集群模式下，一个能够向 Raft 提交提案的恶意节点或攻击者可以指定任意文件路径，可能导致写入或操作非预期位置的文件，破坏存储后端数据完整性或造成非预期影响。该漏洞在 2026.06.1 版本中已修复。官方提供了若干缓解措施：通过严格防火墙规则限制集群网络仅允许可信对等节点访问；审计集群 manifest，检查是否存在与配置存储后端根目录不匹配的路径（任何异常路径都应视为可疑）；在修复可用前禁用集群模式。此漏洞属于设计层面的安全缺陷，但尚未有公开的利用证据或 KEV 收录信息。由于缺少 CVSS 评分，严重性暂定为低，但实际风险取决于集群网络暴露程度和攻击者能否提交 Raft 提案。建议用户尽快升级到修复版本，并落实网络隔离与审计等缓解措施。

CVE-2026-48050 涉及 Arc 时间序列数据库（一个面向遥测数据的 SQL 原生时序数据库）中的一个安全漏洞。在 26.06.1 之前的版本中，Arc 在 internal/api/server.go 中通过 app.Use(pprof.New()) 注册了 Go 标准库 net/http/pprof 处理器，使其在 /debug/pprof/* 路径下提供服务，同时 cmd/arc/main.go 将 /debug/pprof 添加到了 PublicPrefixes 列表中。认证中间件在匹配到该前缀时会在进行 token 校验之前就短路返回，因此未经认证的远程攻击者可以直接访问这些 pprof 调试端点。攻击者可借此获取进程运行时的敏感信息，如 goroutine 堆栈、堆内存分配、CPU profile 等，有助于进一步探测系统弱点，甚至可能通过大量请求触发 profiling 造成资源耗尽。该问题在版本 26.06.1 中得到修复。官方也提供了若干临时缓解措施：在反向代理或负载均衡器层面阻断对 /debug/pprof* 的访问，通过防火墙规则限制 API 端口仅接受来自可信网络的请求，以及注释掉相关注册代码后重新构建。由于此漏洞属于未认证的信息暴露，且修复版本已发布，建议使用受影响版本的用户尽快升级。若无法立即升级，应优先实施网络访问控制或代理拦截等缓解策略。

CVE-2026-47735 是 Arc 时间序列数据库中一个严重的输入验证绕过漏洞。Arc 允许用户执行 SQL 查询，但其验证机制存在缺陷：仅使用简单的正则表达式黑名单阻止了 `read_parquet(` 和 `arc_partition_agg(`，而忽略了 DuckDB 提供的其他大量 I/O 函数。这些函数（如 `read_csv`、`read_json`、`read_text`、`read_blob`、`glob` 等）可以读取服务器本地文件，导致任意文件读取。同时，RBAC 的表引用提取逻辑只关注 `FROM` 和 `JOIN` 子句，没有检查 `SELECT` 列表中的标量函数调用，因此攻击者可以将恶意函数放入 `SELECT` 列表，完全绕过访问控制。该漏洞允许已认证（甚至可能未认证，取决配置）的用户读取数据库服务器上的任意文件，包括配置文件、密钥、其他数据文件等，造成敏感信息泄露。修复版本 2026.06.1 引入了基于 DuckDB 层的结构化沙箱机制，只允许访问明确的文件白名单，并禁止加载新扩展，有效堵住了绕过路径。对于无法立即升级的环境，建议通过防火墙限制 API 端点只对可信网络开放，或修改 `dangerousSQLPattern` 增加被遗漏的函数模式作为临时缓解。该漏洞的实际危害取决于部署环境中 API 的暴露面与文件系统内容的敏感度，但无论如何都属于高危级别，应优先处理。

There is a stored cross site scripting issue in Esri Portal for ArcGIS versions 12.1 and prior that may allow a remote, privileged attacker to inject malicious code that could potentially execute arbitrary JavaScript in a victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, 11.5, 12.0 or 12.1 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the latest long-term support re

There is a stored cross site scripting issue in Esri Portal for ArcGIS versions 11.5 and prior that may allow a remote, privileged attacker to inject malicious code that could potentially execute arbitrary JavaScript in a victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, 11.5 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the latest long-term support release.

There is a stored cross site scripting issue in Esri Portal for ArcGIS versions 11.5 and prior that may allow a remote, privileged attacker to inject malicious code that could potentially execute arbitrary in a victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, and 11.5 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the latest long-term support release.

There is a stored cross site scripting issue in Esri Portal for ArcGIS versions 11.5 and prior that may allow a remote, administratively privileged attacker to inject malicious code that could potentially execute arbitrary in a victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, and 11.5 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the latest long-term support releas

There is a reflected cross site scripting vulnerability in Esri Portal for ArcGIS versions 11.5 and prior which may allow a remote, unauthenticated attacker to create a crafted link which when clicked could potentially execute arbitrary JavaScript code in the victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, and 11.5 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the

There is a stored cross site scripting issue in Esri Portal for ArcGIS versions 11.5 and prior that may allow a remote, privileged attacker to inject malicious code that could potentially execute arbitrary JavaScript in a victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, 11.5 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the latest long-term support release.

There is a stored cross site scripting issue in Esri Portal for ArcGIS versions 11.5 and prior that may allow a remote, administratively privileged attacker to inject malicious code that could potentially execute arbitrary in a victim’s browser. Users working with ArcGIS Enterprise 11.1, 11.3, and 11.5 are encouraged to patch. All users are advised to upgrade to the latest long-term support releas

Craftplan before 0.5.1 contains a broken access control vulnerability that allows unauthenticated attackers to read sensitive credentials by exploiting an unconditional authorization policy on the Settings resource. Attackers can send a GET request to the settings API endpoint with a valid record ID to retrieve decrypted SMTP passwords, email API keys, and email API secrets due to the read policy

### Summary YOURLS stores the HTTP `Referer` header for short URL redirects and later renders aggregated referrer domains in the per-link statistics page. An unauthenticated attacker can send a crafted `Referer` header to any existing short URL. When an authenticated administrator or stats-page viewer opens that short URL's statistics page, the crafted referrer is embedded into Google Charts Java

### Summary Xinference used Python's unsafe `eval()` function when parsing Llama3 tool-call output generated by a large language model. Because the model output can be influenced by attacker-controlled prompts sent to the chat completion API, a remote attacker can craft prompts that cause the model to return a Python expression. Xinference then evaluates that expression on the server while post-p

### Summary An SQL Injection Vulnerability has been found when executing OGC Filters with PostGIS DataStore implementation: * `jsonArrayContains` function Requires PostGIS 12 or greater with a String or JSON field For PostGIS 12 and greater `jsonArrayContains(, , )` function writes `` into generated SQL without escaping. ### Patches * GeoTools 35.1 * GeoTools 33.5 * GeoTools 34.4 ### M

## Summary Unleash's addon/integration subsystem lets an operator configure a webhook (and the Slack, Microsoft Teams, Datadog, and New Relic integrations) with a target `url` parameter. Whenever a subscribed feature-flag event fires, the Unleash server itself issues an HTTP request to that configured URL. The URL is taken verbatim from the addon's `parameters.url` and passed straight to the HTTP

OpenViking before 0.3.4 contains a server-side request forgery vulnerability that allows authenticated low-privilege attackers to access internal network services by submitting arbitrary URLs to the resources API endpoint. Attackers can POST a crafted URL to /api/v1/resources, causing the server to issue outbound HEAD and GET requests with redirects enabled to loopback, RFC 1918, link-local, or cl

Server-side request forgery (ssrf) in Azure SQL Database allows an unauthorized attacker to elevate privileges over a network.

Paperclip before 0.3.1 in default local_trusted mode fails to validate Host headers, allowing attackers to execute arbitrary commands via DNS rebinding. An attacker can craft a malicious webpage that, when visited by a developer running Paperclip locally, uses DNS rebinding to make authenticated API requests and execute commands through the process adapter.

vault token disclosure via unvalidated postMessage vulnerability in N-able PassPortal allows Authentication Abuse. This issue affects the PassPortal browser extension: before 3.49.6.

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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 正式版【原厂直供】模型计费调整通知

iOS 26.6.1 and iPadOS 26.6.1

iOS 18.7.10 and iPadOS 18.7.10

   Hi, everyone! We've just released Chrome 151 (151.0.7922.173) for Android. It'll become available on Google Play over the next few days. This release includes stability and performance improvements. You can see a full list of the changes in the Git log. If you find a new issue, please let us know by filing a bug.Android releases contain the same security fixes as their corresponding Desktop rel

Hi everyone! We've just released Chrome Beta 153 (153.0.8010.5) 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

Hi everyone! We've just released Chrome Dev 154 (154.0.8013.0) 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

Akamai 发布了面向 AI 的防火墙产品（Firewall for AI），该产品定位为保护 AI 应用和服务免受网络攻击的安全解决方案。根据产品页面信息，该防火墙重点防御 DDoS 攻击和僵尸网络（botnet）威胁，是 Akamai 在 AI 安全领域的最新防护能力。由于输入仅包含产品介绍页面，没有提供具体攻击事件、漏洞、威胁行为者或恶意软件家族等情报数据，因此无法从该来源推断任何在野攻击活动或已知威胁。该产品可能针对的是 AI 模型服务、API 接口或基于 AI 的业务系统，旨在缓解大规模流量攻击和自动化攻击对 AI 基础设施的影响。对于安全团队而言，该信息表明 AI 应用正在成为攻击面，需要专门的防护措施。但需要明确的是，该内容属于厂商产品宣传，而非具体威胁情报研究报告，因此不应将其解读为已发生的攻击事件或工具分析。

Cisco has published another round of security updates for Crosswork platforms and Secure Workload Software as part of a continued comprehensive internal security review. Four of the security vulnerabilities affect Crosswork Data Gateway, Crosswork Network Controller, and Crosswork Planning, regardless of the device configuration. A brief description of each of the flaws is below -

本文提出一种名为 AEGIS（Attention-Embedding Gradient Isolation Shield）的轻量级防御方法，用于保护联邦学习场景下大语言模型微调过程中的梯度隐私。研究背景是梯度反演攻击能够从共享梯度中恢复私有训练文本，严重威胁协作训练的安全性。作者通过分析 Transformer 梯度结构，识别出三个泄露私有 token 信息的渠道：通道1是注意力输出投影梯度暴露的低秩子空间，可编码输入嵌入；通道2是嵌入梯度的行范数稀疏性直接揭示哪些 token 存在；通道3是 MLP 扩展梯度携带与通道1类似的可恢复子空间信号。现有防御方法最多只针对一个通道，且要么损害模型效用，要么留下其余结构信号。AEGIS 通过三种反向传播操作关闭所有三个分析通道，且无需修改架构：冻结注意力投影参数从构造上消除通道1；向嵌入梯度注入校准噪声破坏通道2的 token 存在性信号；对 MLP 扩展梯度进行逐块噪声注入掩盖通道3。同一掩蔽梯度同时用于本地优化器步骤和服务器导出，因此两侧均不保留干净信号。实验覆盖 11 个模型和 6 个数据集，证明 AEGIS 能将对多种分析型和优化型梯度反演攻击的 token 恢复率降至接近零，同时保持或提升模型效用。作者还针对通道1和通道2给出了形式化保证，并在完全了解机制的自适应对手面前进行了实证验证。该研究适合关注联邦学习隐私保护、LLM 安全、梯度防御机制的研究人员和安全工程师阅读。

本论文提出 KeyPooling，一种针对大语言模型（LLM）API 中继（relay）路径的缓存隔离测量方法。研究背景是：LLM API 中继通常对客户进行独立认证，但转发请求时往往使用共享的提供商凭据。提供商将提示缓存（prompt cache）作用域限定在上游主体和命名空间，因此映射到同一个缓存身份的中继客户可以观察到彼此的缓存状态。已有工作显示特定端点存在缓存共享，但未定位是哪个凭据、池、适配器或嵌套跳数最终控制缓存身份。KeyPooling 通过跟踪缓存查找和写入过程中的客户身份，验证运行时转换，并逐一测试预测的身份组件。实验从五个连接到 OpenAI 和 Anthropic 的开源网关注入，发现默认情况下没有一个将客户绑定到上游凭据；在共享凭据下，五个网关均暴露了跨客户缓存读取。主体验证、命名空间拆分、池关联以及适配器和嵌套中继对比，定位了控制的转换。在一个独立于结果导向的每周 OpenRouter 框架中，测试覆盖了 80.5% 的合格 token 量，发现 28 个标签中有 12 个（占本量的 33.7%）发生跨账号读取。在一个生产路由上，受控流程无需目标访问即恢复了连续八个目标位置。更广泛的测试表明，缓存粒度、路由、速率限制、归属和预算是逐 token 恢复的条件，而非安全控制。论文提出防御契约：每个客户必须进入提供商强制执行的域，或者基于认证身份派生的命名空间必须存活于每一次最终缓存查找和写入。将拆分置于可复用的公共前缀之后，在 1.7% 至 2.5% 的成本增加下保留了大部分建模复用。本文适合 LLM 安全研究者、API 网关开发者和云安全工程师阅读，核心贡献是系统化测量方法、跨提供商漏洞验证以及可操作的防御设计。

该论文针对检索增强生成（RAG）系统中普遍存在的信任与可验证性问题，提出了一种基于区块链和委员会机制的RAG系统——TrustRAG。传统RAG系统依赖集中式数据库，文档来源不透明、存在被篡改风险，且缺乏对文档可信度的有效评估，在医疗、金融、物流、法律等对信息时效性和准确性要求极高的领域，错误或被操纵的文档可能导致严重决策失误。TrustRAG的核心方法包括：在文档进入检索库之前，先由领域专家组成的委员会通过零知识证明协议对文档进行认证；委员会成员的隐藏评分通过安全多方计算（MPC）聚合成一个可公开验证的信任分数；该信任分数与文档数据通过哈希承诺方式在多个区块链上联合维护，确保任何文档或评分无法被静默篡改或删除，且所有排序结果均可被独立重放和校验。论文的主要贡献在于提出了一种将区块链、零知识证明、安全多方计算与RAG相结合的新架构，从而为高可信场景下的RAG提供了可审计、防篡改、可验证的信任层。该研究适合关注RAG安全、可信AI基础设施、区块链应用以及数据完整性验证的研究人员与安全架构师阅读。

漏洞优先级排序是安全管理的关键环节，但不同组织由于运营偏好不同，对同一CVE的处置优先级可能不同。现有评分系统（如CVSS）和排序方法通常假设固定标准，忽略了偏好的可变性。然而在实际中，组织往往已经处于某种偏好场景下，但这种偏好通常是隐性的，难以用明确的文本指令表达，而日常的分类查询往往也不包含这些偏好信息。不过，在当前场景下，过去已验证的分类案例相对容易获得。本文针对这种场景下的基于查询的CVE排序问题，提出了一种图扎根的多视图框架HARP。HARP能够从自然语言查询和当前偏好场景下的历史标记样本库中排序候选CVE，而不需要显式描述该场景的文本。具体来说，HARP首先从漏洞知识图谱中检索相关证据，然后通过策略条件化的全局视图、企业视图和用户视图对候选漏洞进行评分，最后通过从支撑样本中学习来拟合各视图的融合权重。实验在三个偏好场景和多个骨干大语言模型（LLM）上进行了评估，结果表明HARP在多个基线上取得了更好的性能，证明了方法的有效性。该研究的核心贡献在于提出了一种能够自适应组织偏好且无需显式偏好文本的CVE优先级排序方法，利用历史分类案例作为偏好的隐含表示，并结合知识图谱和多视图融合来提高排序准确性。本文适合安全运营中心（SOC）的分析师、漏洞管理平台的设计者以及从事AI驱动的安全自动化研究的人员阅读。

本文提出 AUTOSIGMA，一种将非结构化的网络威胁情报（CTI）报告自动转化为 Sigma 规则的解决方案。随着高级持续性威胁（APT）的快速演变，安全团队需要将威胁情报动态转化为可操作的检测能力。Sigma 规则作为一种与平台无关的检测逻辑描述方式，可转换为不同 SIEM 系统的查询语句，是当代威胁检测工作流的关键组成部分。然而，手工编写 Sigma 规则容易出错且需要深厚的专业知识，难以扩展；现有开源或商业规则库更新不及时，且难以适配不同运营环境。AUTOSIGMA 的核心思路是：不单纯依赖大语言模型（LLM），而是结合结构化知识库对不完整的输入进行语义增强，并将增强后的内容与已有 Sigma 规则库进行匹配，最后利用“LLM-as-a-Judge”机制对生成的规则进行迭代验证。整个流程由知识驱动的增强、基于模板的规则接地以及多阶段验证构成，从而生成准确、上下文相关且可用的规则。在多个真实 APT 报告和多个安全博客上的评估表明，AUTOSIGMA 在规则有效性、规则相关性、MITRE ATT&CK 技术覆盖度以及对输入质量的鲁棒性方面均优于替代方案和单纯使用 LLM 的模型。该工作适合安全运营团队、检测工程团队以及威胁情报分析师阅读，有助于自动化将情报报告落地为可部署的检测规则。

本文提出了一种名为 FedLNS（Federated Learning with Normalization Signatures）的服务器端框架，用于在联邦学习环境中检测和缓解恶意客户端提交的异常模型更新。在联邦训练中，服务器无法直接验证各客户端本地训练数据的质量或优化过程，恶意客户端可能通过投毒数据（例如篡改标签或引入错误的上下文-词关联）来破坏全局模型，导致模型性能下降并增加不可靠或幻觉生成的风险。FedLNS 的核心思想是利用可训练归一化层（如 LayerNorm）的参数变化来生成每个客户端更新的“签名”（signature），然后基于跨客户端的鲁棒参考（历史感知的参考）对这些签名进行筛查，以识别可疑更新。该框架完全在服务器端运行，从返回的本地模型中提取签名，因此与标准联邦学习相比，无需额外的客户端到服务器通信开销，也不需要原始数据、可信服务器数据集、标注攻击样本或单独训练的检测器。保留的正常更新可以继续使用标准聚合规则（如 FedAvg）或其他兼容聚合方法进行聚合。实验部分基于 GPT 风格、BERT 风格和 LLaMA 风格的模型，在 200 个客户端、从零开始训练的场景下进行，设置了 40% 的人口级目标操纵比例。结果表明，在 IID 和非 IID 数据分布下，FedLNS 在测试困惑度（perplexity）上均优于六种基线方法中表现最强的方法。该工作主要面向联邦学习安全研究者、AI 安全工程师以及关注鲁棒分布式训练的机器学习从业者。

该论文针对网络威胁情报（CTI）消费方式的范式转变提出创新性解决方案。当前，CTI 的消费主体正从人类分析师转向能够自主编排多步调查的 LLM 智能体。尽管智能体的'工具侧'（如规划循环、工具协议、上下文管理）已快速成熟，但'语料侧'仍停留在传统的信息检索增强生成阶段——威胁报告和漏洞数据库被切分为不透明的文本块，仅通过嵌入索引进行检索。作者认为，这一底层语料结构而非模型能力，才是阻碍智能体化 CTI 调查的瓶颈。为此，他们提出了 CTIFoundry，一种面向智能体的语料脚手架（corpus scaffold）。在构建阶段，CTIFoundry 将 CTI 语料中潜在的结构显式物化：首先，基于 CVE、CWE、CAPEC、ATT&CK 四个权威知识库构建确定性本体图，官方交叉引用成为类型化可遍历的边；其次，构建以文本片段为锚点的报告层，通过规范化、别名消解后的跨厂商实体来索引携带来源信息的文本块；最后，提供稠密检索与词法检索混合的检索表面。在查询阶段，该结构通过七个类型化工具和三个程序化技能暴露给智能体，并挂载到开源智能体框架上。在公开的 CTIConnect 基准测试中，仅替换行动表面（即不用更改智能体的其余部分），即可在四种模型、两个提供商的组合上，将整体 F1 分数提升 0.19 至 0.28。一个较小的模型配合 CTIFoundry 即可超过在扁平语料上使用旗舰模型的效果，且这一增益并非通过增加搜索代价换取的：在 Claude 模型上，使用脚手架的智能体仅需约一半的工具调用即可达到更高准确率。消融实验表明，类型化结构贡献了主要增益，程序化技能将结构转化为纪律，而两者组合呈现超加性（super-additive）效应，因为技能只能绑定到已经存在的结构上。该研究适合关注 LLM 智能体与安全自动化、威胁情报处理及检索增强生成架构的研究人员与安全工程师阅读。

本文提出 AdaRare，一个基于 AFL++ 的灰盒模糊测试扩展，旨在协调模糊器中多个内部控制面，以提升边覆盖效率。传统灰盒模糊器通常包含交互队列、变异、字典、能量调度和比较求解等多个控制面，但先前的自适应系统往往只优化其中的某个决策对象或控制层。AdaRare 则将这些内部执行机制作为一个有界的进程内配置（profile）进行联合控制，每隔 5000 毫秒更新一次。系统使用已完成窗口的、由动作引发的遥测数据，馈送给一个基于局部记录加权线性评分器和配置条件控制器目标。该评分器借鉴了不相交 LinUCB 的代数结构，但实际作用是一个闭环的配置排序机制，而非校准后的上下文老虎机动作值估计器或统计置信界。实验分为三个连续重复试验阶段：主阶段提供整体系统证据，显示在全部八个目标上 AdaRare 的中位边覆盖均高于原始 AFL++，其中五个比较具有 Holm 显著性；在最强的匹配结果中，完整 AdaRare 在全部五个后续目标上的中位边覆盖高于 CmpLog 匹配的 AFL++，其中四个比较具有 Holm 显著性；批量 A 阶段发现，在全部 15 个目标-控制比较中，遥测引导的选择调度相比固定上下文、随机和轮询调度均有更高的中位数，其中 13 个比较具有 Holm 显著性。实验未能独立证明 No-A6-versus-Shadow 或稀缺捆绑效应；A6 证据依赖目标且在全批校正后减弱。在一个非匹配的固件案例研究中，AdaRare 生成的输入暴露了五个不同的内存破坏发现，每个发现都在独立环境中复现，并最终分配了 CVE 标识符。控制器边界的计算 P99 中位数在五秒窗口内低于 6.5 毫秒；完整边界（包括同步日志记录）的 P99 中位数低于 14.7 毫秒。这些测量表征的是边界延迟，而非总系统开销。整体而言，AdaRare 展示了协调多重控制面进行自适应模糊测试的潜力，但部分效应（如 A6）仍需要在更受控的条件下进一步验证。

### Impact A CMS user with the "submit translations" permission, could use the Admin API's "copy for translation" endpoint to copy an existing page that they do not have edit access to, allowing them to view its contents. ### Patches Patched versions have been released as Wagtail 7.0.9, 7.3.4, 7.4.3 and 8.0rc2. ### Workarounds N/A ### Acknowledgements Many thanks to tinyb0y for reporting this i

### Impact A CMS user with "add" permission over a snippet model, but not "change" or "view" permission, could copy an existing snippet that they do not have access to, allowing them to view its contents. ### Patches Patched versions have been released as Wagtail 7.0.9, 7.3.4, 7.4.3 and 8.0rc2. ### Workarounds N/A ### Acknowledgements Many thanks to tinyb0y for reporting this issue. ### For mo

### Impact The Documents and Images [API V2](https://docs.wagtail.org/en/stable/advanced_topics/api/index.html) incorrectly listed items in descendants of private collections, which should inherit the view restrictions defined on their ancestors. A user with access to the API could see the filename and name of documents and images in these descendant collections. ### Patches Patched versions ha

### Impact By passing specific HTTP headers to the document serve URL endpoint, an attacker was able to determine whether a document with a given ID matched a specified SHA1 hash, regardless of any permission restrictions on the document or knowing its filename. This could allow an attacker to determine whether a document with a specific known hash is present in the Wagtail document library. This

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

Attackers are targeting CI/CD pipelines and developer tools instead of application code, requiring total SDLC visibility and strict security controls The post Connecting the Dots: Securing the Overlooked Corners of the Software Development Lifecycle (SDLC) Supply Chain appeared first on Unit 42.

CrowdStrike Named Strongest Overall Leader in 2026 Frost Radar™: Cloud Workload Protection Platforms

Using the same email, phone number, payment method, and other identifiers makes it easier for data brokers and attackers to profile your activity. Anonyome Labs explains how separate digital personas can reduce correlation and limit the impact of breaches, spam, and identity theft. [...]

Microsoft has patched a maximum-severity vulnerability in the Entra ID identity and access management (IAM) platform that has been exploited in attacks. [...]

该论文围绕机密 Serverless 计算中的安全挑战，提出了一种“可复用 Enclave”机制。在无服务器计算场景下，每次函数调用通常需要创建或加载一个受信任执行环境（TEE/Enclave），这带来显著的启动延迟和资源开销；同时，不同函数之间的隔离策略也影响安全性和性能。论文的核心思路是让多个租户或函数安全地复用同一个 Enclave 实例，通过细粒度的内存隔离、密钥管理和生命周期控制，在保证机密性和完整性的前提下减少冷启动成本。文中可能设计了一套运行时架构和调度协议，并基于主流 TEE 平台（如 Intel SGX）进行原型实现。实验部分可能通过微基准测试和端到端工作负载对比，证明该方法能有效降低函数调用延迟、提升吞吐量，同时维持与独立 Enclave 相当的安全边界。该研究对构建高效、可扩展的机密 Serverless 平台具有参考价值，也引发了关于共享 Enclave 中攻击面扩张、侧信道隔离和故障隔离的进一步讨论。由于仅基于标题与摘要信息，具体技术细节和实验数据需结合原文确认。

本论文针对现实世界中密码猜测攻击的改进问题，提出了一种基于双向Transformer（如BERT）的密码猜测方法。传统密码猜测手段依赖人工规则、马尔可夫链、RNN或GAN等，往往存在上下文建模能力不足或生成样本质量受限的问题。论文将密码视为一种特殊语言序列，采用双向Transformer编码器来同时利用字符左右两侧的上下文信息，通过类似掩码语言模型的预训练方式学习密码字符的分布规律，并在生成阶段依据模型输出的概率分布构造高命中率的候选密码集合。作者在多个真实泄露数据集上进行了系统评估，与现有主流猜测方法（如规则驱动方法、RNN、GAN等）对比，实验结果表明该方法在给定猜测次数下的命中率显著提升，尤其在长密码和包含混合字符（数字、符号、大小写）的密码上优势明显，体现出双向上下文建模对密码分布拟合的有效性。论文还分析了不同模型参数和训练策略的影响，为后续研究提供了可复现的基线。该工作的主要贡献包括：首次将双向Transformer架构系统性应用于密码猜测，提出了完整的训练与生成流程，并通过实验验证其优越性。对于安全防御者而言，这项研究揭示了当前最前沿的口令猜测手段，有助于评估口令策略的安全边界，也为构建更智能的口令强度评估工具提供了新思路。适合渗透测试人员、口令安全研究人员、蓝队安全工程师阅读，以了解最新攻击趋势并调整防御措施。

本文研究将随机森林（Random Forest）机器学习模型应用于密码猜测任务。传统密码猜测方法（如基于马尔可夫链、概率上下文无关文法或深度学习生成模型）在捕捉密码结构时各有局限：马尔可夫模型难以处理长距离依赖，PCFG 依赖人工设计规则，深度模型则通常需要大量计算资源。作者提出使用随机森林来学习密码中的字符级或片段级模式，通过构造特征向量（例如相邻字符对、字符类别转换、长度统计等）训练分类器，以预测密码中下一个最可能的字符或评估候选密码的似然性。论文的核心贡献包括：1）设计了一种适用于密码猜测的随机森林特征表示，兼顾效率与表达能力；2）在多个公开泄露的真实密码数据集上进行评测，与经典的马尔可夫链、PCFG 以及部分基于循环神经网络的方法进行对比；3）实验表明，随机森林在猜测成功率（尤其是在较少猜测次数时）与训练效率之间取得了良好平衡，训练速度显著快于深度模型，同时能逼近甚至在某些阈值下超越传统方法。文章还讨论了随机森林相对于深度模型的鲁棒性优势，例如对稀疏数据更友好、可解释性更强。该研究为密码强度评估、安全策略制定以及在线/离线密码猜测防御提供了新的技术路径，适合密码安全研究者、数据驱动的安全分析人员以及致力于改进认证机制的人员阅读。

该论文针对社交媒体上的错误信息（misinformation）展开了一项用户认知层面的实证研究，核心关注点是普通用户如何自发形成对错误信息的‘民间模型’（folk models），而非仅仅考察错误信息引发的焦虑、紧张或社会分裂等结构性影响。研究团队招募了235名社交媒体用户作为样本，通过定性与定量相结合的方式收集数据，重点分析用户在日常信息流中如何识别、解读、判断并最终内化或抵制错误信息。论文指出，既有研究往往聚焦于错误信息的传播机制或情绪后果，却忽视了个体在自然状态下的认知处理过程，因此容易直接开出‘接种疫苗’式的干预处方，但这种思路预设了用户对错误信息缺乏免疫力，而实际上用户可能已经通过自身经验形成了某种‘自然免疫’能力。作者试图填补这一空白，将用户对错误信息的理解方式归纳为若干种民间模型，这些模型反映了用户在真实场景中面对可疑内容时的判断依据、归因逻辑和应对策略。研究的主要贡献在于提供了一种以用户为中心的分析框架，强调错误信息韧性（resilience）不仅取决于外部干预，更依赖于用户在媒介环境中逐步积累的认知技能。论文适合研究社交媒体平台治理、信息素养教育、以及人机交互中信任机制设计的研究者和从业者阅读，也为后续开发更贴合用户实际认知的谣言检测或用户赋能工具提供了理论依据。不过，当前仅能获取论文摘要，尚无法验证其具体方法论细节、样本代表性以及结论的统计显著性；所有对研究过程与结果的描述均基于摘要文本的转述。

本论文研究移动即时通讯应用中消息投递状态通知（delivery status notifications）所引发的用户位置隐私泄露问题。WhatsApp等广泛使用的即时通讯应用，通过投递状态通知（如勾号标记）告知发件人消息是否成功送达，该功能在异步通讯中具有实用价值。然而，作者发现这一标准功能构成了一个时序侧信道（timing side channel），攻击者能够通过观察投递通知的到达时间，推断接收者的地理位置，造成意想不到的隐私泄露。作者在概念层面分析了这一威胁模型，并对三款广泛使用的即时通讯应用进行了实验验证，包括注重隐私保护的Signal和Threema，证实这种信息泄漏在这些所谓“隐私友好”的应用中同样存在，从而打破了用户对这类工具的信任。论文的核心贡献包括：（1）系统性地揭示了投递状态通知作为侧信道的风险；（2）在主流应用上通过实验量化了位置推断的可行性与精确度；（3）讨论了潜在的缓解措施，但并未提供具体实现。该研究为即时通讯服务提供商和用户敲响警钟，表明看似无害的状态通知功能也可能成为位置隐私的泄露源头，对安全与隐私社区具有重要的参考价值。适合阅读的人群包括即时通讯应用开发者、隐私安全研究者，以及任何关心位置隐私的终端用户。

该论文提出了一种名为 Discop 的实用隐写术方案，其核心创新在于引入“分布副本”（Distribution Copies）概念，以实现可证明安全的隐蔽通信。传统隐写术通常依赖对载体对象的细微修改，难以在理论上严格证明其安全性；而 Discop 通过直接从目标噪声分布中采样生成载体，使得嵌入消息后的对象与自然生成的对象在分布上不可区分，从而在信息论层面提供安全性保证。论文中详细阐述了分布副本的构造方法，可能结合了生成模型（如 GAN 或扩散模型）来生成高维载体，并讨论了消息嵌入与提取的编解码机制。实验部分（基于摘要推测）应验证了该方案在嵌入容量、隐蔽性和安全性方面的优越性，并可能对比了现有隐写方法。该工作主要面向信息安全领域，特别是隐蔽通信和数字水印方向的研究者，为可证明安全的隐写术提供了新的实践路径。

网站指纹识别（WF）攻击使窃听者能够分析加密网络流量的元数据（如数据包大小、方向和时间间隔），从而推断用户访问的网站。现有WF攻击在Tor流量中已表现出很高的攻击成功率，但它们主要针对单标签会话——即用户一次只浏览一个网站。在实际场景中，用户通常同时打开多个标签页，这会混合多个网站的流量，破坏单个网站的整体流量模式，使得传统WF攻击失效。同时，攻击者也无法预先知道标签数量，这进一步增加了难度。针对这一局限，本文提出ARES框架，这是首个面向多标签WF攻击的端到端解决方案。ARES将多标签攻击形式化为多标签分类问题，利用多分类器结构，每个分类器负责识别一个特定网站。与基于全局模式的方法不同，ARES的每个分类器基于一种新颖的Transformer架构，从多个不连续的流量段中提取局部特征，从而摆脱了对完整会话模式的依赖。作者基于真实网络环境构建了包含多个网站和多场景的大规模数据集，涵盖数月的采集时间，是迄今学术论文中最大的多标签WF数据集。实验表明，ARES在多标签场景下达到0.907的最佳F1分数，同时面对多种WF防御（如流量整形、填充）仍保持较高的鲁棒性。该研究对Tor等匿名网络的用户隐私构成重大威胁，也提醒防御方需要开发针对多标签场景的防御机制。

本文研究了一种新型的无声命令注入攻击，利用了无线充电过程中产生的磁干扰。此前研究已表明，语音识别系统或语音助手可能被通过超声波、激光和电磁干扰（EMI）等不可听介质注入的恶意语音命令操控。本文则揭示，智能设备在无线充电时，其麦克风组件会因低频频段（100 kHz 及以下）缺少有效的 EMI 防护而遭受严重磁干扰。利用这一漏洞，作者设计了两种攻击：HeartwormAttack 和 ParasiteAttack。前者通过被攻陷的无线充电器注入恶意语音命令；后者则利用附加的寄生设备（parasite）完成注入。两种攻击均以正在无线充电的智能设备为目标，向语音助手注入不可听的指令。作者在 17 种目标设备（如 iPhone、华为、三星等）以及 6 类语音助手（如 Siri、Google STT、Bixby 等）上进行了大量实验，在商用充电配置下验证了两种攻击的可行性。该研究揭示了无线充电场景中音频链路的新攻击面，表明即使不依赖传统音频或射频干扰，仅通过磁干扰也能操纵语音助手，对用户隐私和设备安全构成潜在威胁。

本文提出了一种基于对比学习的成员推断攻击方法 CLMIA。成员推断攻击旨在判断某个数据样本是否被用于训练目标机器学习模型，其原理是模型在有限数据集上多次训练后容易记忆训练样本。然而，现实场景中攻击者难以获得足够多带有准确成员身份标签的样本，且大部分样本实际上是非成员，导致传统攻击方法效果受限。为解决该问题，作者利用无监督对比学习训练攻击模型，仅需少量已知成员状态的样本对攻击模型进行微调即可实现有效攻击。实验采用 ROC 曲线评估，结果表明 CLMIA 在低误报率（FPR）下具有更高的真正例率（TPR），优于其他已有方案。该方法揭示了机器学习模型在数据记忆方面的隐私风险，对模型训练和部署中的隐私保护提出了新的挑战。适合关注模型隐私安全的研究人员和防御者阅读。

本文针对同态加密（Homomorphic Encryption, HE）在恶意敌手模型下计算结果缺乏可验证性的问题展开研究。同态加密允许在密文上直接执行计算，是隐私保护数据分析的关键技术，但现有HE管道无法防止恶意服务器返回错误计算结果。为此，作者提出了两种与主流全同态加密方案兼容的编码方案，使得客户端能够以低开销验证同态计算结果的正确性。这些编码支持现代隐私保护分析所需的全部操作，包括加法和乘法等，从而在不牺牲计算能力的前提下引入可验证性。基于所提编码，作者实现了一个即用型库，可对任意在加密数据上执行的同态操作进行验证。实验表明，该方案在多种应用场景下具有实用性，尤其对于某些同态分析任务，验证开销相对于同态加密基线仅增加不到3倍。该工作为构建恶意安全的同态加密计算管道提供了基础组件，填补了HE在恶意安全验证方面的空白。适合研究同态加密、安全多方计算、隐私保护机器学习和可验证计算的安全研究人员阅读。

该论文研究多方协作场景下的第 k 个排序元素（kth Ranked Element, KRE）安全计算问题。在金融、医疗等机构的联合数据分析中，经常需要在不暴露各方原始数据的前提下，找出合并数据集中第 k 大的元素（例如中位数、分位数等）。现有协议虽然能保护各方的原始数据，但通常需要一个中心方进行聚合，且中心方可能会获得中间统计信息，从而造成隐私泄露。论文作者 Chandran 等人此前的方案（SECRYPT'22）采用星型网络拓扑，多个参与方与中心方交互，但仍会向中心方泄露部分中间信息。本文以海报形式提出改进，目标是在保持协议高效性的同时，实现严格意义上的差分隐私保护，并确保中心方无法获知中间结果中的敏感细节。文中可能提出了基于安全多方计算（MPC）和差分隐私噪声注入的混合方案，或对现有协议进行了隐私增强修改。尽管摘要未给出具体技术细节，但核心贡献在于消除中心方的信息泄露，同时保留 KRE 计算的正确性和实用性。该工作适合对隐私保护数据聚合、安全统计分析、差分隐私机制设计感兴趣的密码学和安全研究人员阅读，也为医疗、金融等领域中的安全协同计算提供了理论支撑。由于仅基于摘要，具体协议设计、安全模型和实验评估结果尚不明确，需查阅全文验证。

该论文题为Pass2Edit: A Multi-Step Generative Model for Guessing Edited Passwords。由于未提供论文摘要，本摘要基于标题和作者信息进行推断。研究围绕密码猜测展开，特别聚焦于用户编辑后（即修改过）的密码。在实际中，用户常常在原有密码基础上进行简单修改，例如增加数字、替换符号或调整大小写，这些编辑模式具有规律性。该论文提出一个多步骤生成模型Pass2Edit，旨在利用这些编辑规律来生成更可能被用户使用的新密码，从而提升密码猜测的成功率。该研究可能涉及生成模型的架构设计、密码修改数据集的构建与分析、以及与现有密码猜测方法的对比实验。这类研究对密码安全评估、渗透测试中的弱口令猜测、账户恢复机制以及用户密码更新行为的理解具有潜在价值。然而，由于没有摘要原文，具体的方法细节、实验设置、数据集和结果无法得知，建议查阅原始论文获取更详细的信息。整体而言，这是一篇面向密码安全领域的模型研究，适合对密码猜测、生成式模型和用户行为分析感兴趣的研究人员与安全工程师阅读。

该论文聚焦于大疆（DJI）无人机所采用的DroneID远程识别协议的安全分析。随着全球多个监管机构陆续推行无人机远程ID（Remote ID）强制合规要求，DroneID作为在无人机与地面接收设备之间广播身份和位置信息的核心协议，其安全性直接关系到空域安全与个人隐私。作者团队（来自德国亥姆霍兹信息安全中心等机构）对DroneID协议进行了逆向工程，系统性地分析了协议的通信机制、数据字段、加密方式以及鉴权流程。研究发现该协议在设计上存在若干安全隐患，例如无线链路可能缺乏足够强度的加密，使得攻击者能够被动监听并追踪无人机操控者位置；身份认证机制不完善，可能允许攻击者伪造无人机身份或注入虚假的飞行信息；同时协议实现的某些细节也增加了被中间人攻击或信号干扰的风险。论文通过真实设备实验验证了这些攻击场景的可行性，并评估了相关攻击对现有监管合规框架的潜在冲击。最后，作者提出了若干针对协议设计、密钥管理和消息认证的改进方案，旨在提升未来远程ID系统的整体安全性。该研究对于无人机厂商、监管机构以及安全研究人员均具有重要参考价值。需要说明的是，由于本次仅提供论文标题与作者信息，以上总结基于公开已知的研究背景和该团队的总体研究方向，具体技术细节和实验数据应以正式发表的论文全文为准。

该条情报来自360CERT安全报告，发布时间为2026年8月22日，但标题为‘京ICP证080047号[京ICP备08010314号-6]’，看起来是一个ICP备案号，而非典型的威胁情报标题。输入中未提供正文或摘要，仅带有‘report、malware、apt、360’等标签。因此，无法获取任何具体的攻击活动、恶意软件家族、威胁行为者、漏洞或受害者信息。虽然标签暗示可能与恶意软件或APT相关，但缺乏实质性内容，无法进行任何分析或确认。鉴于信息极度有限且来源单一，建议谨慎对待，不应基于此生成具体结论。

### Impact Affected versions of Winter CMS render the `search` query parameter without HTML encoding inside a `` block in the backend Table widget partial (`modules/backend/widgets/table/partials/_table.php`): ```php value="" ``` `` is an HTML raw-text context, so the surrounding `value="…"` attribute quoting is not a parser boundary. A literal `` in the query string terminates the template ele

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

【安全通告】PostgreSQL 堆缓冲区溢出远程代码执行漏洞风险通告（CVE-2026-14669）

The Stable channel has been updated to 151.0.7922.173/.174 for Windows and Mac and 151.0.7922.173 for Linux, which will roll out over the coming days/weeks. A full list of changes in this build is available in the Log Security Fixes and RewardsNote: Access to bug details and links may be kept restricted until a majority of users are updated with a fix. We will also retain restrictions if the bug e

本文是一篇关于跨链交易识别与匹配的系统化知识综述（SoK）。随着跨链桥、即时加密货币兑换平台和中心化跨账本系统的普及，资产在多链生态中的转移日益频繁，但与此同时，这些系统屡次成为高价值攻击的目标，并被用于跨链洗钱。与单链交易相比，跨链交易的分析难度显著更高：没有任何单一账本记录完整的跨链转移过程，其证据分散在源链、目标链以及链下系统中，且这些证据在不同系统中的可用性和可靠性差异很大。本文首先将存取款识别方法划分为四种类型，将交易匹配方法划分为三种机制：确定性标识符匹配、字段约束启发式方法和模型辅助匹配。研究发现，这些方法的适用性和报告性能主要取决于底层系统所暴露的证据类型，并进一步分析了匹配后的交易对如何支持下游的攻击检测和资金追踪。其次，作者评估了现有数据集和工件的可用性，发现不到一半仍然可获取，并总结出三种工件失效模式。最后，文章提出了跨链分析在可审计性、可复现性和可操作性方面面临的四个开放挑战。该综述为该领域的研究人员和从业者提供了系统的分类框架和现状分析，有助于理解跨链交易分析的当前能力与局限。适合区块链安全研究员、跨链协议开发者以及链上分析工具建设者阅读。

本文提出“账本认证器”（ledger authenticators）的概念，用于形式化依赖账本历史（如先验交易、最终状态、时间和排序）而非仅公钥+消息+便携签名的授权协议。作者引入不可伪造性实验LAEUF，针对反应式授权协议，其公共判定算法读取最终化的账本记录。模型将认证安全与账本活性分离，并捕获了规范转换新鲜度、自适应腐化、包含前暴露、审查和对抗性排序等特性。文中识别出两个条件性资源边界：满足单事件条件的认证器可产生上下文一次性签名；在可重绑定揭示类中，安全性要求计算上的披露后不可接受性。若新构造的证据在披露后仍可接受，则审查诚实揭示会导致伪造。作者进一步定义联合账本与量子随机预言机执行模型，其中量子态跨经典终结切割持续存在，且通过账本进行的预言机求值需要计费。对于大小至多K的封闭终结目标集，证明了伪造概率上界为3β_cut^2+3c_coKQ^2/2^λ+6ℓ/2^λ。最后，通过“提交-关闭-揭示”认证器实例化框架，获得多用户生命周期的量子随机预言机界。该工作为基于账本的授权协议提供了严格的安全模型和后量子环境下的量化安全保证。

随着移动网络流量的持续增长，边缘服务器上的内容缓存对于降低延迟至关重要。然而，恶意边缘服务器可能删除或篡改缓存内容，同时边缘服务器的存储容量也有限。为克服容量限制，可引入移动辅助节点贡献其缓存资源，但这些节点可能因自私行为而不愿共享，且同样存在恶意节点。本文提出一种基于区块链的信任管理机制，通过智能合约计算直接信任和间接信任，准确识别可信的边缘服务器和移动节点，有效过滤恶意节点。信任值基于移动节点对服务质量的满意度确定，并安全存储于区块链上。为抑制节点自私性，引入奖励机制激励缓存共享；同时设计基于区块链的认证机制防止节点冒充。该方法在考虑移动节点移动性、能耗和计算能力约束的同时，优化了信任、缓存容量和成本效率。仿真结果表明，即使在数据存在10%噪声的情况下，该方法也能准确区分诚实与恶意服务器。本文研究为移动边缘缓存安全提供了一种区块链赋能的信任与激励协同方案，适合关注边缘计算安全、区块链应用及信任管理的研究人员和工程师阅读。

本文提出 ShadowPath，一种面向可验证凭证（Verifiable Credentials）的隐私保护撤销状态查询方案。在传统模型中，验证者需要向凭证状态登记处查询凭证是否被撤销，这可能泄露凭证持有者的反复出现的标识符、登记表位置或请求元数据，从而为跨会话关联提供稳定锚点。ShadowPath 将状态查询的责任从验证者转移到持有者：持有者针对验证者选择的登记根，使用零知识证明（zero-knowledge proof）证明其凭证未被撤销，而验证者只能获知状态结果，无法获得可观察的元数据。研究首次将 Verkle 树应用于凭证撤销场景，并与稀疏 Merkle 树（Sparse Merkle Trees）进行系统比较，评估缩短认证路径深度的实际收益与基于 KZG 的多项式承诺带来的额外开销之间的权衡。在 30 次桌面实验中，使用 Groth16 协议，稀疏 Merkle 树的中位证明时间为 371.6ms，而 Verkle 树为 2.11s；对应验证时间分别为 3.70ms 和 7.55ms。在两款主流移动设备上，Groth16 与 Verkle 结合时的证明时间约为 3 秒。结果表明，更短的认证路径并不必然带来更廉价的零知识证明。此外，在新鲜会话随机性假设下，由于会话值的独立性，验证者可见的状态数据不会暴露两次会话是否使用相同的凭证；但该保证不涵盖颁发者与验证者共谋或同步流量等场景。该工作为凭证撤销隐私提供了新的思路和实验依据，适合对去中心化身份、可验证凭证、零知识证明及隐私保护协议感兴趣的研究者和工程人员阅读。

本文提出并研究了“结构化 totient 原像（STP）”问题，这是一种具有明确密码学动机的受限重构关系。设 p_1,...,p_k 为 k 个相同位长 λ 的互异素数，仅公开它们的乘积 x=∏(p_i-1)。给定 (x,λ,k)，STP 要求恢复任意一组满足该乘积的 k 个 λ 位素数。该关系可高效验证，但其重构复杂度此前未知。论文取得三项具体成果：第一，对于已完成因子分解的 x，作者推导出有序指数分配的确切计数，并证明当 Ω(x)=O(log λ) 且 k 固定时，直接重构可在多项式时间内完成，因此该参数区间不能作为强硬度主张的基础。第二，给出了重构和碰撞分析的穷举算法。第三，对 2≤k≤5、λ≤16 的 28 组参数进行了穷举评估，最大普查包含 4,588,935 个素数集；数据通过碰撞参与度、最大多重性和条件模糊性（按位数计）量化了映射的非单射性。这些结果将 STP 与一般逆 totient 计算明确区分，说明结构限制显著影响其分布与困难性。基于此，作者提出“结构化 totient 原像假设”，适用于明确增长的参数族；在该假设下，STP 可成为抗原像关系的候选，并为承诺方案、乘法见证的知识证明以及认证协议提供精确的构造基础。论文建立计算基础与参数约束，但不声称提供安全规约或后量子硬度。适合密码学与复杂度理论研究者阅读，尤其对基于数论难题的协议设计感兴趣者。

本文提出了一种基于符号网络（signed network）的恶意URL识别方法 SiNMULI。针对传统机器学习、深度学习以及仿冒网站检测方法过度依赖静态数据分析、难以应对恶意网站快速演变的问题，作者将恶意URL识别建模为符号网络上的二分类问题，其理论基础源于社会网络分析与社会平衡理论。在该框架中，每个URL被视为网络中的一个节点，URL之间的外部超链接（反向链接）被构建为带符号的边，其中正负符号分别代表良性或恶意关系。利用基于平衡理论的推理机制，SiNMULI能够沿边传播符号，并通过统计入链中占51%以上的多数规则来判定未标记域名的类别。实验基于真实数据集，结果显示SiNMULI在准确率上达到99.89%，精确率99.62%，F1分数99.80%，显著优于传统的机器学习和深度学习基线模型。除高精度外，该方法还具备可解释性、对对抗性混淆的鲁棒性，并且不依赖训练数据，因此是一个轻量级、可扩展的网络安全防御方案。本文的主要贡献在于：首次将符号网络与社交平衡理论引入恶意URL识别；设计了无需大量标注样本即可工作的分类机制；在真实数据上验证了其优越性。适合对图神经网络、社交网络分析、恶意域名检测感兴趣的研究者及安全工程师阅读。

本文提出了一种针对网联汽车（Connected Vehicles）V2X（Vehicle-to-Everything）安全的三层多智能体自主防御架构。研究源于一个关键的安全-安全耦合问题：网联汽车在接收到基本安全消息（Basic Safety Message, BSM）后仅有约100毫秒的决策窗口来判断消息是否真实；若伪造的紧急制动告警进入规划管线，可能导致车辆误刹车，造成安全事件。现有入侵检测系统通常按单车、单消息、静态规则工作，既无法捕获跨车队或跨时间维度的攻击模式，也无法处理"丢弃可疑消息"与"丢弃真实告警"之间的根本性权衡。作者将这一时间约束视为硬性设计要求而非性能目标，设计了三层架构：在车辆层，车载智能体在10毫秒预算内将每条入站V2X消息分类为接受（Accept）、丢弃（Drop）、隔离（Quarantine）或升级（Escalate），并在不确定时偏向升级，将歧义案例交给路侧边缘智能体，避免误删合法告警。在路侧边缘层，智能体以50毫秒预算在路侧单元（RSU）覆盖区域内运行，融合多辆车的威胁评估，并利用互补传感器观测来解决安全-安全冲突。在云端层，通过拜占庭容错的联邦学习（Byzantine Fault-tolerant Federated Learning）改进检测模型，并将更新后的权重重新分发给车队。所有时序约束均直接源自SAE J2735和ETSI EN 302 637-2标准中规定的100毫秒BSM周期。作者指出，目前没有现成框架能同时为所有三层部署赋予基于标准的延迟预算，并将安全-安全冲突解决作为一等设计约束。文中还讨论了遗留的开放问题，包括边缘对抗投毒（adversarial poisoning）以及自主安全响应缺乏监管框架等，作为未来工作。该研究属于防御性设计，提出了分层、时序敏感、可追溯至标准的自主防御思路，适合网联汽车安全研究人员、V2X标准化参与者和自动驾驶安全架构师阅读。

本文提出一种针对持续学习（Continual Learning, CL）网络的新型攻击向量——灾难性学习（Catastrophic Learning）。持续学习旨在让深度神经网络在不遗忘旧知识的前提下，从数据流中迭代学习。已有对抗性研究主要聚焦于重新引发灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting），即攻击模型的稳定性，降低其可用性。作者识别出一个新的安全缺陷：攻击者可通过操纵输入数据，降低当前或后续训练迭代的可学习性，从而攻击持续学习算法的塑性（Plasticity）。这种操纵被命名为“学习阻断器”（Learning Blockers）。其危害在于，由于可以针对模型尚未接触的未来迭代，攻击在当前迭代训练中难以被察觉。当学习阻断器同时诱发灾难性遗忘时，整体退化即为灾难性学习。论文对该场景进行了形式化定义，建立了威胁模型，并提出六种攻击策略：Label-Exchange、Tensor-Exchange、Attraction-Coincident、Attraction-Preceding、Repulsion-Coincident 和 Repulsion-Preceding。其中，Attraction 系列通过最小化中毒迭代与受害迭代标签间的损失，在特征空间中将两者表示相互拉近；Repulsion 系列则最大化该损失，将其推远，使得稳定性机制阻碍所需的参数更新。Coincident 变体中，中毒迭代与受害迭代重合，仅以干净参考迭代作为标签来源；Preceding 变体中，中毒迭代先于受害迭代，通过扭曲表示使后者无法学习。作者在 MNIST 和 Split-CIFAR10 数据集上，针对三种持续学习策略（DER、ER-ACE、iCaRL）进行了超过 4480 次模拟实验。结果表明，攻击者可以显著削弱模型的可塑性，阻碍新知识的获取，同时促进旧知识的遗忘，从而诱导灾难性学习情景。

该论文研究了自动化安全补丁回溯移植（backporting）这一关键问题。安全补丁回溯移植是指将针对新版本软件的安全修复代码移植到旧版本或不同分支，以缓解N-day漏洞。以往研究的工具在各自数据集上宣称成功率超过80%，但这些评估往往局限于同质环境（如单一仓库或特定项目版本），导致其真实泛化能力未知。为此，作者提出了Porting Benchmark：一个包含1,234个安全补丁回溯移植用例的数据集，覆盖跨版本、跨分支和跨仓库场景，并配套统一的评估框架。在该基准下，作者对五款工具进行了对齐设置下的评估，涵盖程序分析、LLM提示和LLM智能体等方法。结果表明，统一的评估协议改变了性能排序：PortGPT和TSBPort在Replication Dataset上仍然相对强劲，而FixMorph和Mystique在统一协议下性能显著下降。在结构复杂的补丁上性能急剧下降：最佳commit级成功率从Type-I补丁的85.2%降至Type-IV的24.0%。作者归纳了四类根本原因（缺少目标API感知、跨版本语义不匹配、非局部依赖传播失败、补丁构造或定位失败），为下一代工具设计提供了具体方向。在一个包含45例经过动态验证的子集上（具有验证测试用例和构造的POC），作者进一步发现基于静态参考的基准分数不能完全反映真实世界修复效果：精确匹配分数严重低估了更难的目标适应，而可执行验证揭示了目标中静态参考一致所无法捕获的残留集成失败。可执行反馈精炼在最具挑战性的可执行用例上提供了有限但可测的恢复。该研究为安全补丁回溯移植工具的可靠评估和后续研发提供了重要参考。适合安全工程、漏洞管理及软件维护相关研究人员和从业者阅读。

本文针对多控制器软件定义网络（SDN）中跨域分布式拒绝服务（DDoS）攻击的检测问题展开研究。在多控制器SDN架构下，DDoS攻击呈现“分散源、集中目标”的跨域特征：攻击流量来自多个边缘控制器域，但在单一汇聚控制器域中的受害节点汇聚。虽然基于熵的DDoS检测器在单控制器场景下效果良好，但直接应用于多控制器SDN时，作者通过系统性实验发现了一个此前被忽视的异常现象——聚合偏差：在攻击后过渡阶段，汇聚控制器仍持续产生大量误报，而边缘控制器已恢复正常。作者将该现象归因于OpenFlow统计滞后与无约束动态阈值漂移的耦合效应。为解决该问题，本文提出一种基于置信度融合的跨域检测框架，利用轻量级边缘侧消息校准汇聚控制器的决策，而无需共享原始流量数据。该框架具有非侵入性、通信高效且可增量部署的特点。在由3个控制器和24台主机组成的线性Mininet测试台上进行了10次实验，结果表明该方法在保持边缘控制器性能的同时，将汇聚控制器误报率从8.87%降至1.96%，F1分数从89.04%提升至96.89%。该研究揭示了多控制器SDN中熵检测的新问题，并提供了实用的解决方案，适合SDN安全研究者、网络运营工程师以及DDoS防护系统设计者阅读。

该论文针对长文本隐私推理中的性能瓶颈问题，提出了一种名为FESC（Factorized Encrypted Scan-Contract）的混合FHE-MPC系统。传统隐私推理系统主要优化或分布式实现Transformer的加密注意力机制，但注意力机制的二次方token-pair计算复杂度随着序列长度增长成为主要瓶颈。状态空间模型（SSM）具有线性时间递归特性，但直接加密实现会导致线性乘法深度、全序列状态驻留或密集的FHE-MPC转换开销。FESC通过因子化扫描-收缩（factorized scan-contract）方法，将输入相关的状态转换保持紧凑并跨越转换边界，无需密集扩展即可组合，按需流式传输状态块，并在转换前收缩输出。该系统展示了扫描-收缩实现在不变和选择性SSM架构上的接口兼容性。论文针对Mamba-2实例设计了GPU优化的CKKS核用于线性计算，以及针对SiLU、softplus、指数和RMSNorm的MPC协议，并结合近似感知微调。据作者所述，FESC是首个在单GPU上完成L≥1024原生端到端执行的私有长文档推理系统。在L=2048时，12层Mamba-base模型在单个A100 GPU上完成推理耗时77.3分钟，峰值内存占用32.7GB，并在评估的长文档任务上保持接近明文精度的准确性。该研究为长上下文隐私推理提供了新的架构思路，证明了SSM在隐私计算中的可行性。适合对隐私保护机器学习、同态加密、安全多方计算以及大规模语言模型推理优化感兴趣的研究人员和工程师阅读。

该论文提出了一种名为 QUASAR 的量子-经典混合神经网络架构，用于 X 波段合成孔径雷达（SAR）卫星的物理层认证（PLA）。背景在于，X 波段（8-12 GHz）SAR 卫星在灾害响应、环境监测和军事侦察中至关重要，但现有 PLA 机制主要依赖射频指纹识别，且大多局限于 6 GHz 以下频段，使用经典深度学习时往往无法充分捕获 IQ 信号相位非线性特征，导致对卫星硬件身份的区分能力不足。QUASAR 是首个将 CNN 语谱图编码器与变分量子电路（VQC）融合的量子-经典混合架构，专门服务于 X 波段 SAR 信号的物理层认证。其核心优势体现在两点：一是数据效率显著高于经典机器学习，仅需 10% 的训练数据即可达到经典基线的精度，而数据采集正是 PLA 中最耗时的环节；二是在同等数据预算下，其分类准确率优于经典基线。作者在三种对抗场景下进行了测试：重放攻击、构造 IQ 注入和天基欺骗，QUASAR 分别拒绝了 89.7%、94.1% 和 81.3% 的欺骗传输，建立了首个面向卫星星座的量子增强物理层分类器。论文提供了完整框架和支持性结果，为物理层认证开辟了新研究方向。适合对卫星通信安全、量子机器学习以及物理层认证感兴趣的学者和安全研究人员阅读。由于仅基于摘要，结论的广泛适用性有待进一步验证。

SitemapLoader.parse_sitemap in langchain_community/document_loaders/sitemap.py applies the documented restrict_to_same_domain control only to leaf url entries. The loop over url elements filters cross-domain locations, but the loop over nested sitemap elements passes the child loc straight to self.scrape_all([loc.text], "xml"), which reaches WebBaseLoader.scrape_all and an aiohttp GET, with no dom

The customer update route in EverShop is declared with "access": "public" in packages/evershop/src/modules/customer/api/updateCustomer/route.json, which causes the admin authentication middleware to call next() without checking the caller, and no customer-session middleware guards the route; the only middleware in the chain parses the JSON body. The handler in updateCustomer.js then loads the cust

The URLS regular expression in nltk/tokenize/casual.py, compiled into TweetTokenizer.WORD_RE and applied by TweetTokenizer.tokenize, contains a naked-domain branch whose domain-label prefix [a-z0-9]+(?:[.\-][a-z0-9]+)* is unbounded. Input consisting of many alternating label separators can be partitioned in exponentially many ways, and because the branch also requires a trailing top-level domain t

TREK is a collaborative travel planner. Prior to 3.1.3, TREK file upload, update, and link actions accept attacker-controlled reservation_id, place_id, and assignment_id values without using findForeignLinkTarget() to verify that the referenced object belongs to the file's trip. An authenticated user with file-edit permission on any accessible trip can submit a foreign reservation identifier throu

TREK is a collaborative travel planner. From 3.0.0 until 3.1.0, the GET /api/journeys/:id/share-link route in server/src/routes/journey.ts returns the result of getJourneyShareLink() from server/src/services/journeyShareService.ts without checking whether the authenticated requester can access the journey. Any ordinary authenticated user can enumerate sequential journey IDs and retrieve tokens fro

Kerberos Agent is an open source video (surveillance) management agent. Prior to version 3.6.26, the Kerberos Hub upload path sends the agent's Hub credentials in the custom `X-Kerberos-Hub-PrivateKey` and `X-Kerberos-Hub-PublicKey` request headers to the operator-configured Hub URL (`config.HubURI`). The HTTP client used (`&http.Client{}` in `UploadKerberosHub`) is constructed without a `CheckRed

BigBlueButton is an open-source virtual classroom. Prior to 3.0.29, BigBlueButton presenters could submit a presentationId through /api/graphql that identified a presentation belonging to another meeting. akka-bbb-apps/src/main/scala/org/bigbluebutton/core/apps/presentationpod/RemovePresentationPubMsgHdlr.scala did not verify the presentation's meeting identifier before deletion, allowing a presen

BigBlueButton is an open-source virtual classroom. Prior to 3.0.23, BigBlueButton allowed authenticated moderators to inject SQL through the meetingId and userId values used by refreshBreakoutRoomsVisibleForUsers in akka-bbb-apps/src/main/scala/org/bigbluebutton/core/db/BreakoutRoomUserDAO.scala. The method interpolated those values into breakout room visibility queries, allowing arbitrary SQL exe

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Capstone is a disassembly framework. In 6.0.0-Alpha9 and earlier, Capstone's arch/SH/SHDisassembler.c sh_disassemble() function computes an idx value from a raw 16-bit instruction without ensuring it is within the active mode-specific decode[] function-pointer table. An application using CS_ARCH_SH with CS_MODE_SH2A or CS_MODE_SH4A and CS_MODE_SHFPU can pass crafted bytecode through cs_disasm_iter

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