Firewall for AI
该情报源为Akamai官方产品页面，介绍其推出的'AI防火墙'（Firewall for AI）产品。页面将产品定位为专门保护人工智能应用程序及基础设施的安全方案，结合标签'botnet'和'ddos'推断，该产品主要针对两类威胁：一是通过
2026-08-27 归档
今日共收录 918 条安全情报，包含 88 个 CVE，417 篇安全通告，以及 120 篇研究论文。
← 返回归档列表When AI infrastructure becomes the target: Securing gateways and control points
Microsoft Threat Intelligence examines attacks on exposed AI workloads, including LiteLLM gateway exploitation, credenti
CISA orders feds to patch Citrix NetScaler RCE flaw by Saturday
CISA has ordered U.S. government agencies to patch their Citrix NetScaler appliances against an actively exploited remot
OpenAI Bans Russian ChatGPT Accounts Used to Run Influence Operation
OpenAI on Tuesday said it banned a cluster of Russian ChatGPT accounts that used VPNs to bypass access restrictions and
Not All Tokens Are Equal: Region-Aware Consistency Repair of Backdoors in MLLMs
该论文针对多模态大语言模型（MLLM）中后门攻击的模型级修复问题展开研究。MLLM 在用户端应用中部署日益广泛，但其构建管道可能引入后门风险，触发器可存在于图像、文本或两者中。现有模型级后门移除方法主要针对传统分类器设计，在 MLLM 上效
RTLGuard: A Lightweight Teacher-Student Defense for Poisoned RTL Code Generation Models
本文针对大语言模型（LLM）在寄存器传输级（RTL）代码自动生成场景中引入的供应链信任问题，提出了一种名为 RTLGuard 的轻量级防御框架。研究背景是：随着 LLM 在硬件设计自动化中的应用，设计者越来越依赖第三方预训练或微调后的模型将
MACGen: Toward Functionally Correct and Secure Code Generation via Multi-Agent Collaboration
本文提出 MACGen，一个面向大规模语言模型（LLM）安全代码生成的多智能体协作框架。研究背景在于：尽管 LLM 具备强大的代码生成能力，但其输出常常包含安全漏洞，难以同时满足功能正确性和安全性这两个目标。现有方法要么通过注入外部安全知识
LLMscope: Extracting LLM Assets from Edge AI Chips via Optical Probing
本文研究边缘AI芯片在执行大语言模型（LLM）推理时的物理侧信道安全漏洞。随着LLM推理向边缘侧迁移，模型参数和中间推理状态在芯片上反复加载与处理，使得它们易受物理攻击。作者使用激光电压成像（Laser Voltage Imaging）技术
Auto-Policy, not Auto-Skill: Compiled Agent Skills for the Physical World
本文针对大型语言模型（LLM）代理技能（Skill）自动生成领域中的安全性缺失问题展开研究。现有自适应技能框架（如 AutoSkills、Hermes Agent）宣称通过自动生成更多编排建议来提升效率，但作者指出其核心缺陷在于只关注效率而
Retrieved But Not Reliable: A Survey on Attacks, and Defenses in Retrieval-Augmented Generation
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）通过将外部知识引入大语言模型，显著提升了生成内容的事实性和准确性，并减少了幻觉现象。然而，这种检索-生成流水线也引入了全新的鲁棒性与安全风险，包括语料库投
RAGSentinel: Certifiable Geometric Consensus for Robust Retrieval-Augmented Generation
检索增强生成（RAG）通过引入外部文档来提升大语言模型的事实性，但同时也引入了新的安全攻击面：恶意攻击者可以向知识库注入经过精心构造的对抗性文档，这些文档一旦被检索并进入上下文窗口，就可能引导模型输出特定的错误答案。现有的后检索防御手段，例
FIDES: A Concordance Protocol for LLM-Generated Trading Strategies
该论文提出FIDES，一个用于评估LLM生成交易策略一致性的测量协议。LLM在回答交易策略请求时，通常会同时返回自然语言理由、可执行代码以及回测业绩三个产物，但少有研究验证三者是否一致。FIDES将这三个产物视为三个需要相互印证的视图，而非
Towards Automated Cyber Threat Intelligence Elicitation in Underground Forums
本文针对地下论坛中网络威胁情报（CTI）获取面临的挑战，提出了首个基于多智能体大语言模型（LLM）的主动式情报引出系统 DarkBot。传统上，CTI 收集依赖被动监控，但随着用户对大规模数据收集的警惕性提高，公开论坛中的高价值情报日益减少
AgentFlow: A Flow-Centric Policy Language and Framework for Securing LLM Agent Systems
该论文提出 AgentFlow，一种面向 LLM 智能体系统的流中心策略语言与运行时强制模型。研究背景是：LLM 智能体会读取不可信内容、调用外部工具、访问私有数据并委派任务给其他智能体，危害往往不是源于单个不安全动作，而是敏感数据在一系列
The Avada theme for WordPress is vulnerable to Arbitrary File Write in all versions up to, and including, 7.16 when the Fusion Builder plugin is installed and active in versions...
CVE-2026-18431
CVE-2026-18431 是一个影响 WordPress 生态的高危漏洞，涉及 Avada 主题（≤7.16）与 Fusion Builder 插件（≤3.16）的联合使用。该漏洞被归类为任意文件写入，根因在于这两款组件在授权检查和输入
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From Scanner to Stealer: Inside the trivy-action Supply Chain Compromise
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CrowdStrike Expands Identity Leadership with OpenID and IDPro
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