Extracting Knowledge from Tools in LLM Agents
该论文研究了大语言模型(LLM)智能体在使用知识型工具过程中的安全风险。LLM智能体通过工具调用访问底层文件、数据库和搜索索引,以增强领域服务能力,但同时也引入了工具介导的知识提取攻击面:攻击者可以通过精心设计的输出来逐步恢复目标工具背后的
今日共收录 1266 条安全情报,包含 424 个 CVE,451 篇安全通告,以及 107 篇研究论文。
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本文研究云-边协同解码范式中的隐私泄露问题。在该范式下,资源受限的边缘设备持有私有数据,并运行一个小语言模型(SLM)生成下一token分布;云端LLM仅基于公开数据进行预测;两者分布融合后生成最终输出。这种设计旨在避免将私有数据直接上传至
本文提出 BEACON,一个基于 LLM 的跨来源网络威胁情报(CTI)知识图谱自动构建框架。研究背景是:大量 CTI 以非结构化报告形式存在,数量庞大且异构性强,人工分析难以应对;现有自动构建知识图谱的方法大多只处理单篇报告的部分信息,未
本文是一篇系统文献综述,聚焦于基于大型语言模型(LLM)的智能体(Agent)在软件与系统安全领域中的应用。研究背景是:安全分析工作往往依赖程序化流程,分析师需要检查异构工件、形成假设、调用工具、解读输出并修订计划。LLM智能体具备规划、工
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From Scanner to Stealer: Inside the trivy-action Supply Chain Compromise
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ransomware and multifaceted extortion defense
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该论文研究推测执行(speculative execution)与信息流语言中“去分类”(declassify)机制之间的相互作用。在实用的信息流编程语言中,程序员可通过 declassify 构造声明有意泄露的数据,例如从私钥计算出的签名
该论文揭示了一个由DNS协议设计原则引发的严重安全问题。传统互联网协议设计原则要求“发送时严格,接收时宽容”,DNS也不例外。为了支持新应用,DNS被设计为透明处理各类记录类型(RFC3597),即任何应用只需创建新的DNS记录,即可通过现
本文首次提出并系统研究了内存压缩算法中的时序侧信道攻击,命名为 Decomp+Time。此前针对压缩算法的侧信道研究仅利用了压缩率(如压缩后数据大小)这一指标,而本文发现解压过程中的数据依赖操作也会引入可观测的时序差异,从而构成信息泄露通道