Mathspace discloses data breach affecting over 1 million people
Online maths learning platform Mathspace disclosed over the weekend that attackers stole data from more than 1 million s
2026-09-08 归档
今日共收录 1006 条安全情报，包含 268 个 CVE，456 篇安全通告，以及 21 篇研究论文。
← 返回归档列表Trezor data breach impact now reaches 81,000 customers
Cryptocurrency hardware wallet maker Trezor says an August data breach at its shipping and logistics provider, ShipMonk,
ChatGPT can now connect to your personal apps to mimic writing style
OpenAI appears to be testing a new "Writing Style" feature for ChatGPT that can learn how you write by looking at exampl
ConnectWise warns of new ScreenConnect flaw without patch
ConnectWise has shared temporary mitigation measures for a new ScreenConnect Remote Access vulnerability that it plans t
N-able patches max severity N-central flaw amid ongoing attacks
N-able has released an emergency hotfix for a maximum-severity remote code execution (RCE) flaw affecting its N-central
ChatGPT Astra is now rolling out to $20 Plus subscription
OpenAI is now rolling out ChatGPT Astra, its most powerful model to date, to those with a $20 Plus subscription, but the
Your Cloud Security Checklist Doesn't Work the Way You Think It Does
If managing security across multiple cloud providers wasn't hard enough, each one fails in a different way. For the 2026
Forgetting Without Restarting: Execution-State Unlearning for Stateful LLM Agents
本文针对长时运行的有状态 LLM 智能体（agent）提出“执行状态遗忘”（execution-state unlearning）问题。这类智能体不仅保存对话记录，还累积了压缩摘要、明文记忆、待执行的工具计划，以及每次服务 API 下的 K
Propagation Model for SSC attacks: Why SBOM (tools) don't tell the whole truth
该论文聚焦软件供应链（SSC）安全中的透明度问题，指出现代软件实践依赖的 SBOM（软件物料清单）及其工具虽然被引入作为确保供应链透明度的基础组件，但存在严重局限性：其漏洞检测与解释能力不足以说明可沿整条供应链传播的漏洞可利用性效应。为了弥
When LLM Decompilers Recompile More and Preserve Less
该论文针对LLM反编译器评估标准提出质疑。当前LLM反编译器能将机器码还原为代码风格更干净的C代码，评估几乎只看输出是否可以重编译并顺利通过配套的输入/输出测试。作者Leu等发现这种度量会奖励错误轨迹：函数可以重新编译并通过所有提供的测试，
CONTINUITY: Security-Context Contracts for Composable LLM Agent Controls
在LLM智能体系统中，通常集成了来源追踪、授权、策略执行、协议适配和执行控制等安全机制。然而，单独看起来正确的安全机制并不一定能在组合后形成端到端安全的系统：当动作跨越组件边界时，关键的安全上下文可能被丢弃、扩大、重新绑定，或被重新解释。本
TIER: Threat Implicitness Benchmark for Evaluating LLM Safety Behaviors
TIER（Threat Implicitness Benchmark）是一个针对大语言模型（LLM）行为安全评估的新型基准。当前主流的安全基准大多依赖二元指标（如拒绝或遵从），忽略了模型在面对不同威胁隐含程度的恶意提示时的行为差异。TIER
Cost-Aware Hierarchical Multi-Agent Ransomware Detection and Family Attribution
针对勒索软件频繁使用加壳、混淆、进程操控和运行时逃逸等多种手段的问题，常规多模态检测方法通常对所有样本无差别地使用全部模态，导致不必要的计算开销和延迟。本文提出一种成本感知的分层多智能体系统（HMAS），用于自适应的勒索软件检测与家族归因。
Robust Coverless Linguistic Steganography via Sentence Embedding Space with Global Resynchronization
本文提出一种面向鲁棒无载体语言隐写术的新型框架，旨在解决现有方法在词级和句级文本扰动下可靠性不足以及变长编码方案易受比特滑动（bit-slippage）影响的问题。传统语言隐写术多依赖token级操作，对文本扰动敏感，且变长编码在微小扰动下
Injected and Leaked: Actively Inducing Side-Channel Leakage Using Electromagnetic Injection and Hardware Nonlinearity
本文探讨了电磁（EM）侧信道泄漏与电磁注入两种物理现象的结合，突破了传统上将它们视为独立威胁的认知。背景方面，传统EM侧信道分析通常被动监听秘密信息产生的高频辐射，而EM注入一般用于故障注入干扰电路。作者提出的核心问题是：能否利用EM注入主
Trust-Aware Adaptive Disclosure for Inference Privacy Preservation in Multi-Agent Networks
本文研究多智能体网络中的隐私保护共识问题。在医疗管理、智能电网等信息关键型系统中，基于智能体的系统日益普及，每个智能体可能拥有一个需要对外部观察者隐藏的潜在目标。现有共识算法通常需要智能体间交换状态信息，这可能导致恶意观察者通过推理攻击推断
Machine Unlearning as Private Retroactive Algorithms
本文是理论计算机科学与数据隐私方向的研究论文，研究机器学习中的“机器遗忘”问题。传统机器遗忘旨在模拟“从头重新训练”的效果：当收到删除请求时，遗忘算法应产生一个结果，该结果与从未包含被删除数据点时从头训练得到的结果一致。近期研究表明，对于一
Governing Bring Your Own AI: A Parameterized Maturity Model
本文针对企业中员工使用个人生成式 AI 工具（如 ChatGPT、Gemini、Claude）进行日常工作所带来的治理挑战，提出了一种参数化的成熟度模型。作者将这种现象定义为 BYOAI（Bring Your Own AI），它是 Shad
Conformal Prediction for Offensive Security
置信预测（Conformal Prediction, CP）是一种为机器学习模型预测提供无分布、有保证的置信区间的统计技术，最早提出于 20 世纪 90 年代末。然而，这篇 arXiv 论文指出，尽管 CP 在过去二十余年中不断成熟，其在网
TPMSpy: Validation of Measured Boot Systems by Low-Level Tracing of TPM Usage
本文提出了一种名为 TPMSpy 的平台无关方法，用于验证可信启动（Measured Boot）系统的实际实现是否符合预期安全假设。可信启动通过将执行软件和系统状态的密码学度量记录到可信平台模块（TPM）中，从而支持远程证明。然而，现有操作