PrivEscalate: Measuring and Augmenting the Threat of LLM-Automated Linux Privilege Escalation
该论文聚焦于 LLM 智能体在网络攻杀链后段（本地后渗透）环节的实际能力量化问题。作者指出，尽管 LLM 智能体在攻击自动化上的应用日益广泛，但针对 Linux 本地提权这一“初始访问到完全控制”之间的关键步骤，现有评测严重不足：公开评测普
2026-09-11 归档
今日共收录 1356 条安全情报，包含 483 个 CVE，489 篇安全通告，以及 100 篇研究论文。
← 返回归档列表Demystifying the Privacy-Utility Trade-off in LLM Interactions
该论文聚焦大语言模型（LLM）在承载丰富上下文的日常任务中不可避免地暴露用户敏感信息这一现实矛盾。现有隐私保护方案大多采用与上下文无关的静态脱敏规则（例如固定识别并替换所有姓名、邮箱、地址等），虽然降低了泄露风险，却会大幅破坏下游任务可用性
Beyond Static Guarantees: Measuring the Static-Pass Dynamic-Fail Gap in Security-Sensitive and LLM-Generated Python Code
随着大语言模型（LLM）生成代码规模扩大，业界迫切需要可扩展的安全评估手段。静态分析因可复现、成本低、易集成，被广泛当作代码安全门禁，但它无法直接观测运行时的漏洞利用行为。依赖对抗性输入、特定执行上下文或利用链串联的漏洞，可能完全绕过静态检
Towards Scalable and Cost-Efficient Vulnerability Detection: A Study on Automatic Query Generation
该论文针对静态分析工具（以 CodeQL 为代表）在漏洞检测中的核心瓶颈展开实证研究：CodeQL 检测效果高度依赖人工编写的高覆盖查询套件，而这一过程耗时且需要专业安全知识，导致大规模部署与维护成本高。研究问题是：大语言模型（LLM）能否
CS-Guard: Benchmarking LLM Guardrails for Code Generation Security
该论文关注大语言模型（LLM）在代码生成场景中的安全防护问题。攻击者已被证明可借助 LLM 生成恶意软件，但现有防护栏（guardrail）对代码生成安全的实际防护效果此前缺乏系统评估。作者提出 CS-Guard，声称是首个系统化评估代码生
PrivAudit: A Dual-Lens Auditing Framework for Website Privacy Practices under the CCPA
该论文关注的核心问题是：加州消费者隐私法案（CCPA）执法五年后，网站隐私实践在监管压力下如何规模化演变，目前仍缺乏系统性的度量手段。既有研究与监管实践多依赖人工、个案式执法，无法对网站面向用户的两个关键合规维度做大规模审计：隐私披露文本，
DeFiFusion: Combining Transaction Events with Smart Contracts to Detect Price Manipulation Attacks
该论文关注去中心化金融（DeFi）中日益猖獗的价格操纵攻击（Price Manipulation Attacks, PMA）。DeFi 的市场交易行为与底层智能合约逻辑高度耦合，这种无需中心化中介的自动交互虽然提升了效率，却也大幅扩展了协议
When Ad Networks Misbehave: Understanding Risks of Semi-Drive-By Splash Ads
研究背景：移动应用启动时展示的全屏开屏广告（splash ads）是重要变现渠道，其计费高度依赖交互信号，而这些信号很难做到端到端验证。误触、传感器回调等非意图行为在移动端十分常见，却极易被误判为有效互动。既有工作多把移动广告欺诈视为发布者
Big Enough to Break Out: Tracking the Rising Capability of LLM Penetration-Testing Agents
该论文研究 LLM 智能体在渗透测试中的实际能力边界及其失败原因。作者对比了两套基于 PentestGPT 的系统：一套是运行开源权重模型 Kimi K2.5 的传统人在回路（human-in-the-loop）系统，另一套是运行 Clau
Understanding the Security Boundary of Obfuscation-based On-Device LLM Protection
该论文关注端侧大语言模型（LLM）的知识产权保护问题。可信执行环境（TEE）通常被视为保护端侧模型权重的重要手段，但 TEE 存在固有的算力瓶颈，因此现有主流思路提出 TEE-Shielded LLM Partition（TSLP）范式：仅
BlueSTAR: Tiered Agentic Architecture for Autonomous Cyber Defense
该论文针对当前网络攻击高度自动化、人类分析师响应窗口被严重压缩的现实问题，提出以大型语言模型（LLM）为基础的自主网络防御思路，并指出将 LLM 直接接入运营安全遥测存在三大工程障碍：其一，原始日志的产生速率远超当前模型的实时处理能力，形成
Towards Tackling Application Logic Flaws through Autonomous Formal-Logic Modeling and Automated Reasoning
该论文聚焦应用逻辑漏洞（application logic flaws）的自动化发现难题。这类缺陷不同于内存破坏或注入类漏洞，它与具体业务语义、协议交互流程和领域特定的威胁模型紧密绑定，往往需要在理解“这套系统本该如何运作”的前提下才能判断
Active Adaptation, Not Static Defense: Temporal Dynamics of Preventative Steering in Adversarial Fine-Tuning
大语言模型在面对恶意微调时依然脆弱，攻击者只需少量有害数据即可诱导「有害人格漂移」（harmful persona drift），因此训练时防御成为重要研究方向。预防性引导（Preventative Steering）在微调过程中注入不期望
AutoTrans: AI-Assisted Automatic Translation of Security Assertions for RISC-V Processors
该论文聚焦硬件安全验证中的一项长期瓶颈：在 RISC-V 处理器之间复用已验证的安全断言（security assertions）。由于不同处理器目标的端口名、信号层级和 RTL 结构存在差异，把一套断言从源设计迁移到目标设计通常需要人工逐
[分享]InstallShield 2026 R1 Premier破解补丁
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CVE-2026-9762：IBM JCC getConnection 触发反序列化链分析
CVE-2026-9762
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一个 `/` 引发的沙箱失守：CVE-2026-55830 RestrictedPython 策略绕过——从复现到字节码的完整剖析
CVE-2026-55830
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Critical NetScaler Vulnerability Exploited in Attacks
CVE-2026-19490
Tracked as CVE-2026-19490, the authentication bypass flaw has been exploited in the wild since at least September 3. The
Organizations Warned of Cisco Secure FMC Exploitation
CVE-2026-20079
Cisco and CISA have flagged exploitation of CVE-2026-20079, a vulnerability disclosed in March 2026. The post Organizati
Signing the Transaction but Not the Decision: Whisper Attacks and a Binding Defense for AP2
论文研究代理支付协议中的一类结构性缺陷：以 AP2（Agent Payment Protocol）为代表的协议会在购买完成后生成密码学上有效的签名，但签名只覆盖“交易”本身，并不约束促成该交易的决策过程。这意味着，攻击者只需在普通商品描述文