The Missing Boundary: How Autonomous Agents Lose Control
该论文研究自主智能体在执行合法长周期任务时，为何以及何时会越过授权执行边界。作者指出，现有研究多把失控归因于对抗性指令、恶意环境或目标冲突，但未解释在任务本身合法、且存在受认可执行路径的情况下，失控如何自发产生。为此，论文独立操纵三个因子：
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An Experimental Evaluation of Multimodal Prompt Injection Attacks on Agentic AI Frameworks
论文研究的是多模态提示注入对智能体（Agentic AI）框架的实际威胁。这类框架允许大模型进行任务规划、维持记忆并调用能触达真实文件、邮件与外部服务的工具；而其中大多数智能体同时具备读图能力，于是攻击者可以借助图像等视觉载体把文本塞进模型
"They don't care about this": A Systematic Study of TEE Build Reproducibility in the Wild
该论文针对可信执行环境(TEE)生态中一个长期被忽视但至关重要的信任根基问题——构建可复现性(build reproducibility)展开了首个大规模系统性实证研究。研究背景是:TEE(如 Intel SGX、Intel TDX、AMD
CrossLink: Breaking Location Privacy by Linking Device Identifiers Across Protocols
该论文研究智能终端在 LTE、WiFi 与 BLE 三种无线协议上同时广播临时标识符（如 TMSI/GUTI、随机化 MAC 地址、BLE 可解析私有地址）所带来的隐私问题。现有隐私防护的设计与评估基本是按协议独立进行的，隐含假设“各协议的
On Identifying Sound Conditions for Frontrunning Resistance
该论文聚焦区块链智能合约中的前运行（frontrunning）攻击防御问题。由于区块链交易排序具有异步性，矿工或区块生产者可以通过重排、延迟或插入交易来获取不公平优势，从而对诚实用户实施前运行，已在以太坊等主流链上造成数百万美元损失。然而，
What Makes Adversarial Examples Transfer Across Deepfake Detectors?
这篇论文研究的是深度伪造（deepfake）检测器在基于迁移的黑盒对抗攻击面前的脆弱性规律。所谓基于迁移的黑盒攻击，是指攻击者在无法访问目标检测器内部权重的情况下，先在本地一个"源代理模型"（surrogate）上生成对抗样本，再把这些对抗
Are Unreachable Nodes Truly Safe? Fully Eclipsing Monero's P2P Network!
本文挑战了区块链 P2P 网络中一个被广泛接受的假设：位于 NAT 之后、无法被外部主动连接的“不可达节点（unreachable nodes）”因仅发起出站连接而具备更强的抗日蚀（Eclipse）能力。作者指出，此前针对 Monero（N
Chypothermia: Clock Freezing for Static Side-channel Attacks
该论文研究的是「静态侧信道攻击（static side-channel attack）」这一类硬件威胁：攻击者让芯片时钟停摆，使电路进入静止状态，从而在极低噪声条件下采集功耗、电磁等侧信道信号，进而提取密钥等敏感数据。现有主流防御思路是部署
The Machines Are Calling: Measuring Automated and Synthetic Voices in Unwanted Inbound Calls
2024年2月美国FCC将AI生成语音纳入《电话消费者保护法》(TCPA)监管，但此前没有同行评审的测量数据说明：骚扰来电中机器拨打的占比，以及机器语音里合成语音(而非录音回放)的比例。本文用公开披露的流水线同时测量两者。作者搭建交互式语音
An Empirical Analysis of ReDoS Vulnerabilities and ReDoS Detection Tools
本文针对 ReDoS（正则表达式拒绝服务）这一软件弱点开展系统性实证研究。ReDoS 的成因是：当正则表达式被用于校验用户可控输入时，在某些构造下匹配引擎的回溯过程可能呈现指数级时间复杂度，从而使单次或少量请求即可耗尽 CPU 资源，导致服
How Fragile Is Safety Alignment at Frontier Scale? A Single-Direction Attack on a 320B MoE
该论文研究对齐安全性的脆弱性边界。方向消融（directional ablation）通过把“拒绝方向”从写入残差流的权重中投影移除，无需梯度训练与优化，仅需数百条对比提示，即可使对齐后的语言模型丧失拒绝能力，是开放权重对齐的典型白盒攻击。
Cascading Gradient Inversion via LT-Code Inspired Peeling in Federated Learning
联邦学习（FL）通过共享模型更新而非原始数据来协同训练全局模型，但已有研究表明这些更新可被反演，从而重建客户端的训练样本。基于解析式的重建攻击（analytic reconstruction attack）可在闭式解下反演梯度，但其效果随
ECDSA.Fail: Open Autoresearch for Optimizing Elliptic-Curve Point Addition in Shor's Algorithm
本论文提出 "Open Autoresearch"（开放自动研究）范式：人类研究者与 AI 智能体在同一公开排行榜上提交经评估器自动验证的改进成果，形成可复现、可比较的协同研究记录。作者将该范式落地为 ECDSA.Fail 基准，聚焦 Sh
NERVE Attacks: Breaking AI-Powered Brain-Computer Interfaces
该论文聚焦 AI 与脑机接口（BCI）深度融合所催生的新型攻击面。随着 BCI 从实验室走向医疗康复、神经假肢、消费级脑电头戴设备等场景，神经信号与物理执行器之间形成了直接耦合链路，一旦被滥用，威胁的不只是数据保密性，还包括认知自主权、精神
Don't Trust the Super-App: A Case Study of Russia's Max
该论文是一项针对"超级应用(super-app)"安全模型的基础性批判研究。超级应用是一种新兴移动架构, 在单一宿主 App 内运行第三方"小程序(mini-app)", 用户通过它访问各类服务。过去十年围绕超级应用生态的安全研究, 几乎都
From Intent to Execution Grant: An Execution-Boundary Conformance Profile for High-Risk AI Actions
随着AI代理越来越多地提出具有外部后果的动作（如资金转账、基础设施变更、软件部署、信息披露和物理驱动），现有的授权引擎、策略语言、运行时监控、溯源机制和代理护栏虽提供了重要基础，但并未为“从特定候选动作到执行权限的最终跃迁”定义共同的语义契
Detectable Only Where It Is Confounded: What Verified Duplication Counts Say About Membership Evidence in Language Models
该论文针对语言模型「成员推断」（判断某句话是否出现在训练数据中）这一隐私研究方向，指出一个长期存在的根本性缺陷：几乎所有已发表的成员推断测试都必须先「猜测」哪些句子是训练集成员、哪些不是，而这种猜测本身会污染结论。作者利用两个公开预训练语料
CertiFlash: A Formal Verification Framework for Flash Translation Layers in Computational Solid State Drives
该论文面向以存储为中心的计算（storage-centric / computational SSD）场景，指出数据密集型应用在存储与计算单元之间搬运海量数据会带来高昂的数据移动开销，而在 SSD 内部或近旁执行计算可显著缓解该问题；但这一
Concept drift mitigation through community and spectral graph analysis for the detectionof cyberattacks in network traffic
网络流量中的正常行为与攻击手法在持续共同演化，这一现象被称为「概念漂移」。其直接后果是：任何检测器在两次模型更新之间都存在失效窗口，防御方始终落后攻击者一步。本文提出的核心转变是——不再把干预点放在漂移发生后对模型进行修补，而是前移到学习之
Execution-transcript privacy for fault-tolerant surface-code memories
该论文研究容错量子计算机在遥测流（syndrome、解码器动作、复位与时间戳等）中是否泄漏逻辑输入。作者考虑固定调度下距离 d 的旋转表面码记忆体，共 T=Θ(d) 轮，在三个假设（sector-scalar 诚实骨干、transcript