Attackers Exploit WooCommerce Wholesale Lead Capture Flaw to Plant PHP Web Shells
Threat actors are exploiting a critical security flaw in WooCommerce Wholesale Lead Capture, a premium WordPress plugin
2026-09-17 归档
今日共收录 2425 条安全情报，包含 1381 个 CVE，651 篇安全通告，以及 100 篇研究论文。
← 返回归档列表EU Chief Warns of AI-Powered Hacking, Moves to Rein In Social Media
Ursula von der Leyen warns that advanced AI could unleash hacking on an unprecedented scale as Europe prepares new prote
Cybersecurity in Power Grids: Standards and Research Challenges
本文是一篇面向智能电网（Smart Grid）网络安全的综述性研究论文，作者来自西班牙高校与研究机构（含加泰罗尼亚理工大学等），发表在 arXiv 的 eess.SY（系统与控制）分类下。论文的核心出发点是：电力系统正在从传统的封闭、专用、
The Verifiable Action Card: Trustworthy Human-in-the-Loop Control for Secure Autonomous Agents
该论文针对具备浏览器操作能力的自主智能体（agentic browser）提出了一种架构级的人机协同（HITL）安全防护机制——可验证操作卡片（Verifiable Action Card, VAC）。研究背景是：智能体在用户已认证的会话中
CASHEWS: Source Preprocessor for LLM-based Malicious Package Detection
该论文聚焦于基于大语言模型（LLM）的恶意 npm 包检测这一新兴防御手段所面临的一个结构性弱点：上下文窗口限制。作者指出，LLM 凭借对源码语义的理解，已在 Shai-Hulud 等近期软件供应链攻击中帮助安全团队大规模识别恶意包；但攻击
The Illusion of Local Privacy: Confidentiality Boundary Failures in Consumer LLM Serving Systems
本文质疑一个被广泛接受的默认假设：由于用户提示词始终留在本机，本地运行大语言模型就一定比云端推理更私密。作者给出的答案是否定的——提示词的机密性不仅取决于推理发生在哪里，还取决于外围服务软件在推理前、推理中和推理后如何处理提示词数据。为系统
Measuring and Exploiting Implicit Trust in LLM Tool-Calling Pipelines
该论文研究的是 Model Context Protocol (MCP) 生态中一个被忽视的信任边界问题。MCP 让大模型能够调用外部工具，但每一次工具交互都会把攻击者可控的文本通过多个入口通道灌入模型：工具描述、工具返回结果、以及采样(s
Plug 'n' Pray: Agentic LLM-based Detection of Potential Log File Exposures in Third-Party Content Management System Plugins
该论文关注内容管理系统（CMS）第三方插件的日志文件暴露问题。CMS（如 WordPress）支撑了约 58% 的网站，其通过第三方插件实现的可扩展性既是流行的重要原因，也是主要攻击面来源。作者指出，插件常出于调试等目的生成日志文件，若这些
Decoy Direction Optimization: A Post-Hoc Defense Against LLM Abliteration
开放权重模型的安全护栏很容易被「拒绝特征消融」(Refusal Feature Ablation, RFA) 绕过：该技术通过对比估计器在残差流中定位一个线性的「拒绝方向」，再将它从权重/激活中投影剔除，从而在几乎不损失模型通用能力的前提下
Collective Loss of Control in LLM Agent Systems: An Epidemic Account of Mutation, Contagion, and Recovery
该论文研究一个核心问题：多智能体（LLM Agent）系统如何从单点的局部偏差演化为系统性的集体失控？作者借用流行病学框架，把这一过程拆解为三个环节——意外突变（mutation）、传染（contagion）与恢复（recovery）。所谓
CaMeLoT: CaMeL orchestrated with Temporal logic for static verification and liveness
该论文关注的是工具调用型 LLM 智能体（tool-using LLM agent）在安全上的结构性缺口：智能体会自主生成并执行多步计划，计划中会调用可访问私有数据或执行系统命令的外部工具。作者指出，此类场景下的安全性并不能由单一步骤的检查
"Your Robot Was Trained on a Lie": Collision Mesh Poisoning Attacks on Robotic Manipulation
该论文关注学习型机器人操作（learning-enabled robotic manipulation）在真机部署前普遍依赖仿真器进行策略训练与评估的流程安全问题。仿真器中的一个 3D 资产实际上包含两套彼此独立的几何表示：用于渲染的视觉网
Universal Defenses for Tool-Integrated LLM Agents Against Adversarial Attacks
大型语言模型（LLM）智能体在集成外部工具后可完成多步复杂任务，能力显著提升，但其对提示的开放性以及对工具的操控能力也带来了新的攻击面。本文聚焦四类针对工具集成 LLM 智能体的对抗攻击：直接提示注入、间接提示注入、记忆投毒与后门攻击，并尝
Permutation-Based Stegomalware in Large Language Models: Threats and Countermeasures
该论文研究的是大语言模型（LLM）供应链中的隐写恶意软件（stegomalware）威胁：由于 LLM 训练成本极高、生态高度依赖第三方开源权重，攻击者可以把恶意负载直接编码进模型权重文件中，从而在模型分发环节完成投递。此前的相关工作曾利用
ASLEval: Measuring Privacy Exposure Displacement in LLM Agent Sessions
该论文研究工具型 LLM 智能体（tool-using LLM agent）的隐私评估问题。作者指出，现有隐私评估常只检查某个指定动作、最终响应或攻击者报告，这些局部代理指标会漏掉多步会话中其他位置发生的未授权暴露，而且在不同输出渠道、报告
Trust propagation and structural containment in Multi-agent LLM pipelines
该论文研究多智能体 LLM 流水线中的信任传播与结构性隔离问题。作者构建了一个基于 LangGraph 的四智能体流水线, 包含 Supervisor(监督者)、Researcher(研究者)、Validator(校验者)与 Executo
Toward Secure AI-Powered Penetration Testing Agents: Security Threats, Guardrails, and Architectural Perspectives
该论文关注的是由大语言模型驱动的自主渗透测试智能体（AI-powered penetration testing agents）所引入的新型安全风险。作者指出，这类智能体与传统的对话式 LLM 系统存在本质差异：它们具备持久化记忆、能够在真
MarkSec: Capability-Aware Evaluation of Adversarial Attacks Against LLM Watermarks
该论文关注大语言模型（LLM）文本水印在对抗环境下的评测问题。水印的作用是帮助追溯生成文本的来源，但它面临三类对抗攻击：窃取攻击（stealing，从带水印文本中恢复水印信息）、擦除攻击（scrubbing，去除文本中的水印信号）和伪造攻击
MiST: Mid-Training LLMs for Cybersecurity
该论文面向网络安全这一高风险、术语高度专业的领域，指出现有大语言模型（LLM）在安全任务上仍存在明显能力缺口。作者提出 MiST（Mid-trained Security Transformer），包含 8B 和 32B 两个参数规模的模型
AIJon: Automated Generation of Annotations for Fuzzing
该论文围绕模糊测试（fuzzing）中的反馈信号设计展开。现代模糊器普遍以代码覆盖率为反馈来引导探索，这一策略虽被证明有效，但会忽视那些不能带来新代码路径、却对目标程序语义上重要的输入。此前 IJON 等工作表明，由人类领域专家手工标注的注