When Agents Look Like Beacons: NIDS Evasion by Model Context Protocol Traffic
背景: Model Context Protocol (MCP) 通过 Streamable HTTP 标准化了自主 AI agent 与远程工具之间的通信, 这一转变把机器生成、已认证、高频的 JSON-RPC 流量直接引入企业网络。核心
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A Security Risk Assessment Framework for AI-Powered Development Tools
该论文《A Security Risk Assessment Framework for AI-Powered Development Tools》由 Salem AlJanah 撰写，聚焦于 AI 辅助编程工具（如代码生成助手）在软件开发
SCHERI: Provably Secure Speculation Under the Constant-Time Policy for CHERI (Extended Version)
该论文研究的是基于能力（capability）的处理器架构（以 CHERI 为代表）在推测执行场景下的机密性保障问题。CHERI 通过硬件能力机制为软件组件提供强架构级隔离，但若要同时防御微架构侧信道，软件通常需要以常量时间（constan
TasmScan: Continuation-Aware Taint Analysis for TVM Bytecode with Savelist Abstraction
TON（The Open Network）峰值市值超过 200 亿美元，激活链上地址逾 1.75 亿，其智能合约由 TON 虚拟机（TVM）执行。TVM 的一大特点是使用一等延续（first-class continuation）配合 sa
When the World Lies: Backdoor Attacks on Latent World Models for Downstream Control
论文揭示：把预训练的潜在世界模型（把观测编码为潜在状态、并预测其在动作下如何演化的学习型模拟器）当作下游控制任务的“现成动力学骨干”来复用，会引入一条供应链后门。攻击者只需控制发布的模型检查点，就能劫持下游控制器——而受害者完全在干净数据上
Demystifying Gate-Level Localization of RTL Trojans
该论文研究的是寄存器传输级（RTL）硬件木马在综合到门级网表后的检测与定位问题。硬件木马是对电路的恶意修改，可破坏功能或窃取敏感数据，而由于综合与逻辑优化会掩盖木马痕迹，门级网表上的检测长期以来非常困难。近年来以 ICCAD 2025 竞赛
QuanText: Protecting Dataset-Level Secrets in Textual Data Sharing
该论文关注自然语言数据集共享中的一个被长期忽视的隐私问题：数据集级别的全局秘密泄漏。许多研究与应用依赖文本数据集发布，但即便逐条记录看似无害，整体文本仍可能暴露数据源的敏感全局属性，例如带有某种性别、诊断结果或政治立场的记录所占比例。过往研
GAUGE: A Formal Framework for Measuring Cryptographic Security under Heterogeneous Adversary Cost Models
标准机构通常用一个单一的“安全比特数”来报告密码方案的安全性（例如 AES-128 记为 128 位），但这个数值实际上取决于评估时所采用的对手成本模型——即如何为时间、内存和量子计算资源定价。不同机构或不同文献采用的定价约定不同，因此同一
What Breaks Local Watermarks? A Robustness Benchmark for Local Invisible Image Watermarking
该论文针对局部（区域级）不可见图像水印的鲁棒性评估碎片化问题，构建了首个系统化基准。局部水印与全图水印不同：它只在选定图像区域中嵌入不可见信号，从而支持从特定目标或区域恢复载荷并定位水印位置，同时对图像视觉质量影响更小。这一特性使其适用于内
The MAL Simulator: Cyber Operations Simulation based on Attack & Defense Graphs
该论文介绍了 MAL Simulator（MAL 模拟器），一个基于 Meta Attack Language（MAL）构建的网络攻防行动模拟器，定位为面向决策驱动的网络攻击与防御仿真平台，用于系统分析以及自动化智能体（agent）的训练与
RAPID: A Real-Time Defense Against Unauthorized Model Distillation for Text-to-Image Services
本文研究的是文生图（Text-to-Image, T2I）服务面临的一类知识产权窃取风险：黑盒输出蒸馏（black-box output-based distillation）。攻击者无需接触模型权重，只需反复调用在线服务、收集大量「提示词
Analog Pin Directionality as an Exfiltration Attack Surface in Mixed-Signal ICs
混合信号 SoC 通常依赖名义上「仅输入」的模拟引脚来采集片外信号，但这些接口的方向性一般被当作功能属性来处理，而未作为安全属性被显式验证。本文识别并实验验证了一类基于方向性的模拟与混合信号(AMS)数据外泄攻击：利用与数据相关的电路失调调
Securing quantum error correction against misleading advice from AI agents
该论文研究一个新兴的交叉安全问题：当量子计算系统把纠错决策委托给人工智能（AI）顾问（例如基于学习或大模型的解码/恢复建议器）时，攻击者能否通过影响该顾问的输出，诱导出有害的量子纠错更新。作者首先指出被动综合征（syndrome）记录中存在
Normal Alignment: Improved Cryptanalytic Sign Recovery on Hard-Label Networks
该论文聚焦于硬标签深度神经网络（S1 场景，即查询方只能获得 top-1 类别标签）下的密码分析式模型参数提取。EUROCRYPT 2025 上 Carlini 等人首次证明，对硬标签 DNN 可以在多项式时间内完成签名（signature
Echo: Learning-based Matching Decompilation using Trusted Back Translation
该论文针对神经反编译（neural decompilation）结果难以信任的问题，提出了一种名为 Echo 的匹配式反编译系统。背景是：基于大模型的神经反编译器虽然能从二进制中恢复可读、甚至可重新编译的源码，但其输出往往存在幻觉或语义偏差
Robot Visions: Breaking reCAPTCHA at Zero Cost and Zero Shot
本文研究的是 Google reCAPTCHA 这一全球部署最广泛的视觉验证码服务在生成式 AI 时代的安全边界问题。reCAPTCHA 自 2007 年推出以来长期作为抵御自动化攻击（撞库、批量注册、表单滥用等）的关键防线，但作者指出，随
When AI Agents Meet MEV: Cross-Chain Arbitrage in the Agentic Economy
本文研究当「搜索者（searcher）」不再是人类或传统套利机器人，而是自主运行的人工智能代理（AI agent）时，跨链套利（cross-chain arbitrage）会呈现怎样的新形态。作者的核心观察是：在代理经济（agentic e
Authorization Architectures for Tool-Using AI Agents
该论文是一篇面向「工具调用型 AI 智能体」授权体系的系统性综述，作者来自产业与研究机构。文章指出：能够自主调用 API、数据库、浏览器以及 MCP（Model Context Protocol）等智能体间协议的 AI Agent 正在成为
A Global Readiness and Sovereignty Capability Model for Post-Quantum Cryptography Migration
该论文提出「就绪—主权能力模型」（Readiness-Sovereignty Capability Model, RSCM），针对后量子密码（PQC）迁移评估中的一处盲区：现有各类成熟度模型只衡量「就绪度」，而主权相关文献只对「密码学主权」
Witness Encryption via Prime-Order Generic Groups
该论文研究的是见证加密（Witness Encryption, WE）这一强密码学原语：加密者可以针对一个 NP 语句（例如一个 SAT 实例）加密消息，只有掌握该语句见证（满足赋值）的人才能解密，而当语句为假时任何人都在计算上无法区分密文