CASHEWS: Source Preprocessor for LLM-based Malicious Package Detection
该论文聚焦于基于大语言模型的恶意 npm 包检测中的一个关键盲区:LLM 的上下文窗口有限,而攻击者可以利用 JavaScript 混淆制造极高的 token 密度,或把恶意代码与良性代码打包(bundling)在一起,使文件体积膨胀、超出
2026-09-20 归档
今日共收录 942 条安全情报，包含 169 个 CVE，438 篇安全通告，以及 68 篇研究论文。
← 返回归档列表The Illusion of Local Privacy: Confidentiality Boundary Failures in Consumer LLM Serving Systems
该论文研究消费者本地 LLM 推理服务中"提示词机密性"的真实边界。业界普遍认为本地推理比云端推理更私密，因为提示词始终留在设备上。作者提出的核心问题是：推理本地化本身是否足以保证提示词机密性？结论是否定的——提示词机密性还取决于周边服务软
The Verifiable Action Card: Trustworthy Human-in-the-Loop Control for Secure Autonomous Agents
这篇论文关注自主智能体（尤其是 agentic browser，即"智能体浏览器"）在执行安全敏感操作时的动作完整性问题。由于智能体浏览器运行在用户已认证的会话中，页面中的间接提示注入（indirect prompt injection）和
ALIBI: Adversarial Legitimacy Injection in Binary Input against LLM Malware Analyzers
该论文研究的是将大语言模型（LLM）引入恶意软件分诊流程后新出现的一类攻击面。当前越来越多的安全团队把 LLM 当作"推理组件"，用来自动汇总静态分析证据（如导入表、节区信息、字符串、签名等），并直接输出面向分析师的结论或严重度评级。作者指
Closed-World Resolution Against Tool Hallucination in LLM Agents
该论文研究的是工具增强型 LLM Agent 中一个被现有方法系统性忽视的失效模式：模型会调用根本不存在的工具，并传入任何 schema 都未声明的参数（即工具幻觉）。作者指出这不是「工具选错」问题，也不是「权限过大」问题——现有防御分两类
Inference-Engine Fingerprinting Attacks are Practical: Exploring Model-Driven Environmental Discovery, Exploitation, and Escape
研究背景:前沿 AI 模型正快速获得利用复杂软件漏洞的能力,OpenAI 与 Anthropic 近期披露的沙箱逃逸事件表明这一风险并非停留在理论层面。目前业界讨论推理栈隔离时,注意力往往集中在网络代理、代码执行环境等外围组件,而忽略了推理
Fingerprinting Multimodal Large Language Models
该论文针对多模态大语言模型（MLLM）的模型产权保护问题展开研究，提出了首个面向多模态模型的指纹识别（fingerprinting）系统性工作。研究背景是：MLLM 已被广泛用于图像-文本推理等任务，但近期事件表明其容易被非法部署和未授权蒸
ASLEval: Measuring Privacy Exposure Displacement in LLM Agent Sessions
该论文关注工具调用型 LLM 智能体（tool-using LLM agent）的隐私评估方法学缺陷。现有评估通常只检查某个被指定的动作、最终回复或攻击者报告，这类局部代理（local proxy）在多步会话中容易漏掉发生在其他位置的未授权
SoK: Trading Agents or Market Crashers? Dissecting Robustness and Security Failures in Academic Financial LLM Trading Schemes
该论文聚焦于自主 LLM Agent 进入高风险领域后的安全问题，指出当前 agentic AI 安全研究大多与具体领域无关，忽视了高后果场景所特有的攻击面。作者以金融交易 Agent 作为代表性案例：在这类场景中，单个被攻陷的 Agent
Safety Beyond the Interface: Detecting Harm via Latent States in Large Language Models
该论文关注大语言模型（LLM）安全防护基础设施的部署成本问题：当前主流做法是在模型外部串接独立的护栏模型（guardrail model）对输入输出做有害性判定，但这类外部防护会带来显著的推理延迟与算力开销，在资源受限、时延敏感的场景（如边
PAPC: Platform Mediation for Privacy-Propagation Externalities in AI-Mediated Workflows
该论文研究的是 AI 中介平台（AI-mediated platform）中的隐私泄露新形态。在此类平台里，不同委托方（principal）由各自的 LLM 智能体代为行动，任务通过多智能体协作完成。作者指出：隐私损失并不只在最终答案生成时
Collective Loss of Control in LLM Agent Systems: An Epidemic Account of Mutation, Contagion, and Recovery
该论文提出用流行病学框架（accidental mutation / contagion / recovery，即意外突变、传染、恢复）来解释多智能体 LLM 系统如何从局部偏差演化为集体失控。核心论点是：单个智能体的偶发偏差充当“种子”，
CaMeLoT: CaMeL orchestrated with Temporal logic for static verification and liveness
LLM 智能体（agent）会生成并执行多步计划，计划中会调用外部工具；这些工具既可访问私有数据，也可执行命令。在此场景下，安全性并非某个单一步骤的属性，而是由计划所形成的整个执行过程的属性；计划本身就是关键工件，记录了工具调用、控制流与数
AIJon: Automated Generation of Annotations for Fuzzing
该论文关注模糊测试（fuzzing）中的反馈引导问题。当前主流 fuzzer 以代码覆盖率为反馈来指导探索，这一策略被证明有效，但它会忽略那些不产生新代码路径、却仍对目标程序有意义的输入。此前 IJON 研究显示，由人类领域专家编写的注解（
MiST: Mid-Training LLMs for Cybersecurity
网络安全领域兼具高风险决策属性与高度专业化的技术语言，对通用大语言模型构成显著挑战。该论文提出 MiST（Mid-trained Security Transformer），包含 8B 与 32B 两个参数规模的模型系列，均在公开网络安全基
[下载]IDAPro v9.4.260714(hotfix)+汉化补丁+新版py注册机
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[原创]IDAPro v9.4.260714 汉化补丁修正错误
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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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SolarWinds Patches ARM Hard-Coded Key Flaw Enabling Unauthenticated RCE
CVE-2026-28326
SolarWinds has released security updates to address a high-severity flaw in Access Rights Manager (ARM) that, if success