CISA Flags Three Linux Kernel Vulnerabilities Exploited in the Wild

CVE-2025-39682

The U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) on Friday added three security flaws impacting the Linu

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Beyond Private Training: The New Landscape of AI Privacy

该论文聚焦检索增强生成（RAG）系统中的隐私删除问题。当前大量 RAG 应用依赖基于图的近似最近邻（ANN）向量索引，这类索引在收到删除请求后，往往只是把被删除的向量 ID 从返回结果中过滤掉，索引的搜索图本身并不会立即重建。作者指出，这种

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Red-Teaming Auto Mode: Improving Blocking Classifiers Against Malign Coding Agents

该论文研究的是编码智能体(coding agent)在生产环境中的安全护栏问题。当前主流做法是在智能体执行每个动作前,由一个阻断式监控器(blocking monitor)先审查并有权否决该动作,例如 Claude Code 的 Auto

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ClashBench: Conflicts Leading Agents to Seize and Harm

随着 LLM 智能体（agent）系统被广泛部署，多个智能体会话越来越多地与用户既有任务在同一环境中并行运行，共享容量有限或状态互斥的资源（如端口、文件、进程、GPU、数据库锁等）。本文识别并形式化了一种新的失效模式——破坏性资源抢占（de

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Robot Visions: Breaking reCAPTCHA at Zero Cost and Zero Shot

该论文系统评估了 Google reCAPTCHA 视觉挑战在当前开源本地模型能力下的可破解程度，作者为 Suphannee Sivakorn 与 Samantha Gottlieb。研究背景是：reCAPTCHA 自 2007 年推出以来

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Mind the Gap: How SBOM Specification Ambiguities Lead to Divergent Software Bills of Materials. An Empirical Tool Study

本文研究软件物料清单（SBOM）生成工具之间的系统性差异及其根源。研究背景是：欧盟《网络韧性法案》（CRA）规定自 2027 年 12 月起 SBOM 将成为强制性合规要求，但已有研究虽早已指出不同 SBOM 生成器输出结果存在显著差异，却

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AgentLSD: Evaluating AI Security Agents Under Adversarial Task Contamination

该论文研究 AI 安全智能体在「对抗性任务污染」(adversarial task contamination) 下的表现。作者指出，用于安全任务的智能体会读取网页、源代码、日志、配置文件与命令输出，而这些环境本身可能被植入具有欺骗性的证据

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Analog Pin Directionality as an Exfiltration Attack Surface in Mixed-Signal ICs

该论文聚焦混合信号（AMS）芯片中一个长期被默认、却从未被当作安全属性显式验证的问题：模拟引脚的方向性。传统上，标称「仅输入」的模拟引脚被假定只能采集片外信号，其方向性被视为功能属性而非安全属性，因此既不进入安全验证流程，也不被测试用例覆盖

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When Agents Look Like Beacons: NIDS Evasion by Model Context Protocol Traffic

该论文研究 Model Context Protocol (MCP) 在企业网络中造成的网络检测盲区。MCP 是用于标准化自主 AI 智能体与远程工具之间通信的协议，基于 Streamable HTTP 传输，会把机器生成、经过认证、高频的

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Who Audits Whom, on What Substrate, with What Evidence? An Independence-Graded Audit Protocol for Agentic AI

本文针对智能体式 AI（agentic AI）系统的审计独立性问题，提出了一套分级审计协议。当前智能体系统能够自主规划、调用工具并在有限监督下行动，它们既是被审计对象，也越来越多地充当审计者；然而作为保证体系基石的“独立性”仍被当作二元属性

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Weather Data Spoofing Attacks on Rain-Adaptive Millimeter-Wave Frequency Selection in V2X Communication Networks

该论文研究 V2X 车联网中“天气自适应毫米波频段选择”机制被滥用为攻击面的问题。相连接车辆使用毫米波侧链路满足协同驾驶所需的数据速率，而新兴设计会根据感知到的降雨强度选择载波频段——降雨衰减随频率升高而加剧，因此上报降雨越大越倾向使用较低

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Securing quantum error correction against misleading advice from AI agents

该论文研究一个 AI 与量子计算交叉的安全问题：攻击者能否通过影响 AI 顾问（AI adviser）的建议，诱导量子纠错（QEC）系统采纳有害的恢复（recovery）更新。作者首先指出了一个被忽视的信息歧义：在被动 syndrome（伴

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AUDITPLAN: Commit, Then Answer for Auditable Safety Alignment

该论文针对当前大模型安全对齐流水线的一个结构性缺陷：训练与评估只评判模型的最终答案，因此无法区分「真正稳健的拒答」与两类不良捷径——(1) 对良性请求的一律拒答（过度拒答），(2) 理由写得漂亮、看似安全但并未真正约束答案的「不忠实安全解释

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Normal Alignment: Improved Cryptanalytic Sign Recovery on Hard-Label Networks

该论文研究硬标签（S1）深度神经网络的密码分析式模型提取问题。背景：在 EUROCRYPT 2025 上，Carlini 等人首次证明，在只能获得模型最终预测类别（硬标签）的黑盒条件下，攻击者可在多项式时间内恢复网络各层神经元的符号（sig

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Worst-Case Hidden-Vehicle Trajectory Search in Spatiotemporal Occlusion Regions

该论文聚焦自动驾驶中由遮挡（occlusion）带来的根本性不确定性：被遮挡区域内的隐藏车辆可能采取何种轨迹，直接决定自车行为是否安全。现有方法往往逐帧传播隐藏目标假设，或者在预设的隐藏智能体预测下优化自车行为，因而忽略了与历史观测一致、且

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A Scalable Trust Discovery Architecture for the Internet of Agents

该论文针对「智能体互联网（Internet of Agents）」中智能体跨异构平台发现、验证与协作的核心难题，指出现有智能体协议（如面向工具调用与智能体间通信的协议）主要解决消息交互，却未解决可扩展的智能体注册、可信身份标识与面向能力的发

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Competition, Collusion, and Corruption: The Spectrum of MEV Attacks on DAG-Based BFT Consensus Protocols

拜占庭容错（BFT）协议只保证安全性与活性，即无论在节点出现何种恶意故障时系统仍能达成一致，却并不约束交易的排序：提议者实际写入的顺序可以与其收到客户端交易的顺序不一致。利用这种排序自由度为自身牟利的行为被称为最大可提取价值（MEV）。在基

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Trust, but Validate the Instrument: Auditing AI-Generated RTL Verification Plans on Authored Security-Regression Proxies

该论文关注一个在 AI 辅助硬件验证中常被忽视的测量有效性问题:大模型生成的 RTL 验证计划可以通过供应商(provider)的响应 schema 校验,却在实际的可信执行边界上失效。作者提出 SecTB-RTL——一个可审计的评测框架,

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Cyber Exodus: Burnout Symptoms, Exit Intention, and Peer Response in Online Cybersecurity Communities

该论文聚焦网络安全从业者高倦怠率与人员流失问题，并指出这一流失本身就是安全风险：SOC 等一线岗位通常对外部研究者封闭，能够触达从业者的研究往往依赖雇主渠道招募，而已经离职或心理脱离岗位最深的人恰恰最不可能认真填写雇主发放的问卷，导致样本存

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s-MDM: Generative Virtualization of Multi-Device Hardware Variations for Portable DL-SCA

该论文（海报）针对深度学习侧信道分析（DL-SCA）中的一个关键工程痛点：当把在一个设备上训练好的模型迁移到未见过的硬件上时，性能往往因印刷电路板（PCB）走线差异、硅工艺偏差以及测量噪声分布变化而急剧下降。作者提出合成多设备模型（s-MD

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