Attack Success Rate Is Not a Number: On Measurement Validity in Agentic AI Security Evaluation
该论文聚焦 LLM 智能体(agent)安全评测中最常被当作头条指标的“攻击成功率”(ASR),指出 ASR 并非单一数值,而是由六个设计选择共同参数化的一族指标;这些选择在论文中往往不被说明,更从未在整个文献中被统一固定。作者用两项无需专
今日共收录 1600 条安全情报,包含 683 个 CVE,518 篇安全通告,以及 100 篇研究论文。
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该论文关注检索增强生成(RAG)系统中的语料库投毒攻击,即攻击者向知识库注入少量恶意文档,诱导模型在回答用户问题时输出攻击者指定的目标答案。作者指出现有多段落投毒方法存在一个共性弱点:它们通常在多个语义和用词高度相似的文档中反复重复同一个目
该论文研究大语言模型(LLM)驱动的智能体在看似正常的对话中隐藏信息传输(隐写/隐蔽信道)的问题。作者指出,现有 LLM 隐写方案大多是白盒的:收发双方必须共享载体(cover)统计信息,通常意味着要能访问模型权重与提示词,部署门槛高;已有
本文是一篇系统化知识梳理(SoK)论文,聚焦硬件模糊测试(hardware fuzzing)这一在安全验证研究中非常活跃、但工业界采纳仍处于早期阶段的方向。作者的核心问题是:软件模糊测试的哪些经验可以迁移到硬件,哪些地方又必须采用硬件特有的
该论文《On the security and privacy of LLMs in Mobility》由 Mauro Conti、Lorenzo Perinello 与 Umberto Salviati 撰写,属于 cs.AI 分类,是一
该论文关注的是在敏感数据上部署大语言模型(LLM)时,通过检索增强生成(RAG)引入的隐私泄露风险。近年来已有研究将差分隐私(DP)应用于 RAG 场景下的 LLM,以提供形式化的隐私保证,但现有 DP-RAG 框架存在一个根本性缺陷:隐私
生成式 AI(GenAI)应用近年来快速普及:用户既可以直接与大语言模型对话,也可以创建可代表自己执行各类任务的智能体(agent)。论文指出,该领域能力迭代的速度极快,而安全(security)与安全防护(safety)机制长期处于次要位
该论文研究开放世界(open-world)条件下的图像取证问题:篡改类型涵盖完全合成图像、局部编辑、拼接与换脸/替换等,而现有取证检测器大多只针对单一篡改族,难以覆盖真实场景。作者提出并系统剖析了一个免训练(training-free)的智
该论文面向以太坊生态中智能合约日益增长的安全需求,提出了一种基于 Transformer / 预训练大语言模型的 Solidity 合约漏洞检测方法。研究背景是:随着区块链技术特别是以太坊平台被广泛采用,智能合约在去中心化应用中承担了核心角
本条内容并非威胁情报,而是第四届阿里CTF安全挑战赛(Alibaba CTF)决赛直播的赛事通告,由先知社区(阿里云安全社区,xz.aliyun.com)发布,发布时间标注为 2026-09-24,标签为 community、researc
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CVE-2026-80521
A use-after-free in the Linux kernel's AF_UNIX socket subsystem can be used to escape a container and gain root on the h
CVE-2026-94127
Attackers are exploiting a critical flaw in F5 BIG-IP Access Policy Manager (APM) that lets them run code on a BIG-IP sy
CVE-2026-85880 · CVE-2026-87491 · CVE-2026-85046
A Chinese threat actor codenamed UTA0565 has been observed exploiting the recently disclosed Google Chrome-Microsoft Win
依赖扫描工具通常会报出成百上千个漏洞,却基本不提供"可利用性感知"的排序,导致安全团队只能凭直觉决定先升级哪个包。业界主流的做法是按 CVSS 严重度排序,但该研究与真实在野利用情况存在结构性错位:在作者构建的 npm 语料中,有 186
该论文挑战了「工具调用型 LLM Agent 的安全性只是模型自身属性」这一常见假设,提出安全性实际上是模型与解码外围(decoding harness,即渲染 chat template、解析工具调用的软件)共同决定的联合属性,而且这两部
该论文研究 Model Context Protocol(MCP)生态中的智能体劫持风险。MCP 智能体依赖语义匹配从第三方 MCP 服务器中挑选工具,这使攻击者可以通过控制工具元数据(名称、描述、参数说明)和工具返回值来影响智能体的选择与
该论文研究联邦学习(FL)场景下的新型攻击面。传统 FL 依赖客户端只上传模型更新而非原始数据,并假设攻击者是静态的或彼此独立行动的,因此多数现有防御聚焦于单点或独立恶意客户端。作者指出这一假设不成立,提出 Fed-ADR —— 一种由恶意
该论文对开源文生图(T2I)生态中一类被刻意改造、用于提供有害服务的模型进行了首次系统性、生态级别的测量研究。作者将这类模型命名为 Monet。以往研究只针对单一平台上特定类型的有害 T2I 模型,但 Monet 并非孤立存在,其背后横跨模