mpp vulnerable to Gas Draining with low gas limit

## Vulnerability When the server acts as the fee payer, `mpp` Elixir 0.4.0 (ZenHive/mpp) does not validate whether the `

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mpp vulnerable to Gas Draining with access list

### Details When the server acts as the fee_payer, `mpp` Elixir 0.4.0 copies the client-supplied EIP-2930 access list ve

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mpp vulnerable to Gas Draining with no limit

### Details When the server acts as the fee_payer, the `mpp` Elixir 0.4.0 does not validate `gas_limit`, `max_fee_per_ga

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OpenZeppelin Confidential Contracts `VestingWalletConfidential`: a malicious ERC-7984 token is able to extract private data from the vesting wallet

### Impact Two locations consume an encrypted handle returned by an untrusted external party and use it without verifyi

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A Lightweight Ethereum Voting Prototype for Hospital Ethics Committees with Receipt-Based Inclusion Verification

本文针对医院伦理委员会（IRB/伦理审查委员会）的案件表决场景，提出并实现了一个轻量级的以太坊投票原型系统。技术栈包括 Solidity 智能合约、Hardhat 开发与测试框架、React 前端、MetaMask 钱包以及 ethers.

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Attackers Bypass WAFs to Exploit Oracle PeopleSoft Flaw and Deploy Web Shells

CVE-2026-35273

Google is warning of renewed mass exploitation of a known security vulnerability in Oracle PeopleSoft as part of a campa

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Control-Token Injection Suppresses Chain-of-Thought and Defeats Reasoning-Based Oversight in Tool-Using Agents

该论文挑战了当前 LLM 智能体安全的一个默认假设：工具调用型智能体的安全性常被视为模型本身的属性。作者用全精度、可控的实验证明，安全性实际上是「模型 + 解码与渲染链路（chat template 渲染、工具调用解析器）」的联合属性，且这

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Agent Approval Laundering: Transitive Effects Beyond the Approved Invocation

这篇论文（cs.SE）系统研究了编码智能体（coding agent）审批机制的覆盖盲区。问题起点是：审批界面把人类的批准决定绑定到某一条命令或某一个工具调用上，但开发者工具真正执行的是该调用所激活的整条传递性工作流。例如安装一个包可能触发

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No Place to Hide: An Analysis on Protected Order Flow Sandwich Attacks

该论文针对区块链抢跑（front-running）防护机制的真实有效性展开系统性测量研究。背景是：以太坊公共内存池长期被称为“黑暗森林”，攻击者潜伏其中猎取有利可图的交易；为此，以太坊及其他公链生态日益依赖私有 RPC 和链上原生保护机制来

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Template Ageing and Longitudinal Verification in Fixed-Text Keystroke Dynamics: A Subject-Disjoint Study Across Eight Weeks

该论文针对行为生物特征认证中长期被假设但缺乏受控实证的“模板老化”（template ageing）现象，开展了为期八周的纵向研究。作者收集了 40 个固定口令的纵向数据集：每位被试每周进行一次会话，每次输入该口令 4 次，连续 8 周，从

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TraceGuard: Adaptive Multimodal Poison Filtering through Cross-Feature Rank Agreement

多模态模型训练依赖从外部来源收集的大规模图文语料，这为攻击者提供了数据投毒的机会。隐蔽的投毒攻击可以保持图文对在表面上合理，同时隐藏检测器所依赖的差异，使得看似干净的数据仍能在训练后重定向模型行为。本文首先提出一个核心问题：一个投毒集合必须

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T-Backdoor: Exploiting Temporal Redundancy in Neuromorphic Data for Spike-preserving Backdoor Attacks on SNNs

该论文聚焦脉冲神经网络（SNN）后门攻击这一相对空白的安全领域。作者指出，现有针对 SNN 的后门研究大多依赖时空联合触发器：在输入样本上同时施加空间扰动与时间扰动，从而让投毒样本的脉冲发放分布（spike distribution）相对干

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AEGIS: Audio Endogenous Guarding via Internal Signals Against Large Audio-Language Model Jailbreaks

本文研究大型音频语言模型（LALM）在异构音频越狱攻击下的失效机理与防御方法。作者提出的核心问题是：越狱之所以成功，究竟是因为模型未能识别音频中的有害意图，还是因为识别成功之后未能把风险判断转化为拒答行为？为回答该问题，作者对模型逐层进行线

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ForgetMimic: Motion Unlearning for Reinforcement Learning Humanoid Control

本文关注强化学习（RL）人形机器人控制中的「运动遗忘」问题。近年来，借助人类动捕示范数据训练的策略已能让实体人形机器人完成多样化、敏捷且自然的运动（如舞蹈、格斗、翻腾等）。然而，一旦这些策略训练完成，如何从已学习的策略中定向「抹除」某几类特

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ODPure: Backdoor Purification for Object Detection via Ensemble Corruption Consensus

随着自动驾驶等应用的发展，目标检测模型的安全问题日益凸显，其中后门攻击可严重破坏模型完整性。攻击者通过在输入中植入预定义触发器，可导致目标类别被篡改（对象误分类）、边界框被移除（对象消失）或为非存在对象生成边界框（对象生成）。尽管图像分类领

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MDRC: A Deployable State-Recovery Defense for Traffic Signal Control under Sensor Corruption

该论文针对交通信号控制(TSC)这一安全关键信息物理系统提出了一种可部署的状态恢复防御框架 MDRC(Meta-Diffusion-based framework for Resilient traffic signal Control)。

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The Vulnerability of Neural Audio Watermarks under Speech Enhancement

该论文研究神经音频水印（neural audio watermark）在语音增强（Speech Enhancement, SE）模型面前的鲁棒性问题。研究背景是：随着商业语音生成系统大量部署神经水印以实现 AI 生成语音的可溯源，业界对其鲁

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Steelhead: Interleaving Partially Synchronous and Asynchronous Commit Rules on a Shared DAG

该论文研究的是分布式共识中的「双模式」问题：部分同步（partially synchronous, PS）协议在正常网络下延迟低、吞吐高，但在网络长时间失序时会失去活性；异步（asynchronous）协议在任意网络条件下都能保证活性，但代

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A Data-Driven Analysis of Infostealer Malware Victims

信息窃取类恶意软件（infostealer）在全球范围内感染设备，窃取浏览器保存的密码、会话 Cookie、私钥、访问证书等最敏感的数据。然而，由于数据来源非法且涉及隐私，学界一直缺乏可用于研究其受害者影响的合规数据集。本文作者构建了一条隐

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Pinpointing Super-Quadratic Quantum Enumeration Speedups: Exact and Certified Evaluation of the Guessing-Moment Exponent under Product-Distribution Advice

该论文研究量子黑盒搜索在带有概率性“先验建议”（advice）时的精确加速幅度问题。经典情况下 Grover 算法提供最优的平方加速，但在密码分析中搜索常附带关于候选者的额外概率信息，尤其是乘积形式的信息（例如对相互独立密钥坐标的侧信道泄漏

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