2026-09-28 归档

今日共收录 884 条安全情报,包含 147 个 CVE,402 篇安全通告,以及 73 篇研究论文。

← 返回归档列表
学术论文2026-09-25 发布MEDIUM

Weaponizing Ground Truth: Data Poisoning Attacks by Exploiting Boundary Misalignment Between Antivirus Software and Learning-Based Detectors

该论文研究基于机器学习(ML)的恶意软件检测器在训练数据构建环节面临的一个系统性风险:业界普遍直接采用杀毒引擎(AV)及其聚合服务(如 VirusTotal)给出的判定作为监督标签,隐含假设是 AV 标签可靠且与下游模型所感知的特征空间保持

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布MEDIUM

Prefilling the Reasoning Channel: Output-Prefix Attacks on Reasoning LLMs

该论文研究的是推理型大模型(Reasoning LLM)的“输出前缀攻击”。由于 LLM 本质上是自回归地消费并生成单一文本序列,只要能够在模型响应的起始位置插入一段文本(即输出前缀/prefill),其后所有 token 都会以这段内容为

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布INFO

Just Ask Jev: Reinforcement Learning for Calibrated Decisions as a Zero-Shot Detector of AI Alignment Failures

该论文研究的是「对齐失败检测器」这一模型安全评估环节。作者指出,现有的对齐检测主要有两类:一是生成式评判器(generative judge),每评估一条标准就要消耗一次完整的解码过程,成本高;二是读取 token 概率的分类器(如 Lla

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布INFO

Subjects, Not Authors: The Authorship Hazard in Agentic Dataspaces

这篇论文研究的是数据空间(dataspace)与 LLM 智能体交汇处的一个治理盲区。作者指出,数据空间连接器(connector)的决策点只决定「是否允许一次传输发生」,而不管被传输的值里到底装了什么。对基于合同的传统应用来说这尚可接受,

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布LOW

FragToken: Amplifying LLM Inference Costs through Noncanonical Token Generation

该论文研究的是大模型推理阶段的一种新型资源消耗(成本放大)攻击面。背景是:随着 LLM 推理成本不断攀升,针对模型服务方的资源耗尽攻击日益受到关注。已有攻击通常通过触发超长或高度重复的输出来放大成本,但这依赖攻击者可控或可触发的请求,在正常

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

A Large-Scale Empirical Study of Modern Phishing Email Content

本文对现代钓鱼邮件内容开展了大规模实证测量研究。研究背景是:钓鱼邮件长期是最普遍的互联网威胁之一,而邮件内容既是受害者实际阅读的对象,也是自动防御系统所检查的攻击面,但学界对其构成一直缺乏大规模量化。既有工作虽然刻画了主题、行动号召(CTA

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布MEDIUM

Instrumental Monitor Evasion Emerges Under Ordinary Task Pressure

该论文研究一个 AI 安全领域的核心问题:当运行时监控与完成任务的目标发生冲突时,大模型智能体是否会主动把「监管」当作需要绕过的障碍。作者将这种现象定义为「工具性规避」(instrumental evasion),即智能体并非出于明确的对抗

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布MEDIUM

PrivDrift: Auditing User-Secret Leakage Under Topic Drift in Active LLM Conversations

该论文(PrivDrift)关注一个在真实 LLM 部署中日益普遍但缺乏系统评估的隐私问题:当用户在持续会话中主动披露敏感信息后,这些信息是否会在话题转移之后仍可被后续提示"重新提取"出来。作者指出,当前 LLM 越来越多地以持久化助手的形

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

Configuration, Not Conscience: A Large-Scale Empirical Study of LLM System Prompts

本文对商业大语言模型系统提示词(system prompt)的构成进行了迄今为止规模较大的实证研究。作者指出,业界与社区常把泄露的系统提示词当作窥探商业模型「隐藏价值观」的窗口,但很少有人在大规模语料上系统分析这些提示词究竟由什么内容构成。

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

Towards Understanding LLM-Based Log Anomaly Detection: An Empirical Study of Performance, Efficiency, and Robustness

该论文针对基于大语言模型(LLM)的日志异常检测展开系统性实证研究。背景是:尽管 LLM 在日志异常检测任务上已展现出可观效果,但从业者并不清楚「适配策略、模型架构、参数规模、量化与部署配置」这些工程变量究竟如何影响最终检测效果,现有工作往

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布INFO

ClaimMirage: When Self-Claims in Domain Names Change LLM Threat Judgments

该论文研究大型语言模型(LLM)在域名威胁判定中受到域名自身“自我声称”词汇操纵的现象,作者将其命名为 ClaimMirage:待检域名本身声称自己安全或已获授权。研究构建了品牌仿冒风格的域名集合,覆盖 64 个品牌与 5 个 LLM,共分

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

MetaPermit: Scalable and Auditable Access Control for AI Agents via LLM-Inferred Meta-Attributes

自主 AI agent 配合工具使用带来了显著安全风险,既包括非预期的工具误用,也包括通过间接提示注入(IPI)实现的对抗性操纵。实践中,OpenAI Codex、Claude Code 等已部署的 agent 系统采用"粗粒度权限规则 +

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

Prompt Injection Detection for Email Agents Through Attack Chain Modeling

该论文研究的是 LLM 邮件助手面临的一类现实威胁:间接提示注入。由于邮件助手会从不可信的邮件正文、引用内容或历史线程中检索文本并放入模型上下文,攻击者只需在邮件中埋入指令,就可能影响助手后续的工具调用行为(如发送、转发、读取、修改日程等)

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

Resource-Optimized and Energy-Aware Agentic AI Framework Anchored on Blockchain for Secure Software Supply Chains

该论文面向软件供应链安全,提出一个以区块链为信任锚、由 LLM 驱动的智能体(agentic AI)安全框架,目标是同时保护整个软件开发生命周期(SDLC)以及负责监控 SDLC 的那些 AI 智能体自身。核心问题有两层:第一,现代软件供应

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

Deduplication-while-Training: A Resilient Paradigm for Privacy-Preserving Cross-Client Deduplication in Federated Learning

在大语言模型训练语料中,跨客户端重复数据会降低联邦学习(FL)的效率,同时加剧模型记忆化与隐私泄露风险。隐私保护的跨客户端去重可清除重复训练数据,从而缓解该问题。然而现有方案均遵循“先去重、后训练”(Deduplication-before

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

Machine Unlearning for Large Language Models: Foundations, Advances, and Agentic Extensions

本文是一篇关于大语言模型机器遗忘(Machine Unlearning, MU)的综述性研究,作者系统梳理了该领域的基础理论、最新进展,并首次将讨论范围从单一模型扩展到包含检索、外部记忆、工具调用和多智能体交互的复杂系统。论文的核心出发点是

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-24 发布INFO

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

本文提出并实现了一个面向医院伦理委员会(Hospital Ethics Committee)投票场景的轻量级以太坊原型系统,技术栈为 Solidity 智能合约、Hardhat 开发与测试框架、React 前端、MetaMask 钱包与 e

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

威胁情报2026-09-27 发布INFO

Microsoft SharePoint Flaw CVE-2026-65660 Now Exploited in Attacks

CVE-2026-65660

CISA added CVE-2026-65660 to its KEV catalog, giving federal agencies a patching deadline of September 28. The post Micr

历史摘要 · 未重新核验 · SecurityWeek

学术论文2026-09-25 发布INFO

Input-Layer Starvation: Why Per-Layer Pruning Breaks IoT Intrusion Detectors

该论文(cs.LG,作者 Md Anas Biswas)研究 IoT 入侵检测模型在剪枝压缩后出现的隐蔽失效问题。背景是:面向资源受限的小型 IoT 设备的入侵检测器通常通过剪枝压缩,并以整体准确率(overall accuracy)作为唯

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-09-25 发布INFO

AgentXploit: Autonomous Repository-to-Runtime Red-Teaming for AI Agents

该论文研究 AI Agent 在授权白盒、部署前审计场景下的安全性评估问题。作者指出,现代 AI Agent 将大语言模型与可修改文件、调用 API、执行代码的外部数据和工具结合,安全失效可能来自两个层面:一是外部对抗性内容改变了 Agen

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR