Practical Secrets Extraction against Black-box LLMs
研究背景: 大语言模型正越来越多地驱动 Codex、Claude Code 等自主编码智能体,而其训练语料可能包含公开仓库中泄露的凭据,或从私有开发产物中收集的机密,因此存在被模型记忆并在后续交互中泄露的风险。现有针对密钥提取的审计工作大多
今日共收录 1598 条安全情报,包含 728 个 CVE,467 篇安全通告,以及 100 篇研究论文。
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本文关注 LLM 智能体(agent)在真实生产环境中的安全防护问题。随着大模型驱动的 agent 越来越多地获得访问敏感数据、调用外部工具、以及直接修改代码仓库的能力,其攻击面显著扩大,典型风险包括越狱(jailbreak)、提示注入(p
这篇论文研究的是「共享产物驱动的 AI 病毒」这一失效模式:当 LLM 被部署为有状态助手(能够跨会话保留记忆,并能通过工具读写、修改、创建持久化产物)时,这些产物在用户之间共享,就构成了一条间接通信通道,使原本相互独立的助手之间产生了隐式
该论文关注的是一类正在快速进入持续集成(CI)流水线的安全控制:基于大语言模型(LLM)的代码仓库审计器(repository auditor)。这类工具会对提交给出 admit(放行)、block(阻断)或 delay(延迟)等结论,实质
去中心化大语言模型(LLM)微调允许多个机构在不汇聚原始数据、也没有中心协调者的情况下,协作训练一个共享的 LLM。其典型流程是:每一轮中,每个节点在通信图上与邻居交换可训练的适配器(adapter),随后在本地对收到的适配器进行聚合更新。
该论文关注基于溯源(provenance)的入侵检测系统(PIDS)在落地环节的一个核心痛点:PIDS 虽然能在系统审计流中识别可疑活动,但其输出通常只是孤立的异常点或子图,难以被转化为连贯、可读的攻击叙事,安全分析师仍需大量人工拼接。作者
该论文研究的是 LLM 多智能体系统(MAS)中的通信拓扑泄露与防护问题。在 MAS 中,智能体之间的通信拓扑决定了信息如何在各节点间流动,通常是系统设计的核心要素,往往承载着厂商专有的架构知识(例如哪些智能体互相协作、采用何种分层或中心化
CVE-2026-103110
CVE-2026-103110 是 Pexip Infinity 视频会议平台中被披露的一个严重远程代码执行漏洞,NVD 给出的 CVSS 3.1 基础评分为 9.8(Critical),向量为 AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:
CVE-2026-102911
该漏洞编号 CVE-2026-102911,影响 zosmaai 开源项目 pi-llm-wiki 0.11.7 及更早版本。问题位于 mcp/index.ts 中 wiki_capture_source 这一 MCP(Model Cont
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