Dulwich: Symlink directory traversal in filter-branch index_filter via cross-commit state persistence

## Summary Dulwich's `filter_branch.py` `CommitFilter._apply_index_filter()` is vulnerable to symlink directory travers

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

Dulwich: Symlink directory traversal in stash pop allows arbitrary file write via intermediate directory symlinks

## Summary Dulwich's `stash.py:pop()` function is vulnerable to symlink directory traversal, allowing an attacker to wr

历史摘要 · 未重新核验 · GitHub Advisory

[原创]某游戏大厂反作弊驱动分析：从代码去混淆到敏感行为还原，CVE-2025-45737任意内核读写漏洞复现、提权实验，附PoC

CVE-2025-45737

[原创]某游戏大厂反作弊驱动分析：从代码去混淆到敏感行为还原，CVE-2025-45737任意内核读写漏洞复现、提权实验，附PoC

历史摘要 · 未重新核验 · 看雪

Dell CSM Flaws Enable Unauthenticated Admin Access and Root on Kubernetes Nodes

CVE-2026-63688

Dell has released security updates to address multiple critical security flaws in Dell Container Storage Modules (CSM) t

历史摘要 · 未重新核验 · The Hacker News

ZoneClaw: Mitigating Persistent Memory Attacks by Establishing Memory-Zoning in OpenClaw-Style Computer-Use Agents

该论文研究的是 OpenClaw 风格「计算机使用代理」（CUA，Computer-Use Agent）中的持久化记忆攻击问题。这类代理以长期助手形式运行，通过持久化工作区记忆保存用户指令、系统摘要以及来自外部来源的声明（claims）。关

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Approval Laundering: Systematizing Approval--Execution Binding Failures in AI Coding-Agent Harnesses

论文聚焦 AI 编码代理 harness（Claude Code、Codex CLI、Cursor 等）的一个未被充分检验的安全假设：人类批准的动作 A，与 harness 实际执行的动作 A' 是同一个动作，其中 A 由作用域授权或会话级

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Key-Reuse Vulnerability of Phase-Keyed Fourier-Curve Modulation: Relation Leakage and Key-Refresh Cost on Coded Links

该论文研究"相位键控傅里叶曲线调制"(phase-keyed Fourier-curve modulation)在密钥复用条件下的安全性。传统上，键控调制的安全性通常以密钥空间规模、以及无密钥接收机的误码率作为论据，但论文指出：当同一密钥被

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

AuraForge: Scaling Security Supervision for Training Coding Agents

该论文关注编码智能体（coding agent）在安全监督方面的训练缺口。背景是：当前编码智能体已能凭单条提示生成复杂软件应用，人类监督方式也随之从逐行代码审查转向对最终结果的粗粒度评估。已有研究表明，这种转变暴露出一个关键风险——功能正确

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Sapien: A Stateful Policy Engine for Autonomous AI Agents

该论文针对自主 AI 智能体（autonomous AI agents）在调用外部工具时的越权与劫持风险，提出了一种名为 Sapien 的状态化策略引擎。背景是：现有的「上下文安全防御」思路会先为当前任务合成一份专用的动作策略，再对智能体的

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Deny Without Disabling: Authorization-Paired Evaluation and Control for Multi-Agent Systems

该论文研究多智能体系统在共享证据、委派任务与聚合信息时产生的安全困境：单个智能体贡献孤立来看可能被允许，但组合后可能共同实现被禁止的用途。若简单阻断所有敏感动作，虽能避免泄露，却会破坏协作价值。为此作者提出“授权配对评估”（authoriz

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A Resource-Aware Behavior Reconstruction and Hierarchical Semantic Learning Framework for Host Intrusion Detection

该论文关注主机入侵检测（HIDS）中系统调用（syscall）数据的建模问题。系统调用记录了运行中程序与操作系统内核之间的关键交互，具有细粒度、低侵入性的特点，因此被广泛用于云环境及现代计算环境中的主机入侵检测。作者指出，现有方法通常直接按

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ReCast: Contract-Preserving Protection for Fixed-Interface Multimodal Reasoning

该论文针对「把私有图表/语音输入交给远程多模态大模型做数值推理会泄露敏感内容」这一问题，提出 ReCast——一个面向固定媒体接口（即上游要求必须是图像/音频等特定模态，不能直接改传文本）的 agent 化插件式保护框架。现有方案存在两类不

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DeBERTa-ConPara: Attack-Aware and Deployment-Realistic Detection of AI-Generated Text

该论文关注 AI 生成文本检测器在真实部署条件下的鲁棒性问题。作者指出三类典型退化因素：领域与生成模型之间的分布漂移、对输入表面的对抗性扰动（如 Unicode 混淆），以及目标域缺少标注数据导致无法校准判定阈值——这些都会让在训练域表现良

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Progressive-Resolution Secure Aggregation for Federated Learning

该论文针对联邦学习中的安全聚合（Secure Aggregation）提出了一项新的功能与协议。传统安全聚合协议允许服务器在不观察任何单个客户端更新的前提下恢复客户端更新的聚合结果，但其聚合精度在客户端上传时即被固定，无法在上传后调整。论文

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

On the Relationship between Model Quantization and Model Inversion Attacks

该论文研究模型量化与模型逆向攻击（Model Inversion Attack, MIA）之间的相互作用关系，作者为 Rongke Liu 与 Youwen Zhu，归类于 cs.IT 与 cs.LG。研究动机在于：量化通过降低神经网络权重

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SAGE: Similarity-Based Cleaning of Poisoned Training Data from Verified Examples

该论文关注机器学习训练数据投毒这一持续升温的威胁：随着模型训练越来越依赖公开、不可信的数据源，攻击者可通过向训练集中注入少量恶意样本，操纵模型在指定目标样本上产生错误分类（定向误分类攻击）。论文指出，现有防御方法存在两类极端假设：一类完全不

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

SoK: Decentralized Agent Economic Infrastructure

本文是一篇 SoK(Systematization of Knowledge)论文,聚焦"去中心化智能体经济基础设施"(Decentralized Agent Economic Infrastructure)。研究出发点是:当前的去中心化智

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Made to Measure: Designing Image Watermarks to Specification

该论文聚焦图像水印在溯源与归属场景中的实际部署难题：真实系统需要同时满足抗攻击能力、误报率（FPR）、图像质量与延迟四类指标，而现有水印方法通常只对某一类变换稳健。作者指出，将互补的水印方法组合使用可提供比单一水印更广的防护面，但组合会带来

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Crossing the Cyber Divide: Sim-to-Sim and Sim-to-Real Transfer for RL Agents

该论文研究强化学习（RL）网络攻防智能体的策略迁移问题。作者指出，当前网络攻防智能体通常只在单一模拟器中训练与评估，导致学界无法判断学到的策略能否迁移到训练环境之外；由于不同网络模拟器在状态表示、观测模型和动作空间上差异巨大，这一问题既阻碍

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Exploiting Vulnerabilities: Universal Adversarial Attacks on Vision-Language-Action Models in Robotics

该论文聚焦视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型在机器人操作场景中的安全性问题。VLA 模型把视觉感知、语言理解和动作生成整合进统一的端到端学习框架，使机器人能够直接与物理世界和人类交互，因此一旦存在

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