eMicro: Real-Time Multi-Hop Access Control for Microservices with eBPF
现代云应用通常由数千个微服务组成，其交互形成复杂的请求路径。传统的服务间访问控制仅限制单个服务到服务的请求，无法阻止多跳攻击——在这种攻击中，每一跳看起来都合法，但整体路径违反了安全意图。这种缺陷使系统面临未授权访问和数据泄露的风险。为此，
#LLM
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← 返回所有主题Agent Against Agent: An Agentic System for Automatic Prompt Injection Red Teaming
本文提出 PIMiner，一个面向 LLM 智能体的自动化提示注入红队测试智能体系统。提示注入攻击对 LLM 智能体构成重大安全风险，而高效的红队测试对于评估风险和收集防御训练数据至关重要。现有最先进的提示注入红队方法主要依赖强化学习，但训
Hardware Design and Security in the Era of Chiplets and LLMs
本文对半导体行业正在经历的双重变革——异构2.5D chiplet系统的普及以及将大语言模型（LLM）集成到电子设计自动化（EDA）流程中——进行了统一的安全分析。作者指出，尽管这些范式在良率、模块化、设计生产率等方面带来了前所未有的优势，
Gradient Immunity: Null-Space Resistance to Malicious Fine-Tuning
该论文研究的是开源大语言模型在发布后被恶意下游微调（malicious downstream fine-tuning）所引发的安全风险。现有防御措施主要面向微调即服务（FTaaS）范式，或依赖下游用户遵守额外安全流程，难以适用于论文关注的场
Private Direct Preference Optimization for LLM Alignment
直接偏好优化（DPO）已成为利用人类偏好数据对齐大语言模型（LLM）的标准方法。每个 DPO 样本包含一个提示（prompt）和一对候选模型回复，而回复之间的相对偏好往往反映标注者或终端用户的主观判断，可能揭示其敏感属性。现成的隐私保护方法
When Do PEFT Adaptations Leak Structure? Measuring Black-Box Structural Bounds in Public-Base Model Services
随着越来越多模型服务以“公共基础模型 + 私有参数高效微调（PEFT）适配”的方式部署，一种新型的差分信息泄露风险逐渐显现：审计者或攻击者可以在本地运行公开的基础模型，并对比受害者服务的输出，从而推断出私有 PEFT 适配的结构。本文提出
An Emerging Retail Portfolio Management Application: Personalized, Tax-Aware Reinforcement Learning with Natural Language Goals
本文提出并实现了一个面向零售投资者的个性化、税务感知的投资组合管理应用，填补了个人投资者与机构级服务之间的空白。现有机器人顾问多采用静态规则配置，而机构级系统往往有高门槛和专有技术栈，普通投资者难以使用。该应用包含 FastAPI 后端和网
Toward Practical Decentralized Proof-of-Location via Physical Witnessing Zones
本文围绕去中心化位置证明（Proof-of-Location, PoL）系统展开，针对数字服务中位置声明难以验证、易被伪造的问题，提出并实现了一套基于低功耗硬件的物理原型。研究建立在近期去中心化 PoL 架构的理论工作之上，首次将该理论从仿
LLM-Assisted Detection and Repair of Hardware Security Vulnerabilities in Verilog Designs
该论文提出了一种利用大型语言模型（LLM）辅助检测和修复 Verilog 硬件设计中的安全漏洞的方法。硬件设计如同软件一样，容易受到引入安全漏洞的缺陷影响，但与软件漏洞不同，硬件缺陷在制造后会被永久嵌入硅片中，难以甚至无法修复。许多此类弱点
When Does Latent Communication Pay? A Causal Audit of Relayed KV Caches in Multi-Agent LLMs
该论文对多智能体大语言模型（LLM）系统中中继键值缓存（KV cache）的因果有效性进行了审计。在多智能体系统中，智能体之间常以中继 KV 缓存代替明文文本，并声称这传递了“潜在思维”（latent thoughts）。论文指出，这种归因
CyberBridge: Bridging the Gap Between Cybersecurity Education and Industry
该论文提出 CyberBridge，一个自动将网络安全职位描述映射到专业角色画像的框架。研究背景是网络安全领域快速演进，学术课程难以跟上行业实际能力需求。CyberBridge 通过将职位空缺描述分解为知识、技能、任务（KST）陈述，使用
PURPOSE: Poisoning Conflict Resolution in RAG via Proxy-Fact-Grounded Updates
本文研究检索增强生成（RAG）系统中后检索冲突消解机制对知识投毒的鲁棒性。现有黑盒投毒攻击通常以正面反驳的方式直接断言目标答案，与冲突消解器视为'已定事实'的参考信号形成明显矛盾，因此容易被检测。作者提出一种名为 PURPOSE 的严格黑盒
LoginTrap: Uncovering Task-Agnostic Phishing-Style Indirect Prompt Injection Attacks against LLM-based Web Agents
该论文研究基于大语言模型（LLM）的Web智能体所面临的一种新型安全威胁，即登录诱导型间接提示注入攻击。Web智能体通过观察网页内容并模拟用户执行浏览器操作来自动完成任务，而登录过程涉及凭证和敏感信息，是重要的身份验证边界。现有研究已表明恶
Towards a Risk Assessment of Malicious Skill Files in Coding Agents
本文研究自主编码代理（coding agents）在企业软件工作流中集成时引入的新型安全风险：代理技能（agent skills）接口。该接口以文件夹形式包含指令与脚本，代理动态加载以专用化自身行为，但也扩大了攻击面，使恶意shell命令可
Blockchain Empowered Trustworthy Agent Networks: Foundations, Taxonomy, and Future Directions
本文是一篇关于区块链赋能的可信智能体网络（Trustworthy Agent Networks）的综述与教程性文章，覆盖了1980年至2026年期间从经典多智能体系统到开放智能体网络的演进过程。文章指出，AI智能体已从孤立的任务执行者发展为
Innocent Panels, Hateful Stories: Evaluating and Detecting Hateful Intent in Multi-Turn Visual Story Generation
该论文聚焦于多轮视觉故事生成中的仇恨意图评估与检测问题。作者指出，图文绘本和漫画长期被用于传播仇恨叙事，因为它们易于理解，连儿童也能看懂，例如纳粹宣传绘本《Der Giftpilz》。随着Gemini、GPT-Image等前沿文本到图像系统
Breadcrumbing Search Agents
该论文研究基于大语言模型（LLM）的搜索代理面临的安全威胁。这类代理在信息检索任务中依赖外部工具返回的网页内容，而这些内容不可信，容易导致提示注入和意图劫持。以往的安全研究主要关注静态网页注入，但现代搜索代理会提出后续查询并对多个来源进行交
Checked-In Secret Detection: Strings Are All You Need
本文针对源代码中硬编码密钥（hardcoded secrets）的检测问题展开研究。传统基于正则表达式的方法依赖可识别的模式，但真实密钥往往缺乏固定格式，导致精确率和召回率都不理想。近年来的方法尝试利用上下文信息，通过分析候选字符串周围的代
DeepInvert: Semi-Supervised Embedding Inversion Against Obfuscated Language Models
本文针对云端语言模型服务中基于混淆的隐私防御提出了一项有效的嵌入反转攻击。当前，云语言模型服务在处理包含敏感信息的提示时，通常采用混淆技术（如ObfusLM、SentinelLMs、TextObfuscator和DPNR）在传输前转换提示表
ASTELD: A Six-Axis Classification Framework for Autonomous AI Agents - Design, Evaluation, and an OpenClaw Case Study
本文提出 ASTELD，一个用于自主 AI 智能体平台分类的六轴操作框架。当前自主 AI 智能体平台在架构、安全性、工具集成、执行方式、自主性和部署等方面差异显著，但缺乏统一的分类体系来比较这些设计选择。ASTELD 框架的六个轴分别为：架