SideKernel: A Usable microVM Sandbox for AI Coding Agents on macOS
本文聚焦 AI 编程智能体（AI coding agents）在本地开发机上运行时的安全悖论：这类智能体在架构上属于不可信组件，却需要在其所运行的开发者机器上被赋予相当程度的自主执行权限。作者认为这一矛盾本质上是一个安全问题，而沙箱是提供隔
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← 返回所有主题The Compiler May Read It, the Agent May Not: Keeping Part of a Research Code Away from a Coding Agent
这篇论文（cs.AI / cs.SE）聚焦一个在「AI 编码智能体辅助科研开发」场景中日益尖锐但缺乏系统分析的矛盾：同一份代码仓库里，某些模块是构建物理求解器所必需的（编译器必须读取），但同时又属于不宜暴露给外部编码智能体的知识产权（age
The Implications of Linguistic Illegibility for LLM Security
该论文由安全研究员 James Mickens 撰写，讨论了大型语言模型（LLM）安全中一个被忽视的根本性问题——“语言不可读性”（linguistic illegibility）。论文指出，LLM 被训练输出自然语言，但其内部计算本质上是
Using Hyper-V Sockets for Real-time Data Extraction from a Malware Analysis Sandbox
该论文提出在恶意软件分析沙箱中使用 Hyper-V 套接字作为实时数据提取的通信信道，并系统比较其与传统 WinSock TCP 套接字的差异。研究发现，Hyper-V 套接字不受 TCP/IP 层防火墙规则或网络过滤驱动的拦截，也不会被常
Swivel: Hardening WebAssembly against Spectre.
本文提出Swivel，一个用于加固WebAssembly（Wasm）免受Spectre攻击的编译器框架。在浏览器之外，Wasm已成为一种流行的轻量级进程内沙箱，常用于边缘云计算和函数即服务（FaaS）平台中隔离不同客户端。然而，Spectr
Доверя'й, но проверя'й: SFI safety for native-compiled Wasm.
本文提出了一种在原生编译的 WebAssembly（Wasm）上实现软件故障隔离（SFI）安全保证的方法。研究背景在于，WebAssembly 最初设计为在浏览器中以解释或 JIT 方式运行，其内存安全依赖于运行时检查；然而随着 Wasm
Does Every Second Count? Time-based Evolution of Malware Behavior in Sandboxes.
本文针对恶意软件分析沙箱中执行时间参数的选择问题展开研究。沙箱执行时间过长会降低可扩展性，过短则可能导致恶意行为未被完全触发，影响数据收集的质量。然而，目前缺乏关于如何选择最优执行时间的明确指南。为了填补这一空白，作者首次开展了大规模研究，
The Balkanization of Execution-Security Research for AI Coding Agents: Isolation, Access Control, and Time-of-Check-to-Time-of-Use Vulnerabilities
该论文系统化整理了2023-2026年间关于AI编码代理执行安全性的39篇论文，将其分为17个类别，并直接验证了每个类别与原始来源的一致性。研究背景是AI编码代理可以读取仓库、调用工具和执行shell命令，但缺乏足够的人类监督，因此其执行层
A Measurement Study on the Adoption of Pledges and Unveils in the OpenBSD Operating System
该论文对OpenBSD操作系统中pledge和unveil系统调用的采用情况进行了纵向测量研究。pledge和unveil是OpenBSD提供的沙箱机制，用于限制程序对系统资源的访问，从而增强安全性。研究基于覆盖19个OpenBSD版本的完
SNAS: A Multi-Layer Defense-in-Depth Architecture for Secure Egress in Sandboxed Workloads
本文提出并描述了 SNAS (Secure Network Access in Snowpark) 架构，该架构是 Snowflake 面向 Snowpark 沙箱化工作负载的安全出口解决方案。Snowpark 允许用户在安全沙箱中执行用户
AI Code Sandboxes: A Comparative Security Study. Part 1 of 2 -- Engine-Level Properties (Attack Surface, Leakage, Stackability, CVE History, Patch Cadence, Fuzzing)
本文系统性地从六个引擎级安全属性评估了五种AI代码沙箱产品隔离访客代码与宿主内核的能力。六个维度包括：1.1 宿主攻击面、1.2 信息泄露、1.3 纵深防御可堆叠性、1.4 公开CVE历史、1.5 补丁节奏、1.6 上游模糊测试状态。研究强
A Tale of Two Industroyers: It was the Season of Darkness.
本论文对两种旨在对乌克兰电网实施停电的恶意软件进行了深入分析。研究者设计并实现了一种新型沙箱环境，该沙箱能够模拟变电站中的各类网络拓扑、设备特性和通信协议，从而安全地执行专门针对变电站设备的恶意代码，并详细记录攻击者在变电站设备上可能执行的