No-Box Vulnerability Analysis: Description-only Detection of Indirect Prompt Injection Vulnerabilities in MCP Servers
传统漏洞分析通常依赖对目标系统的访问权限或与其动态交互，但在第三方分析师审计闭源、远程托管、关键在役系统或商业受限软件时，这两类条件往往都不具备。为此，论文提出一种新的分析范式——无盒漏洞分析（no-box vulnerability an
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← 返回所有主题EntailLLM: Verifying LLM-Generated Vulnerability Discovery Paths with Domain Knowledge via Logic Programming
该论文针对大语言模型（LLM）在软件漏洞推理中可能静默违反领域知识、导致安全关键场景（如医疗设备）可靠性不足的问题，提出了一种基于逻辑编程的验证框架 EntailLLM。现有方法要么将 LLM 输出仅作为待评分的预测，要么将其限制在单张知识
No Edges, No Verdict: A Large-Scale Empirical Study of Declared Dependency Graphs in 78K SBOMs in the Wild
该论文对来自 Wild SBOMs 数据集的 78,612 个真实世界的软件物料清单（SBOM）文件进行了大规模实证研究，首次刻画了其中声明的依赖图结构。研究发现，这些 SBOM 可分为三类：52.9% 的 SBOM 未声明任何边（不符合
Security Vulnerability Patterns in AI-Generated Code: A Cross-Model Comparative Study
本研究针对基于大型语言模型（LLM）的代码生成工具（如ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini）在自动化脚本编写中引入的安全风险进行了跨模型比较分析。研究通过相同的提示词从三个模型收集了针对三个自动化领
From Noise to Signal: Precisely Identify Affected Packages of Known Vulnerabilities in npm Ecosystem.
该论文发表于 NDSS 2026，针对 npm 生态系统中已知漏洞的受影响包识别问题。由于 npm 依赖关系复杂，漏洞公告往往只描述漏洞本身，而难以精确判定哪些具体包版本实际包含该漏洞（即受影响的包）。现有方法要么过于保守（漏报），要么过于
SV-TrustEval-C: Evaluating Structure and Semantic Reasoning in Large Language Models for Source Code Vulnerability Analysis.
该论文提出了一个名为 SV-TRUSTEVAL-C 的基准测试，用于评估大语言模型（LLM）在 C 语言源代码漏洞分析中的结构推理和语义推理能力。结构推理评估模型在不同数据流和控制流复杂度下识别代码元素间关系的能力；语义推理则检验模型在代码
Beyond Refusal: A Same-Lineage Study of Aligned and Abliterated LLMs for Vulnerability Analysis
本研究聚焦于大型语言模型（LLM）在辅助软件安全分析中的安全状态影响。LLM辅助的软件安全分析处于一个微妙的边界：用于合法代码审查、分类和修复的漏洞分析术语可能与滥用场景下的术语高度相似。现有安全评估常比较不同模型家族，混淆了安全行为与架构
Data Agents Under Attack: Vulnerabilities in LLM-Driven Analytical Systems
本文对LLM驱动的数据代理系统（Data Agents）进行了系统的安全研究。数据代理将LLM推理与关系数据访问、可执行分析工具和多步工作流编排相结合，日益成为企业分析的核心，但也引入了新的安全漏洞组合。作者首先构建了一个分层漏洞框架，在解
Free-Riding in the AI Economy: Demystifying Logic Flaws in x402-Enabled Payment Systems
本文对x402协议（一种用于机器间支付的HTTP支付协议）进行了首次系统性安全分析。x402协议旨在为代理经济提供程序化金融轨道，但其将同步HTTP请求与异步区块链最终性相结合，引入了状态同步挑战。研究者形式化了五个安全不变量（Securi
End-to-End Encrypted Cloud Storage in the Wild: A Broken Ecosystem.
该论文对五大主流端到端加密云存储服务（Sync、pCloud、Icedrive、Seafile、Tresorit）进行了深入的密码学安全性分析，这些服务累计拥有超过2200万用户。研究者在恶意服务器模型下，通过设计多种攻击方法，揭示了其中四
VulSCA: A Community-Level SCA Approach for Accurate C/C++ Supply Chain Vulnerability Analysis.
该论文针对C/C++软件供应链中的漏洞分析问题提出了一种社区级别的软件组成分析方法（SCA）VulSCA。现有SCA工具（如OSSFuzzer、OSSGadget、OSV-Scanner）在识别第三方库漏洞时存在高误报率和难以理解的问题，主