漏洞检测」共找到 360 篇相关文章

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大模型如何赋能 Web 渗透测试?

文章指出传统Web安全检测有局限,而大语言模型(LLM)可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案,还分享实践操作、遇到的问题及解决办法,分析其优缺点并给出拓展思路。

阿里云开发者
算法论文8

微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测

此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。

机器学习AI算法工程
算法论文7

1899个MCP服务安全研究:7.2%存在漏洞,5.5%暗藏「工具投毒」

研究人员对1899个开源MCP服务器扫描,发现7.2%项目有漏洞、5.5%遭工具投毒。MCP虽成事实标准且发展好,但代码质量堪忧,传统安全工具难检测其风险,为生态敲响警钟。

AGI Hunt
新闻资讯7

MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据

MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847(MongoBleed)漏洞,该漏洞 CVSS 得分 8.7,可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发,影响 2017 年后版本,部分云环境和服务器有风险。

InfoQ
算法论文8

ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics,基于分形水印的主动深度伪造检测与定位

近些年来,深度伪造主动防御受关注,但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法,基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位,实验效果良好。

机器之心
算法论文8

EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。

深度学习自然语言处理
新闻资讯8

ChatGPT最强网络安全模型,逼谷歌紧急修漏洞

OpenAI推出安全专用模型GPT-5.6-Cyber,用于处理信息安全任务。它战绩斐然,发现诸多内核漏洞。Daybreak计划为安全人员提供工具。该模型虽有不足,但展现出强大的网络安全能力。

新智元
产品应用8

YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体,低代码实战方案

文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题,提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成,还对比了与人工质检效果。

机器学习AI算法工程
算法论文7

利用大模型检测钓鱼邮件:方法,效果及数据集

随着企业安全防范增强,钓鱼邮件成重要攻击手段,大模型检测方法盛行。日本论文详细披露检测方法和实验数据,含解析解码、简化邮件、生成prompt、调用LLM四步,还介绍数据集及评估了四个模型效果。

AI与安全
新闻资讯7

Azure Cosmos DB 严重漏洞曝光:一条查询可攻破所有租户数据库

Wiz Research 披露 Azure Cosmos DB 漏洞利用链 CosmosEscape,攻击者用特制查询可获所有数据库读写权。Microsoft 已修复,此漏洞揭示移除全局密钥耗时久,客户在此期间较被动,还引发多场争论。

InfoQ