ARBITRA:基于多专家论证的鲁棒文档级 MITRE ATT&CK 提取
ARBITRA 通过多个角色专精的 LLM 专家从完整 CTI 报告中提出候选 MITRE ATT&CK 实体,并用基于文档证据与理由的逐候选量化双极论证框架(QBAF)进行验证,在 ATT&CK 提取基准上取得比句子级流水线、近期 LLM 提取系统及 GPT-5.5 等前沿模型更强的精确率导向工作点。
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ARBITRA 通过多个角色专精的 LLM 专家从完整 CTI 报告中提出候选 MITRE ATT&CK 实体,并用基于文档证据与理由的逐候选量化双极论证框架(QBAF)进行验证,在 ATT&CK 提取基准上取得比句子级流水线、近期 LLM 提取系统及 GPT-5.5 等前沿模型更强的精确率导向工作点。
arXiv 预印本(2610.37239)证明,当部分节点在某关系上孤立且攻击者无法负担开启该关系的代价时,度门控严格优于任何关系选择或重加权方案;基于单位成本暴露度的加固策略在 16 例中有 15 例能选出最能提升陷阱阈值的关系。在六张图的 90 个设置中,58 个设置下干净数据训练的图检测器表现低于无图基线;在缺乏成本信息时,安全选择是弃用该关系。
arXiv 论文提出 RePAIR,一种针对语义分割模型后门攻击的事后、无标签、攻击未知防御方法。它基于后门引起的偏移在分类头中强于内部表示的观察,从未标注且可能受污染的图像池推断受害者-目标类别关系,通过比较分类头预测与内部语义证据定位可疑像素,并在特征空间与输出端向推断出的受害者语义做修正。
论文发布 AquaSense-ICS 开源数据集与基准,将 Raspberry Pi 5 边缘节点 25.4 小时记录窗口(8.0 小时实录数据、26% 覆盖率。
PerMIT 提出一种面向 LLM Agent 持久记忆的架构,在仅信任用户输入与闸门确认值的显式假设下,通过有限记忆接口管控不可信环境值的释放与使用,并保留 Agent 的多轮规划与工具选择能力。
VMSpec 是一种基于反编译器的自动化方法,通过构建 VM 处理器规格,让现有反编译器能分析 VM 混淆代码。在 147 个来自 Tigress 和 Code Virtualizer 混淆基准的程序及 6 个真实恶意软件 DGA 上,VMSpec 几乎剥离了所有样本的 VM 混淆,输出效果接近 Ghidra 对原始代码的反编译。
AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架,可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境,并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。