SecurityWeek 分析美国选举投票机安全风险与 AI 威胁
SecurityWeek 发文从网络安全视角审视美国选举，指出投票机 EAC 认证周期与四年选举周期脱节，最坏情况下机器可能两年未打补丁，且 DEF CON Voting Village 送达的投票机在获得物理接触后均被成功入侵。
#多模态安全
SecurityWeek推荐指数5151
AICSO.AI汇总精选推荐指数7272 vLLM Phi-4 多模态音频编码器存在 OOM 拒绝服务漏洞（CVE-2026-115913）
GHSA-8397-8qf6-f2gm 披露 vLLM 中 Phi-4-multimodal-instruct 音频编码器的拒绝服务漏洞（CVE-2026-115913）。
推荐理由：原文完整拆解了单条合法音频请求触发 OOM 的根因链路与复现过程，读者可据此评估默认部署下的 DoS 风险面。
天融信推荐指数4545 天融信专家接受央视采访：被破坏的二维码可能被 AI 复原，遮盖应达 90% 以上
天融信科技集团助理总裁王媛媛接受央视采访指出，被遮挡的二维码可能被 AI 图片工具复原并正常扫码，前提是遮挡未覆盖中间的核心数据区；若核心数据被彻底覆盖，AI 无法修复。她建议对收款码、快递单等含个人隐私的二维码，尽可能将整张二维码 90% 以上的区域打上马赛克，以防 AI 通过还原或扩图能力恢复信息。
cve.now推荐指数4242 CVE-2026-116178：vLLM 0.20.0 至 0.30.0 前版本 /inference/v1/generate mm_placeholders 拒绝服务漏洞
vLLM 0.20.0 至 0.30.0 前版本存在拒绝服务漏洞 CVE-2026-116178（EUVD-2026-109439），远程攻击者可通过向 disaggregated /inference/v1/generate 端点发送不一致的多模态元数据使引擎崩溃。
安全内参推荐指数5757 从对话框到物理世界：大模型安全评测的升级思路浅析
文章提出面向具身智能场景的大模型安全评测应从文本拒答延伸到物理动作后果，将跨模态危险任务纳入评估，并区分模型主动拒止、安全防护系统拦截、本体执行失败等不同结果。
阿里先知推荐指数5050 巴别码（Babel Codes）：基于邮件网关二维码多态解码的拦截规避与致盲研究
针对二维码钓鱼泛滥、安全邮件网关普遍引入图像解码组件过滤恶意 URL 的现状，研究者提出“巴别码（Babel Codes）”，系统评估二维码解码生态在协议规范、字符集推断及内存接口交付三个层面的语义不一致隐患，并据此研究拦截规避与致盲效果。
Anthropic精选推荐指数6262 Anthropic 红队发布 Embody 基准：测试语言模型控制机器人的能力
Anthropic 前沿红队发布机器人评测基准 Embody，让多款语言模型通过直接力矩控制、编写 Python 控制器、监督预训练策略和强化学习训练策略四种接口控制摆锤、四足与双足机器人及 Franka 机械臂。
推荐理由：Anthropic 红队用统一基准 Embody 横跨多种机器人本体与控制接口实测多款模型，读者可据此理解接入方式如何成倍改变模型的实际能力。
Hugging Face Blog推荐指数8181 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety 多模态内容安全模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety，基于 Gemma 3 4B IT 微调，将多模态输入、12 语言覆盖、自定义企业策略执行与可审计推理统一到单次推理调用中。