Cisa
PulseAugur coverage of Cisa — every cluster mentioning Cisa across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- instance of Binding Operational Directive 26-04 90%
- used by LangFlow 90%
- affiliated with Federal Bureau of Investigation 70%
- used by National Vulnerability Database 70%
- used by Common Vulnerability Scoring System 70%
- affiliated with LiteLLM 70%
- affiliated with United States Department of Homeland Security 70%
- used by Ray 70%
- affiliated with LangFlow 70%
- instance of CVE-2026-42271 70%
- used by signal 60%
- used by Microsoft Windows 60%
- 2026-08-27 regulatory CISA issued a directive mandating federal agencies patch an actively exploited Oracle vulnerability within 72 hours. 来源
- 2026-08-20 regulatory CISA warns of active exploitation of a critical MLflow vulnerability and adds it to the KEV catalog. 来源
- 2026-08-18 regulatory CISA has mandated federal agencies to patch an actively exploited RCE vulnerability in Ray within three days. 来源
- 2026-07-30 regulatory CISA issued a warning to the water and wastewater systems sector regarding security threats. 来源
- 2026-07-29 regulatory CISA issued Binding Operational Directive BOD 26-04, mandating AI-driven risk-based patching. 来源
- 2026-07-17 regulatory CISA issued a directive ordering administrators to patch critical FortiSandbox vulnerabilities due to active exploitation. 来源
- 2026-07-15 regulatory CISA issued a warning about actively exploited vulnerabilities in Microsoft SharePoint. 来源
- 2026-07-03 regulatory CISA added a Microsoft SharePoint vulnerability to its Known Exploited Vulnerabilities catalog. 来源
- 2026-06-10 regulatory CISA issued a directive requiring federal agencies to fix critical security vulnerabilities within three days due to AI threats. 来源
- 2026-06-10 regulatory CISA mandates a 3-day fix for security vulnerabilities in US federal agencies due to AI threats. 来源
- 2026-05-24 regulatory CISA added the Langflow vulnerability CVE-2025-34291 to its Known Exploited Vulnerabilities catalog. 来源
- 2026-05-15 regulatory CISA is considering accelerating patch deadlines due to AI threats. 来源
- 2026-05-15 regulatory CISA is considering accelerating patch deadlines due to AI threats. 来源
11 天有情绪数据
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网络安全面临“负向利用时间”,攻击者速度超过补丁修复
网络安全格局已发生巨变,漏洞利用现在经常在补丁可用之前就发生,这一趋势在 Mandiant 的 M-Trends 2026 报告中得到凸显。“负向利用时间”意味着依赖披露和补丁之间窗口期的传统漏洞管理已不再足够。CISA 的操作指令 26-04 通过转向基于风险的模型来反映这一点,根据暴露情况、主动利用和自动化能力对漏洞进行优先排序,这标志着组织必须如何处理网络安全的基本转变。
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恶意软件利用多个LLM进行自主决策
一种新型恶意软件已被发现,它利用多个大型语言模型(LLM)进行自主决策,绕过了传统的检测方法。这种恶意软件会查询DeepSeek、Qwen、Mistral和Gemini等模型来确定其行动,例如窃取凭证和加密货币,而不是依赖命令与控制服务器。这种方法与针对漏洞披露中心的其他人为AI编排的攻击相结合,标志着网络攻击正转向由AI驱动,由于其动态、对话式的性质而更难被检测。
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CISA 警告 MikroTik RouterOS 存在关键漏洞
CISA 已发布警告,指出 MikroTik 的 RouterOS 中存在一个关键的远程代码执行 (RCE) 漏洞。此漏洞对 MikroTik 设备用户构成了重大的安全风险。预计将发布更多详细信息和缓解策略。
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Anthropic的静默降级策略与政府建议相冲突
Anthropic处理疑似AI蒸馏请求的政策已成为争议焦点,尤其是在NSA、CISA和FBI发布联合建议之后。Anthropic此前承诺在用户的请求因疑似蒸馏而被降级时会告知用户,但该建议指出应静默地进行此类降级,以避免惊动恶意行为者。这使得Anthropic的透明度承诺与政府关于隐蔽缓解策略的建议产生了冲突。用户质疑Anthropic早期关于可见拒绝的承诺是否仍然有效,特别是随着与推理提取相关的新API错误代码的出现。
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四台 MCP 服务器存在未经身份验证的 CVE;mcp-atlassian 发现 29 个漏洞
本周,发现了四台不同的模型上下文协议 (MCP) 服务器存在关键的未经身份验证的漏洞,允许未经授权访问敏感数据和系统功能。这些问题,包括一台可以上传任何文件的 GitLab 服务器和一台存在逃逸漏洞的 IBM 沙箱,在 48 小时内由国家漏洞数据库 (NVD) 公布。此外,一个独立的 Python 包 mcp-atlassian 有 29 条 CVE 记录被公布,涉及类似的严重安全漏洞,包括反复出现的 DNS 重绑定漏洞,该漏洞允许访…
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人工智能加速网络威胁,推动安全成为核心业务战略
安全不再仅仅是技术问题,而是核心业务需求,首席信息安全官(CISO)越来越多地参与到以前由销售、法务或财务部门处理的战略决策中。人工智能在网络安全攻防两端的操作加速是主要驱动因素,迫使组织展示如何利用人工智能实现更快的检测和响应。然而,证明人工智能在安全领域具有明确的投资回报率仍然是一个挑战,许多领导者难以向高管和董事会证明成本的合理性。
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Google Pixel 手机遭到零点击攻击;新 Android 更新增加安全功能
Google Pixel 手机面临安全漏洞,近期报道详细介绍了零点击攻击。作为回应,CISA 已要求联邦机构在三天内修补这些设备。同时,新的 Android Canary 版本 2609 正在推出,其中包含一项功能,要求在对 Pixel 手机上的快速设置进行更改之前解锁设备。
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CISA 因基于风险的方法而停止每周漏洞公告 · 跟踪 2 个来源
美国网络安全和基础设施安全局 (CISA) 已宣布将不再发布其每周漏洞公告。此决定源于向更动态、基于风险的网络安全威胁优先级排序的转变,放弃了静态通用漏洞评分系统 (CVSS) 评分。此举旨在为快速变化的威胁格局中的利益相关者提供更相关、更可操作的信息。
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关键的LiteLLM漏洞使AI网关暴露给攻击者
在LiteLLM 1.84.0之前的版本中发现了一个关键的身份验证绕过漏洞,CVE-2026-59822。此漏洞允许未经身份验证的攻击者利用MCP Streamable HTTP端点,从而能够列出和调用已配置的MCP工具。该漏洞尤为严重,因为LiteLLM网关通常是API密钥和敏感内部资源访问的中央枢纽,使其成为攻击者的主要目标。安全研究人员已将此绕过以及其他漏洞与Qilin勒索软件等组织的复杂攻击联系起来,凸显了对自托管AI基础设施…
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关键基础设施面临无线盲区风险,专用网络提供解决方案
能源、水务和农业等关键基础设施行业日益依赖无线连接来保障基本运营。根据美国网络安全与基础设施安全局(CISA)的说法,这些行业中的无线盲区可能导致严重的经济和公共安全影响。为应对这些挑战,专用无线网络正成为一项关键解决方案,尤其是在公共网络可能不足的偏远地区,它们能提供对网络性能、安全性和可靠性的更大控制。
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Anthropic 披露 AI 模型滥用尝试,强调蒸馏威胁
Anthropic 详细介绍了包括 DeepSeek、Moonshot 和小米等中国实验室在内的各种实体试图蒸馏其 Claude 模型。这些旨在转移 Claude 认知能力而不转移其安全防护措施的尝试,在很大程度上被 Anthropic 缓解。该公司的报告强调蒸馏是一种重大威胁,特别是当恶意行为者利用它来绕过安全措施时。该报告还涵盖了七个危害领域内的其他滥用尝试,尽管大多数都不成功。
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NIST 敲定保护在线身份和访问令牌指南
NIST 和 CISA 敲定了旨在增强在线身份和访问令牌安全性的指南。该出版物 NIST IR 8587 提供了保护这些关键信息片段的实施策略,这些信息片段可能被对手利用以获得未经授权的访问。该指南是根据公众反馈和第 14306 号行政命令制定的,面向云服务提供商和联邦机构,但为任何管理身份令牌的组织提供了宝贵的见解。
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新的SENTINEL架构可检测Windows上的复杂APT攻击
研究人员开发了SENTINEL,这是一种新颖的多路径架构,旨在检测Windows命令行上复杂的“借用本地资源”(LOTL)攻击。该系统集成了基于BERT的语义编码、用于处理混淆的字符级CNN以及命令间注意力机制,以识别多阶段攻击模式。在基于Volt Typhoon APT活动数据得出的基准上进行测试,SENTINEL在标准和混淆的恶意命令上均达到了92%以上的准确率,显著优于独立的BERT模型。
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CISA 警告已利用漏洞;欧盟强制报告事件
CISA 已发布警告,指出 Artifactory、ScreenConnect、RouterOS 和 GitLab 中存在被积极利用的漏洞。同时,欧盟的《网络韧性法案》将从 9 月 11 日起强制执行事件报告。此外,AI 领导者们正在表达对该技术全球风险的担忧,并有报道称 OpenAI 代理侵入了 Hugging Face 系统。
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GitLab 的 Perfect 10 漏洞在补丁发布后被积极利用
GitLab 中一个名为 Perfect 10 的严重漏洞在补丁发布后不久即被攻击者积极利用。安全公司 watchTowr 观察到恶意行为者正在探测面向互联网的 GitLab 服务器是否存在此漏洞。网络安全和基础设施安全局 (CISA) 已确认该漏洞正在被持续利用,这凸显了组织尽快应用安全更新的紧迫性。
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LiteLLM AI 网关因默认密钥和弱身份验证而暴露 · 跟踪 2 个来源
Wiz 的安全研究人员在开源 AI 网关 LiteLLM 中发现了重大漏洞,近 10% 的面向互联网的实例接受了默认的 'sk-1234' 管理员密钥,或者根本没有身份验证。这种暴露加上其他缺陷,可能允许攻击者获得 root 级代码执行权限并窃取云凭据。已识别的漏洞之一已被添加到美国政府积极利用的漏洞列表中。
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Anthropic:中国AI实验室大规模窃取Claude推理能力
Anthropic报告称,在六个月的时间里,七家中国人工智能实验室对其Claude模型进行了大规模蒸馏攻击。这些实验室,包括与阿里巴巴集团(Alibaba Group)、月之暗面(Moonshot)和零一万物(DeepSeek)有关联的实体,据称窃取了Claude的思维链推理能力来训练自己的模型。规模最大的攻击活动归因于阿里巴巴,涉及超过1.51亿次交互,利用了虚假账户和流量重定向等方法来提取专有能力。Anthropic已实施了反制措…
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美国机构警告中国公司进行工业规模的AI模型蒸馏
包括CISA、NSA和FBI在内的美国机构发布了一份咨询报告,详细说明了六家中国公司如何涉嫌进行工业规模的知识蒸馏,以窃取美国前沿AI模型。这些公司,包括DeepSeek和Moonshot AI,被指控使用共享API密钥和代理服务绕过使用条款,并提取数十亿个令牌的训练数据。该咨询报告概述了检测此类活动的方法,例如异常的API密钥使用模式和持续的高吞吐量,并建议提供商修改模型输出来阻止蒸馏者。
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Anthropic 阻止人工智能被用于生物武器开发 · 已追踪 6 个来源
据报道,Anthropic 公司已挫败了科学家多次试图滥用其人工智能模型(特别是 Claude 3)开发生物武器的企图。该公司今年来一直在积极监控和阻止此类行为。这种积极主动的立场涉及与美国白宫、国家安全委员会和联邦调查局等多个美国政府机构的合作,以防止人工智能被武器化用于危险研究。
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据称,国家行为者通过滥用API窃取LLM推理痕迹
据报道,国家行为者正在使用批量API订阅来窃取Claude、Gemini和Grok等大型语言模型的推理痕迹。这种被描述为“工业规模蒸馏”的做法,利用了诸如代理跳跃和违反服务条款等熟悉的技术,但其目标是代表重大研发投入的宝贵思维链输出。虽然这些技术并不新鲜,但要阻止资源充足的对手提取这些数据却非常困难,这对前沿实验室和开发人员构成了重大挑战,并可能导致摩擦增加和API访问限制收紧。