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Usenix Security 2025
Usenix Security 2025
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恶意软件通过软件更新和AI代码生成传播
文章讨论了通过软件更新自动化工具传播恶意软件的威胁日益增加，特别是在npm注册表中。虽然恶意软件包并非新鲜事物，但一个利用包注册表作为传输层的蠕虫代表着重大升级。文章作者是GitHub的Dependabot团队负责人，他强调，像Dependabot这样的自动化工具虽然旨在提高安全性，但如果审查不当，可能会无意中传播恶意软件。文章还触及了与AI生成代码相关的安全风险，指出许多模型会生成有缺陷的代码，甚至会建议不存在的软件包，然后攻击者会…
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AI幻觉缓解研究与新的“HalluSquatting”安全威胁发生冲突
研究人员正在开发新的方法来对抗AI幻觉，这是一个语言模型生成事实错误信息的重要问题。一种方法G-Frame，采用受博弈论和贝叶斯原理启发的多元代理框架来训练一个名为OmniChem的专业模型，该模型显示幻觉显著减少。另一种策略HalMit，采用黑盒监视器框架来检测幻觉，而无需访问模型内部。与此同时，一种名为“HalluSquatting”的关键安全漏洞已经出现，攻击者利用AI对不存在的软件包的幻觉，诱骗AI代理下载并运行恶意代码，对各…