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本文介绍了自回归玻尔兹曼生成器，将分子采样从传统归一化流转向自回归建模。该方法通过逐坐标条件分解分子构象分布，绕开可逆变换限制并简化似然计算。论文推出1.32亿参数的可迁移模型Robin，在未见肽序列上实现零样本构象生成，将八残基肽能量分布误差降低超60%。该研究为大模型与物理平衡态采样结合提供了新架构范式。

SecEBL是一个基于意图识别的两层架构入侵检测系统。L1层使用微调的Embedding模型对安全事件进行行为意图标签化（如读取凭证、远程执行命令），L2层通过会话聚合和逻辑回归模型实现风险评分。项目旨在通过行为理解替代传统检测方法，目前支持Linux命令和Kubernetes审计日志，并提供开源实现。

本文介绍如何在红队项目中实施低噪音主动扫描策略，通过分阶段资产探测降低业务影响。核心方法包括：先进行纯被动子域名收集，再通过dnsx、httpx、naabu等工具进行低噪音验证，最后对筛选出的高价值目标进行中深度枚举。关键建议包括控制扫描速率、限制端口范围、避免全量漏洞扫描，并强调每个动作都需具备明确的测试目的和可解释性。

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本文解读BlackHatUSA2026议题，指出Unicode已成为贯穿WAF、框架、数据库和AI系统的分布式解析攻击面。展示五大攻击向量：正则绕过、OAuth重定向、Unicode转义RCE、Cookie前缀绕过及数据库排序规则绕过，并延伸至LLM提示注入与供应链隐藏。建议安全工具全面识别Unicode变体、审计正则配置、建立空白字符清单。

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本文为2026湾区杯决赛Web部分CTF赛题Writeup，涵盖InduCoreBot与CarbonTrace两题。前者涉及AI客服系统提示词注入，通过全半角转换与Leet变换绕过过滤实现任意交互；后者涉及区块链合约、CBOR解析及Go程序逆向，利用重复键覆盖实现余额篡改。文章提供详细代码审计过程与利用思路，对CTF参赛者具有实战参考价值。

文章总结： 本文介绍AI代理工具调用中的安全风险，如误删库、隐私泄露和数据走私，指出沙箱隔离、事后评测和静态规则等传统防御方法的局限性。重点解析AgentTru

文章总结： 本文介绍AI代理(如ClaudeCode、Cursor等)在工具调用中存在的安全风险，如误删库、隐私泄露和数据走私，并指出沙箱隔离、事后评测和静态规

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文章总结： 文档介绍了一种利用Rust构建时特性创建双面二进制文件的技术，通过主机分区UUID派生密钥加密隐藏程序，确保仅在目标环境解密执行。关键发现包括使用A

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文章总结： 该文档详细介绍了在红队实战中如何通过分阶段扫描策略降低主动扫描的噪音和业务影响。核心方法包括先进行纯被动信息收集（如Subfinder、Amass）

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文章总结： SecEBL是基于意图识别的入侵检测试验项目，采用两层架构：L1层通过微调BERT模型对单条安全事件进行行为意图标签识别，L2层通过会话聚合和逻辑回

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