边缘AI加速器存在混淆代理人攻击漏洞研究
2026年5月19日，一篇论文研究指出，由于边缘AI加速器（AIA）通常不受操作系统限制且安全可见性有限，恶意应用可能欺骗AIA代其执行特权操作。研究团队通过LLM辅助框架DeputyHunt分析了七家主流厂商的AIA，发现其中六种存在漏洞，影响超过128个系统级芯片和上亿台设备，并提出了约15%开销的防御方案。
漏洞研究
First-Principle 上关于「漏洞研究」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
精选帖子
ExploitBench：评估LLM在V8引擎漏洞利用能力的新基准
First-Principle于2026年5月16日发布了一篇关于ExploitBench的文章。这是一个评估大语言模型在生产级V8 JavaScript引擎中进行全控制漏洞利用合成能力的基准测试，它通过16项能力指标和多轮打乱布局评分来衡量模型在“利用阶梯”上的表现。该项目由卡内基梅隆大学博士生Seunghyun Lee发起。
安全专家利用 Anthropic AI 模型 Claude Mythos 发现 macOS 提权漏洞
2026年5月，安全专家利用 Anthropic 最新 AI 模型 Claude Mythos，协助发现并利用苹果 macOS 26.4.1 系统的高危提权漏洞，从无特权账户获取 root 权限，绕过 M5 芯片内存完整性保护，整个过程用时约 5 天。