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CVE-2025-54876 | JanssenProject jans up to 1.9.0 cli_cmd.log insufficiently protected credentials (GHSA-2f4x-m695-jvp3)
CVE-2025-54125 | xwiki-platform up to 16.4.6/16.10.4/17.1.x templates/xml.vm exposure of private personal information to an unauthorized actor (GHSA-57q2-6cp4-9mq3)
AI in the SOC: Game-changer or more noise?
In this Help Net Security video, Kev Marriott, Senior Manager of Cyber at Immersive Labs, explores the challenges and opportunities of integrating AI into Security Operations Centers (SOCs). While AI can boost productivity by automating manual tasks and reducing alert fatigue, Kev emphasizes that human expertise remains critical for contextual analysis, incident response, and threat hunting. He cautions against over-reliance on AI, highlights potential risks, including standardization, misconfigurations, and evolving threat actor tactics, and urges … More →
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CVE-2025-54124 | xwiki-platform up to 16.4.6/16.10.4/17.1.x Password Hash exposure of private personal information to an unauthorized actor (GHSA-r38m-cgpg-qj69)
CVE-2025-54655 | Huawei HarmonyOS 5.0.1/5.0.2 Virtualization Base Module toctou
CVE-2025-54649 | Huawei HarmonyOS 5.0.1/5.1.0 Location Service type confusion
SSRF to AWS Metadata Exposure: How Attackers Steal Cloud Credentials
CVE-2025-54644 | Huawei HarmonyOS/EMUI Kernel Ambient Light Module out-of-bounds
全球视野下的合规之道:携程海外数据安全管理实践
出海成为众多国内企业实现业绩新增长曲线的选择,然而随着数据的重要性提升,法律及监管关注度也在增强,携程作为在线旅行行业较早布局海外业务的企业,在海外数据安全合规风险上也有所积累。本次演讲将分享携程海外数据安全合规风险管理的思路和经验,希望能给相关出海企业企业带来一些合规实践上的启示。
演讲提纲
- 出海面临的数据安全合规挑战
法律法规近些年主要变化及监管挑战 从数据视角深度剖析出海合规风险 2. 携程应对策略及实践
携程的海外合规整体策略设计 如何通过GRC平台形成风险管理闭环 如何保障旗下Trip.com产品的隐私合规 3. 海外数据安全合规未来展望和应对思考
实践痛点
合规风险管理线上化需要建立在标准化的风险管理、优秀的产品设计、合理的内部运营流程等基础上,才能实现控制域的完备性、控制方法的准确性、关键控制的有效性、审计覆盖的充分性等关键指标。
演讲亮点
结合合规实战介绍部分法域的合规挑战 介绍携程自研GRC(Governance, Risk and Compliance )平台如何融合监管情报、外规内化、审计整改等多个治理环节,解决出海过程中面临多法域、多品牌的风险管理挑战 听众收益
帮助了解现有海外数据安全相关合规的整体风险态势 帮助了解标准化及线上化在多法域数据安全合规风险管理中的价值
CVE-2025-48075 | gofiber 2.52.6 fiber.Ctx.BodyParser array index (Duplicate CVE-2025-54801 / GHSA-hg3g-gphw-5hhm)
«Марс не спасет»: создатель AlphaFold предупредил Маска о главной угрозе
CISA Adds 3 D-Link Router Flaws to KEV Catalog After Active Exploitation Reports
CISA Adds 3 D-Link Vulnerabilities to KEV Catalog Amid Active Exploitation Evidence
JetBrains推出基于AI的无代码平台Kineto 帮助用户轻松构建网站和应用程序
The Semiconductor Industry and Regulatory Compliance
CISOs say they’re prepared, their data says otherwise
Most security teams believe they can act quickly when a threat emerges. But many don’t trust the very data they rely on to do so, and that’s holding them back. A new Axonius report, based on a survey of 500 U.S.-based IT and security leaders, shows a disconnect between perceived readiness and actual performance in vulnerability and exposure management. While 90% of respondents said their organization is prepared to act when a threat is found, … More →
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I built a client-only webtools site – P2P file & screen sharing, fingerprint tester, PDF tools, and more (no backend at all)
闪迪基于UltraQLC技术推出256TB超大容量固态硬盘 主要面向数据中心和AI领域
百度基于大模型安全运营的质效提升实践
百度作为一家业务复杂的大型互联网企业,同时又是关键基础设施,随着网络安全威胁的日益加剧,传统的安全运营手段在效率和效果上都面临巨大挑战。本次分享将介绍百度如何基于大模型构建深度安全推理智能体框架,实现运营效率和效果的双重提升,并展示包括告警自动研判和漏洞事件分析在内的实践经验,希望能给听众带来一些大模型安全领域应用最佳实践的启示。
演讲提纲
- 背景和挑战
大模型开始逐步应用于安全运营场景 百度安全运营面临的双效(效率+效果)提升需求 2. 架构设计
设计目标:基于深度安全推理智能体框架,实现双效提升 设计考虑:人机协同的工作流设计(运营流程梳理、质量标准定义、人机交互模式)、模型能力边界与拓展(模型结果可信度和可解释性、知识和工具依赖)、实施成本 整体架构(自底向上): 底座模型的知识补充 RAG、CoT、Function calling 流程编排 智能体 Review 机制 3. 实践案例
告警自动/辅助研判 + 事件处置 漏洞事件自动分析 + 处置 4. 未来展望
大模型原生的安全运营中心 实践痛点
明确目标,围绕安全运营场景的风险偏好,制定更贴合实际的落地目标,避免直接盲目追求大而全的零职守无人干预 以数据驱动能力迭代,缺少可用数据时应当从实际场景中提升标准化和自动化水平,引入业务的数据活水,避免直接使用脱离业务的合成数据 演讲亮点
从架构设计层面剖析安全运营场景双效提升应遵循的必要准则,提供构建深度安全推理智能体框架的完整视角 细粒度展现告警研判、漏洞分析处置等实际场景的双效提升最佳实践 听众收益
了解互联网大厂的安全运营需求痛点与大模型实践经验 了解规模化且对效果要求较高的安全运营场景下,大模型智能体设计考虑与整体架构