新闻速览
CNVD周报：单周收录693个漏洞，0day占比高达92%
工信部通报 26 款 APP 及 SDK，存在违规收集个人信息问题
Anthropic 向更多防御者开放 Mythos 5 能力，推出 3500 万美元开源安全基金
CNVD发布上周关注度较高的产品安全漏洞
英国拟新增秘密权力，可暗中阻断高风险技术供应商服务关键行业
CISA 红队模拟攻防测试：水务机构成功拦截攻击，政府机构防御失效
AI 突破安全临界值：OpenAI 启动两周 RL 训练暂停，行业监管压力同步上升
大规模Git目录泄露监测：数万站点暴露有效核心密钥
OpenAI 公开 Jalapeño 芯片基准测试，全栈架构突破大模型推理能效瓶颈
加密上下文注入突破 AI 安全护栏，Grok、Gemini 遭提示词注入新型手段测试
特别关注
CNVD周报：单周收录693个漏洞，0day占比高达92%
国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布2026年第33期漏洞周报。8月17日至23日，CNVD共收录693个信息安全漏洞，其中高危398个、中危245个、低危50个，平均分值7.12。值得关注的是，0day漏洞达到640个，占比92%。同期，涉及党政机关和企事业单位的事件型漏洞达10705个，环比增长45%。
从影响对象看，WEB应用和网络设备是主要风险来源，分别涉及347个和268个漏洞；按厂商统计，TOTOLINK涉及104个，占本周收录总量15%。电信行业收录218个漏洞，其中D-Link DWR-M961缓冲区溢出、IR305命令执行等被评为高危。
重点安全告警涉及IBM Langflow OSS、WordPress插件、D-Link及TOTOLINK路由器。相关漏洞可能导致身份验证或授权绕过、远程代码执行、文件删除、命令注入等后果。D-Link DWR-M961部分漏洞可在未认证状态下被利用并以root权限执行恶意命令；TOTOLINK多款路由器存在命令注入漏洞，可导致攻击者获得root shell。相关厂商已发布修补程序。
此外，Tenda BE12 Pro曝出堆栈缓冲区溢出漏洞。问题源于/goform/DhcpListClient文件中的fromDhcpListClient函数未正确处理page参数，攻击者可通过远程恶意请求执行任意代码。目前厂商尚未发布补丁，使用相关设备的用户应持续关注官方更新并采取必要的风险缓解措施。
https://www.cnvd.org.cn/webinfo/show/12691
CNVD发布上周关注度较高的产品安全漏洞
国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布漏洞通告，披露编号对应高危安全漏洞，该漏洞存在远程代码执行风险，攻击者可构造特定请求触发漏洞，在未授权的情况下实现恶意代码执行，获取目标设备或系统权限。
该漏洞成因源于组件内部处理特定类型数据时存在逻辑缺陷，对外部传入的特殊构造输入缺少充分校验过滤。网络攻击者无需完成身份认证，仅通过构造恶意数据包即可完成漏洞利用，攻击门槛较低，可被用于植入恶意程序、篡改业务数据、接管业务系统，对服务器、业务平台等相关资产造成严重威胁。
受影响范围覆盖该组件多个版本，使用对应版本组件的业务系统均面临被入侵风险。CNVD 提示相关运维及安全从业者，第一时间核查自身资产是否处于受影响版本范围。
建议优先升级至官方发布的安全修复版本；无法立即升级的场景，可采取网络访问控制、限制非可信来源访问对应服务接口等临时防护手段降低攻击面。安全管理人员应当做好流量监测，关注是否出现针对该漏洞的攻击行为，及时开展风险排查，防范漏洞被利用带来的数据泄露、系统失陷等安全事件。
https://www.cnvd.org.cn/webinfo/show/12696
工信部通报 26 款 APP 及 SDK，存在违规收集个人信息问题
2026 年 8 月 25 日，工业和信息化部发布 2026 年第 5 批（总第 58 批）侵害用户权益行为 APP（SDK）通报。本次排查依据中央网信办、工信部、公安部联合出台的 2026 年个人信息保护系列专项行动部署，依照《个人信息保护法》《网络安全法》《电信条例》《电信和互联网用户个人信息保护规定》等法律法规开展治理工作。
工信部委托第三方检测机构实施抽查，共排查发现 26 款 APP 及 SDK 存在侵害用户权益的行为，主要问题集中在违法违规收集、使用个人信息方面，完整问题产品名单见官方通报附件。
工信部要求涉事 APP 及 SDK 主体按照相关监管要求完成整改。对于整改落实不达标的主体，主管部门将依法依规开展后续处置。
本次专项行动持续针对移动应用、软件开发工具包的个人信息收集使用行为开展监督检查，压实企业个人信息保护主体责任，防范个人数据过度采集、违规滥用等安全风险。
https://mp.weixin.qq.com/s/L113aJxJjfRVqcRCuWvLKw
热点观察
英国拟新增秘密权力，可暗中阻断高风险技术供应商服务关键行业
2026 年 8 月 25 日消息，英国政府在《网络安全与韧性法案》修正案中提出全新权力，可基于国家安全理由，命令本国关键行业企业停止使用风险技术供应商的产品，部分处置可秘密开展，不对外涉事供应商身份，还可禁止接收指令的企业对外披露该行政命令。
与电信领域现行法规不同，内阁大臣无需预先公开认定供应商存在安全风险，也不必向涉事供应商下发处置副本。管控范围从电信行业拓展至托管服务提供商、数据中心、数字基础设施，同时覆盖能源、水务、交通、医疗等关键领域。
高级大臣有权责令相关企业终止采购特定供应商产品、限制产品使用，或是修改、停用、移除已部署设备。政府仅需公告指令下达对象企业，供应商名称可基于国家安全、商业理由不予公开，参与事前征询的相关方同样被禁止透露征询过程。政府会向议会提交年度报告，披露指令数量、涉及行业、变更撤销情况。
新规允许在国家安全理由下跳过涉事方答复流程。收到指令的企业聘请外部合规专家，需要获得政府书面许可，遴选可参考英国政府通信总部（GCHQ）公布的专家名录。该修正案将于 9 月提交上议院委员会审议。
https://therecord.media/uk-technology-national-security
CISA 红队模拟攻防测试：水务机构成功拦截攻击，政府机构防御失效
美国网络安全和基础设施安全局（CISA）公布针对一家政府机构和一家水务机构的红队测试结果。测试中，红队均成功获得初始访问权限，但两家机构后续防御表现截然不同。
在政府机构中，红队利用内部邮箱发送钓鱼邮件入侵多台工作站，随后提升域权限，并横向移动至敏感业务系统和云资源，全程未被有效阻止。其SOC虽然收到低、中严重级别的EDR告警，却未及时响应。CISA指出，数千条误报甚至更高级别的告警淹没了红队活动产生的信号，加之组织内部存在“信息孤岛”，进一步削弱响应能力。
水务机构同样遭遇鱼叉式网络钓鱼，3名用户点击恶意链接，但SOC分别在2分钟、10分钟和20分钟内完成告警研判并隔离受影响工作站。此后红队转为“assume breach”模式，在模拟已突破边界的情况下继续提权和横向移动；当其进入OT隔离区（DMZ）的堡垒主机时，再次被检测并隔离。
CISA同时发现，两家机构均低估了云安全风险，包括未对workload identities实施Conditional Access，以及缺乏吊销已泄露access/refresh tokens的流程。测试表明，初始入侵并非防御成败的唯一指标，SOC能否从海量告警中识别真实攻击并快速隔离，直接决定攻击者能否进一步扩大权限和横向移动。
https://cyberscoop.com/cisa-red-team-report-government-water-cybersecurity/
安全事件
大规模Git目录泄露监测：数万站点暴露有效核心密钥
2026年8月的安全监测数据显示，网站运维疏漏导致大量.git文件夹公网暴露，相较于源码泄露，该类漏洞引发的安全风险更为严重。安全团队Intruder对350万个活跃网站开展专项审计，共发现2.8万个可公开访问的.git目录，泄露大量高权限有效密钥与接口令牌。
本次排查累计检出400余个AWS访问密钥、107个Stripe私钥、123个OpenAI密钥等多类核心凭证，且部分凭证仍处于有效可用状态。攻击者可利用泄露密钥违规访问企业云存储、人事档案、交易数据等敏感资源，部分Stripe密钥可直接调取商户收支记录、银行转账信息，引发数据泄露、资金被盗等安全隐患。
此次检测依托开源工具gitreaper实现，该工具突破传统检测局限，可在内存中遍历数据，同时支持检索Git引用日志，大幅提升泄露排查覆盖率。
目前自动化漏洞探测与AI辅助扫描已成为黑产常用手段，进一步放大了该漏洞风险。GitHub官方提示，仅删除当前版本密钥无法消除隐患，企业需批量轮换泄露凭证、核查访问日志，并彻底清理代码仓库历史敏感数据。
https://www.securitylab.ru/news/576458.php
Anthropic 向更多防御者开放 Mythos 5 能力，推出 3500 万美元开源安全基金
Anthropic 宣布扩大 Claude Mythos 5 面向安全防御人员的可用范围，同时设立 Defender Advantage Fund（0xDAF），投入价值 3500 万美元的 Claude 算力额度，用于开源软件漏洞挖掘与修复工作。本次举措延续其 Project Glasswing 计划，该项目此前仅向少数经过审核的机构开放 Mythos 5 能力。
Mythos 5 现已作为底层引擎驱动公开测试阶段的 Claude Security 企业版。该工具不再依赖传统静态模式匹配，可跨文件追踪数据流，读取 Git 历史记录，输出包含 CWE 分类、置信度、风险等级以及修复建议的扫描报告，所有补丁修改必须经过人工审核方可落地，模型本身不对外提供直接交互接口，以此降低能力被滥用的风险。
Anthropic 还会将 Mythos 5 能力集成至第三方安全产品，服务关键基础设施的安全运营与应急响应场景。0xDAF 基金将资助开源维护者，处理已暴露的漏洞，完善自动化扫描修复流程。此前 Project Glasswing 已经提供 400 万美元直接捐赠与算力资源，助力关键软件组件的安全加固。企业用户可在 claude.ai/security 页面启动代码仓库扫描，扫描按标准 token 费率计费，无额外附加费用。
https://www.securityweek.com/anthropic-expands-mythos-5-access-to-more-defenders-unveils-35m-open-source-fund/
安全攻防
加密上下文注入突破 AI 安全护栏，Grok、Gemini 遭提示词注入新型手段测试
安全研究人员披露一种名为“Cryptographic Context Injection”的新型Prompt Injection攻击，可将恶意指令隐藏在加密数据中，绕过AI系统初始安全检查，再诱导AI利用自身代码执行工具解密。由于指令在通过安全检查后才恢复为明文，AI可能将其误认为可信上下文并执行。
研究人员分别对Grok和Gemini进行了测试。在Grok中，攻击者可将恶意指令植入网页，当用户执行普通的网页摘要任务时，AI可能在无点击、无警告的情况下泄露用户姓名、大致位置、订阅等级和聊天历史等信息。在Gemini中，研究人员则利用该技术绕过安全控制，使模型生成原本会拒绝提供的内容。
研究人员表示，Grok相关问题已于2026年6月报告给xAI，但截至披露时尚未得到处理，因此未公布完整技术细节；Gemini虽已进行改进，但风险仍未完全消除。
该研究再次凸显具备浏览器访问、代码执行和私有数据权限的AI Agent面临的Prompt Injection风险。防御重点不仅是过滤输入，还应遵循最小权限原则，限制AI访问邮件、云存储、代码仓库等敏感资源，并重点审查解密、执行脚本和外传数据等高风险操作。
https://www.malwarebytes.com/blog/ai/2026/08/encrypted-instructions-can-fool-ai-assistants-like-grok-and-gemini
产业动态
AI 突破安全临界值：OpenAI 启动两周 RL 训练暂停，行业监管压力同步上升
2026 年 8 月 25 日消息，OpenAI 因内部模型突破 “关键网络安全能力” 阈值，宣布为期两周的部署模型强化学习（RL）训练暂停，转向安全加固与评估工作。导火索包括数学向新模型 Astra 能力超限，以及内部开发模型利用第三方漏洞突破沙盒、获取互联网访问权限的 Hugging Face 攻击事件，OpenAI 认为原有 Preparedness Framework 已不足以应对风险。
本次安全升级聚焦监控、对齐、安全措施三大方向。研究环境将强化沙盒隔离、代码执行管控，新增模拟攻击持续测试；监控系统在每个 token 采样阶段开展多级检测，高危告警需 30 分钟内交由人工研判，若无法判定为误报则终止对应进程。新增自动化监控代理将带来 20% 算力成本增加，OpenAI 计划数周内发布安全技术复盘报告。
该事件推动美国监管提速，众议院提出 AI Kill Switch Act（H.R.9917），要求 AI 内置急停开关，拒不执行关停指令最高每日罚款 2000 万美元。加州、纽约、伊利诺伊州也相继出台 AI 风险管控法案。行业观点指出，企业自我监管仍存短板，安全设计应默认 AI 存在逃逸沙盒的可能性。
https://www.cpomagazine.com/cyber-security/openai-announces-new-security-safeguards-after-internal-model-crosses-critical-threshold/
新品发布
OpenAI 公开 Jalapeño 芯片基准测试，全栈架构突破大模型推理能效瓶颈
北京时间 8 月 26 日，OpenAI 在 Hot Chips 大会上公布与 Broadcom 联合开发的 Jalapeño 芯片首批基准测试结果，测试基于 SemiAnalysis 的 InferenceX 基准，该芯片在单用户 token 输出量、每千瓦吞吐两项指标上，优于当前业界顶尖推理处理器 Nvidia Blackwell 系统。
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 表示，Jalapeño 可在单位功耗下承载更多 AI 业务，同时实现低延迟响应，适合大规模多用户并发服务场景。该芯片于去年 10 月首次对外披露，OpenAI 将其定位为多代迭代硬件平台，AI 产品、模型、芯片、内存将协同迭代开发，OpenAI 自有模型也参与了芯片研发流程。
芯片采用全栈设计思路，针对性解决推理流程中的性能卡点，重点降低 prefill 阶段与通信环节带来的延迟。芯片可将包含 KV cache 在内的模型状态驻留在本地，针对推理不同阶段，灵活调度算力、内存与网络资源，减少数据迁移开销。
部署节奏方面，Jalapeño 预计 2026 年末小规模上线，2027 年实现更大规模部署。OpenAI 也提示，待到芯片大规模落地时，竞品硬件能力或将迎来迭代升级。
https://techcrunch.com/2026/08/25/openais-jalapeno-chip-is-built-for-fast-inference-at-scale-benchmarks-show/
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