NEAR AI 于11月9日报告，攻击者利用开源推理引擎 SGLang 的远程代码执行漏洞侵入其内部系统，下载约100名用户的姓名、邮箱及部分订阅和余额信息，并获取18个旧部署 AI 代理的聊天记录、设置和日志，两名 Cloud 客户的 API 密钥泄露后已被吊销。11月8日的机密模式请求可能已被可见，但未发现已存储的 Private Chat 对话被访问的证据。NEAR AI 指出 TEE 硬件隔离无法防范环境内软件漏洞，已修复漏洞并轮换全部凭证，将向监管机构作必要通报。
推荐理由：TEE 硬件隔离不保护受保护环境内部软件的漏洞，SGLang 缺陷让攻击者在机密请求处理处执行代码。
据 NEAR AI 官方事件报告，攻击者利用其推理服务器运行的开源引擎 SGLang 的远程代码执行漏洞访问部分基础设施，下载约 100 名用户的账户信息，包括电子邮件地址、姓名及部分账户的套餐和余额信息。攻击者还访问了旧版部署中的 18 个智能体，获取聊天记录、设置和日志，两名 Cloud 客户的 API 密钥在日志中暴露并已被撤销。11 月 8 日攻击者还可能观察到受影响服务器正在处理的用户请求，包括保密模式下的请求。公司称已修复漏洞、更换凭证并通知受影响用户。
PANews 援引 NEAR AI 在 X 平台的更新称，11月8日一名攻击者利用其推理引擎 SGLang 中的漏洞访问了部分基础设施。NEAR AI 已关闭访问权限并完成修复，受影响用户已收到通知，未收到通知的用户无需采取任何行动。
NEAR AI 官方 11 月 10 日公告，NEAR AI Cloud 已恢复上线，团队称已修复所有服务器上的漏洞并更换受影响凭证。NEAR AI 表示 NEAR Protocol 及其他 NEAR 服务未受影响，完整事件报告将很快发布。深潮此前报道，NEAR AI 因内部系统遭未授权访问而暂停 Cloud 推理服务。
据 PANews 11月10日消息，NEAR AI 在 X 平台发文称，NEAR AI Cloud 已恢复上线，团队已修复所有服务器上的漏洞，并更换了受影响的凭证。NEAR Protocol 及其他 NEAR 服务未受影响，完整事件报告将很快发布。
据The Block报道，NEAR AI表示近期发现其内部系统存在未经授权访问，作为预防措施已暂停NEAR AI Cloud推理服务。NEAR AI称，NEAR Protocol及其他NEAR服务未受影响。
NEAR AI 官方 11 月 10 日发文称，近期发现内部系统遭未授权访问，作为预防措施已暂停 NEAR AI Cloud 推理服务并展开调查。官方称推理在硬件隔离的 TEE 安全飞地中运行以保护用户提示词隐私，随后更新表示已封堵该访问，NEAR AI Cloud 将保持暂停直至可安全恢复；NEAR Protocol 及其他 NEAR 服务不受影响，官方称两小时内公布下一次进展。
Mace AI 创办人 Walton Comer 在 TheStreet 专栏称，币安 63.4 亿美元加密资产被盗案中，黑客未直接泄露冷热钱包底层私钥，而是通过提示词工程策反企业内部 AI 代理，套取网络拓扑与配置线索，进而劫持钱包签名微服务的授权验证逻辑，伪造合法签名完成转账。Comer 指出内部 AI 代理常拥有超越普通员工的系统权限，成为渗透跳板；Mace AI 首席科学家 Greg Frank 称，现有围绕外部输入设计的安全护栏难以抵御多轮语义诱导。
研究者提出 Anduin，一种利用链上支付历史为自主 AI 代理服务商生成抗女巫攻击评分的声誉系统。作者基于 157 天、覆盖 16 条区块链、6600 万笔总额 610 万美元的代理交易数据建模，并称模拟对抗评估显示操纵评分需花费 813 名买家总消费的 20%，约为协同过滤难度的 23 倍。材料为预印本摘要，未经同行评审。
微软威胁情报部门10月30日发布报告，梳理朝鲜黑客组织扩大AI应用的动向，称受监控的8个组织中已有3个在微软AI应用成熟度模型中达到最高等级。据韩联社报道转述，今年8月至9月某组织针对韩国目标制作超过100份定制化PDF钓鱼诱饵，部分场景数分钟可产出数十份；Onyx Sleet与Pearl Sleet自10月下旬起被证实将开源AI渗透测试框架ARTEX用于一线行动。微软同时研判相关组织尚未具备完全自主化攻击能力，AI现阶段仍是辅助角色。
据微软安全博客，微软威胁情报团队披露朝鲜黑客组织整体AI采用程度为高，其中Jade Sleet、Coral Sleet、Jasper Sleet已将AI嵌入全部作战流程。Jade Sleet一周内通过三家幌子公司发起招聘主题攻击；Onyx Sleet在8至9月制作逾100份定制PDF诱饵；Coral Sleet疑借助AI开发平台对私有GitHub代码库植入木马；10月下旬起Onyx Sleet与Pearl Sleet开始使用开源智能体AI渗透测试框架ARTEX。微软评估相关行动仍由人工主导，尚未完全自主化，目标通常包括加密货币和金融机构、IT公司和软件供应链、政府实体及教育相关组织。
bitgou.org 运营者 Alch-crypto 发文称，Hugging Face 上 31 个仓库伪装成 Qwen2 小模型，用户以 trust_remote_code 方式加载即被安装 PRL 矿工程序，部分版本还带可远程控制机器的后门。其称第一批仓库被删后攻击者换号重新上架，下载量已超 3.2 万次，相关钱包已收到约 2276 个 PRL（发文时约合 5000 美元），仓库删除后仍在收款。其提醒勿对来路不明的模型开启 trust_remote_code。
深潮 TechFlow 编译 Blockworks 研究员 Jake Koch-Gallup 的看空分析，认为 PEARL 的「有用功工作量证明」（PoUW）基本面难以支撑其数十亿美元估值。作者列出四大隐患：未来一年年供应增速约 85%，按 $2.17 币价日均新增约 $220 万代币抛压，占全网日均约 $850 万交易量的约 30%，一年累计新增产出约 $6.54 亿美元而当前总市值仅约 $7.68 亿美元；AI 客户以美元结算、Together AI 的 25% 推理折扣实为抛售代币补贴，代币无原生需求；网络使用通用数据中心 GPU，可租算力远超全网算力，面临类似 ETC 的 51% 攻击风险，且矿工日收入约 $220 万远低于比特币的约 $3660 万；并对比 ZEC 从 $2328 跌至 $29.80 的早期高通胀历史。作者同时承认看多逻辑，包括公平发射、21 亿枚硬顶、团队背景及 Coinbase 已于 10 月 19 日将 PEARL 列入上币路线图。
深潮 TechFlow 消息，10 月 23 日，Cysic 发布安全事件更新称，计划在 10 月底前从基金会储备中销毁 720 万枚 CYS，以抵消此前安全事件造成的未经授权增发，使代币供应重新与既定代币经济模型保持一致，销毁完成后将公布链上销毁记录。此前消息，Cysic 跨链桥遭攻击，BNB Chain 上被未经授权铸造 1000 万枚 CYS。
作者预印本研究了LLM结合静态分析审计C/C++漏洞时对证据的依赖，覆盖PrimeVul的916对函数、四家厂商11种模型配置共16,572次审计。结果显示真证据仅小幅提升准确率（+0.02），而假保证使真实漏洞检出率最多下降19个百分点，假警报则未显著降低准确率且更常被质疑；在7个新模型上的复现确认了这种不对称性（均值+0.16，95% CI +0.10至+0.24）。单独调用核验每条声明并展示被驳回内容，在预设测试中使假保证下的准确率提升12个百分点（p=0.002），但第二个模型增益较小且不显著。研究为预印本，尚未经过同行评审。
PANews 10月22日消息，Cysic 发文向未经授权增发1000万枚 CYS 的攻击者提出和解方案，要求对方在链上公告发布后72小时内，向 Cysic 基金会指定地址归还275.872枚 ETH，约占已确认 ETH 收益的90%。作为交换，攻击者可保留剩余约30.652枚 ETH 作为漏洞赏金。Cysic 表示已还原攻击关键环节并保留技术及链上证据，若对方未在期限内归还资金，将升级处理并寻求执法部门介入，推动全面刑事调查。
慢雾（SlowMist）监测到 LiteLLM 再次遭遇供应链攻击，恶意版本 1.107.0 影响 PyPI 包和 Docker 镜像（含 latest、main-stable 等浮动标签），会在 Python 启动时自动执行，窃取云服务凭证、AI API 密钥、SSH 私钥并可实现远程代码执行。慢雾称受影响版本已被移除或替换，建议用户避免使用 1.107.0，用干净镜像重建环境、轮换可能已暴露的凭证，并将版本固定在 1.106.2。
澳大利亚网络安全公司CyberCX安全人工智能业务执行董事Dimitri Vedeneev称，AI正改变网络安全节奏，各组织须将漏洞应对时间从“数周缩短至数小时”。他以PHP漏洞曝光为例，警告AI正在降低发现和利用安全漏洞的成本。
云应用部署平台 Railway 发布安全公告称，10 月 21 日检测到存储客户环境变量的系统出现异常活动，未经授权的第三方可能访问部分加密环境变量并获取其中部分解密内容，涉及 API 密钥、数据库凭证及私有镜像仓库凭证。Railway 称事件可能与近期针对平台公司的系列攻击有关，攻击者疑似试图入侵 AI 推理服务提供商，已通知上游服务商撤销密钥；平台已暂停所有部署，新版本发布暂不可用，并建议所有用户立即轮换相关凭证、检查服务日志。
推荐理由：泄露的是加密环境变量的解密内容，平台建议所有用户轮换密钥而非仅受影响账户。
一篇 arXiv 预印本提出在半去中心化联邦学习（SDFL）中结合稳健验证效用分数与基于方向、范数的更新质量，实现同侪相对更新筛选。在 50 个 MNIST 客户端、20% 持续标签翻转攻击者、Dirichlet 异质性 0.5 与 0.1、100 轮通信、5 组配对随机种子的实验中，作者称中等异质性下最终准确率达 98.37%，拒绝 95.82% 恶意更新并保留 90.30% 良性更新（KS=1.00）；严重异质性下准确率 95.25%，拒绝 88.55% 恶意更新、保留 76.90% 良性更新（KS=0.96）。作者指出仅信任加权在最异质条件下效用略高但会接受全部恶意提交，结果区分了影响缓解与显式遏制，并量化了筛选引入的效用-选择性权衡；该研究为可接入区块链审计与激励层的链下治理核心提供了实证验证。
ChainCatcher 消息，去中心化计算网络 Cysic 在 X 平台发布事件报告称，其跨链桥在周六遭攻击，攻击者利用处理漏洞在 BNB Smart Chain 上未授权铸造 1000 万枚 CYS，目前桥已暂停，初步调查显示攻击者未经授权访问了支持该桥的数据库。报告显示铸造发生在 UTC 12:31:38，Cysic 于 13:47:52 将接收地址加入代币合约黑名单，当时该地址仍持有约 280 万枚 CYS。Cysic 称事件仅限于跨链桥的消息处理与铸造环节，未影响主网或其他运营系统，也未导致用户钱包资产被盗；铸造数量本身不能确定最终美元损失，实际损失仍在核查中，公司已聘请安全机构并将发布后续报告。
据 Coinbase CEO Brian Armstrong 发文，Coinbase 基于内部专有数据微调了开源权重模型 Qwen 3.5-9B，在反欺诈等特定专业任务中表现超越前沿模型，同时降低成本并提升速度。他表示前沿模型通用能力强，但企业内部未来会更多采用针对特定任务的专业化模型；Coinbase 已在内部测试框架上线相关功能，便于员工启动支付风险审查等场景的模型训练，并预计部分后端服务未来可能被这种新架构替代。
Coinbase首席执行官Brian Armstrong在X平台发帖称，Coinbase利用内部专有数据微调了开源权重模型Qwen3.5-9B，在反欺诈这一专项任务上表现优于前沿模型，且成本更低、速度更快。Coinbase技术博客显示，该模型的F1分数比前沿模型高9.60%，端到端延迟降低55.00%。Armstrong表示前沿模型是出色的通才，但专用模型将在更细分任务上胜出；Coinbase正让员工便捷地在内部微调模型，部分后端服务未来或被这一新架构完全取代。
Eigen Labs 与 Zcash 组织 Shielded Labs 宣布推出 HashSmash，一项在 Yukon 平台上运行的开放多人竞赛，任何人都可指挥 AI 代理攻击 SHA-256、SHA-3、BLAKE3 和 Poseidon 四种广泛使用的哈希函数。
Eigen Labs 与 Zcash 组织 Shielded Labs 宣布推出 HashSmash，一项在 Yukon 平台上运行的开放多人竞赛，让任何人指挥 AI 代理攻击 SHA-256、SHA-3、BLAKE3 和 Poseidon 四种广泛使用的哈希函数。
Chainalysis 披露其调查人员用自研 AI 构建定制自动化工具，追踪朝鲜关联攻击者从 Bitget 盗取的 3.87 亿美元资金。攻击发生后三小时内，资金经 23 笔转账分散至四条链，其中 Ethereum 占 49.7%、XRP 占 40.8%。