本研究探讨了大型语言模型的信息安全意识（ISA），并提出了30个场景的评估工具。结果表明，大多数模型需要用户提供明确的安全上下文才能有效利用安全知识。研究强调了正确设置系统提示的重要性，并指出对未来LLM助手进行ISA评估的必要性。

本文研究了WiFi接入点管理帧队列中的安全上下文。攻击者可以利用省电机制欺骗接入点，导致帧以明文、组或全零密钥加密的方式泄露。通过对多个开源网络堆栈进行攻击实验，研究者验证了此WiFi加密绕过漏洞的成因。结果显示，IEEE 802.11标准缺乏对管理缓冲帧安全上下文的明确指导。