Dimensionality-Aware Anomaly Detection in Learned Representations of Self-Supervised Speech Models

本文研究自监督语音模型（S3Ms）表示学习中的局部几何变化，提出一种基于局部内在维度（LID）的异常检测框架GRIDS。作者发现，自然扰动（如噪声）和对抗扰动会以不同方式改变深层表示的局部维度：低信噪比（SNR）下LID普遍上升；高信噪比下

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VertMark: A Unified Training-Free Robust Watermarking Framework for Vertical Domain Pre-trained Language Models

随着垂直领域预训练语言模型（VPLMs）在医疗、金融、法律等专业领域的广泛应用，模型参数和推理能力已成为重要的数字资产。如何实现VPLMs的可追溯版权验证成为一个迫切挑战。现有的版权验证方法主要依赖向模型嵌入后门水印，但这些方法大多需要额外

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GuardSec: A Multi-Modal Web Platform for Real-Time Digital Fraud Detection, Entity Verification, and Connection Security Analysis in the African Context

在线欺诈在非洲已演变为大规模问题，但现有网络安全工具几乎不对普通公民开放，且主要针对具备稳定宽带连接的技术用户和SOC团队设计。这种不匹配并非偶然，而是研究文化长期优化基准性能、系统性地忽视可部署性、可访问性和本地威胁上下文的结果。本文提出

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Differentially Private Runtime Monitoring

该论文研究了在隐私敏感环境中，运行时监控系统如何保护敏感信息的问题。现代基于流的监控器会收集被观测系统运行时的详细统计数据，这些数据可能泄露隐私。差分隐私是保护敏感信息的先进方法，但将其集成到运行时监控中面临挑战：时序算子会导致单个输入值随

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Fight Poison with Poison: Enhancing Robustness in Few-shot Machine-Generated Text Detection with Adversarial Training

机器生成文本（MGT）检测对于规范在线信息生态系统至关重要，但现有检测器在小样本设置下表现不佳，且容易受到对抗性人性化攻击。本研究从威胁建模角度出发，研究攻击者视角下的检测器漏洞。为此，作者提出REACT（RAG引导攻击者强化对比小样本检测

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Privacy Preserving Machine Learning Workflow: from Anonymization to Personalized Differential Privacy Budgets in Federated Learning

本文针对联邦学习中的隐私保护问题，提出了一套完整的隐私保护机器学习工作流，专注于敏感表格数据。首先，结合匿名化与差分隐私技术，在数据层面和模型训练层面提供隐私保障。其次，对客户端漂移（client drift）给出了正式定义，并设计了检测方

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Optimal Privacy-Utility Trade-Offs in LDP: Functional and Geometric Perspectives

该论文研究本地差分隐私（LDP）下的最优隐私-效用权衡（PUT）问题。现有方法往往针对特定问题进行案例分析，缺乏统一理论框架。作者提出一个通用理论框架，系统刻画了一般隐私保护统计决策问题中的最优PUT和最优LDP通道。首先，他们识别了贝叶斯

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Post-Quantum Cryptography Migration in Australian Real-Time Payment Infrastructure: A Monte Carlo Simulation Study of the New Payments Platform

该论文针对澳大利亚新支付平台（NPP）的后量子密码学迁移问题进行了蒙特卡罗模拟研究。NPP每日处理520万笔实时交易，服务等级协议（SLA）要求端到端延迟低于2000毫秒。随着量子计算机预计在2030-2035年出现，以及“先收割、后解密”

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Adversarial Update-Based Federated Unlearning for Poisoned Model Recovery

联邦学习（FL）易受到投毒攻击，恶意客户端会上传篡改的模型更新以降低全局模型的性能。现有的检测方法虽能识别并移除恶意客户端，但模型已受污染，仍需恢复。从头再训练虽然有效但成本高昂，而现有的遗忘方法在效果和效率上均不理想。本文提出联邦对抗遗忘

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Stochastic Modeling of Human-Machine Authentication Channels under Partial Information Leakage

该论文针对IoT和网络物理系统中常见的PIN认证机制，将其建模为低带宽的人机通信信道，并首次提出在部分信息泄露条件下量化认证可靠性衰减的随机模型。传统安全评估通常采用二元视角（完全安全或完全失陷），忽略了实际环境中因侧信道、观察或窃听导致的

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FIRCE: A Framework for Intrusion Response and Conformal Evaluation

本文提出 FIRCE（入侵响应与共形评估框架），旨在解决基于机器学习的入侵检测系统（IDS）在实际部署中因概念漂移（concept drift）导致的模型退化问题。概念漂移指网络流量模式随时间变化，使得训练时的假设失效，传统 IDS 误报率

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LAPRAS : Learning-Augmented PRivate Answering for linear query Streams

本文研究在线差分隐私（DP）线性查询流回答问题，针对数据库工作负载中查询流高度可预测的特点（即重复任务和模板主导，即使到达顺序未知），提出了一种学习增强型差分隐私算法LAPRAS。核心思想是利用预测来指导隐私预算分配：假设存在一个预言机，输

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Reflecthernet: Exfiltrating 100BASE-TX Ethernet Traffic Using a Retroreflector Hardware Trojan

该论文提出了一种利用射频后向反射硬件木马（RFRA）窃听100BASE-TX快速以太网流量的方法。传统的电磁侧信道攻击通常通过被动监测目标设备的电磁辐射来获取信息，但对于高速数据接口如以太网，其电磁泄漏往往不足以实现有效窃听。RFRA技术通

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Evaluating Tabular Representation Learning for Network Intrusion Detection

该论文针对网络入侵检测系统（NIDS）中依赖人工特征工程的问题，系统评估了表格表示学习技术在NetFlow数据上的有效性。传统的NIDS需要专家手动提取特征，这与现代机器学习模型自动学习表示的理念相悖。论文选择了多种先进的表格表示学习方法（

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Plausible Deniability in Fully Homomorphic Computation

本文提出了一种在完全同态加密计算中实现可否认性（Plausible Deniability）的框架PD-FHC。该框架允许用户将布尔计算外包给不可信的云服务提供商，同时确保：1）计算隐私：对诚实但好奇的云服务商隐藏真实计算内容；2）可否认性

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Analyzing Unsolicited Internet Traffic: Measuring IoT Security Threats via Network Telescopes

该论文利用网络望远镜（network telescopes）作为被动监控工具，分析非请求互联网流量，以揭示全球扫描和侦察行为。研究基于2025年1月由Merit Network的ORION网络望远镜收集的10天数据集，包含约2200万个数据

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Noisy Networks, Nosy Neighbors: Simple Privacy Attacks Against Residential Wireless Traffic

该论文研究了住宅智能设备无线网络流量中的隐私泄露风险，重点关注低技能攻击者（如邻居）能否利用简单工具实施隐私攻击。以往研究多假设攻击者具备专业机器学习知识、标注数据和参考设备，而本文模拟一名“偶然攻击者”：仅使用三台商用Raspberry

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The Publish 2 Ping.fm plugin for WordPress is vulnerable to Cross-Site Request Forgery in all versions up to, and including, 1.1. This is due to missing or incorrect nonce valid...

CVE-2026-6702

CVE-2026-6702 影响 WordPress 插件 "Publish 2 Ping.fm" 至 1.1 版本（含）。该插件存在跨站请求伪造（CSRF）漏洞，原因是管理页面 '/wp-admin/options-general.php

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The Simple Owl Shortcodes plugin for WordPress is vulnerable to Stored Cross-Site Scripting via the 'num' attribute of the 'owls_wrapper' shortcode in all versions up to, and in...

CVE-2026-6255

CVE-2026-6255是WordPress Simple Owl Shortcodes插件（版本2.1.1及之前）中的一个存储型跨站脚本（Stored XSS）漏洞。该漏洞源于插件对'owls_wrapper'短代码的'num'属性输入

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The WP-Clippy plugin for WordPress is vulnerable to Stored Cross-Site Scripting via the plugin's `clippy` shortcode in all versions up to, and including, 1.0.0. This is due to i...

CVE-2026-5505

WP-Clippy是一款WordPress插件，其1.0.0及之前版本中存在存储型跨站脚本（XSS）漏洞。漏洞源于插件的`clippy`短代码对用户提供的属性过滤不严、输出转义不足。攻击者需具备贡献者及以上权限，在页面中注入任意Web脚本，

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