InfoMasker: Preventing Eavesdropping Using Phoneme-Based Noise.
随着智能设备麦克风的广泛部署,用户担心语音被秘密录音。现有研究利用麦克风的非线性特性,通过超声干扰实现反窃听,但基于能量掩蔽的方法需要高能量,且超声噪声覆盖距离短,易被对手去除,实际可行性低。本文提出InfoMasker系统,基于信息掩蔽思
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该论文聚焦于开放世界环境中的异常检测问题,指出传统异常检测方法通常假设训练和测试数据来自同一分布(即常态不变),但在实际应用中,常态可能随时间发生偏移(concept drift),导致检测性能下降。论文提出了一种新框架,能够同时检测常态偏
该论文提出 MyTEE,一种在嵌入式设备上构建可信执行环境(TEE)的方案,其核心假设是大部分 ARM TrustZone 硬件扩展(如 TZASC、TZMA、TZPC、IOMMU)均不可用。为克服缺乏硬件内存隔离、DMA 防护和安全 IO
本文是一篇系统化知识(SoK)论文,聚焦于机器学习系统中数据集版权的审计问题。随着ML模型规模增大,训练数据需求激增,但未经授权的数据使用(如在线艺术作品或人脸图像)引发了严重的侵权与滥用问题。为应对此挑战,研究者提出了多种审计方法,但现有
同态加密技术能够在加密数据上直接进行计算,从而保护敏感数据的隐私。然而,现有同态加密管线在面对恶意敌手时,无法保证计算结果的正确性——即客户端无法验证云服务器是否忠实地执行了所承诺的计算,而非返回伪造或部分正确的结果。本文提出两种与当前最先
该论文提出了一种名为μCFI(微架构控制流完整性)的形式化验证方法,旨在解决现有控制流完整性(CFI)机制在微架构层面的安全漏洞。传统的CFI仅在软件或ISA(指令集架构)层面保证控制流安全,但无法抵御利用微架构侧信道或瞬态执行攻击(如Sp
该论文提出了一种名为“Call Me By My Name”的简单实用私有信息检索(PIR)方案,专门针对关键词查询场景。传统的PIR协议通常计算开销大、实现复杂,难以在实际系统中部署。作者从实用角度出发,设计了一种基于同态加密和预计算索引
本文提出了一种名为DRMI(基于互信息的数据集缩减技术)的方法,旨在优化黑盒攻击中的数据集使用效率。在黑盒攻击场景下,攻击者需要频繁查询目标模型以生成对抗样本,而数据集规模直接影响查询开销和攻击速度。DRMI通过计算样本与标签之间的互信息,
该研究针对自主交叉口管理(AIM)系统的网络攻击防御问题,提出了一种基于强化学习(RL)的框架。AIM 系统通过车辆与基础设施(V2I)通信优化交通流,但其网络依赖性使其面临拒绝服务(DoS)、数据操纵和恶意软件等威胁。研究者利用近端策略优
CVE-2025-15150
无人机开源飞控 PX4-Autopilot堆栈溢出漏洞 CVE-2025-15150
CVE-2025-14847
MongoDB内存泄漏 CVE-2025-14847(MongoBleed)
CVE-2025-54424
1Panel 代理证书验证绕过导致任意命令执行漏洞(CVE-2025-54424)
CVE-2025-49596
ModelContext Inspector 未授权访问漏洞(CVE-2025-49596)
CVE-2025-1750
llamaindex SQL 注入漏洞(CVE-2025-1750)
CVE-2025-23395
Screen 本地权限提升漏洞(CVE-2025-23395)
CVE-2025-46731
Craft CMS 验证后模版注入导致远程命令执行漏洞(CVE-2025-46731)
CVE-2024-42327
Zabbix认证后SQL注入漏洞(CVE-2024-42327)
CVE-2024-11680
ProjectSend认证绕过漏洞(CVE-2024-11680)
CVE-2024-48063
PyTorch库RPC框架反序列化RCE漏洞(CVE-2024-48063)
CVE-2024-9264
Grafana认证后DuckDB-SQL注入漏洞(CVE-2024-9264)