ObfAx: Obfuscation and IP Piracy Detection in Approximate Circuits

本文针对近似电路（Approximate Circuits）在作为可复用知识产权（IP）核部署时面临的知识产权（IP）盗版检测问题展开研究。近似电路通过在计算精度与硬件效率之间取得优异折衷，在低功耗、高性能计算场景中得到广泛应用。然而，现有

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Mapping Partisan Fault Lines Within DAOs

该论文提出了一种通过分析链上投票行为来检测去中心化自治组织（DAO）内部党派社区形成的方法，以预判组织分裂（分叉）事件。作者从治理智能合约中提取投票事件，构建投票者矩阵编码参与模式，并通过成对相异性分析量化地址之间的意识形态分歧。利用多维尺

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

What Concepts Lie Within? Detecting and Suppressing Risky Content in Diffusion Transformers

本文研究文本到图像（T2I）生成模型中的风险内容检测与抑制问题，重点关注最新的基于扩散变换器（Diffusion Transformer, DiT）的架构。与早期基于U-Net的模型不同，DiT通过联合注意力（joint attention

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

On Scalable Pseudorandom Unitaries and the Unitary Synthesis Problem

本文研究可扩展伪随机酉矩阵（PRU）的构造问题，即安全性参数可独立于维度（或输入比特长度）变化的PRU族。目前尚不清楚是否存在这样的构造。作者证明，如果通过当前主流范式（随机预言机模型）可以构造可扩展PRU，那么Aaronson-Kuper

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Evidence-based Decision Modeling for Synthetic Face Detection with Uncertainty-driven Active Learning

该论文针对合成人脸检测（即检测由深度生成模型生成的伪造人脸图像）中两个关键问题：模型对未知分布图像（OOD）的过度自信，以及需要大量高质量标注数据导致实用性受限。作者提出了一种名为EMSFD（基于证据决策建模与不确定性驱动主动学习的合成人脸

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Deep Learning under Fractional-Order Differential Privacy

本文提出了一种新的差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）变体，称为分数阶差分隐私随机梯度下降（FO-DP-SGD）。传统的DP-SGD通过逐样本裁剪、子采样、高斯扰动和隐私会计来保护隐私，每步只释放当前裁剪并加噪的梯度求和。FO-DP-SGD

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Operationalizing Cybersecurity Governance for Mitigation Planning with Attack-Path Modeling and Reinforcement Learning

本文提出一个将网络安全治理框架（如NIST CSF）转化为可操作的缓解决策的系统。核心挑战在于治理框架虽能评估组织成熟度，但无法直接指导在资源约束下对防御策略进行选择和优先级排序。该方法首先将CSF成熟度评估映射到MITRE ATT&CK缓

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Security Risks in Tool-Enabled AI Agents: A Systematic Analysis of Privileged Execution Environments

该论文系统分析了支持工具的AI代理在云托管环境中面临的安全风险。随着AI代理被部署为服务，它们通常通过特权执行环境中的工具执行副作用操作，实现强大的自动化能力。然而，这种特权环境也引入了新的攻击面。作者首先构建了风险分类学，将风险归纳为特权

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

"Training robust watermarking model may hurt authentication!'' Exploring and Mitigating the Identity Leakage in Robust Watermarking

该论文关注鲁棒图像水印中的身份泄露问题。随着生成式AI发展，图像水印用于版权保护和所有权验证，但现有鲁棒水印方法易受两种攻击：对抗攻击（修改水印图像使解码失败）和身份泄露攻击（伪造水印图像）。作者发现，无论是经验鲁棒还是认证鲁棒的现有方法，

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Democratizing Measurement of Critical Mobile Infrastructure: Security and Privacy in an Increasingly Centralized Communication Ecosystem

该论文针对移动通信生态系统中基础设施测量工具匮乏、地理覆盖不均以及商业复杂性等问题，提出了一套开放的、可扩展的、地理多样化的测量方法。研究指出，蜂窝网络作为全球通信骨干网，其架构创新（如VoIP、eSIM）和商业动态（如漫游、虚拟运营商、零

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Janus: Compiler-Based Defense Against Transient Execution Attacks Using ARM Hardware Primitives

本文提出 Janus，一个基于编译器的安全框架，旨在缓解 ARM64 平台上的瞬态执行攻击（如 Spectre）和控制流劫持。Janus 利用 ARM 的硬件原语——指针认证（PA）和分支目标识别（BTI），通过修改指针认证修饰符（PA m

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

BEACON: A Multimodal Dataset for Learning Behavioral Fingerprints from Gameplay Data

本文介绍了一个名为 BEACON（Behavioral Engine for Authentication & Continuous Monitoring）的大规模多模态数据集，旨在解决高安全需求数字环境下的持续认证问题。当前行为生物特征识

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Key Encapsulation Mechanism-Based Integrated Encryption Scheme (KEM-IES)

该论文针对椭圆曲线集成加密方案（ECIES）面临量子计算技术发展带来的安全威胁，提出了一种基于密钥封装机制的集成加密方案（KEM-IES）。通过引入基于后量子密码（PQC）的密钥封装机制（KEM），KEM-IES显著增强了对量子攻击的抵抗能

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Hardness Amplification for (Sparse) LPN

本文针对带噪声线性奇偶校验学习问题（LPN）及其稀疏变体证明了新的硬度放大结果。LPN问题是密码学中重要的平均情况困难问题，其困难性假设是许多密码方案安全性的基础。在标准LPN_{η,n,m}中，目标是从m个带噪声的线性样本中恢复秘密向量s

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

A Note on Banaszczyk's Inequality

该论文是对Banaszczyk不等式的进一步改进。Banaszczyk不等式是格密码学中一个经典的概率不等式，用于估计格上离散高斯分布的尾部概率，在格基密码系统的安全性分析中具有重要地位。此前，Tian、Liu和Xu已对该不等式给出了一个改

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Differentially Private Sampling from Distributions via Wasserstein Projection

该论文研究差分隐私（DP）约束下的分布采样问题。传统方法使用KL散度等密度比度量评估DP采样效用，但存在两个关键局限：1）无法捕捉支撑集的几何结构；2）当分布支撑集不同时不适用。为克服这些局限，作者提出以Wasserstein距离作为效用度

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Private Information Retrieval With Arbitrary Privacy Requirements for Graph-Based Storage

本论文重新审视了私有信息检索（PIR）问题中的隐私定义，提出了灵活隐私需求的框架。传统PIR要求用户检索时，所有服务器对用户查询的消息索引完全不知情，而本文允许为每个服务器单独指定隐私需求集，即服务器可以知晓部分消息索引，只要这些索引属于其

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

Reserved. Details will be published at disclosure.

CVE-2026-45393

CVE-2026-45393 是一个保留的通用漏洞披露（CVE）编号，目前处于保留状态。该漏洞的详细信息尚未公开，描述字段显示 'Reserved. Details will be published at disclosure.'。截至目

历史摘要 · 未重新核验 · NVD

Reserved. Details will be published at disclosure.

CVE-2026-45392

Reserved. Details will be published at disclosure.

历史摘要 · 未重新核验 · NVD

Reserved. Details will be published at disclosure.

CVE-2026-45391

Reserved. Details will be published at disclosure.

历史摘要 · 未重新核验 · NVD