Fifty Shades of Darknet

本文研究了暗网中的匿名覆盖网络 I2P（Invisible Internet Project）的一个未被现有安全文献描述的子层，作者称之为“排他性网络”（Exclusive Network）。该子层的节点托管运营服务，并利用 I2P 的路由

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Characterizing the Fault Response of the Intel Neural Compute Stick 2 Under Single-Pulse Electromagnetic Fault Injection

本文针对 Intel Neural Compute Stick 2 (NCS2) 在单脉冲电磁故障注入 (EMFI) 下的故障响应进行了系统性表征。NCS2 基于 Intel Movidius Myriad X 视觉处理单元，常用于安全关键

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Automated Repair of TEE Partitioning Issues via DSL-Guided and LLM-Assisted Patching

本文针对可信执行环境（TEE）应用中存在的分区错误（bad partitioning）问题，提出了一个自动修复框架TEERepair。TEE通过硬件隔离保护敏感数据和计算，但应用程序不可避免会与不可信的操作系统通过SDK接口交互，不当的分区

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Safeguarding Text-to-Image Generative Models Against Unauthorized Knowledge Distillation

该论文聚焦于闭权重的文本到图像生成模型在通过查询API部署时面临的知识蒸馏攻击威胁。攻击者可通过反复查询API获取大量合成图像，并将其作为训练数据训练私有替代模型，从而实现未授权的知识蒸馏和能力复制。为抵御此类攻击，作者提出了WaveGua

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RADAR: Defending RAG Dynamically against Retrieval Corruption

论文提出 RADAR 框架，旨在解决检索增强生成（RAG）系统在动态网络搜索环境中面临的检索投毒攻击（Retrieval Corruption）问题。现有静态防御方法难以应对动态演变威胁，且存储成本高昂。RADAR 将可靠上下文选择建模为基

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Secure and Parallel Determinant Computation for Large-Scale Matrices in Edge Environments

本文针对边缘计算环境中资源受限客户端需要将大规模矩阵行列式计算（MDC）这种计算密集型任务委托给分布式边缘服务器的问题，提出了一种安全并行行列式计算框架（SPDC）。传统的行列式算法具有立方复杂度，在实时边缘场景中不适用。SPDC框架通过复

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PEMark: Watermarking API Responses Based on Proxy Gateways and Position Encoding

该论文针对API响应数据泄露问题，提出了一种基于代理网关和位置编码的零修改水印方案PEMark。现有水印方法通常需要修改数据库内容或API响应数据，这不仅强制改变业务系统代码，还可能因数据值被篡改而干扰正常业务运行。论文的关键创新在于利用J

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SPIDER: Two Server Functionality for the Cost of Zero

本文提出 baseSPIDER 和 SPIDER 两种私有信息检索（PIR）方案，旨在解决单服务器设置下高效保护用户查询隐私的问题。baseSPIDER 采用有状态客户端进行预处理并存储提示（hints），在不降低渐近通信复杂度的前提下，通

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Quality-Assured Fuzz Harness Generation via the Four Principles Framework

该论文聚焦于模糊测试中测试驱动（fuzz harness）的质量保证问题。模糊测试是发现C/C++软件内存安全漏洞的主流技术，但其有效性高度依赖于测试驱动的质量——即连接模糊器与库API的程序。现有自动化测试驱动生成工具虽然数量增长，但均未

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Graph Structure of Chebyshev Permutation Polynomials over Binary and Ternary Adic Rings

该论文研究切比雪夫置换多项式在二元与三元adic环 ℤ_{2^{k_1}3^{k_2}}（其中k_1和k_2为正整数，且0∈{k_1, k_2}）上的函数图结构。函数图将环中每个元素视为顶点，多项式映射定义有向边，其结构是分析非线性映射动力

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Profiling User Vulnerability to Phishing Through Psychological and Behavioral Factors

该研究聚焦于网络钓鱼中用户脆弱性的多维本质，通过分析Spamley数据集中1,086名参与者在真实钓鱼检测任务中的表现，结合心理和行为因素进行深入剖析。研究采用探索性因子分析（EFA）识别出五个潜在构念：经验、专业知识、创造力、稳定性和脆弱

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Detecting Trojaned DNNs via Spectral Regression Analysis

本文提出了一种名为MIST的木马检测方法，旨在检测深度神经网络（DNN）在微调过程中被植入的木马后门。现代DNN通常通过反复微调来整合新数据或功能，而如果微调数据不可信，攻击者可能植入木马。与现有方法不同，MIST不试图重建触发器条件，而是

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Verifiable Provenance and Watermarking for Generative AI: An Evidentiary Framework for International Operational Law and Domestic Courts

本文提出一个统一的证据框架，将生成式AI的密码学内容溯源、稳健统计水印和零知识证明技术映射到三个法律领域：国际行动法、国内诉讼程序和产品监管。当前，生成式AI能够以极低成本合成逼真的图像、音频和视频，使得传统取证直觉失效，而法律后果分散在不

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Frequency-Domain Regularized Adversarial Alignment for Transferable Attacks against Closed-Source MLLMs

本文针对多模态大语言模型（MLLMs）在黑盒场景下对抗攻击的可迁移性问题展开研究。现有基于迁移的攻击方法在开源代理模型上优化扰动，但往往过拟合代理特有的特征，导致对闭源目标模型的迁移性差。作者认为，关键在于捕获不同模型间共有的内在视觉焦点，

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SAGE: Scalable Automatic Gating Ensemble for Confident Negative Harvesting in Fraud Detection

该论文针对音乐流媒体平台中的人为篡改播放量欺诈问题，提出了一种可扩展的自动门控集成方法SAGE。传统欺诈检测方法在区分超级粉丝、助眠音乐等合法边缘场景与协调欺诈行为时面临挑战，因为两者行为模式高度相似。SAGE结合了SimHash分层层抽样

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Hunting Vulnerability Variants in AI Infra: Measurement and Reference-Driven Detection

该论文针对AI基础设施（AI infra）中的漏洞变体问题进行了系统性的测量与检测研究。AI infra作为模型训练、部署和智能体编排的共享执行层，大量项目重复实现了相似的模型中心化工作流，导致一个仓库中公开的漏洞可能在另一个设计相关的仓库

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XAI FL-IDS: A Federated Learning and SHAP-Based Explainable Framework for Distributed Intrusion Detection Systems

本文提出一个名为XAI FL-IDS的分布式入侵检测系统框架，旨在解决传统集中式IDS存在的两大局限：隐私泄露和缺乏可解释性。当前大多数IDS依赖集中式检测，要求IoT节点将原始数据发送至服务器，不仅增加网络开销，也无法保证数据隐私；同时，

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Inferring Sensitive Attributes from Knowledge Graph Embeddings: Attack and Defense Strategies

知识图谱（KG）作为链接数据的强大表示，具有灵活性、语义丰富性，并支持知识丰富化和推理，帮助数据所有者组织和利用异构数据提供个性化服务。然而，真实世界的知识图谱往往不完整，隐藏了真实事实或缺失有价值信息。知识图谱嵌入（KGE）技术常用于推断

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Detecting CVE-2026-20929: Kerberos Authentication Relay via CNAME Abuse

CVE-2026-20929

Detecting CVE-2026-20929: Kerberos Authentication Relay via CNAME Abuse

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Compatibility Test Suite (CTS)

本公告来自 Android 安全公告，内容涉及 Compatibility Test Suite (CTS)。CTS 是 Android 设备兼容性测试套件，用于确保设备符合 Android 兼容性定义文件 (CDD) 的要求。通过运行 C

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