Routing Cybersecurity Awareness Training by FFM Personality Trait: A Quasi-Experimental Evaluation
该论文针对网络安全意识培训中普遍存在的“一刀切”模式，提出并实现了一种基于用户个性特征（五因素模型，FFM）的定制化培训系统 TailoredSec。研究背景指出，用户处理和安全信息的保留存在个体差异，但尚无端到端的个性条件系统被实证评估。
2026-05-26 归档
今日共收录 618 条安全情报，包含 0 个 CVE，271 篇安全通告，以及 95 篇研究论文。
← 返回归档列表AI-Driven Adaptive Adversaries and the Erosion of Cryptographic Trust in Public Key Systems
本文研究人工智能驱动的自适应对抗性攻击对公钥密码学（PKC）安全性的侵蚀。核心问题在于：算法中心的安全模型与实际的攻击操作之间存在日益加剧的失配——攻击者并不直接破解密码学原语（如RSA、ECC），而是利用实现层面的可观测性（例如侧信道、时
Deep-Research Agents Can Be Poisoned via User-Generated Content
该论文研究了深层研究智能体（deep-research agents）的安全漏洞。这类系统通过多智能体管道迭代检索、综合并引用网络内容，以生成结构化报告，正快速替代传统搜索。研究指出，在许多常见搜索主题中，这些智能体在单次研究会话中会多次检
Unlocking Apple's Private Cloud Compute: An Analysis of Privacy-Preserving Artificial Intelligence
该论文首次对苹果的私有云计算（Private Cloud Compute, PCC）系统进行了逆向工程分析，旨在评估其隐私保护声明的可信度。PCC是苹果为在移动设备上集成AI而设计的隐私优先计算架构，其核心宣称包括不存储用户数据、用户输入与
Cybersecurity of Electric Vehicle Charging Infrastructure: Recent Advances, Open Challenges, and Future Directions
本文系统综述了电动汽车充电基础设施（EVCI）的网络安全研究进展、现存挑战与未来方向。随着电动汽车普及，充电桩作为连接电网、通信网络和车辆的交汇点，面临日益严峻的网络攻击面。作者首先梳理了针对EVCI的典型攻击场景，包括对充电通信协议（如I
On the Stability of Spherical Hellinger-Kantorovich Flows and Their Implications for Differential Privacy
本文研究了球面 Hellinger-Kantorovich (SHK) 梯度流的稳定性及其在差分隐私 (DP) 中的应用。SHK 几何将运输和反应耦合，其梯度流与生灭 Langevin 动力学一致，可用于从 Gibbs 分布中采样。作者提出
Less Effort, Shorter Proofs: Reinforcement Learning for Security Protocol Analysis in Tamarin
本文提出了一种基于强化学习（RL）的框架，用于提升 Tamarin 协议分析工具中的证明搜索效率。Tamarin 是广泛用于验证安全协议（如 EMV、5G、WPA2）的自动推理工具，但传统方法需要大量人工专家干预。受 AlphaZero 和
Adversarial Vulnerability Under Temporal Concept Drift: A Longitudinal Study of Android Malware Detection
本文研究了在时间概念漂移背景下，Android恶意软件检测模型的对抗鲁棒性如何随时间演变。研究团队收集了跨越十多年的Android应用数据集，从模拟器和真实设备执行中提取静态和动态特征表示，并将数据按年份切片。他们设计了三种部署协议模拟真实
Communication Security and Sensing Privacy in FMCW-Based ISAC Through Signal Modulation
本文提出了一种面向集成感知与通信（ISAC）系统的雷达中心化信号设计与架构，旨在同时增强通信的物理层安全性和感知隐私。传统ISAC系统在共享频谱和硬件时面临安全风险：通信数据易被窃听，而雷达感知信号可能被非法接收机用于目标监视。为此，作者利
Sample-wise Targeted Adversarial Attacks on Test-time Adaptation
本文研究了测试时自适应（Test-time Adaptation, TTA）场景下的一种新型对抗攻击。TTA通过利用无标签测试流来应对分布漂移，但这也为对手提供了可乘之机。现有的类级别定向攻击在TTA中不够隐蔽：由于TTA批量处理，迫使部分
Security, Privacy, and Ethical Risks in OpenClaw
本文系统性地研究了OpenClaw这一本地可执行AI代理系统的安全、隐私与伦理风险及可追溯性挑战。OpenClaw支持自然语言交互和真实世界任务完成，在个人助理、办公自动化、跨平台任务管理和信息集成方面展现出强大潜力。然而，这种高度权限的代
On Reliability of Efficient Membership Inference Vulnerability Evaluation
本文研究了成员推断攻击（MIA）的脆弱性评估可靠性问题。MIAs被广泛用于衡量模型对训练数据中敏感信息的泄露程度。通常基于目标模型上的二分分类器（预测样本是否在训练集中）的假阳性率（FPR）和真阳性率（TPR）来评估脆弱性。然而，为了在不同
Securing High-Performance Data Transfers: Implementing AES Encryption in RDMA Systems
远程直接内存访问（RDMA）是实现高性能系统的关键技术，通过允许机器之间直接的内存到内存传输，提供低延迟、高吞吐量和减少CPU开销。然而，其设计绕过了传统的CPU中介安全机制，在不可信环境中引入了严重漏洞。本文探索了将RDMA与AES-12
Concept Drift Adaptation Using Self-Supervised and Reinforcement Learning In Android Malware Detection
本文针对安卓恶意软件检测模型在部署后因概念漂移（concept drift）导致性能下降的问题，提出了一种基于自监督学习和强化学习的自适应维护框架。现有方法通常需要完全重新训练模型，成本高昂。作者将部署期间的维护建模为序列决策问题：首先通过
Formal Verification of Probing Security via Conditional Independence
本文针对密码系统侧信道攻击的掩码防御机制，提出了一种基于概率分离逻辑的形式化验证方法，用于自动验证掩码算法的非干扰性安全属性。作者首先建立了非干扰性与条件独立性之间的数学联系，从而将安全验证问题转化为条件独立性推理问题。随后，利用现有的Li
FALCON-C: Flow-based Analysis and Labeling for Connected Vehicular Network Cybersecurity
该论文提出了一种名为FALCON-C（Flow-based Analysis and Labeling for Connected Vehicular Network Cybersecurity）的框架，旨在增强电动汽车充电设施（EVSE）
SAMark: A Self-Anchored Text Watermarking with Paragraph-Level Paraphrase Robustness
该论文提出了一种名为 SAMark 的自锚定文本水印框架，旨在解决语义级水印（SWM）在段落级改写攻击下鲁棒性不足的问题。现有方法将句子视为基本单元，但段落级改写会改变句子顺序，导致全局水印信号被破坏。SAMark 通过建立语义空间中与句子
Analyzing Concentration, Temporal Routines and Targeting in Public Ransomware Leak Site Data
本论文利用勒索软件数据泄露站点（Data Leak Sites）上的贴文作为行为痕迹，构建了一个包含来自325个勒索软件组织的超过27,000条贴文的数据集。研究旨在分析勒索软件攻击的受害者集中度、时间规律性和目标选择模式。研究发现，勒索软
决赛直播｜第四届阿里CTF安全挑战赛
该文章是第四届阿里CTF安全挑战赛决赛直播的通知，发布在阿里云先知社区。内容主要为比赛时间、直播链接、赛制介绍等，不涉及任何具体漏洞、攻击事件、恶意软件或威胁情报。赛事旨在通过CTF形式提升安全研究人员的实战能力，属于社区技术交流活动，无直
抢先加入AI时代顶尖安全团队！阿里云2027届实习生招聘来了！
该内容为阿里云2027届实习生招聘通知，发布于先知社区，不涉及任何网络安全威胁情报、漏洞、攻击事件或恶意活动。无法生成威胁情报摘要。