今日共收录 1581 条安全情报，包含 810 个 CVE，383 篇安全通告，以及 109 篇研究论文。
← 返回归档列表该论文首次从理论上分析了在完全同态加密（FHE）环境下进行机器学习训练的收敛性，并设计了一种适配加密计算的高效差分隐私（DP）训练算法。针对FHE兼容性要求，激活函数与损失函数必须使用多项式近似，论文证明了基于多项式近似的近似梯度下降法能够
本文针对5G-Advanced和未来6G云原生电信架构面临的超复杂性、多层威胁向量和动态拓扑结构，提出了一种基于意图的自主安全管理框架。该框架基于作者设计并标准化的TM Forum TR292I安全本体v4.0.0，利用描述逻辑（DL）和自
本文提出了一个名为 AgenticVBench 的新型基准测试，旨在评估多模态 AI 智能体在视频后期制作实际工作流中的表现。视频制作流程需要综合文本、图像、音频和视频理解能力，以及长时程规划和工具使用，为评估多模态 AI 智能体提供了丰富
该论文研究了安卓权限系统中两个遗留机制如何持续侵蚀用户知情同意：（1）权限组机制：用户批准某个权限组后，后续版本中该组内新增的权限会自动获得授权，无需再次征求用户同意；（2）normal-level 自定义权限：这类权限在安装时自动授予，且
本文提出 Cloak，一种通过固定时间分布优化的启发式 ORAM（不经意随机访问机）系统。现有加密云存储虽能隐藏数据内容，但访问模式仍会泄露敏感信息。ORAM 通过隐藏访问模式解决此问题，但现有系统效率过低，难以实际部署。Cloak 的关键
该论文系统研究了AES类密码中线性层（特别是MDS矩阵）在相关差分密码分析中的安全性。相关差分是一种利用两个差分在加密过程中的关联性来降低攻击复杂度的技术。Daemen和Rijmen（2009）指出，即使满足最大分支数（MDS性质），线性层
本文提出 Grimlock，一种面向高自主性智能体系统的安全守卫框架。随着智能体系统越来越多地运行用户自编的编排代码，这些代码会调用工具、生成子任务并在多机器云环境间委托工作，这种高自主性带来了安全挑战：身份、授权、溯源和委托往往分散在应用
机器学习系统面临着多样化的威胁，这些威胁会破坏模型的鲁棒性、隐私性和公平性。尽管已有许多防御方法被提出，但每个防御通常只孤立地解决单一风险。在实际部署中，需要将这些防御组合起来同时满足多个保障需求。然而，防御的组合过程复杂且尚未被充分理解，
本文研究的是在两方垂直分割数据上训练梯度提升决策树（GBDT）的隐私保护问题。GBDT在金融和医疗等领域广泛应用，但传统安全计算方法（如基于私有集合交集PSI）会暴露双方共享的记录标识符（IDs），存在隐私泄露风险。本文首次提出匿名GBDT
本文针对6G网络切片中的跨切片攻击归因问题，提出了一种名为DA-GC的认证因果关系框架。在6G网络中，多个网络切片共享底层基础设施，攻击可能通过资源争用等路径传播，导致标准Granger因果检验难以区分真实因果与虚假相关。现有方法在满足10
该论文针对Linux生态系统中（包括嵌入式Linux）的共享库劫持攻击问题，提出了一种加载器级别的防御方案。作者指出，共享库劫持攻击本质上是利用动态链接器的库解析语义，而非直接修改受信任的库文件。现有防御措施包括加固或替换加载器、强制执行加
该论文提出了首个基于代理的模型来操作化FAIR控制分析模型（FAIR-CAM）的核心动力学，使得控制生理学（控制有效性随时间的动态变化）成为可计算观察的对象。传统安全风险分析将控制有效性视为静态输入，但实际上控制会因配置漂移而退化，依赖的监
该论文提出了ChainCaps，一种用于工具使用型AI智能体的运行时安全机制，旨在解决工具组合中的“权限洗钱”问题。在开放环境中，智能体可以动态组合文件系统、Web API、代码解释器和企业服务，但即使每个工具单独通过了权限检查，组合后的端
本文针对本地差分隐私（LDP）协议缺乏系统化比较方法的问题，提出了基于定量信息流（QIF）的分析框架。当前LDP领域通常使用隐私预算ε作为隐私度量，但ε仅能约束最坏情况下的区分性；其他比较则依赖效用驱动分析，即针对给定隐私预算ε评估机制保留
该论文针对车辆轨迹数据发布中的隐私保护问题，提出了一种上下文感知的度量差分隐私（Context-aware mDP, C-mDP）框架。现有度量差分隐私（mDP）机制通常独立地扰动每个位置记录，忽略了轨迹数据中时间上相邻位置之间的上下文依赖
随着云原生技术的快速普及，多租户环境中的机密容器部署需求日益迫切。然而，现有基于微虚拟机（microVM）架构的机密容器设计，虽然增强了容器间隔离，但其复杂的软件栈导致较高的启动延迟和资源开销，不适合短期容器工作负载。本文提出 Fasco，
该论文提出了一个对抗性恶意软件数据集，基于公开的RawMal-TF真实恶意软件二进制文件集合。作者使用一套对抗性恶意软件生成器，构建了两个对抗性PE文件数据集：一个包含44,347个按家族标记的样本，另一个包含33,596个按类型标记的样本
该论文提出了一种针对加壳识别工具（packer identification tools）的语义验证框架，旨在解决现有工具可能返回语义错误标签、导致解壳失败及下游分析不可靠的问题。核心思想是利用解壳器（unpackers）作为可执行语义契约
本文提出一种名为 SAMark 的自锚定文本水印框架，旨在解决语义级文本水印在段落级改写攻击下鲁棒性不足的问题。传统语义水印以句子为基本单元，依赖于句子顺序，而段落级改写（如重排句子顺序、同义替换等）会全局破坏水印信号。SAMark 通过建
随着移动计算技术的快速发展，来自智能手机、联网车辆和无人机等移动终端的海量空间数据不断产生。对这些数据进行高效的分布式统计分析对于实时移动计算应用至关重要。然而，移动环境的约束性和动态性加剧了隐私挑战：将敏感数据集中分析会带来严重的隐私泄露