Formal Verification of Secure Encrypted Virtualization
可信执行环境（TEE）通过硬件级隔离保护运行中的数据与代码的机密性和完整性。基于虚拟机的TEE（如AMD SEV）利用内存加密技术在云环境中保护虚拟机内的敏感数据，但常缺乏形式化的安全保障。本文提出一个形式化框架，用于表示和验证AMD SE
2026-06-02 归档
今日共收录 1188 条安全情报，包含 407 个 CVE，402 篇安全通告，以及 101 篇研究论文。
← 返回归档列表Strategic Users in a Priority Queue with Bulk Service on Blockchains
本文研究区块链上的交易费用动态，将交易等待视为优先队列，用户参与队列博弈。作者采用M/G^K/1优先队列模型，分析了交易费用的形成机制及其对用户行为的影响。通过推导稳态量的半封闭表达式，将用户延迟成本与交易费用的关系推广到一般区块生成时间。
Privacy-Preserving Smart Surveillance with Cross-Dataset Violence Detection and Decentralized Evidence Governance
本文提出了一种隐私保护的智能监控框架，旨在解决现有监控系统将录制的证据置于集中管理控制之下导致的隐私泄露风险。该框架将事件检测与证据披露分离：使用轻量级MobileNetV2为基础的视频分类器检测暴力片段，一旦检测到事件，立即对录制的视频片
DiscourseFlip: An Oblique Discourse-Level Opinion Manipulation Attack against Black-box Retrieval-Augmented Generation
本文提出了一种针对检索增强生成（RAG）系统的新型威胁——话语级意见操控攻击。现有的RAG攻击通常针对单个查询或狭窄主题的查询集，在真实场景中影响力有限且易被察觉。作者将威胁模型扩展到话语层面，即通过语义查询网络中的协调影响，诱导用户在整体
BraveGuard: From Open-World Threats to Safer Computer-Use Agents
计算机使用智能体（Computer-use agents）将语言模型从文本生成扩展到与文件、终端、浏览器和外部工具的持续交互。这种转变带来了安全风险，这些风险很难从孤立的提示或最终响应中检测出来，因为危害通常只有在多步执行轨迹中才会显现，而
Benchmarking Security Risk Detection and Verification in Open Agentic Skill Ecosystems
开放智能体平台允许社区贡献者发布可复用的技能（skills），智能体可在运行时调用这些技能。这种可扩展性也带来了供应链风险：恶意贡献者可以将有害行为隐藏在看似无害的技能中，而传统防御难以评估。为此，本文提出了 SkillVetBench，一
NICE: A Framework for Declarative and Machine-Checkable Vulnerability Reproduction
该论文提出了 NICE（NIx CvE 复现框架），旨在解决软件漏洞复现困难的问题。当前安全研究、开源维护和教育中，漏洞复现常因环境配置复杂、依赖过期或不可重现而难以进行。NICE 基于 NixOS 和声明式配方（recipes），自动化构
Authenticity Debt and the Synthetic Content Threat Landscape: A Layered Framework for Trust, Provenance, and IP Governance in the Generative AI Era
这篇论文探讨生成式AI（GenAI）对内容真实性带来的系统性风险。作者提出了“真实性债务”（authenticity debt）概念：组织在部署AI生成内容时，若未保留可验证的来源、完整性和问责机制，将累积机构性负债，未来可能在监管、法律或
Stochastic Analysis of Cybersecurity Defense Strategies Under Single Attack Scenario
本研究提出了一种新颖的随机框架，用于在单一攻击场景下优化主动网络安全防御的时机决策。该框架将防御过程建模为连续观察机制，其中防御时刻及随后的观察时段分别服从独立的指数分布。通过结合Laplace-Carson变换和首次超越理论，推导出能够包
PE-means: Improved Differentially Private $k$-means Clustering through Private Evolution
本研究针对欧氏空间中差分隐私（DP）k-均值聚类问题展开。现有解决方案直接对原始数据进行加和，导致敏感度与数据域的大小成正比。本文提出PE-means方法，将私有进化（Private Evolution, PE）算法（一种在合成数据生成中日
Separating Secrets from Placeholders: A Hybrid CNN-CodeBERT Framework for Three-Class Credential Leakage Detection
本文针对公开源代码仓库中凭证泄露的严重安全问题展开研究。2024年已有超过2380万个秘密被暴露，现有检测工具由于依赖刚性模式匹配和二元分类（仅区分真实凭证与非凭证），导致大量误报——无法有效区分真实凭证与占位符或弱凭证。为此，作者提出一个
A Moderatorless Protocol for WEREWOLF
本文研究社交推理游戏（如狼人杀）中去除可信第三方主持人的问题。传统玩法依赖一名人类主持人分配角色、秘密行动和揭示结果，这增加了参与门槛且存在单点故障风险。作者提出了一种仅用普通纸牌即可实现的无主持人狼人杀协议。该协议维护一个对所有玩家可见的
Pseudoentanglement in constant depth: How trivial states can have non-trivial entanglement structure
本文作者构造了一族二维局域、常数深度的量子电路，其输出的量子态在指定切割面上的纠缠熵无法在量子多项式时间内估计。与之前认为伪纠缠态需要伪随机性不同，常数深度量子电路可以通过多项式数量的量子样本学习得到，因此作者构造的伪纠缠态本质上是公钥的而
Inferring Routing-Layer Defense Mechanisms from Observable Behavior in OLSR-Based MANETs
这篇论文探讨了在基于OLSR（优化链路状态路由协议）的移动自组网（MANET）中，能否通过被动观察路由层的可观测行为来推断是否存在路由层防御机制。现有的MANET安全研究主要关注攻击检测，而防御机制的隐蔽性使得对手难以判断网络是否受到保护。
Toward Accessible Mobile Money: A Voice-Driven, Biometrically Secured USSD Automation Framework for Visually Impaired Users
本文针对非洲地区移动支付服务（基于 USSD 技术）在视障用户使用中存在的无障碍性和安全性问题，提出了一种 Android 智能中间件解决方案。当前 USSD 系统仅依赖视觉交互，导致视障用户无法独立完成交易，甚至需要第三方协助输入 PIN
BadBone: Backdoor Attacks Against Backbone Models in Visual Prompt Learning
提示学习（Prompt Learning）作为一种新兴的机器学习范式，因其简单性和有效性而受到广泛关注。然而，其安全漏洞尚未得到充分探索。本文提出 BadBone，一种针对视觉提示学习中骨干模型（Backbone Model）的隐蔽且自适应
Latent Geometric Chords for Query-Efficient Decision-Based Adversarial Attacks
该论文聚焦于决策型黑盒对抗攻击（decision-based black-box adversarial attacks）这一严重安全威胁。现有方法存在根本性局限：像素级攻击常引入不自然的高频视觉伪影，而潜在空间框架受限于低维流形的搜索空间
MAECO-Lite: Modular Ontology for Dynamic Malware Analysis
该论文针对网络威胁情报中动态恶意软件行为建模的语义精确性问题展开研究。当前业界广泛使用的恶意软件描述标准MAEC和STIX虽然提供了丰富的词汇，但其数据结构复杂且混淆了本体论上的关键区分，例如将持久性恶意软件工件（如文件、注册表键）与执行过
HE^2: A Communication-Light Heterogeneous Architecture for Efficient Fully Homomorphic Encryption
该论文针对CKKS全同态加密（FHE）方案计算效率低、硬件开销大的问题，提出一种通信轻量化的异构加速架构HE^2。CKKS支持密文上的SIMD定点运算，包含计算密集型（ComOps）和内存密集型（MemOps）两类算子，现有ASIC或近内存
A Core-Structure-Based Automated Analysis Tool for Commercial Virtualization Obfuscation Deobfuscation
虚拟化混淆是一种强大的代码混淆技术，通过将原始程序转换为自定义虚拟机指令，显著增加了逆向分析的难度。该技术被越来越多地应用于恶意软件中，导致分析人员需要投入大量时间和精力。本文提出了一种名为 VMPredator 的自动化分析工具，旨在从混