A Hybrid Approach For Malware Classification Using Secondary Features Fusion

随着恶意软件（包括变种和新型）数量快速增长，恶意软件的检测与缓解成为一个复杂问题。传统的恶意软件检测方法虽然能识别恶意软件，但无法将其归类到具体的家族，这阻碍了后续的针对性和有效响应。针对这一挑战，本文提出了一种混合方法，用于自动化恶意软件

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FlowGuard: Flow Matching for Identity-Independent Detection of Data-Free Model Stealing Attacks on Energy System Intrusion Detection Systems

该论文针对能源基础设施中基于人工智能的入侵检测系统（IDS）面临的模型窃取攻击问题，提出了一种新型防御方法FlowGuard。模型窃取攻击允许攻击者通过查询IDS来复制其决策边界，从而离线生成逃避检测的恶意流量。现有防御方法存在两个主要缺陷

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ImageAuditor: Membership Inference Attack against Image-based Retrieval-Augmented Generation

本文提出 ImageAuditor，一种针对基于图像检索增强生成（IRAG）系统的成员推理攻击（MIA）方法。IRAG 系统利用外部数据库中的参考图像来增强冻结的生成器，支持文本到图像（T2I）和问答（Q&A）任务。由于这些数据库通常不透明

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Privilege Risk Evolution for Non-Human Identities: A Temporal Fiber Model for Cloud IAM

本文针对云环境中非人类身份（NHI）的权限风险演化问题，提出了一个新颖的“特权电路”模型。现有云权限治理隐式地将权限等同性视为静态关系，但作者指出，对于NHI（如服务主体、托管身份等），权限等同性具有两个不可约的组成部分：结构等同性和时间等

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The Role of Domain-Specific Features in Malware Detection: A macOS Case Study

尽管 macOS 在个人用户和企业系统中的普及度日益增长，但恶意软件研究长期聚焦于 Windows 和 Android，针对 macOS 的检测工作相对不足。操作系统自身的特异性以及 Mach-O 文件格式的独特结构，在未知样本分类中可发挥

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Private Embedding Lookup with Encrypted Compact Queries under Fully Homomorphic Encryption

该论文针对隐私保护推理中的嵌入查找问题，提出了一种基于全同态加密（FHE）的私有嵌入查找方法。在自然语言处理和推荐模型中，模型首先将离散的客户端输入映射为嵌入向量，而输入可能包含敏感信息，因此需要保护嵌入步骤的隐私。FHE允许对加密数据进行

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Secure AltDA Integration for Ethereum L2s: An End-to-End Validation Framework

该论文针对以太坊Layer2（L2）解决方案中采用替代数据可用性（AltDA）系统时面临的安全集成问题，提出了一个端到端的验证框架。AltDA系统（如Celestia、EigenDA、Avail）为L2提供外部数据发布层，以支持高吞吐量的r

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Outsmarting the Chameleon: Counterfactual Decoupling for Tactical OOD Shifts in Live Streaming Risk Assessment

直播已成为社交互动和数字商务的主要媒介，但也面临日益复杂的风险。一个根本性挑战是战术型分布外（OOD）偏移：恶意行为者保持其稳定底层意图（如欺诈），但不断重新设计叙事包装（如话术、场景）以逃避检测。现有OOD泛化范式假设难以满足，因为意图与

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Quantifying Side-Channel Leakage in Public Metrology Releases

该论文研究了公共科学计量发布中可能泄露隐藏设置的侧信道风险。作者将这种风险形式化为一个基于统计的侧信道审计框架，用于量化从发布的频谱数据中推断受保护参数的可能性。具体而言，释放映射提供功率谱密度（PSD）的有限频带统计；一个带有明确预算的p

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On Improving Robustness of Deepfake Image Detectors

该论文聚焦于深度伪造图像检测器在对抗攻击下的鲁棒性问题。尽管近年来提升检测器对未见生成模型泛化能力的研究取得进展，但检测器仍易受对抗样本攻击。作者复现了Abdullah等人（IEEE SP 2024）对八种检测器的评估，并额外测试了七种最先

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Ghost Tool Calls: Issue-Time Privacy for Speculative Agent Tools

本文研究工具增强型语言代理（tool-augmented language agents）中投机性工具调用（speculative tool calls）带来的隐私泄露问题。这类代理为了隐藏延迟，会在未确定最终执行分支前，提前向外部的工具服

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PS-UIE: Privilege-Separated Integrity Enforcement for User-Space Executable Objects in Confidential VMs

该论文针对机密虚拟机（CVM）中用户空间可执行对象（包括主可执行程序、程序解释器和动态加载的共享对象）的连续完整性保证问题，提出了一种名为PS-UIE（特权分离的用户空间完整性强制）的方法。现有研究虽能建立CVM启动时的信任并保护部分运行时

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DPDL: Towards Differential Privacy Preservation in Decentralized Stochastic Learning on Non-IID Data

本文提出了一种名为DPDL的隐私保护去中心化随机学习算法，旨在解决非独立同分布（non-IID）数据下的隐私泄露问题。去中心化学习中，多个智能体（agents）在没有中央服务器的情况下协作训练全局模型，但梯度交换过程存在隐私风险。实际应用中

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Collision Resistance of Single-Layer Neural Nets

该论文首次研究了单层二进制神经网络中寻找碰撞（collision）的算法复杂性。给定一个随机矩阵 A ∈ ℝ^{m×n}，输入 x ∈ {-1,1}^n 通过激活函数 φ 映射到二进制输出向量 φ(Ax) ∈ {-1,1}^m，其中 φ 在

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Towards Intrusion Detection Systems for RPL-based IoT Networks using Foundation Models

该论文探索了使用基础模型（Foundation Models）来检测和识别基于RPL的物联网（IoT）网络中的攻击。研究聚焦于多种攻击类型（包括黑洞攻击、DIS泛洪、最差父节点攻击和本地修复攻击），攻击变体以及网络配置，并评估了基础模型在攻

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Federated Learning for Multi-Center Sepsis Early Prediction with Privacy-Preserving

该论文聚焦于多中心医疗数据隐私保护下的脓毒症早期预测问题。由于多中心医疗数据具有隐私敏感性和分布式特性，传统集中式建模面临数据共享和隐私泄露的风险。联邦学习作为一种协作学习框架，允许各机构在不共享原始数据的情况下联合训练模型，但基于真实临床

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OpenStack Ironic through before 35.0.2 allows file overwrite via directory traversal during deployment with a crafted ISO image.

CVE-2026-48681

CVE-2026-48681 是 OpenStack Ironic 组件中的目录遍历漏洞，影响 35.0.2 之前的所有版本。攻击者可以通过上传特制的 ISO 镜像，在裸机部署过程中触发路径遍历，导致任意文件覆盖。由于 Ironic 通常运

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HTML::Entities versions before 3.84 for Perl read freed heap memory in _decode_entities. The XS routine backing HTML::Entities::_decode_entities cached a pointer (repl) into th...

CVE-2026-8829

HTML::Entities versions before 3.84 for Perl read freed heap memory in _decode_entities. The XS routine backing HTML::E

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CWE-326 in BOSH allows a local attacker to steal Basic-auth credentials or redirect UAA token requests via MITM. HttpRequestHelper#create_async_endpoint and #send_http_get_reque...

CVE-2026-41860

CVE-2026-41860 是 BOSH 组件中的安全漏洞，源于不安全的 TLS 证书验证。在 HttpRequestHelper 类的 create_async_endpoint 和 send_http_get_request_sync

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Weak Randomness / Insecure Cryptographic Primitive (CWE-338) in Get-RandomPassword in BOSH-Ecosystem / windows-utilities-release allows a network attacker to estimate VM boot ti...

CVE-2026-41858

CVE-2026-41858 是 BOSH-Ecosystem / windows-utilities-release 组件中 Get-RandomPassword 函数存在的弱随机数生成漏洞（CWE-338）。该函数用于生成随机密码以锁定

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