NLLog: Lightweight, Explainable SOC Anomaly Detection via Log-to-Language Rewriting

本文提出了一种名为NLLog（Natural-Language Log）的轻量级日志异常检测管道，旨在解决系统日志因模板化格式导致难以被自动化分析和人工理解的问题。NLLog的核心思想是将解析后的日志模板确定性重写为“谁-做了什么-严重程度

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TIBlender: Early-Warning Threat Intelligence from Cross-Platform Social Media Evidence

本文提出 TIBlender，一个基于多智能体 LLM 的跨平台社交媒体威胁情报早期预警系统。当前网络安全威胁信号分散于多个社交媒体平台（如 X、Reddit、Telegram 和 Discord），尚未有方法能完全自动化地将这些碎片化信息

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From Attack Simulation to SIEM Rule: Deterministic Detection-as-Code Synthesis with Probe-Level Traceability

本文提出一种从攻击模拟（Breach-and-Attack Simulation, BAS）到 SIEM 检测规则的确定性合成方法。安全团队常通过 BAS 工具模拟攻击来检验监控能力，但 BAS 输出的是发现（findings），而生产环境

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Bugsink: DOS using large numbers of event tags

### Summary In affected versions, Bugsink stores every tag supplied with an incoming event. An event with an unusually

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CISA Adds Actively Exploited SolarWinds Serv-U DoS Flaw to KEV Catalog

CVE-2026-28318

The U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) has added a high-severity security flaw impacting Solar

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The Coverage Gap: Chile's Cyber Disclosure Framework versus the USA, EU and UK

本文提出“覆盖缺口”概念，用于衡量关键基础设施运营商在公共暴露面与协调漏洞披露能力之间的可量化差距。作者以智利国家网络安全局（ANCI）依据第21.663号法律指定的915家“重要运营商”（OIV）为对象，采用纯被动、基于开源情报（OSIN

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Credential Disclosure in (EU) Digital Identity Wallets: Privacy Risks and Practical Mitigations

该论文研究了欧盟即将推出的EUDI数字身份钱包（计划2026年底部署）中凭证泄露的隐私风险及缓解措施。EUDI钱包允许用户将官方数字凭证存储在设备上，以便向网站安全、隐私地披露身份属性。然而，用户可能做出不当的凭证披露决策，导致过度分享敏感

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Robust Ensemble of Selectively Strengthened and Augmented Predictors

该论文提出了一种名为RESSAP（鲁棒集成选择性强化与增强预测器）的新框架，旨在提升机器学习分类器对逃逸攻击的鲁棒性。针对现有防御机制泛化能力有限、难以系统性提升模型鲁棒性的问题，RESSAP通过将单个分类器转化为集成多个鲁棒分类器的方式来

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Towards Worst-case Hardness for Low-Noise LPN

本文针对低噪声学习奇偶校验（LPN）问题的最坏情况难度进行研究。LPN是密码学中的基础假设，支撑着从对称密钥原语到公钥加密等众多构造。一个核心开放问题是能否像学习带误差（LWE）问题那样，将LPN的平均情况难度基于最坏情况复杂性假设。现有的

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PriSrv: Privacy-Enhanced and Highly Usable Service Discovery in Wireless Communications

该论文提出了一种名为PriSrv的隐私增强型服务发现协议，旨在解决无线通信中现有协议隐私保护不足的问题。现有协议在服务发现过程中会泄露敏感设备信息，为网络攻击创造条件。PriSrv通过双层匹配架构实现隐私保护：外层使用公共属性过滤不匹配的实

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An Improved CNN-LSTM Based Intrusion Detection System for IoT Networks

本文提出了一种改进的基于CNN-LSTM的入侵检测系统（IDS），旨在应对物联网（IoT）网络中日益增长的安全威胁。随着IoT设备的快速普及，网络攻击面显著扩大，传统IDS难以有效检测复杂多变的攻击。该模型通过结合卷积神经网络（CNN）和长

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Explainable AI-Driven Cyber Risk Analytics and Model Reliability Assessment for Intelligent Governance of U.S. Critical Infrastructure: An XGBoost and SHAP-Based Intrusion Detection Framework

该论文针对美国关键基础设施领域日益增长的网络安全威胁，提出了一种基于可解释人工智能（XAI）的网络风险分析与模型可靠性评估框架。研究背景指出，随着能源、医疗、交通、金融和通信等关键基础设施广泛采用智能数字技术，其暴露于高级网络攻击（如DDo

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Beyond Waveform Robustness: Robust Feature-Vocoder Adversarial Attacks on Automatic Speech Recognition

本文针对自动语音识别（ASR）系统的对抗鲁棒性展开研究。现有对抗攻击直接在波形域添加噪声，存在两个主要局限：一是对黑盒ASR系统的迁移性差，二是易被专门防御波形扰动的机制缓解。为此，作者提出了一种基于代理模型的Clean-Reference

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Protecting K-Nearest Neighbor Queries from Location Inference Attacks

本文首次系统性地研究了k-近邻查询（kNNQ）中的位置隐私泄露问题。kNNQ是位置服务（如“附近的人”）的核心组件，但长期以来其隐私风险被忽视。作者提出了两种针对kNNQ的位置推断攻击：几何相交位置推断攻击（GI-LIA）和零阶优化位置推断

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On the Cryptographic Structure Required for Verifying Qubits

本文研究经典验证量子计算中的核心工具——反对易算符测试，并探索其所需的密码学结构。作者首先形式化定义了“非对易测试”（ToNC），这是一种量子证明者与经典验证者之间的交互协议：验证者发送一个挑战比特c，证明者根据c测量两个二进制可观测量P0

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Bitcoin After Block Rewards

比特币的区块奖励计划逐步减半并最终归零，这引发了对其网络长期安全性的担忧：当矿工收入完全依赖交易手续费时，是否还能维持诚实挖矿的稳定性。本文基于序贯决策模型，分析了诚实矿工与偏离（如自私挖矿、空块攻击等）矿工的收益，推导出一个偏离阈值G_t

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Policy-Compliant Cloud Storage Systems

论文提出 GDPRuler，一种用于不可信云环境中的键值存储（KVS）的可验证 GDPR 合规中间件系统。背景：GDPR等隐私法规对个人数据的存储、处理和审计提出严格要求，而KVS简单数据模型和不可信云部署使合规极具挑战。现有方案需侵入式代

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Preserving Data Privacy in Learning Causal Structure with Fully Homomorphic Encryption

本文针对分布式因果结构学习中的隐私泄露问题，提出了一种基于全同态加密（FHE）的隐私保护方法。传统方法中，数据在传输和计算过程中可能暴露敏感信息，而FHE允许在密文上直接进行计算，从而保证数据全程加密。然而，将FHE应用于因果结构学习面临计

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A-Live: Passive Liveness Detection via Neuromuscular Micro-Motion Signatures on Commodity Sensors

本文提出一种名为 A-Live 的被动式活体检测框架。研究背景：传统的活体检测主要用于防止生物特征认证中的展示和重放攻击，但随着生成式AI和自主AI代理的兴起，数字系统需要区分人类用户与非人类实体，活体检测成为基础安全原语。现有方法依赖显式

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Bernoulli CUSUM and Bayes-Optimal Detection Ceilings for Trust Fraud in Sparse Rating Networks

该论文研究稀疏评分网络中信任欺诈的顺序检测问题。传统方法假设连续观测模型，但真实数据如Bitcoin-OTC中，56%的评级在标准映射下为单一值，破坏了参数检测器的分布假设。论文做出三点贡献：首先，推导了每个节点顺序检测器的贝叶斯最优F1检

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