LNTest: A Testbed for Evaluating Bitcoin Lightning Network-Based Botnets
比特币闪电网络（LN）作为一种低成本、隐蔽的通信通道，可能被攻击者利用来构建僵尸网络，现有研究如LNBot和D-LNBot只是概念验证，且仅通过模拟评估，缺乏对现实拓扑形成、传播复杂性和抵御拆除能力的深入理解。本文提出LNTest，这是第一
2026-06-13 归档
今日共收录 1165 条安全情报，包含 370 个 CVE，402 篇安全通告，以及 115 篇研究论文。
← 返回归档列表A Privacy-Preserving Framework Using Remote Data Science for Inter-Institutional Student Retention Prediction
该论文提出了一种基于远程数据科学（RDS）的隐私保护机器学习（PPML）框架，用于跨机构学生保留率预测。研究利用PySyft平台，设计了一个半气隙架构，包括高侧和低侧服务器，使得来自三所大学的研究人员能够在敏感学生数据上构建预测模型，而无需
Fed-FBD: Federated Functional Block Diversification for Isolation, Privacy, and Surgical Unlearning
联邦学习（FL）允许多方协作训练模型而不共享原始数据，但标准方法（如FedAvg）将每个客户端视为黑盒，无法隔离对抗性贡献者、审计每个客户端的影响，或尊重已退出参与者的被遗忘权。本文提出Fed-FBD（联邦功能块多样化），一种模块化联邦架构
CAPED: Context-Aware Privacy Exposure Defense for Mobile GUI Agents
该论文聚焦于移动GUI代理（如基于截图的智能体）在执行任务时面临的隐私暴露问题。这类代理通过模拟人类用户操作手机应用，需要实时截取屏幕截图发送给远程的多模态模型进行处理。然而，截图会包含大量与当前用户请求无关的敏感信息（如联系人、消息、照片
Beyond Attack Success Rate: Examining Trigger Leakage in Vision-Language Agentic Systems
本文研究视觉-语言智能体系统（VLAS）中的后门攻击问题。VLAS将视觉感知与规划、工具使用和物理动作相连接，因此后门触发器可以通过决策管线及其连接的接口传播，使视觉后门成为系统级威胁。当前评估仅关注干净准确率和攻击成功率（ASR），这些指
ECYSAP EYE: From Cyber Situational Awareness to Mission-Centric Decision Support for Enhanced Cyberspace Operations
该论文介绍了ECYSAP EYE项目，旨在为运营组织提供超越孤立技术警报的网络态势感知（CySA）能力，输出可嵌入异构工具链和网络安全/防御流程的任务相关工件。其核心是一种面向采用的系统之系统（SoS）架构，围绕七组任务聚焦的工件设计：认知
A Five-Plane Reference Architecture for Runtime Governance of Production AI Agents
该论文针对生产环境中AI代理的运行时治理问题，提出了一种五平面参考架构。传统企业安全基于数据边界防护，但AI代理通过读取上下文、调用工具、连接器和修改系统记录，将风险内化于工作流内部的行动序列中，这些序列可能组合出未授权的业务流程变更。现有
Partitioned Tags, Shared Data: Reconciling Strict Cache Isolation with Write-Shared Coherence
这篇论文提出了一种名为SCP（Secure and Coherent Partitioning）的缓存分区方案，旨在解决传统缓存分区在安全共享操作系统环境中面临的根本矛盾：严格的驱逐隔离与写共享一致性无法共存。SCP通过仅分区标签（tags
Reinforcement Learning Disrupts Gradient-Based Adversarial Optimization
本文研究强化学习（RL）训练如何破坏基于梯度的对抗攻击。传统上，梯度攻击（如PGD、AutoAttack）利用神经网络的梯度信息高效生成对抗样本。作者假设RL训练（使用策略梯度目标和epsilon-greedy探索）可以改变模型梯度结构，使
From Parameters to Feature Space: Task Arithmetic for Backdoor Mitigation in Model Merging
本文研究了模型合并（Model Merging, MM）中的后门攻击防御问题。模型合并是一种将多个针对特定任务微调后的模型整合为一个统一模型的高效方法，但最近研究发现该过程极易受到后门攻击。现有的基于任务算术的防御方法通常依赖于直接编辑参数
InjectV: Modeling Fault Injection Attacks in RISC-V Simulation Environment
该论文介绍了InjectV，一个基于gem5模拟器的RISC-V平台故障注入攻击框架。故障注入攻击（FIA）通过诱导计算或存储中的恶意故障来破坏系统安全。在硅前开发阶段评估抗攻击能力因物理实验成本高、复杂度大且可用性有限而极具挑战。Inje
Online Shift Detection and Conformal Adaptation for Deployed Safety Classifiers
该论文提出了一种针对已部署安全分类器的在线分布漂移监测系统。系统利用校准的序贯统计量（如加权共形预测或逻辑密度比估计）实时检测分类器的输入分布是否发生变化。一旦检测到漂移，系统会通过共形弃权层自动调整决策阈值，以恢复预设的目标错误率（ε=0
Feature-Aligned Speech Watermarking for Robustness to Reconstruction Distortions
本文提出一种特征对齐的语音水印方法，旨在提高水印对语音重建模型（如现有或未知的编解码器）的鲁棒性。传统音频水印在保真度与鲁棒性之间存在权衡：增加水印能量可提升鲁棒性，但会降低不可感知性。作者利用预训练语音编解码器生成伪语音水印，使其分布与原
Jaguar: Fast Private CNN Inference with Power-of-Two Homomorphic Arithmetic
本文提出 Jaguar，一种用于加速私有卷积神经网络（CNN）推理的新型混合同态加密/两方安全计算（HE/2PC）系统。现有混合协议的性能瓶颈主要来自两个方面：一是使用素数模数同态算术进行卷积操作，这需要基于NTT的多项式乘法，开销较大；二
Toward Trustworthy AI: Multi-Target Adversarial Attacks and Robust Defenses for Continuous Data Summarization
本论文聚焦于可信AI中数据摘要环节的对抗鲁棒性问题。数据摘要作为上游组件，决定哪些信息被保留并传递给下游学习或决策模块，因此针对摘要过程的对抗扰动可能以“上游”方式破坏可信AI：它们可能改变选定的摘要、降低其代表性，并进一步损害后续学习任务
SwarmSense-DNN: A Trustworthy and Decentralized Neural Framework for Proactive Anomaly Defense in Consumer IoT
随着消费级物联网（IoT）设备的迅速普及，传统集中式异常检测方法面临通信瓶颈、单点故障和隐私泄露等严峻挑战，尤其难以应对基于人工智能的复杂网络攻击。本文提出 SwarmSense-DNN，一种新颖的去中心化神经网络框架，融合群体智能与深度神
A Fast Gaussian Mechanism under Continual Observation, with Applications
本文研究持续观察下私有化发布k维向量更新的问题。初始向量为零向量，在时间点t_i上通过添加x^{(i)}进行更新，其中t_i∈[T]，x^{(i)}在k维单位球B_k内。两个数据集被认为是相邻的，如果它们的对称差大小不超过1。持续发布需要在
MHOT: Height-Optimized Authenticated Data Structure for Blockchain State Commitment
该论文提出了一种名为MHOT（高度优化的认证数据结构）的新型区块链状态承诺数据结构，以解决以太坊Merkle Patricia Trie（MPT）存在的两个关键问题：树高度增长过快导致的性能瓶颈，以及易受Nurgle攻击的安全威胁。MPT的
A Robust Framework for Sybil Attack Detection in Vehicular Ad Hoc Networks
该论文针对车载自组网（VANET）中的 Sybil 攻击检测问题展开研究。Sybil 攻击通过伪造大量虚假身份模拟交通拥堵，破坏 VANET 的可靠运行。现有检测方法存在四个主要缺陷：(i) 由于 Sybil 车辆与合法车辆的轨迹重叠，容易
Sovereign Assurance Boundary: Certificate-Bound Admission for Agentic Infrastructure
本文针对自主代理基础设施面临的关键控制平面授权问题，提出了一种名为主权保证边界（Sovereign Assurance Boundary, SAB）的证书绑定运行时准入层。随着AI代理和自主系统能够产生非确定性推理并提议对生产资源进行高风险