General Techniques for Reducing Key-Switching Overhead in Privacy-Preserving Two-Party Transformer Inference
本文针对安全两方Transformer推理中的性能瓶颈——密钥切换（key switching）开销——提出了一系列通用优化技术。在安全两方推理场景下，线性层通常通过全同态加密（FHE）以明文-密文或密文-密文矩阵乘法方式评估，其中密钥切换
2026-06-25 归档
今日共收录 1364 条安全情报，包含 629 个 CVE，391 篇安全通告，以及 120 篇研究论文。
← 返回归档列表Burnyard: Future of Malware Analysis
Burnyard 针对当前恶意软件分析中沙箱技术的局限性，提出了一种轻量级二进制模拟平台。沙箱技术在大型数据中心隔离的虚拟机中执行可疑二进制文件，但存在样本意外泄露至 VirusTotal 等公开平台的风险，且资源消耗大、耗时长。Burny
A Comparison of Kubernetes Compliance Standards and Configuration Scanners
本文系统性地比较了八种常用的Kubernetes加固指南和十种流行的静态配置扫描工具。首先，通过对比分析各种加固指南和最佳实践，建立了一个包含79条Kubernetes配置建议的基准。然后，对十个静态配置扫描工具进行了结构化的实证评估，分析
Decoherence as Defence and the Magnitude of Noise Regularisation: A Rigorous N -Qubit Theory of Stochastic Quantum Neural Networks for Adversarially Robust Network Intrusion Detection
本文针对随机量子神经网络（SQNN）在网络入侵检测中的对抗鲁棒性问题进行了深入理论和实验研究。背景方面，现有研究指出环状纠缠SQNN在协作入侵检测中表现优异，但去极化通道无法像经典dropout那样正则化，且鲁棒性界限保守。本文解决了这两个
Kops: Safely Extending the eBPF Compilation Pipeline with Native Operations
eBPF 技术通过内核中的编译管道（包括验证器和即时编译器 JIT）安全地扩展操作系统，广泛应用于网络、可观测性和安全等领域。然而，当前内核 JIT 采用单遍翻译方式，即每次只翻译一条字节码指令，这虽然保持了简单性以增强可信性，但错失了优化
PixJail: Self-Evolving Paper-to-Pipeline Reproduction for Text-to-Image Jailbreak Evaluation
论文《PixJail: Self-Evolving Paper-to-Pipeline Reproduction for Text-to-Image Jailbreak Evaluation》针对文本到图像（T2I）生成模型的越狱（jail
Maestro Order: A Model-Agnostic Orchestration Harness
本文提出 Maestro Order，一个模型无关的编排框架，旨在将不可靠的 LLM 等单次推理问题求解器转变为可靠的系统。核心思想是通过四个结构原语（分解、集成、验证、递归）和预算感知控制器来组合基础求解器。框架将任何模型视为黑盒基础求解
BipBipCache: Pipeline-Aware Integration of Low-Latency Tweakable Encryption in an Embedded Cache Controller
该论文提出 BipBipCache，一种直接映射缓存控制器，集成了 BipBip 可调块密码（TBC），用于实时加密缓存数据和标签，以保护片上 SRAM 缓存中的敏感数据免受冷启动、总线探测和 SRAM 读出攻击。作者从以解密器为中心的规范
Quantum-Resilient Decentralized AI Economies: Proof-of-Useful-Work and Post-Quantum Security
该论文提出一种去中心化AI经济系统，旨在解决传统工作量证明（PoW）区块链中哈希计算不产生外部价值的根本缺陷。核心思路是让节点执行有实际价值的机器学习任务（如模型推理和训练）来获得代币奖励，而非无效的哈希计算。作者设计了三层架构：计算层（执
AutoPRAC: Automating Attack Discovery for PRAC-Based Rowhammer Defenses using Model Checkers
DDR5内存标准引入了每行激活计数（PRAC）作为缓解Rowhammer攻击的机制，通过跟踪每行的激活次数并在超过阈值时触发缓解刷新。然而，当前PRAC设计的安全性评估依赖于人工构造的攻击模式，缺乏对安全属性的形式化验证或自动化漏洞发现技术
A quantum algorithm for one-shot signatures
该论文提出一个基于量子计算的一次性签名（one-shot signature）方案，并给出了预混淆（pre-obfuscation）电路级实现。一次性签名是一种特殊的数字签名，每个密钥对只能用于签署一条消息，但具有广泛的应用场景，例如委托签
A Watermark for Vision-Language-Action and World Action Models
该论文提出了一种针对视觉-语言-动作（VLA）模型和世界动作模型（WAM）的知识产权保护方法。这类模型正成为通用机器人控制的核心，将原始摄像头输入直接转化为电机指令，通常以黑盒服务形式部署（参数私有化）。由于训练此类模型需要专有数据和大量算
OptChain: Achieving Optimal Throughput of Permissionless Blockchains
本文提出 OptChain，一种无许可区块链状态机复制（SMR）协议，旨在实现理论最优的吞吐量。首先，作者推导了在给定错误概率下任何 SMR 协议吞吐量的理论上界，而 OptChain 是首个逼近该极限的协议。概念上，OptChain 是一
A Hybrid Intrusion Detection System for Electric Vehicle Charging Infrastructure
该论文提出了一种针对电动汽车充电基础设施（EVCS）的混合入侵检测系统（IDS）。随着电动汽车充电站接入智能电网，其管理需要复杂的数字基础设施，这扩大了攻击面，使电网和充电站面临网络攻击风险。现有EVCS入侵检测系统存在缺陷，主要因为仅关注
The EVerest Dataset for Secure Software Engineering
该论文提出 EVerest 数据集，用于支持安全软件工程中的端到端安全验证。EVerest 基于开源电动汽车充电桩软件栈，包含 84 个手动提取的安全需求（注释安全目标）、1445 个细粒度安全元素（组件、实体、数据、数据流、状态等）、验收
Unprivileged Topology Certificates for Cloud GPU Attestation
该论文提出了一种用于云GPU租户对物理加速器进行软件认证的原始方法。当前云GPU租户只能获得模型名称和区域，无法直接检查运行其任务的物理加速器。作者利用CUDA探针测量SM（流多处理器）与内存区域之间的延迟矩阵，通过物理SM标签和依赖的全局
Understanding the Stealthy BGP Hijacking Risk in the ROV Era
该论文首次系统性地研究了在路由来源验证（ROV）部分部署背景下的一种隐蔽BGP劫持风险。所谓隐蔽BGP劫持，是指恶意路由在不触发受害者警报的情况下成功劫持流量，这种劫持方式由于ROV部署的不完整性而变得可能，且此前缺乏系统性研究和真实世界事
Public Diffusion Models, Private Images: Key-Controlled Inversion for Conditional Reconstruction
该论文针对扩散模型在公开部署场景（如开源库或发布检查点）下面临的严重安全风险——即任何获取中间潜在表示的用户都能逆推恢复原始输入图像——提出了一种密钥控制逆推框架。不同于以往假设黑盒模型（参数保密）的访问控制研究，本文首次在白盒设置下（所有
HADES: Privacy-Preserving Federated Learning via Selective Feature Encryption and Hybrid Model Fusion
在联邦学习（FL）中，隐私保护训练面临计算开销与安全性之间的权衡。现有全加密方案（如同态加密）虽能保护数据，但计算成本过高，难以部署。本文提出HADES框架，一种选择性特征加密与混合模型融合的隐私保护联邦学习方法。核心思想是：并非加密所有数
CLIP-guided Diffusion Model for Backdoor Generation in Sensor-based Human Activity Recognition
传感器是现代智能设备的关键组件。随着物联网和可穿戴移动设备的普及，传感器被广泛用于环境监测和预测行动。人体活动识别（HAR）是其中一个重要应用，它利用惯性测量单元（IMU）传感器（如加速度计和陀螺仪）来提供健康、训练和医疗诊断方面的洞见。然