Rethinking Forgery Attacks on Semantic Watermarks in Black-Box Settings: A Geometric Distortion Perspective
该论文重新审视了黑盒场景下针对语义水印的伪造攻击问题。语义水印通过将信息嵌入到潜在扩散模型（LDM）的初始噪声中实现版权保护，但现有研究表明这类水印易受黑盒伪造攻击。然而，已有方法主要依赖经验证据，缺乏对攻击成功或失败条件的严格理论理解。作
2026-06-30 归档
今日共收录 1015 条安全情报，包含 254 个 CVE，381 篇安全通告，以及 97 篇研究论文。
← 返回归档列表Multi-Level Distributional Entropy for Explainable Network Intrusion Detection
本文提出了一种名为多级分布熵（Multi-Level Distributional Entropy, MDE）的分析框架，用于可解释的网络入侵检测。传统的基于机器学习的入侵检测系统（IDS）依赖聚合流统计数据，但这些数据丢弃了分布结构，而传
The Calibrated Deepfake Trust Score (CDTS): Competence-Coupled Trust Degradation Across Deepfake Detectors
本文提出校准深度伪造信任分数（CDTS），将深度伪造检测重新定义为一种校准的、自我审计的信任工具。研究发现检测器的判别能力与其信任分数的校准之间存在强耦合：当检测器的判别能力下降时，信任分数的校准也会恶化。该结论在32种配置（合并Pears
The Platonic Defense: Backdoor Defense for Self-Supervised Encoders in the Era of Large Scale Pre-training
自监督学习（SSL）预训练模型已成为视觉表示学习的主流范式，但它们容易受到后门攻击。现有的防御方法在完全黑盒设置下难以有效防御，因为它们通常需要访问标签、攻击模式或训练数据。为了应对这一问题，本文提出了一种新的攻击无关、模型无关、模态无关的
Generic Number-of-Copies Amplification for Pseudorandom States
该论文研究量子伪随机态（Pseudorandom States, PRS）的安全性放大问题。PRS是一种量子密码学原语，其安全级别由敌手可区分的副本数量表征：单副本安全（1-PRS）表示即使获得单个副本，敌手也无法将其与最大混合态区分；而t
From Tool Connection to Execution Control: Benchmarking Security Invariants in MCP-Style Agent Runtimes
该论文聚焦于基于模型上下文协议（MCP）的智能体运行时的安全问题。MCP为语言模型应用提供了工具、资源、提示和传输的连接层，但随着智能体从连接走向执行，安全决策往往分散在客户端、服务器、提示、审批对话框、OAuth部署和日志中。论文核心问题
Arbitrary Reduction of Validation Error for AI Decision Tests using Homomorphic AI and Repetition Codes
该论文提出了基于哈希的同态人工智能（HbHAI）技术的新成果。HbHAI利用一种新型密钥相关哈希函数，该函数能够自然保留大多数AI算法所依赖的相似性属性。这使得可以在数据保持加密安全形式的同时，使用现有原生AI算法进行分析和处理，无需修改，
Beyond Her: Safety Dynamics in Role-play AI Companions
本论文研究了角色扮演AI伴侣（RACs）在长期使用中的安全动态。电影《Her》描绘了人类与AI之间的爱情，而现实中RACs通过情感化交互模糊了工具使用与关系参与的边界。然而，安全影响尚不明确，因为用户体验会随时间通过情感和风险行为动态演变，
Understanding Binary Code Similarity for Real-World Vulnerability Detection: A Large-Scale Empirical Study
该论文对基于二进制代码相似性检测（BCSD）的物联网固件漏洞检测进行了大规模实证研究。研究覆盖来自200个供应商的6万个固件镜像，重点分析了四个关键因素对BCSD性能的影响：脆弱函数版本、漏洞搜索空间、函数大小和编译工具链。实验发现这些因素
Decomposing Memorization Reduction in Privacy-Preserving Fine-Tuning of SLMs for CSIRTs
该论文针对CSIRT（计算机安全事件响应团队）在微调语言模型处理漏洞扫描记录时面临的隐私风险，首次实证研究了差分隐私随机梯度下降（DP SGD）与HMAC假名化两种隐私保护技术的交互效果。研究使用1B至3B参数的小语言模型（SLMs），在结
How Humans, Bots, and Agents Communicate About Vulnerabilities in Pull Requests
该论文研究开发者在拉取请求（pull request）讨论中如何沟通漏洞信息，涵盖人类、机器人和编码代理（如GitHub Copilot等AI助手）。传统研究主要关注显式漏洞标识符（如CVE、GHSA），但隐式安全相关语言（如“未授权访问”
GTI-mSEMP Framework : A Proposed Framework to Simulate Malware Propagation with Inclusion of Attacker-Defender Strategy
本文提出了一种名为GTI-mSEMP（博弈论集成改进型多无线传感器流行病恶意软件传播）的框架，用于模拟异构、资源受限的赛博物理网络中恶意软件的传播，并明确纳入攻击者与防御者之间的策略博弈。传统的流行病学模型通常将安全防御视为静态参数，无法捕
Ghost Without Shell: Measuring Non-Interactive SSH Attacks on Honeypots
本文研究了SSH蜜罐中非交互式攻击的普遍性。传统蜜罐设计假设攻击者会登录、打开shell并输入命令，但作者通过部署11个同时支持交互式和非交互式会话的SSH蜜罐，在15天内收集了177,622个认证会话，并使用独立的Cowrie数据集进行验
Quantum Multi-Party Threshold Private Set Intersection with Explicit Cardinality Testing
本文针对量子多方阈值隐私集合交集（TPSI）问题提出了一种新协议。传统TPSI要求只有当交集基数达到预设阈值时才揭示交集，而现有量子TPSI协议通常依赖第三方（TP）解读最终结果，偏离了显式基数测试的范式。本文设计了一种基于旋转的量子构造，
SHARD: cell-keyed residual splitting for alignment-resistant private dense retrieval
该论文提出了一种名为 SHARD 的防御方法，旨在保护密集向量检索（如语义搜索和 RAG）中的嵌入向量不被反演攻击。现有攻击利用密集嵌入的全局几何结构，通过少量已知对齐对即可恢复秘密全局旋转（正交 Procrustes 方法）。SHARD
Decoys Cannot Go Everywhere: Mapping the Deception Surface in MITRE ATT&CK
该论文挑战了网络欺骗研究中一个常见但未经检验的假设：诱饵可以放置在攻击者可能经过的任何位置。作者针对MITRE ATT&CK v18.1框架中的所有250种攻击技术，引入了一个四准则评估体系来判断基础设施诱饵的可行性。该准则包括：防御者控制
Self-Verifying Measurement Records: Hash-Linked Evidence Graphs for Hardware Benchmarking
该论文针对硬件性能测试报告的可信度问题提出了一种自验证的测量记录方法。当前硬件基准测试结果通常依赖读者信任，但实际中可能存在硬件错误（例如每千个核心中约有一个返回无错误提示的错误算术结果）。作者构建了一种防篡改、可独立验证的测量记录结构：论
RAMSES: Secure high-performance computing for sensitive data
传统高性能计算（HPC）系统架构以速度为核心，而高安全计算机系统通常需要牺牲速度来换取安全性。然而，生命科学等众多科学领域需要同时具备高性能和安全性，以便大规模处理敏感数据。本文提出了RAMSES（Research Accelerator
PLAA: Packet-level Adversarial Attacks in Network Traffic Detection
本文针对网络流量检测中的对抗攻击问题展开研究。当前基于深度神经网络（DNN）的网络入侵检测系统（NIDS）虽然准确率高，但极易受到对抗样本的攻击。现有方法多从计算机视觉（CV）领域直接迁移对抗攻击技术，忽略了CV与NIDS之间的根本差异，导
Reliable Homomorphic Matching for Fuzzy Labeled PSI at Scale
本文研究了模糊标签私有集合交集（FLPSI）协议中的可靠性问题。FLPSI允许接收方学习与查询相似的已注册记录的标签，而不会泄露其他信息。现有基于集合阈值归约的构造通过一个内部集合阈值内核来委托私有匹配，但该内核在同态形式下（结合层级BFV