SeedSmith: LLM-Driven Seed Synthesis for Directed Fuzzing

定向模糊测试旨在将模糊器导向用户定义的目标函数以发现漏洞，但经常在长时间运行后仍无法触发崩溃。本文识别了两个关键挑战：一是间接调用的静态分析不完整，导致基于距离的引导无法发现可达路径；二是缺乏对崩溃前提条件的语义引导，使得盲目变异在合理时间

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Simulating the Resident: Generating Executable Smart Home Schedules via LLM Personas

本文针对智能家居人机交互研究中数据集获取困难、成本高昂且侵犯隐私的问题，提出利用大型语言模型（LLM）生成多样化的居民角色（personas），这些角色与模拟智能家居环境交互，产生行为驱动的可执行交互时间表，从而在物理测试床上复现居民行为。

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Out of Sight: Compression-Aware Content Protection against Agentic Crawlers

本文针对基于大型语言模型（LLM）的智能代理（如具备推理、总结和记忆能力的代理）对在线内容构成的新型威胁，提出了一种内容保护框架CAPE。传统的防御手段如访问控制易被模拟普通浏览器的代理绕过，而注入式防御往往降低人类可读性。作者重新审视代理

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[原创]CVE-2022-0847 Dirty Pipe 漏洞原理深度分析 近年来最"干净"的内核提权漏洞之一

CVE-2022-0847

[原创]CVE-2022-0847 Dirty Pipe 漏洞原理深度分析 近年来最"干净"的内核提权漏洞之一

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Nginx远程代码执行漏洞分析与利用（CVE-2026-42530）

CVE-2026-42530

Nginx远程代码执行漏洞分析与利用（CVE-2026-42530）

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Mini-Programs, Mega-Problems: Unveiling OAuth-based Authentication Misuses in Mini-Programs via Dynamic Analysis

本文研究了小程序（Mini-Program）中基于OAuth的身份认证（OBA）误用问题。小程序是微信等超级应用中的轻量级应用部署范例，超级应用通过OAuth机制提供用户登录功能。然而，第三方开发者在集成OAuth认证流程时的不当操作会导致

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Threshold Authorization Without Threshold Signatures: Signature-Agnostic MPC Custody

本文提出一种数字资产托管的新架构，将成员认证与阈值授权分离，摆脱对阈值签名方案（TSS）的依赖。传统TSS在哈希后量子签名（如SLH-DSA）中效率低下，且格基阈值协议尚不成熟。作者设计双门架构：每个成员使用任意EUF-CMA安全的普通签名

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Impact of Benign Connectivity Variations on Intrusion Detection for Encrypted OPC UA Traffic in Industrial Private 5G Networks

该论文研究了在工业私有5G网络环境下，基于机器学习的入侵检测系统（ML-based IDS）对加密OPC UA流量进行检测时，良性连通性变化（如设备连接/断开、重连等）对系统性能的影响。作者通过实验发现，即使没有攻击行为，合法的连通性事件也

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Statistically Undetectable Backdoors in Deep Neural Networks

该论文研究深度神经网络中的后门攻击问题，提出了一种在统计意义上不可检测的后门植入方法。核心贡献在于，攻击者（模型训练者）可以在白盒场景下（即检测者拥有模型的完整描述，包括所有权重）向一大类深度前馈神经网络中植入后门，且后门模型与正常训练模型

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TSAI-MetaFraud: A Benchmark Dataset for Financial Fraud Transaction and Behavioral Risk Detection in Metaverse Ecosystems

随着元宇宙平台的兴起，虚拟经济体系带来了新型金融欺诈、机器人行为及非法金融活动等挑战。然而，现有数据集通常仅孤立地关注用户行为、身份认证或金融交易，缺乏多模态数据的整合，限制了可复现的欺诈检测方法评估。为弥补这一空白，本文提出了TSAI-M

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Triggering Stealthy Feature Map Backdoors via Physical Fault Injection in Embedded Neural Networks

本文提出了一种跨层次攻击方法，将嵌入式神经网络（NN）实现中的物理故障注入与算法级对抗攻击相结合。传统故障注入攻击主要通过破坏权重或中间计算来导致误分类，而本文创新性地将故障注入与后门学习联系起来，实现了利用实现级和算法级漏洞的系统级攻击。

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Federated Learning Architecture: Data Privacy and System Security Approaches

本研究探讨了在联邦学习（FL）系统中通过整合同态加密（HE）和差分隐私（DP）技术来增强数据隐私与安全性的方法。联邦学习允许数据保留在本地设备，无需集中收集，从而降低隐私风险；然而，模型更新过程仍可能泄露敏感信息。为此，作者提出了一种结合H

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Leveraging Interpretable Tsetlin Machine for PDF Malware Detection

本文提出了一种基于可解释 Tsetlin Machine (TM) 的 PDF 恶意软件检测框架。PDF 格式因其跨平台特性和丰富功能被广泛使用，但也成为攻击者嵌入恶意代码的常见载体。现有基于传统机器学习或深度学习的方法往往缺乏可解释性，难

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RaMark: Radioactive Watermarking for Generated Tabular Data

该论文针对生成式表格数据的水印技术面临的重训练攻击问题，提出了一种具有放射性的水印方法RaMark。现有水印方法在攻击者利用带水印数据集重新训练生成模型后，生成的高效用数据会丢失水印，导致所有权验证失效。RaMark通过将正弦依赖性作为数据

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Proof-of-Continuity: A Temporal Model for Authority Propagation in Distributed Systems and AI Agents

本文针对分布式系统与AI智能体中基于持有的授权模型（Proof-of-Possession）的局限性，提出了一种名为Proof-of-Continuity的权威传播时间模型。传统授权依赖令牌、凭证或能力等工件，但无法保证离散执行链中请求来源

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Privacy-Preserving Intent Fulfilment and Assurance for 6G RAN

该论文针对6G无线接入网（RAN）中的意图驱动网络管理提出了一种隐私保护架构。现有基于意图的网络管理方案（如3GPP TS 28.312定义的意图管理框架）在执行意图履行和保证时，通常需要深度包检测、逐流状态跟踪或访问供应商内部节点遥测数据

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Stablecoins under Stress in a National Economy: Transaction-Level Evidence from Austrian Crypto-Asset Service Providers

该论文利用奥地利监管机构的直接登记数据，识别了所有在奥地利注册的加密资产服务提供商（CASP）的链上地址，重构了它们在比特币、以太坊、USDC和USDT网络中的完整交易活动，时间跨度至2025年5月。研究将交易分为零售类（类似个人用户）和机

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Reverse Engineering Compliance: A Dual-Graph Verification Framework for Auditing Legacy IT Security Concepts

本文提出ASSERT（自动化安全概念结构提取与反向拓扑检查）框架，旨在解决NIS-2指令下从遗留IT安全概念（IT-SCs）向机器可读合规制品迁移的验证问题。现有研究主要聚焦于生成新概念，但缺乏对遗留文档的提取、验证与导出机制。ASSERT

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Prismata: Confining Cross-Site Prompt Injection in Web Agents

本文提出 Prismata，一种针对自主 Web 智能体（web agent）的跨站提示注入攻击的防御框架。背景：自主 Web 智能体旨在自动化日常浏览任务，但继承了 Web 最古老的攻击面之一——跨站脚本攻击（XSS）表明混合可信与不可信

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Securing Autonomous Vehicle Systems via Twin-Aware Federated Reinforcement Learning

本文提出一种针对联邦强化学习（FRL）系统的安全防御框架SecAgg+，旨在保护安全关键的自动驾驶场景中的FRL模型免受投毒攻击。联邦强化学习允许多个智能体协同学习而不共享原始数据，从而增强隐私和可扩展性，但现存投毒攻击可通过注入恶意系统参

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