From Perfect to Approximate Hints: Efficient LWE Secret Recovery Leveraging Low Hamming Weight.
本文研究学习带误差问题（LWE）中秘密向量的恢复问题，特别关注秘密具有低汉明重量的情况。LWE是后量子密码学的基础假设，其安全性依赖于给定样本恢复秘密的困难性。传统方法通常假设秘密均匀分布，但在许多实际场景（如FrodoKEM、Kyber等
2026-07-18 归档
今日共收录 1491 条安全情报，包含 418 个 CVE，581 篇安全通告，以及 194 篇研究论文。
← 返回归档列表Fair Enough? Assessing Open Science Practices on a Top-Tier Security Privacy Conference.
该论文评估了顶级安全与隐私会议（CCS）2020至2022年间论文的开放科学实践情况，重点关注可重复性。研究系统地分析了这些论文中代码、数据集、工件等的公开可用性，发现虽然部分论文提供了工件，但整体开放科学实践水平较低，尤其缺乏完整的可重复
Tracing MCP Security Vulnerabilities: Constructing and Analyzing an MCP Security Vulnerability Dataset.
本文针对模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）这一新兴的LLM Agent通信标准，系统性地研究了其安全漏洞。作者首先通过收集和分析公开的MCP相关漏洞报告、安全公告及社区讨论，构建了首个MCP安全漏洞数据
Dory: Streaming PCG with Small Memory.
该论文提出了一种名为 Dory 的流式伪随机相关生成器（PCG），旨在解决安全多方计算（MPC）和零知识证明（ZKP）等密码学协议中伪随机相关生成的内存效率问题。传统的 PCG 方案需要预先生成并存储大量相关随机数（如不经意传输扩展、乘法三
VMSCAPE: Exposing and Exploiting Incomplete Branch Predictor Isolation in Cloud Environments.
该论文研究了云计算环境中分支预测器（Branch Predictor）隔离不完整所带来的安全风险。分支预测器是现代处理器中用于提高指令流水线效率的关键微架构组件，但在多租户云环境下，不同虚拟机（VM）可能共享物理CPU核心上的分支预测器硬件
ARES: Scalable and Practical Gradient Inversion Attack in Federated Learning Through Activation Recovery.
本文提出了一种名为ARES（通过稀疏反演恢复激活）的主动梯度反转攻击方法，旨在解决联邦学习（FL）中现有梯度反转攻击（GIA）在面对大批量训练样本时重建保真度低且需修改模型架构的问题。联邦学习通过共享模型更新而非原始数据来保护隐私，但研究表
Jigsaw: Doubly Private Smart Contracts.
本文提出Jigsaw系统，旨在实现双重隐私保护的智能合约，即同时保护合约的输入数据和合约逻辑（代码）的隐私。传统的智能合约在区块链上公开执行，导致交易数据和合约代码对所有节点可见，存在隐私泄露风险。Jigsaw结合了安全多方计算（MPC）和
CiRCLE: Recovering Complex Data Structures in Binaries Beyond Fragmentation.
本文提出了一种名为CiRCLE的方法，用于在二进制程序分析中恢复复杂的数据结构，克服了现有方法因碎片化导致的局限性。该方法通过结合静态分析和动态分析技术，能够识别并重建程序中使用的结构体、数组等高级数据类型。实验结果表明，CiRCLE在多个
Designing Transport-Level Encryption for Datacenter Networks.
本文提出 SDP（Secure Datacenter Protocol），一种为新兴数据中心传输协议（如 NDP 和 Homa）设计传输层加密的协议。SDP 在不改变上层应用的前提下，将加密功能集成到传输层，支持 NIC（网络接口卡）卸载、
Euston: Efficient and User-Friendly Secure Transformer Inference with Non-Interactivity.
本文提出 Euston，一种高效且用户友好的安全 Transformer 推理框架，支持非交互式操作，无需客户端与服务器之间进行多轮通信。Euston 结合了多方安全计算（MPC）与同态加密（HE）技术，针对 Transformer 模型中
Fast Deterministically Safe Proof-of-Work Consensus.
该论文提出 Sieve-MMR，一种首个完全无许可的共识协议，同时实现了确定性安全和恒定预期延迟，且不依赖外部机制。现有的无许可区块链共识主要分为工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）两类，但各有缺陷：PoS 易受长程攻击（攻击者可以低成
APT to Disagree: A Comparative Analysis of Attribution in Commercial TI.
本文针对商业威胁情报（CTI）中高级持续性威胁（APT）归因的一致性问题展开系统性比较研究。研究背景：准确归因对于安全团队制定针对性防御策略至关重要，但不同 CTI 供应商对同一攻击事件的归因结果经常存在分歧，这可能导致资源浪费和防御盲点。
Leafblower: a Leakage Attack Against Tee-Based Encrypted Databases.
本文提出了一种名为 Leafblower 的新型泄漏攻击，针对基于可信执行环境（TEE）的加密数据库系统。研究背景是，虽然 TEE（如 Intel SGX）旨在保护数据机密性和完整性，但加密数据库在 TEE 中运行时，仍然可能通过访问模式、
Credential Extraction Attacks Against Compromised Credential Checking Services of Password Managers.
密码管理器被广泛用于生成和存储高强度密码，其内置的“受损凭证检查”功能允许用户在不泄露明文密码的前提下，检查自己的密码是否出现在已知的数据泄露中。然而，这类服务本身可能成为攻击面。本文提出了一类新型攻击——凭证提取攻击，攻击者通过控制受损凭
Hardware Trojans from Invisible Inversions: On the Trojanizability of Standard Cell Libraries.
本文深入研究标准单元库是否具有内在的易受硬件木马攻击的特性（Trojanizability）。基于Puschner等人公开的SEM图像数据集（包含四种不同工艺节点的数字集成电路），作者指出之前的工作无法区分木马插入策略或图像质量退化对检测性
On the (In)Security of Loading Machine Learning Models.
本文提出了一种创新的虚拟机迁移优化模型，名为负载均衡和能效迁移模型（Load Balancing and Energy-Efficient Migration Model），旨在解决云环境中虚拟机迁移的负载均衡、能耗优化和安全防护问题。模型
Targeting Systems, Not Pathogens: Adapting Cybersecurity Threat Modeling for Modern Biosecurity.
本文提出将网络安全领域的威胁建模方法系统地应用于现代生物安全领域。传统生物安全主要关注病原体本身，但随着合成生物学和基因编辑技术的发展，生物系统面临与信息系统类似的安全挑战。作者借鉴了成熟的网络安全威胁建模框架（如STRIDE、攻击树、纵深
Evaluating Concept Filtering Defenses against Child Sexual Abuse Material Generation by Text-to-Image Models.
本文评估了从文生图模型（如扩散模型）的训练数据中过滤儿童图像以阻止模型被滥用于生成儿童性虐待材料（CSAM）的有效性。首先，作者通过基于游戏的安全定义捕捉了防止CSAM生成的复杂性，指出过滤防御需平衡攻击者能力和模型实用性。其次，实证表明现
MAYA: Addressing Inconsistencies in Generative Password Guessing Through a Unified Benchmark.
本文针对生成式模型在密码猜测领域的应用所面临的评估不一致和方法论缺陷问题，提出了一个统一的、可定制的、即插即用的基准测试框架MAYA。该框架旨在系统地表征和评估针对拖网攻击（trawling attacks）的生成式密码猜测模型。研究团队重
Scalable Accountable Byzantine Agreement and Beyond.
本文提出了一种可扩展的可问责拜占庭协议（Scalable Accountable Byzantine Agreement, SABA），解决了传统拜占庭协议在参与方数量增加时通信开销过高的问题。SABA 能够在线性时间内完成协议，且不需要认