AI-Native Insurance for Agentic AI: Pricing, Underwriting, and End-to-End Automation

该论文提出了一个面向代理式AI（Agentic AI）部署的AI原生保险数学框架，用于承保、定价和合同设计。代理式AI系统因其自主决策、工具调用、环境修改及第三方交互能力，引入了传统保险无法覆盖的新型风险。作者将AI部署表示为包含自主性级别

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BARS: Benign-Anchored Ranking and Selection for False Alarm Reduction in Network Intrusion Detection

该论文针对网络入侵检测系统（NIDS）中误报率过高的问题，提出了一种名为BARS（良性锚定排序与选择）的特征选择方法。经典过滤式特征选择方法通常采用类别对称准则，忽略了入侵检测中正常流量与攻击流量的不对称性——正常流量构成基线而攻击是偏离。

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Composable Trust for Language Models: A proven boundary and a measured defense

该论文针对语言模型中指令与数据共享同一token流导致难以防御提示注入的问题，提出了一种可组合的信任模型。核心思想是将决策权外置于模型之外，由代码根据输入源的信任等级决定操作执行权限：低信任源可以提供信息但不能覆盖高信任源的指令。论文设计了

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A Scalable Cloud-Orchestrated and Service-Oriented Multi-Domain QKD Network with PQC Integration

该论文提出了一种可扩展、云端编排的多域量子密钥分发（QKD）网络架构，旨在解决现有QKD网络因供应商特定接口、可信节点约束和有限互操作性而难以跨异构基础设施和管理域扩展的问题。该架构集成了与供应商无关的QKD、软件定义网络（SDN）编排和云

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Auditable and Transparent Fully Authenticated Disk Encryption via USB Storage Interposition

本文提出了一种名为CC（Cryptographic Companion）的新型全盘加密（FDE）方案。传统的FDE通常由操作系统驱动实现，用户需在主机端提供密钥才能透明访问加密磁盘。CC另辟蹊径，在主机系统与外置硬盘之间插入一个通用的单板计

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Explainable-by-Design Audio Deepfake Detection via Wiener-Hopf Linear Prediction

本文提出了一种基于Wiener-Hopf线性预测的可解释音频深度伪造检测框架。针对现有黑盒模型可解释性差、计算复杂度高的问题，作者设计了一个轻量级二维卷积神经网络（CNN），将Wiener-Hopf预测系数作为输入特征，实现了分类结果与声学

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How Agentic Is Agentic Commerce? A Population-Scale Measurement of x402 Adoption and Authenticity

该论文对AI代理经济中广泛使用的x402支付协议进行了首次大规模测量研究。x402协议允许AI代理自主完成链上稳定币支付，声称已有数亿笔结算，被视为AI代理经济已到来的证据。研究者在Base链上采集了280天内136,708,672笔x40

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Traceback Translators Against Forgetting in Continual Fake Speech Detection

该论文聚焦于持续学习场景下的假语音检测问题。随着语音生成模型不断演进，假语音检测器需要持续更新以识别新类型的伪造语音。然而，传统的微调或增量学习方法会导致灾难性遗忘，即模型在适应新数据时显著丧失对旧数据的检测能力。作者提出一种基于域翻译器的

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VanillaBench: The Hidden Accuracy Cost of Adversarial Robustness

过去十年中，对抗鲁棒性研究产生了数百种防御模型，但文献几乎普遍孤立地报告鲁棒性结果：仅展示鲁棒模型的标准（干净）准确率和对抗准确率，而很少量化与对应普通模型（vanilla model）的差距。本文提出 VanillaBench，一个系统化

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On the Security Implications of PQC in TLS: Handshake Exhaustion and IDS Degradation

该研究探讨了后量子密码（PQC）集成到TLS 1.3中对手握握握手耗尽攻击和入侵检测系统（IDS）性能的安全影响。PQC虽然能抵御量子攻击，但其计算和通信开销可能加剧握手耗尽型分布式拒绝服务（DDoS）攻击的效果。研究者搭建了一个包含一台P

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Policy-Conditioned Constrained Decoding for Column-Level Access Control in Text-to-SQL

该论文针对跨信任边界部署的Text-to-SQL系统面临的策略合规、答案覆盖和成本约束三重挑战，提出了政策条件约束解码方法PCC-SQL。现有方法通常基于查询涉及的列来决定是否拒绝，并采用随机执行策略，但无法处理列的使用方式（如输出、过滤条

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Privacy Leakage in Federated Learning in Radiology Reports: A Comparative Evaluation of Tokenizer-Driven Privacy Risks

联邦学习（FL）允许多机构在不共享原始数据的情况下联合训练临床文本模型，但梯度反演可能从共享的模型更新中重建敏感信息。本文系统量化了放射学报告中基于梯度的文本重建风险，并比较了三种分词器（GPT-2、RadBERT、LLaMA-2）对隐私泄

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Reveal, Correct, Then Pay: Encrypted Mempools and Perpetual Funding Security

本文研究加密内存池（encrypted mempool）在永续合约（perpetual futures）资金费率场景下的安全性问题。加密内存池旨在隐藏交易内容直到执行顺序固定，从而防止最大化提取价值（MEV）攻击。然而，本文揭示了一种新型攻

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Privacy Preserving Recommender Systems Balancing Personalization with Privacy

本文提出并评估了一个隐私保护的推荐系统框架，旨在解决传统推荐系统依赖集中存储用户交互数据所带来的隐私与合规挑战（如GDPR、CCPA、CPRA）。该框架结合了联邦学习、差分隐私、群体级建模和隐私感知智能体：联邦学习保持原始用户数据分散在本地

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AI in Cyberpsychology: A systematic literature review of Cybersecurity enhancement by using AI for analyzing psychology of Victims, Attackers, and Defenders

本文是一篇系统文献综述，旨在梳理人工智能（AI）在网络心理学（Cyberpsychology, CPSY）领域中的应用研究。网络心理学被定义为利用心理学原理增强网络安全应用。随着2010年代初以来AI技术的快速发展，AI与CPSY的融合日益

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How Agents Ask for Permission: User Permissions for AI Agents, from Interfaces to Enforcement

随着AI代理（如自主型语言模型代理）的普及，用户面临的风险日益增加。提示注入攻击和幻觉问题可能导致代理将私人信息泄露给第三方；作为自主系统，代理还可能执行未获用户意图或授权的敏感操作（例如银行交易）。为应对这些挑战，代理安全社区已提出诸多安

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Poster: To Play or Not to Play: Insights and Lessons Learned from 20 Years of CTFs with ENOFLAG

这篇论文以海报形式回顾了CTF（Capture The Flag）安全竞赛在过去20年间的演变，并总结了作者所在学术团队ENOFLAG的运营经验。CTF自DIMVA 2006的现场竞赛CIPHER II开始，至今已成为网络安全学习的主流方式

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Towards quantum machine learning for assessing the resilience of post-quantum cryptography

本文探讨了量子机器学习（特别是量子生成对抗网络QGAN）在评估后量子密码（PQC）协议安全性方面的潜力。随着量子计算机的发展，传统密码学面临威胁，因此后量子密码标准正在推进。然而，当前量子计算机虽规模有限，但仍可能被用于寻找PQC协议的弱点

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Open-Source Intelligence and Music Information Retrieval for Geographic Attribution of Musical Affect and the Ecological Limits of Population Inference

该论文利用开源情报（OSINT）和音乐信息检索技术，研究音乐情感的地理分布及其对群体特征推断的局限性。研究者使用Essen民间歌曲集，该数据库包含数千首标注的民间旋律，但官方警告其大小调标签不可靠。因此，研究者通过键检测算法重新计算每首旋律

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Feathersjs is a framework for creating web APIs and real-time applications with TypeScript or JavaScript. In 5.0.44 and earlier, the _.merge(target, source) utility exported by ...

CVE-2026-54335

CVE-2026-54335 影响 Feathersjs 框架（一个用于构建 Web API 和实时应用的 TypeScript/JavaScript 框架）。在版本 5.0.44 及之前，@feathersjs/commons 导出的 _

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