Detecting Safety Training Modification in Language Models via Activation Analysis
本文提出了一种名为 AMS（Activation-based Model Scanner，基于激活的模型扫描器）的工具，用于检测语言模型安全训练是否被修改。其核心思想是：安全训练会在激活空间中形成有害内容与良性内容之间的可测量几何分离；而某
2026-08-07 归档
今日共收录 1483 条安全情报，包含 647 个 CVE，430 篇安全通告，以及 120 篇研究论文。
← 返回归档列表A Self-Explainable Deep Architecture for Security Applications
该论文提出了一种名为XSec的自解释深度架构，专门面向安全应用场景。研究背景在于，深度学习模型在安全领域（如入侵检测、恶意软件分类等）表现优异，但其复杂性和黑盒特性导致预测过程难以理解，而安全场景对可解释性要求极高。现有解释方法（如可视化解
The Trust-Free Aggregation Layer of the Unicity Infrastructure
本文提出并实现了一种名为 Unicity 的新型区块链基础设施，其核心目标是支持用户进行链下点对点代币交易，同时以极低的区块链复杂度和存储开销防止代币的并行状态（即双花问题）。Unicity 的关键组件是聚合层（Aggregation La
eMicro: Real-Time Multi-Hop Access Control for Microservices with eBPF
现代云应用通常由数千个微服务组成，其交互形成复杂的请求路径。传统的服务间访问控制仅限制单个服务到服务的请求，无法防止多跳攻击，即每一跳请求看似合法，但整体路径违反安全意图。这种缺陷使系统面临未授权访问和数据泄露风险。本文提出eMicro，一
Kerckhoffs-Compliant Watermarking for Physical Design IP Protection: From Placement to Routing
该论文提出 PDMarks，一个符合 Kerckhoffs 原则的物理设计（PD）知识产权（IP）水印框架，用于保护现代 VLSI 实现中的版图设计资产。物理设计 IP 包括经过精心调优的布局、时钟树综合（CTS）和布线决策，随着 PD 工
When Do PEFT Adaptations Leak Structure? Measuring Black-Box Structural Bounds in Public-Base Model Services
本文研究的是：当公共基础模型（如BERT、RoBERTa、DeBERTa-v3）被部署为服务，并叠加了私有的参数高效微调（PEFT）适配器（如LoRA）时，攻击者或审计者如果能在本地运行公共基础模型并观察到受害服务的输出，就可能产生一种差异
Towards Decentralized Searcher Competition in MEV Markets
本文研究区块链最大可提取价值（MEV）市场中的中心化问题，从搜索者（searcher）竞争视角出发，而非常见的构建者或验证者视角。作者构建了一个异质性模型，其中搜索者在机会覆盖范围和执行效率上存在差异，并分析拍卖设计如何影响竞争同一MEV机
The Hidden Life of Public Safety Communications Signals: A Comparative Security Analysis of TETRA, TETRAPOL, and P25
本文针对公共安全与关键基础设施广泛依赖的集群陆地移动无线电（LMR）系统（包括P25、TETRA和TETRAPOL）展开安全分析。传统观念认为这些系统的加密流量平面能够保护通信内容，但作者指出其信令平面几乎完全明文暴露，导致通信的保密性与通
HoRFFI: High-Openness RF Fingerprint Identification with a Similarity-Enhanced Variational Information Bottleneck
该论文研究射频指纹识别（RFFI）在高开放性场景下的设备身份识别问题。在实际物联网或无线网络环境中，接入设备并非固定不变，系统既需要为新授权的设备进行注册识别，也需要拒绝从未见过的未知设备，而特征提取器往往只在少量已知设备类别上训练，这被称
Hidden Ciphers and Where to Find Them: Static Discovery and Assessment of Cryptographic Assets in Software
该论文提出了一种静态分析方法，用于在软件系统中自动发现和评估密码学资产。研究背景是：现代软件系统广泛依赖密码学实现数据保护、身份认证和信任建立，但组织往往缺乏对源代码、配置文件、依赖项和密码学文件中部署的密码学资产的统一视图，导致安全治理和
Adaptive Intrusion Detection System using Transformer-Based Neural Networks and Continual Learning Approach with Adversarial Investigation
本文提出了一种基于Transformer的适应性入侵检测系统（IDS）框架，旨在解决传统IDS在固定流量快照上训练后，因威胁分布漂移导致的性能衰退问题。现有方法在应对新攻击时，微调会导致灾难性遗忘，而从头重训练计算成本过高。基于回放的持续学
UC, Categorically: Rigorous Diagrammatic Proofs
这篇 arXiv 论文来自密码学与形式化方法交叉领域，旨在为 Canetti 提出的通用可组合性（UC）安全框架建立严格的范畴论基础。作者认为，传统 UC 框架依赖交互式图灵机（ITM）和复杂的组合证明，既难以图形化理解，也限制了其向量子计
ASTELD: A Six-Axis Classification Framework for Autonomous AI Agents - Design, Evaluation, and an OpenClaw Case Study
本文提出并评估了一个用于自主AI代理平台分类的六轴框架ASTELD，旨在解决当前该领域缺乏统一分类方案的问题。ASTELD包含六个维度：架构模式（Architecture pattern）、安全态势（Security posture）、工具
Season: Spectrum-Aware Orthogonal Gradient Refinement for Transfer-Based Adversarial Attacks
本文提出一种名为 Season 的频谱感知正交梯度细化框架，用于提升基于迁移的对抗攻击成功率。研究背景是：传统卷积神经网络（CNN）偏向利用局部纹理特征，而视觉 Transformer（ViT）依赖全局形状信息，这种特征偏好差异导致对抗样本
Manipulation-Proof Oblivious Audits against Deceptive Model Providers
该论文关注机器学习模型审计中的完整性挑战。在监管场景下，审计通常是公开或可被检测的，模型提供方可能有意或无意地操纵审计过程，尤其是在公平性评估中，提供方可以推断敏感属性并策略性地调整不同组别的分配率以满足公平性指标。为此，论文提出了一种新颖
Adversarial Attacks for Good: A Survey of Proactive Protection across the Visual Content Lifecycle
该论文是一篇面向视觉内容全生命周期的综述，系统梳理了“用于善意的对抗攻击”（adversarial attacks for good）这一新兴防御范式。核心背景是：当视觉内容进入AI管道后，所有者对其后续使用方式几乎失去技术控制，法律和监管
Dimension Rigidity and Projective Geometry of Trace-Product Switchings of the Gold Cube
本文对Gold几乎完美非线性（APN）函数 x↦x^3 的一类自然标量迹积切换（trace-product switching）进行了完整分类，研究覆盖所有偶数维度。作者证明了非平凡切换仅出现在维度 n=4,6,8 中：对应可容许系数分别为
Understanding Fault Tolerance of Adversarially Robust Pruned Models
本文针对资源受限神经形态硬件上部署的深度神经网络（DNN）所面临的三个并发挑战进行了实证研究：剪枝导致的模型压缩、对抗性输入扰动、以及硬件故障（如 stuck-at-zero 权重错误）的影响。以往工作通常只孤立地研究这些因素，而本文首次联
Open-World Darknet Traffic Recognition Under Leave-One-Service-Out Evaluation
本文研究暗网流量的开放世界识别问题。传统暗网流量分类研究大多采用封闭世界评估，即假设训练和测试阶段涉及的服务类别完全已知，这在实际部署中并不现实。作者提出一种基于留一服务法（leave-one-service-out）评估的开放世界暗网流量
Securing Load Balancing over QUIC
本论文针对在QUIC协议上实现安全且高效的负载均衡问题展开研究。传统网络内负载均衡（in-network load balancing）相比软件负载均衡成本更低，例如可编程交换机ASIC可以利用哈希直连线速为每个流的初始包选择后端服务器。但