VR-Themis: A Scalable Framework for Virtual Reality Application Clone Detection

该论文针对虚拟现实（VR）应用市场中的克隆应用检测问题展开研究。随着VR应用的普及，恶意或非法用户通过重新打包（repackaging）合法VR应用形成克隆应用，这不仅威胁用户的安全与隐私，也侵害了原开发者的版权。然而，现有检测方法主要面向

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Homomorphic Aggregation of Continuous-Variable GKP States

本文提出了一种用于连续变量量子计算中Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）逻辑量子态同态聚合的主动测量框架。研究背景是分布式量子计算需要将多个节点上的逻辑量子信息进行聚合，但被动线性光学无法处理非高斯类型的GKP码，原

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A Commitment-Based Hybrid Post-Quantum Cryptographic Model for Multi-File Cloud Storage

本文提出了一种基于承诺的混合后量子密码模型，用于解决多云存储中多文件上传时的认证性能瓶颈。随着量子计算的发展，云存储客户端需要能够抵御未来量子攻击者的认证机制，通常采用经典密码原语与标准化后量子算法相结合的混合构造。然而，当这种构造被朴素地

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OmniSphinx: Active Mix Networks (Extended Version)

本文提出了一种新型混合网络（mix network）数据包格式 OmniSphinx，旨在解决现有混合网络格式不兼容、各自为政的问题。混合网络是实现匿名通信的关键工具，不仅保护消息内容，还隐藏通信元数据。传统上，不同混合网络（如 Sphin

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ATOBench: Tracing How Autonomous Penetration-Testing Agents Verify Vulnerabilities When Target Evidence Lies

该论文提出了 ATOBench，一个用于评估自主渗透测试智能体在目标响应不可信（即存在欺骗性证据）时如何验证漏洞的评估框架。研究动机是：自主渗透测试智能体依赖目标环境返回的响应来规划后续动作并生成最终报告，然而恶意或欺骗性的响应可能同时误导

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Technical Report on Resilient and Secure Large-Scale Energy Internet Systems

本报告由IEEE PES工作组撰写，系统分析了大规模能源互联网（EI）系统的安全性与韧性。能源互联网通过泛在数字化将电力层、信息层和市场层紧密耦合，形成典型的网络物理系统（CPS）。报告首先刻画了EI面临的网络物理威胁全景，涵盖网络攻击、物

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Adversarial Robustness in Smishing Detection: A Comparative Analysis of Adversarial Fragility in Classical vs. Transformer-Based Detection Systems

该研究针对短信钓鱼（smishing）检测系统的对抗鲁棒性展开系统评估。以往检测系统多在干净的单语文本上训练和测试，但在低资源场景下，攻击者常通过字符混淆、跨语言代码切换和结构扰动绕过检测。论文构建了包含27,037条消息的数据集，评估了五

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RealmEye: Virtual Machine Introspection for Arm CCA Realm VMs

随着机密虚拟机（Confidential VMs, CVMs）在金融、隐私保护AI推理等敏感云负载中的广泛部署，硬件隔离在保护虚拟机免受恶意云平台攻击的同时，也使得虚拟机所有者无法观察其内部状态。攻击者可通过网络或供应链攻击在虚拟机内部植入

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PIPES: Securing Agent Perception with Provenance and Priors

本文针对工具型大语言模型智能体（Tool-using agents）在消费外部数据时缺乏数据来源与语义约束的问题，提出了一种名为 PIPES（Provenance-Informed, Prior-Enforced Screening，即来源

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Correct Is Not Governed: Provenance Integrity in Agentic Workflows

本文提出一个关键的观察：在机构化环境中，评判智能体（Agentic）工作流是否成功不能只看最终结果是否“正确”，因为一个正确的结果可能建立在错误的授权、缺乏实证的完成声明或已被后续变更淘汰的旧数据之上。作者将这种需要完整可追溯决策依据的执行

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Machine Learning-Based Cyber Defense for Cloud Infrastructure: An Adaptive Deep Q-Network Architecture for Intelligent Intrusion Detection and Automated Threat Mitigation

本文提出了一种基于强化学习的自适应云安全防御框架，旨在应对云环境中日益复杂的网络攻击。该框架采用深度Q网络（DQN）作为核心算法，通过训练智能体学习动态防御策略，实现实时入侵检测与自动威胁缓解。研究使用了CICIDS2017数据集进行模型训

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A Comparison of Malware Image Transformations Using Grad-CAM and Hybrid Learning Models

该研究专注于恶意软件检测领域中的二进制到图像转换技术，并引入可解释人工智能（XAI）工具来提升模型的可解释性。作者使用 Gradient-weighted Class Activation Maps (Grad-CAM) 作为解释工具，分析

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The energetic cost of mitigating AI attacks in cellular networks

本论文研究了在蜂窝网络中应用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术时所引入的安全漏洞及其缓解策略带来的能量开销问题。随着AI/ML算法被广泛部署于蜂窝网络的各个层面，例如O-RAN架构中的无线智能控制器（RIC），网络得以实现无线资源分配优

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Slips: Behavioral Evidence Aggregation for Network Security

本文提出并评估了 Slips，一种基于主机行为画像与时间窗口证据聚合的网络入侵检测系统。传统 NIDS 通常以单个数据包或流为分析单元，难以跨越多个连接和较长时间段识别连贯的恶意行为，导致孤立告警难以整合成对主机整体风险的判断。同时，基于数

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Rank-Two Frobenius-Linearized Normal Forms and Orthoderivative Dual Coordinates in Quadratic APN Maps

本文研究有限域上的Frobenius线性化算子的一种正规形分类。设K为二元域F_2的有限扩张，σ为K上固定非平凡的Frobenius自同构，其固定子域为F_2。考虑K^3上两个二项式组成的算子L(Y)=AY^σ+BY，其中A、B为3×3矩阵

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Towards Model-based Run-time Cybersecurity: On Control-Flow Anomaly Detection, Attack Identification, and Hardware Monitoring

该论文针对网络攻击下系统韧性提升问题，提出一种基于模型的运行时网络安全方法，重点研究控制流异常检测、攻击识别与硬件监控的协同架构。作者指出，传统的控制流监控通过观察程序执行路径确保系统完整性并检测运行时异常，但单纯依赖软件层监控存在被“伪装

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Fingerprinting Text-to-Image Diffusion Models via Collapsed Generation

该论文针对专有文本到图像扩散模型的知识产权（IP）保护问题，提出了一种基于“塌缩生成”（collapsed generation）现象的非侵入式模型指纹识别框架。随着此类模型以托管服务和可下载检查点形式分发，模型泄露、复制或未经授权的微调纠

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SiYuan versions before v3.7.4 contain an authentication bypass vulnerability in the WebSocket endpoint caused by differential parsing of query parameters between authentication ...

CVE-2026-73054

CVE-2026-73054 影响 SiYuan 笔记软件 v3.7.4 之前版本。该漏洞存在于 WebSocket 端点的认证绕过机制，源自认证豁免流程与会话隔离检查对查询参数解析的差异性。攻击者无需任何认证或用户交互，仅需构造包含重复查

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SiYuan before 3.7.4 contains an improper restriction of excessive authentication attempts vulnerability in the authFilePublishAccess endpoint that allows unauthenticated attacke...

CVE-2026-73045

CVE-2026-73045 是思源笔记（SiYuan）3.7.4 之前版本中存在的一个身份验证绕过相关的暴力破解漏洞。该漏洞位于 authFilePublishAccess 端点，属于“对过度认证尝试的限制不当”（CWE-307）问题。远

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A vulnerability was detected in code-projects Online Food Order System 1.0. The affected element is an unknown function of the file edit_food_items.php. Performing a manipulatio...

CVE-2026-19916

A vulnerability was detected in code-projects Online Food Order System 1.0. The affected element is an unknown function

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