The Anonymity Gap: Understanding Real Privacy in Shielded UTXO-based Protocols for DeFi
该论文针对基于屏蔽UTXO（Shielded UTXO）的DeFi隐私协议提出了一套分层系统模型与分析流水线，用于量化其匿名性损失。与传统混币器不同，屏蔽UTXO协议允许资产在屏蔽池内继续流转和重花费，仅在提现或与公开DeFi交互时才暴露，
2026-08-25 归档
今日共收录 1135 条安全情报，包含 329 个 CVE，404 篇安全通告，以及 111 篇研究论文。
← 返回归档列表What's Your NIC Whispering? Network Threat Behavior Recognition via NIC Electromagnetic Side-Channel Leakage
本文研究一种全新的网络威胁行为识别途径：通过网卡（NIC）活动产生的意外电磁（EM）发射来识别网络行为。传统检测依赖包级、流级或主机级遥测，而 NICWhisper 提出从物理层侧信道入手，在不检查数据包内容或不依赖主机运行时状态的情况下，
When Can Agents Safely Checkpoint, Fork, Restore, and Merge? Exact Checking for Execution Edits
本文研究智能体（Agent）运行时中一类被称为“执行编辑”（Execution Edits）的操作，包括 Checkpoint（记录当前执行状态）、Fork（分支）、Restore（恢复检查点）和 Merge（合并分支）。这些操作允许在不重
Cryptocurrencies in the Quantum Age: Migration Paths to PQC
本文研究量子计算对区块链系统的潜在威胁，重点分析比特币、以太坊和Solana等主流区块链平台在椭圆曲线加密下的脆弱性。作者首先区分了静态攻击、交易时攻击和设置时攻击三类量子攻击场景，并识别出最易受量子计算机影响的区块链组件（如地址生成、交易
Black Box Cryptanalysis of AES128
本文提出了一种针对 AES-128 的黑盒密码分析方法，称为“局部反转”（Local Inversion）。该方法仅利用正向加密的黑盒计算，在已知明文攻击（KPA）场景下尝试恢复完整密钥。作者通过计算实验表明，当未知密钥比特数为 64、72
A Study of Bluetooth Access Control Based on NFT Soft Pairing
本文提出了一种基于非同质化代币（NFT）软配对框架的蓝牙服务访问控制方案。传统蓝牙系统中，配对过程隐式授予持久的服务访问权限，而该方案在不修改底层协议栈的前提下，将原生蓝牙配对与授权解耦。框架采用三层架构：蓝牙层负责连接，区块链层提供可信执
EGAMA-RC: Risk-Calibrated Evidence-Gated Adaptive Malware Analysis for Robust and Interpretable Memory-Forensic Triage
机器学习恶意软件检测器在干净数据集上通常能取得较高的准确率，但在实际的内存取证与安全运维（triage）场景中，仅依赖分类精度远远不够，还需要同时考虑不确定性度量、新颖性识别、鲁棒性、可解释性、推理延迟以及人工审查成本等多维因素。本文提出
The Colossus with Feet of Clay: Debunking Encrypted Traffic Classifiers under PQC Evolution
该论文研究后量子密码（PQC）迁移对加密流量分类器的影响。传统加密流量分类器通常在训练与测试条件匹配时表现良好，但隐含假设部署流量与训练数据同分布。随着TLS向混合后量子密钥协商迁移（例如TLS 1.3中的X25519MLKEM768混合组
Rust for Secure Backend Development: A Critical Review and Extended Vulnerability Comparison with Node.js and Django
该论文对Rust语言在安全后端开发中的实际安全性进行了批判性综述与扩展性实证比较。作者首先回顾了已有关于Rust在工业环境中安全态势的研究，指出现有基于SANS Top 25、OWASP Top 10和19 Deadly Sins框架的漏洞
Mitigating Explanation Leakage in Financial Fraud Detection Systems
本文针对金融欺诈检测系统中集中式机器学习模型带来的数据隐私风险，提出了一种结合联邦学习（FL）与可解释人工智能（XAI）的隐私保护架构。在金融领域，监管要求模型具备透明性，因此常用TreeSHAP等工具提供事后解释。然而，近期网络安全研究表
Syntax Element Encryption for H.265/HEVC Using Chaotic Map-Based Coefficient Scrambling Scheme
本文针对 H.265/HEVC 视频编码标准中的选择性加密问题展开研究。在数字媒体领域，H.265/HEVC 因其优异的压缩效率成为主流视频编码标准，常借助选择性加密（Selective Encryption）来平衡视频内容隐私保护与压缩性
Neighbor-embedded Graph Neural Network-based Crowd Delivery Traffic Management in Smart City
随着全球城市化进程加快，车辆交通激增给智能城市中的智能移动与交通（SMT）目标带来了巨大挑战。现有交通管理方法多聚焦于通过拥堵预测来缓解交通压力，却往往忽略了两个关键目标：交通流量削减和合适车辆的选择。为解决这一问题，本文提出了一种基于邻居
Model-Consistent Byzantine-Resilient Decentralized Federated Learning for Collaborative Missions
去中心化联邦学习（DFL）是一种无需中央服务器即可让自治节点协作训练人工智能模型的重要范式，适用于分布式网络中的协同任务。然而，现有DFL方案无法保证全局模型一致性，这在任务关键型场景（如军事协同、工业控制、多机构决策）中是一个致命缺陷：模
KONTOGRAPH: Verified Point-in-Time Feature Consistency and Amortised Explanation for Real-Time Anti-Money Laundering under a 200 ms Decision Budget
欧盟条例 (EU) 2024/886 要求支付服务提供商在十秒内完成欧元信用转账结算，且全天候运行。这彻底取消了传统反洗钱 (AML) 分析所依赖的隔夜批处理窗口，也消除了结算延迟带来的追回可能性，迫使检测、解释和决策必须在个位秒级时间内完
ThreatLens: Evidence-Guided Ranking of High-Priority CVEs
该论文提出 ThreatLens，一个面向安全团队的 CVE 优先级排序框架。核心背景是：安全团队需要在漏洞利用证据完全成熟之前就进行修复决策，而现有信号如 CVSS、EPSS、安全公告和公开利用代码虽然有用，但彼此割裂且具有时间敏感性。以
PURA: Provably Unbiased and Robust Multi-Bit Text Attribution
该论文提出了一种名为 PURA 的文本归属（Text Attribution）方法，用于对 AI 生成文本进行细粒度的多比特水印标记。现有基于水印的文本归属方法在同时满足三个关键要求时存在困难：保持基础生成分布不变（即不改变原始文本分布）、
A Lightweight and Post-Quantum Secure Framework for IEC 61869-9 Sampled Value Communication
本文针对 IEC 61869-9 采样值（SV）通信的安全保护问题，提出了一种兼顾实时性与后量子安全的轻量级安全框架。SV 通信是数字变电站过程总线的关键数据流，必须满足严格的实时约束，同时支持标准化的高速率发布配置文件，因此传统的安全机制
Autonomous Cyber Defense: Real-Time Attack Detection and Mitigation in Software-Defined Networks Using Machine Learning
该论文针对传统人工响应无法跟上攻击者速度的问题，提出了一种基于机器学习的自主网络防御系统。论文指出，2025年eCrime的平均突破时间（从初始访问到首次横向移动）已缩短至29分钟，比前一年快65%，最快的突破仅需27秒，甚至有一次入侵在4
Key Recovery from Residue-Confined Errors in Pradhan CRT-RLWE
本文对Pradhan等人提出的CRT-RLWE（中国剩余定理-环学习）同态加密方案进行了密码分析，证明该方案在作者声称的误差分布范围内是不安全的。研究发现，秘密密钥可以通过公钥进行一次环求逆直接恢复，前提是公钥乘数为单位；更严重的是，对于任
TessIndex: Capability Verified Identity System for the Agent Economy
本文提出 TessIndex，一个面向智能体经济的能力可验证身份系统。传统软件系统以人类用户为核心决策者，而近年来智能体能力的快速发展改变了这一范式：软件智能体能够自主将高层目标转化为结构化任务，并编排工具、服务和子智能体以执行复杂工作流。