Security Education in Higher Education through AI-Powered Gamification
网络安全教育在人工智能时代面临严峻挑战：AI驱动的攻击日益逼真且难以检测，而传统视频教学往往枯燥、参与度低。本文提出利用AI赋能的游戏化教学来改善这一困境。作者设计并开发了多个短小、手机友好的安全教育游戏，覆盖密码安全、文本及电话诈骗识别等
2026-08-26 归档
今日共收录 1656 条安全情报，包含 834 个 CVE，420 篇安全通告，以及 108 篇研究论文。
← 返回归档列表Who Falls for SMiSh? Learning Through Survey Data Where to Best Target Awareness Training for Mobile Messaging Attacks
随着移动电话的广泛普及，针对移动设备的诈骗活动也日益增多。其中一种被称为 SMiShing（或 smishing，源于短消息服务 SMS）的诈骗方式，是攻击者通过移动短信发送钓鱼链接，诱导用户点击以窃取敏感信息。尽管 SMiShing 十分
Asynchronous Verifiable Information Dispersal with Low Space and Communication Complexity
本文研究分布式存储系统中的异步可验证信息分散（AVID）协议。在拜占庭故障模型下，现有协议虽能在存储空间复杂度和数据检索通信复杂度上达到最优，但对数据分散和节点恢复这两个关键操作的复杂度关注不足。作者提出一种新的高效 AVID 协议，其核心
Anatomy of a Scam Call: What 10,000 real scam and spam calls reveal about how phone scammers operate
该研究基于一个大规模真实骚扰电话语料库，深入剖析了电话诈骗的运作机制。研究者部署了一个AI语音代理蜜罐，在54天内接听了10,211个入站诈骗与垃圾电话，收集到913小时音频和330,956轮对话，覆盖5,780个不同号码。他们区分了直接索
Rules Before Oracles: Auditable, User-Configurable Argument Selection for Deliberative Polling
本文研究审议式投票（deliberative polling）中的论据选择机制问题。在大型审议中，当提交的论据数量超过任何人能阅读的范围时，必须有一种机制决定哪些论据呈现给投票者。现有实践通常使用不透明的学习排名器（learned rank
STAIN-FL: Stealthy Targeted Attack Injection with Contextual Triggers in Federated Learning
联邦学习（Federated Learning, FL）允许多方在不共享原始数据的情况下协作训练模型，但在视频异常检测场景中，服务器对客户端训练过程可见性有限，使得被入侵的客户端可以通过恶意模型更新注入后门。本文提出 STAIN-FL，一种
Semantic Overlays: Mitigating Prompt Injection with Annotations Beyond Tokens and Steering Vectors
该论文提出了一种名为 Semantic Overlays 的通用模型引导（steering）技术，用于缓解大语言模型（LLM）中的提示注入（prompt injection）攻击。作者指出，当前 LLM 仅能感知 token 序列，虽然服务
A Scenario-Based Evaluation of CRQC+AI Vulnerability Spectrum for TLS 1.3 Cryptographic Dependencies
本文提出了一种基于场景的评估框架，用于分析量子计算和人工智能加速对 TLS 1.3 密码学依赖链的潜在风险。作者引入了一个证据分层模型，区分了机制支撑的威胁（如 Shor 算法对 RSA 和 ECC 的攻击）、条件支撑的风险（如基于格的抗量
ROBBIN: Rowhammer-Based Backdoor Injection during Inference
Rowhammer是一种通过频繁访问DRAM行导致相邻行位翻转的硬件漏洞。近年来，研究者提出基于Rowhammer的推理时后门攻击，通过精确位翻转在模型权重中植入后门，使输入特定触发器时模型产生错误预测。然而，现有攻击在算法层面设计位翻转策
Robustness of Anomaly Detection Models for Industrial Control Systems under Training-Time Data Contamination
本文针对工业控制系统（ICS）中基于机器学习的异常检测模型在实际部署中可能面临的训练数据污染问题进行了系统性的鲁棒性评估。现有研究大多假设训练数据可信，但在真实场景中，训练数据可能因日志被篡改、标签错误、历史记录被恶意修改或不当的再训练流程
Spectrum-Aware Bounds on Invertibility for Privacy-Enhancing Instance Encoding
本文针对隐私增强的实例编码（Instance Encoding）技术提出了一类新的不可逆性理论界。实例编码是一种常用的经验性隐私保护方法，在将数据共享给不可信服务器之前，通过编码过程对敏感数据进行变换，希望保留数据可用性的同时使原始数据难以
CERTIoT-6G: Continuous Cybersecurity Certification for IoT Devices in 5G/6G Networks
本文针对物联网（IoT）设备在关键领域（如医疗、智慧城市、工业自动化、关键基础设施）大规模部署所引发的网络安全与合规挑战，提出了一种名为CERTIoT-6G的持续网络安全认证框架。当前及未来的欧盟法规（如《网络弹性法案》（CRA）和NIS2
PhiShark2026: A Multi-Layer Active-Web Raw-Evidence Dataset for Phishing Website Research
该论文针对现有钓鱼网站数据集普遍存在的局限性——即仅提供URL或预计算特征，导致研究者无法基于原始证据进行灵活的特征提取、跨层关联分析以及随着攻击手法演变而进行的重新分析——提出并构建了一个名为PhiShark2026的多层活动网络原始证据
The Anonymity Gap: Understanding Real Privacy in Shielded UTXO-based Protocols for DeFi
该论文聚焦于基于屏蔽UTXO（未花费交易输出）的隐私协议在去中心化金融（DeFi）中的真实匿名性分析。与传统的混币器（如Tornado Cash）主要围绕存款和取款提供隐私不同，屏蔽UTXO协议允许资产在进入屏蔽池后继续在隐藏状态下流转和重
What's Your NIC Whispering? Network Threat Behavior Recognition via NIC Electromagnetic Side-Channel Leakage
传统的网络威胁检测主要依赖于数据包级别、流级别或主机级别的遥测数据，这些方法在直接访问受限或不可用时会遇到困难。本文探讨了一种全新的观测面：网络接口卡（NIC）活动产生的意外电磁（EM）发射。作者提出并实现了NICWhisper系统，该系统
When Can Agents Safely Checkpoint, Fork, Restore, and Merge? Exact Checking for Execution Edits
该论文研究Agent运行时中执行编辑（Execution Edits）的安全性问题。具体而言，Agent系统允许对执行过程进行检查点（Checkpoint）、分叉（Fork）、恢复（Restore）和合并（Merge）等操作，这些操作会改变
DIME: Query-Efficient Framework for Membership Inference on Diffusion Models
本文提出 DIME（Denoiser Ideal Membership Error，去噪器理想成员误差）框架，用于对扩散模型实施成员推断攻击。成员推断攻击旨在判断某个样本是否属于模型的训练集，对隐私构成威胁。现有针对扩散模型的攻击大多依赖于
A Study of Bluetooth Access Control Based on NFT Soft Pairing
本文提出一种基于非同质化代币(NFT)的蓝牙服务访问控制软配对框架。传统蓝牙配对后即隐式赋予服务访问权限，缺乏细粒度授权和动态撤销能力。该框架将蓝牙原生配对与授权决策解耦，无需修改底层协议栈。系统架构分为三层：蓝牙层负责设备间连接；区块链层
EGAMA-RC: Risk-Calibrated Evidence-Gated Adaptive Malware Analysis for Robust and Interpretable Memory-Forensic Triage
该论文提出了一种用于内存取证恶意软件分类的风险校准与证据门控框架 EGAMA-RC。传统机器学习恶意软件检测器在干净数据上准确率较高，但在实际运营分类中，还需要考虑不确定性、新颖性、鲁棒性、可解释性、延迟和审查成本等因素。EGAMA-RC
Rust for Secure Backend Development: A Critical Review and Extended Vulnerability Comparison with Node.js and Django
该论文对 Rust 在安全后端开发中的适用性进行了批判性回顾与扩展性漏洞比较。作者首先回顾了既有关于 Rust 安全性的工业研究，指出现有分类法（基于 SANS Top 25、OWASP Top 10 和 19 Deadly Sins 框架