SecureDrive-FL: Joint Differential Privacy and Gradient-Aware Selective Homomorphic Encryption for Federated Driver Monitoring
本文提出了一种面向联邦驾驶员监控场景的隐私保护框架 SecureDrive-FL，核心解决联邦学习中梯度更新在传输过程中易被中间人（MitM）窃听以及模型投毒攻击破坏全局收敛的问题。作者首先提出 GASHE（梯度感知选择性同态加密）策略，该
2026-08-29 归档
今日共收录 1687 条安全情报，包含 687 个 CVE，604 篇安全通告，以及 114 篇研究论文。
← 返回归档列表Cyber-Electromagnetic Anomaly Detection Through Time-Series Analysis
该研究聚焦于军事行动中网络空间与电磁频谱的协同态势感知问题。现代作战中，动能与非动能域（尤其是网络战与电磁战）的协调对于获取作战优势至关重要，而 Cyber Situational Awareness (CSA) 的 OODA 环要求对异质
Neighborhood Watch: Privacy Risks in Seeded Local Combination Synthetic Data
本文系统性地研究了三类基于本地组合（local combination）思想的合成数据生成方法——SMOTE、Simulant 和 Avatar——在隐私保护方面的实际风险。这些方法通过组合真实数据中的邻近样本来构造合成档案，近年来被医疗等
Metamorphism: A mathematical challenge for antivirus technology
该论文探讨了变形病毒（metamorphic viruses）对现有杀毒软件技术的数学挑战。变形病毒是目前在野外传播的最先进的计算机病毒类型，其独特之处在于能够将自身代码变异为几乎无限多个高相似度但功能相同的副本，这种能力被称为变形（met
A Catalog of User Authentication Patterns
该论文针对现有安全模式目录在实际应用中的局限性，指出尽管已有成熟的安全模式目录，但常见安全控制如用户认证的具体模式仍然缺乏。为弥补这一差距，论文提出了一种新颖的认证模式目录，包含14种用户认证模式。该目录基于众所周知的认证因素概念以及每种模
FIDA: Feature Instability-Driven Attack on Self-Supervised Facial Representation
自监督学习（SSL）模型在人脸表示学习中被广泛使用，但它们容易受到后门攻击。然而，现有研究对自监督人脸表示中系统性风险的关注不足。由于自监督人脸学习中身份特征的纠缠性，攻击的隐蔽性面临独特挑战。针对这一空白，本文提出FIDA（Feature
Information Flow Control in Off-Chain Components
本文针对包含链下组件的区块链架构，提出了一种智能合约语言的建模方法。链下组件是智能合约的一部分，它们在区块链节点网络之外指定位置执行，但仍与链上合约状态保持同步。它们响应链上状态变化，同时也能将外部世界事件（如股票价格、天气数据等）通知链上
Thresholding Post-Quantum Signatures
本文围绕后量子签名方案的阈值化问题展开研究。阈值签名方案允许在 N 个参与者中任意 T 个合作即可完成签名，是分布式密钥管理与多方计算中的重要原语，也是 NIST 近期公开征集所关注的方向。然而，现有实际应用大多基于预量子签名（如 RSA、
The Latent Diagnostic Taxonomy: A Framework for Constructing Classifiers and Diagnosing Their Decisions, Applied to Prompt Injection Detection
本文提出了一种名为“潜在诊断分类法（Latent Diagnostic Taxonomy）”的框架，用于构建分类器作为安全防护层，并开发配套的诊断方法来识别分类器的哪些高置信度决策可以被信任。框架包含三个核心步骤：第一，构建维度优化的分类器
FRESCO: Complete and Scalable Temporal Safety for CHERI Application Processors
CHERI 通过硬件强制实现空间内存安全，但堆上的时间内存安全虽有先例工作，栈上的 use-after-return 问题仍未解决。现有防御手段存在不足：编译器分析只能可靠捕获作为函数返回值逃逸的引用，而动态消毒器引入的运行时开销使其无法用
From Fleet to Lab: Revisiting the Security and Complexity of Industrial Rowhammer Mitigation
本文研究内存控制器（MC）中的Rowhammer缓解机制的安全性与效率。Rowhammer攻击利用DRAM单元的高密度特性，导致频繁访问的行引起相邻行比特翻转。缓解方案在设计上面临跟踪存储与缓解率之间的权衡：精确跟踪器（如Misra-Gri
Toward Interpretable Privacy Guarantees in Face-Swapping Anonymization
本文研究人脸替换（Face-Swapping）作为面部隐私保护技术时的隐私泄露问题。人脸替换通过将目标个体的外观替换为捐赠者的外观，同时保留非面部上下文，使生成图像在视觉上接近捐赠者，并导致人脸识别系统降低对目标个体的匹配分数，从而在表面上
MeMark: Membrane-Space Watermarking for Spiking Neural Networks
本论文针对脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为预训练检查点分发并重用为骨干网络时的知识产权保护问题展开研究。现有SNN水印主要验证模型输出，攻击者只需替换输出头即可保留大部分网络同时去除验证证据。为
Pointing the Way, Hiding the Destination: Practical Private Dense Retrieval at Scale
本文研究托管式检索增强生成（RAG）与语义搜索中的隐私保护问题。在实际场景中，用户向服务商持有的大型语料库发起查询，既需要隐藏查询内容与最终选中的文档，又需要确保用户仅能获取其被授权的文档。现有密码学方法要么为每条查询处理整个语料库而导致高
From Verdict to Diagnosis: Attributable Security Review of Pull Requests
本文研究了自动化代码审查工具在拉取请求（PR）安全评审中的可靠性问题，揭示了一个被忽视的“裁决-诊断差距”（Verdict-Diagnosis gap）：现有评估往往只关注审查工具是否阻止了恶意变更（裁决），却忽略了阻止原因是否真正指向目标
Adversarial Training of Linear Models under Stealthy Attacks
该论文研究线性预测模型在隐蔽虚假数据注入攻击下的对抗训练问题。现有检测方案和对抗训练方法缺乏对隐蔽攻击的性能保证，即在攻击者能够设计规避检测的恶意数据时，模型鲁棒性难以得到理论上的保障。为此，作者提出一种基于检测器的切换模型（detecto
An Analysis of the Impact of Psychological Factors and Techniques Across Different Types of Social Engineering
本文是一篇关于社会工程学攻击中心理因素与攻击类型交互影响的实证研究。研究背景在于网络钓鱼（phishing）是最常见的社会工程学攻击手段，但随着攻击手法进化，语音钓鱼（vishing）和短信钓鱼（smishing）等新型攻击方式也日益增多。
Defending the Peg: Real-Time Dynamic Protection and Anomaly Detection in DeFi Stablecoins
本文针对去中心化金融（DeFi）稳定币智能合约的安全防护问题展开研究。稳定币作为连接加密货币市场与传统金融桥梁的关键基础设施，其运行高度依赖智能合约的自动化操作，而部署后不可篡改的特性使得安全漏洞一旦被利用，将导致不可逆的巨大经济损失，并可
Refusal geometry reflects refusal training: diverse refusal prefixes can raise stable rank and weaken refusal vector ablation attacks
本文研究大型语言模型拒绝行为的安全机制。背景是：为抵御越狱攻击，模型经过拒绝训练后会对不安全请求产生拒绝响应。已有研究发现拒绝行为往往集中于激活空间中一个低维子空间，通过向量消融即可解除拒绝，但低维结构形成的成因尚不明朗。作者以OLMo-2
Capacity Overflow: A Blind Spot for Backdoor Attacks in Vision MoE
混合专家（MoE）已成为高效扩展视觉Transformer（ViT）的流行范式。为保障计算可扩展性并防止专家过载，视觉MoE架构采用了容量受限的令牌调度机制，每个专家的处理预算依赖于推理批次大小。本工作将这一批次依赖行为识别为被忽视的攻击面