Beyond Object Authentication: Context-Closed Post-Quantum Authentication for the WebPKI
该论文针对后量子迁移背景下 WebPKI 认证成本增加的问题，指出仅对压缩证书对象进行认证并不能保留依赖方（relying party）接受该证书时所依赖的可变授权上下文。作者形式化了“上下文闭合”（context closure）概念：验
2026-09-02 归档
今日共收录 1494 条安全情报，包含 600 个 CVE，479 篇安全通告，以及 120 篇研究论文。
← 返回归档列表Position: Privacy Is a Claim, Not a Property of Synthetic Data
该论文是一篇立场论文（position paper），针对机器学习研究中合成数据（synthetic data）被广泛使用于隐私敏感场景但缺乏明确隐私声明的问题提出批评。作者观察到，合成数据的隐私保护属性在社区实践中发生了一种隐性转变：从早
Verification of $K$- and Infinite-Step Strong/Weak Anonymity Using Concurrent Compositions
本文研究离散事件系统中的匿名性验证问题。匿名性是一种信息流属性，其核心思想是：在部分可观测的离散事件系统（由非确定性有限状态自动机建模）中，外部观察者无法根据观测记录唯一确定系统的某些状态信息。具体而言，K 步匿名性要求在当前时刻之前的至多
Lacan: Making Accountability in Anonymous Networks Real
本文提出名为 Lacan 的协议，旨在解决匿名网络中的可问责性（accountability）问题。匿名性与可问责性看似矛盾：匿名性要求隐藏发送者身份，而可问责性需要在发生恶意行为时追溯到具体实体。现有方案要么依赖路径上的可信第三方，要么对
Defense-as-Skill: Evolving Runtime Guard Skill for Skill-Augmented Agents
这篇论文围绕技能增强型智能体（skill-augmented agents）的安全防护问题展开。这类智能体将可复用的技能作为持久化运行时上下文加载，虽然提升了任务性能，但也为恶意技能提供了持续影响后续行动的通道。恶意技能只有在具体用户任务和
One Prompt Is Enough: Watermark Laundering Through Foundation Image Models
本文研究了一种针对不可见数字水印的新型攻击路径：基础图像模型重建（foundation image model reconstruction）导致的水印清洗（watermark laundering）。传统上，不可见水印的鲁棒性测试仅考虑压
MutMem-V2: Cryptographically Authorized Mutation in Persistent Agent Memory Portable Verification and Reproducible Evidence
本文介绍 MutMem-V2，一个针对持久代理内存的密码学授权变异协议。V1 版本引入了保留记忆的、基于密码学授权的变异机制，但缺少完整的可移植验证契约和干净安装的复现路径。V2 版本在不引入第二套内存引擎的前提下，补齐了这一发布差距。该协
Griotte: Verified Compartmentalisation via Capabilities
本文介绍 Griotte 与 Griotte OS——CHERIoT 安全架构的理想化但忠实的形式化模型。CHERIoT 是一种硬件-软件协同设计，通过硬件 capabilities 定义隔离域（compartment），并在极简的 CHE
JENGA: Exploiting Counter-Based RowHammer Countermeasures to Break Real-Time Predictability
安全关键实时系统要求任务必须在有限且已知的最坏情况执行时间（WCET）内完成，以确保时间可预测性。然而，DRAM存储器受到RowHammer读干扰漏洞的影响，许多硬件/软件防御措施已被提出。现有文献通常以平均性能评估这些防御的开销，但对于实
Influence of Logging Frameworks on Bind9
本文研究日志框架对基于主机的入侵防御系统（IPS）的影响，发现现代高速网络下日志子系统本身会成为瓶颈，攻击者可通过产生大量流量淹没应用日志管道来隐藏痕迹。作者证明，在常见的 Fail2Ban 监控 BIND9 部署中，攻击者仅需不到 65
Pricing the DeFi Tail: Do Protocols or Depositors Price Operational Risk?
本文研究去中心化金融（DeFi）协议中的操作风险定价问题。自2020年以来，DeFi协议因操作风险事件损失了94.5亿美元，涉及1075起事件，但与传统银行不同，DeFi协议无需为此持有监管资本。协议可能自愿维持资本缓冲，若没有缓冲，风险则
Effective Interventions Against AI-Enhanced Scams
本论文针对2025年全球诈骗直接损失估计达4420亿美元、美国报告损失在2020至2025年间增长近400%的严峻背景，系统研究AI增强诈骗（AI-enhanced scams）这一新兴现象对传统干预措施有效性的冲击。作者指出，AI技术显著
Differentially Private Paired Table-Image Multimodal Synthesis
本文提出一种面向配对表格-图像数据的差分隐私（DP）合成方法。现实场景中，许多数据集由图像及其对应的多变量表格记录组成（如医学影像与患者指标），但在差分隐私约束下合成这类数据颇具挑战，因为图像和表格通常需要不同的私有学习机制，同时还需保持两
A Version Space Approach for Digital Circuit Analysis
这篇论文提出了一种基于版本空间（Version Space）的数字电路分析统一框架。版本空间是指与一组观测一致的所有候选对象的集合，其大小（对数尺度）可以度量观测对候选对象的确定程度。作者将电路中的许多问题表述为：给定一个隐藏对象与一组观测
Capability-Gated Language Models: Security Composes, Utility Does Not
该论文提出一种名为“能力门控部署”(capability-gated deployment) 的范式，旨在解决传统大语言模型安全机制在细粒度访问控制上的不足。传统防护手段如安全微调、过滤、遗忘等，通常只在模型权重之外进行差异化配置（如重新配
NeuroPriv: Adversarial Representation Learning for Privacy in Wearable EEG Systems
NeuroPriv 是一篇针对可穿戴脑电图（EEG）系统的隐私风险研究。论文指出，可穿戴 EEG 设备在用于认知监测、神经评估和纵向数字健康应用时，往往只传输压缩后的频谱或空间特征而非原始脑电信号，并假设这种做法足以保护隐私。基于 EEGM
DUPIN: Attack Learning Is Still Needed! Demonstrating Few-Shot after Unsupervised Pretraining Is A Nimble Forensics Learner
本文提出一种名为 DUPIN 的新型学习型攻击取证方法。其核心思路是：先在海量的审计事件（以溯源图形式表示）上进行无监督预训练，使模型学习正常系统行为和通用结构模式；随后进入小样本学习阶段，仅利用少量带标注的攻击样例即可完成微调，从而获得针
Auditing Anonymous AI Models: A Four-Stage Protocol for Black-Box Identity Verification
本文针对2025-2026年AI市场中出现的匿名前沿模型发布浪潮，提出了一种用于API托管模型黑盒身份验证的四阶段取证审计协议。研究背景是：开发者平台出现以代号匿名发布的高性能模型，用户仅能通过API访问，无法直接确认模型真实身份。模型身份
The Exclusion Ratchet: False-Positive Suppression Accumulates and Persists in Detection Rule Repositories
本文针对检测规则仓库中误报排除（exclusion）持续累积且很少被撤销的问题展开研究。核心背景是：当一条检测规则频繁产生误报时，分析人员通常会添加排除条件，使规则在该特定场景下不再告警。单次排除决策在局部看是合理的，但其长期累积对规则库整
Beyond the Payload: How User Invocation Shapes Coding Agent Vulnerability to Repository Poisoning
该论文研究编码智能体（coding agents）在从第三方代码仓库引导项目时所面临的仓库投毒（repository poisoning）风险。以往研究主要关注攻击者控制的注入与伪装手段，但本文提出一个被忽视的维度：开发者的日常调用选择——