RAPID: A Real-Time Defense Against Unauthorized Model Distillation for Text-to-Image Services
该论文关注扩散式文生图（Text-to-Image, T2I）服务面临的知识产权风险：攻击者可以仅通过黑盒 API 查询，批量收集"提示词—生成图像"配对数据，再据此训练一个未经授权的替代（学生）模型，从而复刻原服务的生成能力。现有防御主要
2026-09-16 归档
今日共收录 2620 条安全情报，包含 1789 个 CVE，446 篇安全通告，以及 100 篇研究论文。
← 返回归档列表Can We Stop The Ads? Taxonomy and Characterization of Smartphone Splash Ads and Existing Countermeasures
本文聚焦智能手机上普遍存在的"开屏广告"（splash ads）——即用户启动 App 时第一时间弹出的全屏广告页。这类广告常借助隐蔽的触发机制（例如轻微晃动手机、误触）把用户重定向到以营利为目的的第三方页面，用户在不知情的情况下被"带走"
Cross-Domain Inference for Human Localization: Applying Wi-Fi RSSI Data to CSI-Trained Models
该论文来自 arXiv(cs.LG / cs.NI),关注 Wi-Fi 信号数据被滥用导致的个人隐私泄露问题。作者指出,现有的人体定位/姿态预测研究普遍依赖信道状态信息(CSI),因为 CSI 能提供子载波级的高粒度信道特征,定位精度高。但
A Cyber Range Evaluation of Autonomous Network Incident Response Agents
该论文来自瑞典皇家理工学院（KTH）相关研究团队，聚焦于「自主网络事件响应智能体」在真实度较高的网络靶场中的能力评估。研究动机在于：尽管自动化入侵响应（如自动封禁、隔离、限速）在学术与工业界被广泛讨论，但缺乏一个既能模拟真实网络拓扑变化、又
Sociotechnical Aspects of Tor Relay Rejection
本文研究 Tor 网络在 2019 年推行的版本生命周期终止（End-of-Life, EoL）政策所引发的社会技术（sociotechnical）问题。该政策会拒绝过时版本的 Tor 中继加入网络，被拒绝的中继在共识权重（consensu
Fusing Spectral Signatures and Activation Clustering for Backdoor Detection in Healthcare Imaging Models: Method, Implementation, and Evaluation
该论文研究医疗影像诊断模型中的后门（训练期投毒）检测问题。作者指出，医疗行业指南已把模型投毒与对抗攻击列为需要专门防御的行业级威胁，联邦政策也要求把 AI 漏洞检测工具扩展到农村医院等关键基础设施运营方，因此面向医疗影像流水线的后门检测具有
Large Universe Subset Predicate Encryption with IND-CCA Security (with Constant-size Ciphertext and Keys)
该论文研究子集谓词加密（Subset Predicate Encryption, SPE）的构造与安全强度提升问题。SPE 由 Katz 等人在 CANS'17 提出，它在加密域中模拟“子集包含”谓词，是广播加密的泛化形式；作者当时给出了两
RobResilience: Implementing and Evaluating a Resilience Framework for Cyber-Physical Embodied Systems
本文针对具身网络物理系统（机器人等）在遭受主动网络攻击时面临的特殊安全困境展开研究。与纯信息系统不同，这类系统的攻击后果不仅涉及数据泄露，还可能直接威胁物理完整性与人身安全。现有安全方案（如入侵检测系统）虽擅长发现异常，却普遍缺乏运行时机制
SEMA-GUARD: Semantic and Graph-Based Vulnerability Detection in Assembly Code
该论文针对一个在防御实践中长期存在的痛点：当源码不可得时（恶意软件分析、固件审计、嵌入式设备逆向等场景），如何对已编译的二进制程序进行漏洞检测。作者指出，现有方法大多依赖语法层面的规律性特征，或依赖由源码生成的较高级中间表示，这类特征对编译
SWB-DM: A Calibrated Sliced-Wasserstein-Barycenter Aggregator with Delayed-Momentum Caching for Byzantine-Robust Federated Learning under Partial Participation
该论文研究联邦学习（FL）中拜占庭鲁棒聚合的一个被长期忽视的前提：每轮参与训练的客户端应当是全体客户端的公平样本。在部分参与（partial participation）场景下，每轮仅有少量客户端上报更新，即使恶意客户端只占全体的一小部分，
OptiPrime: Optimizing Private Inference through Protocol-Hardware Co-design
该论文关注基于混合同态加密(HE)与多方安全计算(MPC)的私有深度神经网络推理。此类方案能为用户数据提供形式化隐私保证，但HE运算带来的延迟开销极大。已有的定制HE加速器虽能对单个HE算子实现数量级加速，作者却发现将其直接用于当前主流HE
Understanding the Usability of Cryptographic Verification Tools
该论文关注的是一个长期被忽视但至关重要的问题：密码学协议形式化验证工具（尤其是 Tamarin、ProVerif 及同类协议验证器）在实际使用中的可用性问题。作者指出，尽管这类工具被广泛用于分析复杂安全协议（如 TLS、SSH、信号协议、认
Feasibility of Homomorphic Inference for a Genomic Foundation Model
该论文题为《Feasibility of Homomorphic Inference for a Genomic Foundation Model》，研究的是人类基因组序列与基因组基础模型（genomic foundation model）
Instantiating Microcrypt: Obstacles and opportunities via tailored state certification
本文研究量子密码学基础中的 Microcrypt（微观密码学）可实例化性问题。近期工作提出了哈密顿量相位态（Hamiltonian phase state, HPS）假设，该假设断言哈密顿量相位态可用于实例化伪随机态生成器与单向态生成器（o
Tractable Defense against Advanced Persistent Threats in Networked Settings
该论文关注大规模网络环境下防御高级持续性威胁（APT）的决策理论问题。作者基于近期提出的布尔动力系统（Boolean Dynamical Systems）框架展开研究，该框架能自然刻画 APT 的四个第一性原理要素：攻击的隐蔽性、来自入侵检
Mitigating 51% Attacks in Blockchain Systems Through Early Detection and Checkpoint-Based Defense
本文针对 Proof-of-Work (PoW) 区块链中长期存在的 51% 攻击风险提出一套双层防御方案。研究背景是：随着矿池与算力向少数实体集中，攻击者一旦掌握超过半数的算力，就具备实施恶意多数控制并触发链重组（chain reorga
Derivatives of Quantum Randomness: Separating Pseudorandom Unitaries from Pseudorandom (Function-like) States
本文研究量子计算背景下伪随机原语之间的结构性关系，重点考察伪随机状态生成器（PRSG）、伪随机函数型状态生成器（PRFSG）与伪随机酉（PRU）是否可以相互推出。核心问题是：量子态的伪随机性是否足以构造量子酉的伪随机性？作者给出了一个完整的
AI Deployment Accountability Engineering: A Vision for Accountable AI in Safety-Critical Socio-Technical Systems
这是一篇来自 arXiv 的立场/愿景论文（vision paper），作者为 Murat Kantarcioglu，归类于 cs.AI 与 cs.CY。论文指出，AI 系统正快速成为医疗、金融、公共服务等安全关键（safety-criti
Private Graph Property Testing
该论文研究的是「差分隐私图性质测试」这一此前几乎空白的交叉方向。图性质测试（graph property testing）的基本问题是：给定一个规模极大的图，能否只做亚线性（sublinear）次数的查询，就判断它满足某个性质，还是与满足该
PixCrypt: Fast Fine-Grained FHE with Range-Aware Caching
该论文聚焦于「对加密数据做细粒度安全计算」这一长期难题。像素级图像（如肿瘤分割、异常检测）等细粒度数据要求每个像素都可参与运算并保持高精度，而现有隐私计算范式各有硬伤：多方安全计算（MPC）需要交互通信、延迟高；差分隐私（DP）只能保护聚合