Supersingularity and Superspeciality Verification of Abelian Surfaces
超奇异阿贝尔曲面在基于同源的密码学中扮演核心角色，许多同源密码协议的安全性依赖于所使用阿贝尔簇的超奇异性。然而长期以来，对于给定的阿贝尔曲面是否超奇异，缺乏高效的验证算法，这给协议参数选择与实现正确性带来困难。本文开创了这一研究主题，首先给
2026-10-02 归档
今日共收录 1399 条安全情报，包含 504 个 CVE，518 篇安全通告，以及 100 篇研究论文。
← 返回归档列表A Structured State Space Sequence Model for Multi-Class Classification of Malware
该论文针对物联网（IoT）设备数量激增（预计2030年达400亿）带来的安全挑战，指出现有安全措施难以跟上恶意软件变种快速增长，且多数IoT设备缺乏内置安全，易被利用进行勒索等攻击。为此，作者提出一种基于结构化状态空间序列（S4）模型的恶意
A Resource-Aware Behavior Reconstruction and Hierarchical Semantic Learning Framework for Host Intrusion Detection
该论文针对主机入侵检测系统（HIDS）中系统调用（syscall）数据的建模难题提出改进框架 ReSHID。syscall 记录了运行程序与操作系统内核之间的关键交互，具有细粒度、低侵入性的特点，因此被广泛用于云环境等现代计算场景下的 HI
Crossing the Cyber Divide: Sim-to-Sim and Sim-to-Real Transfer for RL Agents
该论文来自 arXiv（cs.LG），研究强化学习（RL）智能体在网络安全仿真环境之间的策略迁移问题。背景在于：现有的网络攻防 RL 智能体几乎都是在单一仿真器中训练与评估的，而不同网络仿真器（如 CyberBattleSim、NetSec
Exponential quantum speedup for $\mathbb{F}_3^n$-Subset-Sum? Or, rigorous classical algorithms for Binary-Error LWE
本论文研究有限域 F_3^n 上的向量子集和问题：给定 m 个取自 F_3^n 的随机向量，要求找出一个非空子集使其向量和为 0；m 越小，问题越难，朴素穷举需要指数时间。Chen、Liu 与 Zhandry（EUROCRYPT'22）曾给
Detection and Resolution of Periodic Artifacts in OpenDP's Discrete Laplace Sampler
该论文针对差分隐私实现中的采样正确性问题展开研究。差分隐私的隐私保证依赖对噪声分布的精确采样，若底层采样器存在偏差，即使算法设计正确，也会破坏形式化隐私保证与统计效用。作者在 OpenDP 的离散拉普拉斯采样器中发现了一类系统性伪影：采样输
Privacy Foundations for Multi-Institutional Scientific Artificial Intelligence
该论文（视角/position paper）关注多机构协作场景下科学人工智能的隐私基础问题。背景是：科学AI——从基础模型（FM）到联邦数据分析流水线——正在成为国家实验室、高校、医院与产业伙伴共享的基础设施，而这种协作带来的隐私风险，其天
Anchoring Adversarial Trajectories to Data Manifolds: A Bilevel Transfer Optimization Framework
对抗样本的可迁移性是黑盒攻击研究的核心指标，也是评估模型鲁棒性的关键维度。该论文指出，现有迁移攻击存在一个被忽视的瓶颈——「轨迹级几何失配」（trajectory-level geometric disconnect）：在代理模型上迭代生成
Time-space lower bounds for breaking quantum cryptography
本论文研究量子密码学在面对“预处理攻击”（preprocessing attack）时的安全性极限，即攻击者可以先离线消耗大量空间（以量子比特形式的非均匀建议 S）做预计算，再在线做 T 次查询来恢复密钥。作者在随机预言机模型（ROM/QR
Combining Homomorphic Encryption and Differential Privacy in Federated Learning for Model Inspection and Availability
联邦学习（FL）允许各参与方在不共享本地敏感数据的前提下协同训练全局模型，因此在去中心化数据场景下受到广泛关注。然而，仅依赖 FL 并不足以保护训练数据：模型更新本身仍可能泄露参与方的私有信息，因此实践中通常叠加差分隐私（DP）或同态加密（
Is it Possible to Generate Irreversible PolyProtected Templates from Face Embeddings using System-Specific Keys?
该论文研究生物特征模板保护（BTP）中 PolyProtect 方法的一种关键部署变体：能否在“系统特定密钥”场景下生成不可逆的受保护模板。传统 PolyProtect 使用“主体特定密钥”，即每个主体拥有自己的一组 C 和 E 参数来定义
Progressive-Resolution Secure Aggregation for Federated Learning
该论文研究联邦学习中的安全聚合（secure aggregation）机制：安全聚合允许服务器在无法观察任何单个客户端更新的前提下恢复出客户端更新的聚合结果。但传统协议存在一个固有限制——聚合精度在客户端上传那一刻就被固定下来，客户端一旦完
Harbormaster: Evidence-Gated, Replay-Safe Maritime Anomaly Detection on AWS
该论文描述了名为 Harbormaster 的船舶异常检测系统，部署在 AWS 上，目标是一个偏工程落地的问题：AIS（船舶自动识别系统）广播的位置报文本身可能被伪造、篡改或缺失，因此当运维人员收到一条异常告警时，必须能追溯这条告警的来由、
Blind Unforgeability implies Plus-One Unforgeability
该论文研究量子密码学中两种不可伪造性安全定义之间的关系：盲不可伪造性（blind-unforgeability）与 plus-one 不可伪造性（plus-one unforgeability）。背景是二者均为量子攻击者模型下的安全概念，已
A Fourier-Label Information-Loss Barrier for Dihedral Coset Algorithms
论文针对二面体陪集问题（DCP）的量子算法给出了一个不可行性（no-go）定理。DCP 是二面体隐子群问题（DHSP）的核心形态，也是若干后量子密码方案安全性论证所依赖的困难性假设之一。Regev（SIAM Journal on Compu
Quantum Advantage for Two-Party Differential Privacy
该论文研究的是双方（two-party）计算汉明距离（Hamming distance）这一经典隐私计算任务，并提出了信息论安全（information-theoretic）的量子协议，要求双方最终输出相同的距离估计值。背景是：在经典设定下
Trapdoored Clifford Operators and Applications
该论文关注量子计算中随机 Clifford 算子的采样与实现效率问题。均匀随机 n 量子比特 Clifford 算子广泛应用于随机基准测试（randomized benchmarking）、经典阴影（classical shadows）、量
Robust and leakage-resilient device-independent oblivious transfer in MiniQCryp
该论文在 MiniQCryp 模型下构造了设备无关（DI）的茫然传输（oblivious transfer, OT）与比特承诺协议。MiniQCryp 的核心假设是：诚实方只使用可信的经典计算来操作不可信的量子设备，而这些量子设备之间可以共
On The Simplest Quantum-Secure Block Cipher
伪随机置换(PRP)在理论密码学与应用密码学中无处不在，而能够抵抗量子查询敌手的 PRP 正日益重要，其应用涵盖伪随机酉算子构造，以及分离 SZK 与 BQP 等复杂度问题。构造经典安全 PRP 的一个成功框架是密钥交替 Even-Mans
Need for Coherent Access in Constructing Quantum Cryptography
该论文研究量子密码学中「相干访问（coherent access）」对于构造伪随机态（PRS）的必要性。背景上，已有工作表明在量子安全单向函数（quantum-secure OWF）存在的前提下，可以完全黑盒地构造 PRS 生成器。作者却构