Quantum Advantage for Two-Party Differential Privacy
该论文研究两方（two-party）场景下的差分隐私汉明距离计算：双方各持有一个长度为 n 的比特串，需要最终输出同一个距离估计值，且满足信息论意义上的差分隐私。作者的核心问题是：在要求信息论安全（而非计算安全）的前提下，隐私估计的精度与通
2026-10-04 归档
今日共收录 931 条安全情报，包含 128 个 CVE，457 篇安全通告，以及 95 篇研究论文。
← 返回归档列表Trapdoored Clifford Operators and Applications
该论文研究量子计算中随机 Clifford 算子采样与实现的高开销问题。随机 Clifford 在随机基准测试、经典阴影（classical shadows）、量子认证等任务中被广泛使用，但由于 n-qubit Clifford 群规模庞大
A Resource-Aware Behavior Reconstruction and Hierarchical Semantic Learning Framework for Host Intrusion Detection
该论文关注部署在云及现代计算环境中的基于主机的入侵检测系统（HIDS）。系统调用（syscall）记录了运行中程序与操作系统内核之间的关键交互，具有细粒度、低侵入性的优点，是主机侧检测的优质数据源。作者指出，现有方法大多直接在原始执行顺序上
Rate 1/5 Non-Malleable Codes against Entangled Split-State Tampering
非可延展编码（non-malleable codes）用于在篡改发生后保证消息要么完整、要么完全不可预测，是抗篡改存储与密码协议的重要构件。已有研究多关注经典分隔状态模型，而量子攻击者若在两个互不通信的本地操作间预共享纠缠，安全性刻画更困难
Deny Without Disabling: Authorization-Paired Evaluation and Control for Multi-Agent Systems
多智能体系统的能力来自共享证据、委派任务以及跨智能体组合信息。但同一过程也带来安全问题：某些贡献单独看是可接受的，组合在一起却可能共同促成被禁止的用途。若采取"一律阻断所有敏感动作"的策略，虽然能避免信息泄露，却会摧毁协作本身的意义，因此需
QUFIG: GNN-Based Prediction of Quantum Fault Injection Vulnerabilities with Gate-Level Precision
随着量子硬件规模扩大与云访问方式的普及，量子计算工作流面临新的可靠性与安全挑战，其中云量子计算平台上的运行时故障注入攻击尤为突出：攻击者或环境噪声可能在电路执行期间对特定量子门施加扰动，导致计算结果偏离。然而现有故障分析工作存在两处明显不足
Progressive-Resolution Secure Aggregation for Federated Learning
该论文聚焦联邦学习（FL）中的安全聚合（Secure Aggregation）机制，并指出其一个长期被忽视的功能性局限：在传统协议中，聚合结果的精度（分辨率）在客户端上传更新时就被一次性固定下来。也就是说，服务器与客户端在协议开始前必须就量
Privacy Foundations for Multi-Institutional Scientific Artificial Intelligence
这是一篇立场/观点型（perspective）论文，讨论多机构协作开展科学人工智能时的隐私基础问题。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、大学、医院与产业伙伴共同依赖的共享基础设施；这种协作产生的隐
Time-space lower bounds for breaking quantum cryptography
本文研究量子密码在随机预言机模型(Random Oracle Model, ROM)下抵抗「预处理+时间-空间」攻击的下界。作者考虑如下设定:一个拥有 T 次查询预算、并可预先获得 S 个量子比特非均匀建议(non-uniform advi
On the pseudorandomness of simple quantum processes
本论文研究一个源自经典组合学与复杂性理论的长期开放问题：简单过程能否表现出高度复杂性？Gowers 在 1996 年曾猜想，反复复合局部的随机可逆操作，所产生的全局置换应当与真正的随机置换不可区分。Hoory、Magen、Myers 与 R
Harbormaster: Evidence-Gated, Replay-Safe Maritime Anomaly Detection on AWS
该论文介绍 Harbormaster——一个在 AWS 上构建、面向生产形态的海事异常检测系统，解决的问题是：船舶通过 AIS（自动识别系统）广播位置，但这些报文可能是伪造的、也可能是缺失的，而运营人员在收到异常告警后，需要该告警是可归因（
Blind Unforgeability implies Plus-One Unforgeability
该论文研究量子场景下消息认证码（MAC）的安全性定义之间的关系。盲不可伪造性（blind-unforgeability）和加一不可伪造性（plus-one unforgeability）是两种针对量子敌手的不可伪造性概念。此前已知加一不可伪
Exponential quantum speedup for $\mathbb{F}_3^n$-Subset-Sum? Or, rigorous classical algorithms for Binary-Error LWE
该论文研究 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零；m 越小，问题越难。该问题与后量子密码（尤其是基于 LWE 的构造）以及组合优化密切相关，也是量子优势研究中的经典试验
A Fourier-Label Information-Loss Barrier for Dihedral Coset Algorithms
本文针对二面体陪集问题（DCP, Dihedral Coset Problem）建立了一条“不可行性”（no-go）定理，属于量子算法与后量子密码学的交叉理论研究。DCP 是 Regev 于 2004 年提出并用于将格上学习带误差问题（LW
Verifiable quantum advantage based on polynomials with planted structures
该论文研究的是量子优势（quantum advantage）理论中的一个核心开放问题：是否存在一类量子优势协议，其资源需求与随机电路采样（random circuit sampling, RCS）相当，同时又能仅凭量子计算输出的经典数据被经
A Hybrid Approach to Malware Detection: Integrating Few-Shot Model-Agnostic Meta-Learning with Autoencoders
该论文针对勒索软件检测在样本稀缺场景下的失效问题提出了一种混合深度学习框架。研究背景是：勒索软件已成为关键行业的主要网络安全威胁，攻击者通常通过钓鱼邮件、恶意下载或利用软件漏洞获得系统访问权限，随后加密文件并索要加密货币赎金；而传统检测方法
A Structured State Space Sequence Model for Multi-Class Classification of Malware
该论文关注物联网（IoT）设备规模快速膨胀带来的恶意软件威胁。作者指出，预计到 2030 年全球 IoT 设备将达到 400 亿台，工业、医疗、农业、汽车、楼宇与家庭自动化等领域的技术迭代极大扩展了攻击面；由于大多数设备缺乏内建安全能力，攻
Combining Homomorphic Encryption and Differential Privacy in Federated Learning for Model Inspection and Availability
该论文关注联邦学习（FL）场景下的隐私保护问题。FL 允许多方在不共享本地敏感数据的前提下协同训练模型，但作者指出 FL 本身并不足以保护训练数据，实践中通常需要与差分隐私（DP）、同态加密（HE）等隐私增强技术结合。问题在于：DP 与 H
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方法 PolyProtect 在应用于人脸嵌入时，能否在“系统级密钥”场景下仍然生成不可逆的受保护模板。PolyProtect 通过参数 C 和 E 对生物特征向量进行变换，传统做法是为每个受试者分配专属的 C/E
GNSS Spoofing in Mobile Devices: A Survey on Impact and Countermeasures
该论文是一篇聚焦于移动设备（尤其是智能手机）GNSS 欺骗问题的综述性研究，作者来自 Robert Argo、Andrea Nardin、Alex Minetto、Pau Closas 等团队，属 eess.SP 与 eess.SY 方向。