Inner Momentum for Differentially Private Muon
该论文研究差分隐私（DP）训练中梯度裁剪对 Muon 优化器更新几何的破坏问题。DP 训练通常对每个样本梯度进行径向裁剪再加噪，但不同样本的裁剪系数不一致，会扭曲这批梯度平均后的奇异向量相对几何结构。Muon 的更新量是近似极分解因子 UV
2026-10-05 归档
今日共收录 815 条安全情报，包含 115 个 CVE，364 篇安全通告，以及 81 篇研究论文。
← 返回归档列表Supersingularity and Superspeciality Verification of Abelian Surfaces
本文研究的是同源密码学（isogeny-based cryptography）中的一个基础性缺口：超奇异阿贝尔曲面（supersingular abelian surfaces）是构建超奇异同源图、维数更高的同源协议以及后量子密码方案的关键
The Achilles' Heel of Partial Reconfiguration: Optical Side-Channel Leakage on the 7-Series ICAP
该论文关注 FPGA 比特流保护中的物理侧信道风险。背景是主流 FPGA 厂商已引入比特流加密以保护敏感配置数据，但在使用最广泛的 FPGA 系列中，多种针对硬连线、不可修补保护方案的攻击可绕过甚至完全破解这些保护，因此业界更期待可采用可修
LiBRA: Detection-Aware Image Watermark Removal via Bidirectional Latent Optimization
数字水印是 AI 生成图像溯源与内容归属的重要技术手段, 其可信度取决于对「水印去除攻击」的抵抗能力。已有的一类攻击思路是逆向优化: 通过修改图像迫使水印解码器输出的比特序列偏离原始水印, 从而让检测失效。但该文指出这种「反转式」目标存在两
Trapdoored Clifford Operators and Applications
随机 Clifford 算子在量子计算中用途极广：随机基准测试（randomized benchmarking）、经典影子（classical shadows）、量子认证等协议都依赖对 n 量子比特 Clifford 群上的均匀随机采样。但
ReCast: Contract-Preserving Protection for Fixed-Interface Multimodal Reasoning
远程多模态模型在图表与语音等固定媒体接口上的数值推理能力很强，但直接上传私有输入会导致敏感内容外泄。现有的纯文本脱敏无法满足固定媒体接口的格式要求，而身份匿名化又保留了任务内容本身。论文提出 ReCast——一种面向智能体的插件式保护框架，
Asymptotic Analysis of Trading Fees in CFMM
本文聚焦去中心化金融（DeFi）中最主流的交易机制——自动做市商（AMM）与恒定函数做市商（CFMM），指出既有研究大多在忽略交易手续费的前提下分析流动性提供者（LP）的损益，而对费率本身的定量刻画明显不足。作者围绕一个核心问题进行理论建模
Reversing the Clock: Layout-Aware Recovery of Design Intent from Clock Distribution Networks
本文关注的是硬件逆向工程中一个长期被忽视的层面：物理设计意图的恢复。传统硬件逆向工程流程通常止步于门级网表（gate-level netlist），即只还原电路的逻辑功能，而对布局（placement）、布线（routing）、延迟插入（d
Quantum Advantage for Two-Party Differential Privacy
本文研究两方差分隐私（two-party differential privacy）问题：双方各持一段长度为 n 的比特串，需要联合计算二者的汉明距离，并且双方必须输出相同的估计值。作者关注的是信息论意义（而非计算假设意义）下的隐私保证。经
On the pseudorandomness of simple quantum processes
该论文研究量子过程中的伪随机性，试图推进 Gowers（1996）关于「反复组合局部随机可逆操作能否产生与真正随机排列不可区分的全局排列」这一长期猜想。作者考察该问题的酉量子类比，并给出两个否定性结果。第一个结果指出：以酉设计（unitar
Combining Homomorphic Encryption and Differential Privacy in Federated Learning for Model Inspection and Availability
该论文针对联邦学习（FL）中隐私保护的割裂现状提出了一套组合式框架。背景在于：去中心化数据日益普遍，联邦学习允许客户端在不共享本地敏感数据的前提下协同训练模型，但 FL 本身并不足以保护训练数据——梯度更新仍可能泄露成员信息与属性信息，因此
Is it Possible to Generate Irreversible PolyProtected Templates from Face Embeddings using System-Specific Keys?
本文研究 PolyProtect 生物特征模板保护方法在“系统级密钥”（system-specific keys）场景下的不可逆性问题。传统上，PolyProtect 使用“主体级密钥”（subject-specific keys），即每个
A Structured State Space Sequence Model for Multi-Class Classification of Malware
该论文针对物联网（IoT）设备规模爆炸式增长所带来的恶意软件威胁，提出并验证了一种基于结构化状态空间序列模型（Structured State Space Sequence，S4）的多分类恶意软件检测与分类框架。研究背景是：预计到 2030
Differential Privacy of Gradient Descent on Perturbed Objectives
本文研究目标扰动（objective perturbation）机制在有限步优化下的差分隐私性质。经典目标扰动做法是在正则化经验风险上叠加一个随机线性项 ⟨z,w⟩（其中 z 从 N(0, σ²I_d) 中一次性采样），随后发布扰动目标的精
When Normalization Selects the Sign: Auditing Robustness Ablations in Quantum Attention
该论文研究机器学习安全评测中一个被普遍忽视的方法论缺陷：消融实验里移除某个输入缩放模块（input-scaling module）时，同时改变了分类器本身与真正到达编码器的扰动幅度，因此观察到的鲁棒性差异可能来自比较规则，而不一定来自被移除
Where Quantum Fourier Sampling Stops Short: A Three-Gate Audit Protocol for Delay-PUF Security Models
该论文针对“量子傅里叶采样能否用于审计基于延迟的物理不可克隆函数(PUF)的谱可学习性”这一命题，提出并验证了一套名为“三闸门量子审计协议(Three-Gate Quantum Audit Protocol)”的可复现评估流程，用以严格区分
SideKernel: A Usable microVM Sandbox for AI Coding Agents on macOS
本文聚焦 AI 编程智能体（AI coding agents）在本地开发机上运行时的安全悖论：这类智能体在架构上属于不可信组件，却需要在其所运行的开发者机器上被赋予相当程度的自主执行权限。作者认为这一矛盾本质上是一个安全问题，而沙箱是提供隔
Time-space lower bounds for breaking quantum cryptography
本论文研究量子密码学在随机预言机模型（ROM）下的时间-空间下界，属于可证明安全与量子复杂性交叉的理论工作。作者考虑如下设定：敌手在预处理阶段可获取 S 个量子比特的非均匀建议（advice），随后在随机预言机上进行 T 次查询，目标是从
Detection and Resolution of Periodic Artifacts in OpenDP's Discrete Laplace Sampler
差分隐私(DP)的形式化隐私保证依赖从噪声分布中精确采样：一旦采样器偏离理论分布，实际提供的隐私预算与所宣称的 ε/δ 就会脱节。本文报告在 OpenDP 的离散拉普拉斯(Discrete Laplace)采样器中发现的系统性伪影(arti
Robust and leakage-resilient device-independent oblivious transfer in MiniQCrypt
该论文研究的是如何在「量子设备不可信」的前提下，仅让诚实参与方使用经典计算，就实现具有设备无关性（device-independent, DI）的茫然传输（oblivious transfer, OT）与比特承诺。作者给出的构造只假设存在后