Coherence Rather Than Error Rate Governs Privacy in Multi-Tenant Quantum Computing
该论文研究多租户(multi-tenant)量子云计算场景下的跨租户隐私泄漏问题。商业量子云厂商通常把同一台量子处理器上互不相交的比特扇区分别租给不同用户,并在设备数据表中报告平均门错误率(average gate error)作为质量指标
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这篇论文研究的是把通用编码智能体(coding agent)直接接入云环境做安全调查时的能力边界问题。作者指出,云安全调查绝大多数属于"群体性任务",例如:哪些身份可以读取某个数据存储、有多少资源未通过某项控制、哪些资产可从另一个账号访问。
该论文聚焦一个长期被忽视的防护缺口:部署前的密钥扫描只作用于源代码仓库,而从不检查生产应用实际向浏览器下发的资源。作者在一次获得授权的评估中审计了某组织约 2,000 个企业级 Web 资产,发现其中 113 个(5.65%)在生产 Jav
这是一篇面向云计算隔离边界的系统性综述。作者指出,云计算的核心特征是多租户共享同一物理硬件,用户之间的强隔离完全依赖虚拟机监控器(Hypervisor)与容器运行时这两层边界;一旦边界被突破,租户数据、凭证与相邻工作负载都会暴露。论文梳理并
该论文系统性研究了可信执行环境(TEE)构建过程的可复现性(reproducibility)问题,选题紧扣云上机密计算信任链的根基。研究背景是:TEE(如 Intel SGX、Intel TDX、AMD SEV)已成为现代云计算的关键基础设
该论文针对云存储桶(如 AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage)中因配置错误导致敏感文件泄露的问题进行了实证研究。研究背景是云服务日益普及,许多开发中的配置文件包含 API 密钥、凭据等
本文由 Muhammad Shaheer Bin Junaid 提出,针对中小企业(SME)在云存储场景中面临的后量子密码迁移困境。核心威胁是“先收割后解密”(harvest-now-decrypt-later):攻击者现在即可收集云存储中
这篇论文重新审视了工业级 Rowhammer 缓解方案的安全性与复杂度,重点聚焦内存控制器(MC)层面的防护设计。Rowhammer 攻击利用 DRAM 单元的高密度电容耦合,通过频繁访问同一行导致相邻行数据翻转,是近年来内存安全的核心威胁
本文是一篇针对私有云托管现状与管理员特性的代表性调查研究,旨在探讨私有云环境中的隐私与安全问题。研究背景在于,随着云计算的普及,私有云被许多组织视为比公共云更安全、更可控的选项,但实际上私有云的安全状况在很大程度上依赖于管理员的配置和操作。
该论文针对AWS云环境中存在的一个结构性安全缺陷:一旦凭证通过认证,其会话在整个生命周期内通常被无条件信任,这导致凭证一旦泄露,攻击者即可持久利用。为此,作者提出了一种可解释的适应性零信任框架(EAZTF),作为云原生安全层,在整个会话过程
该论文研究了多云环境中跨租户通知工作流的安全设计缺陷。云应用经常通过提供商运营的邮件身份发送通知,这提高了投递率,但使通知参数的提供者与服务主体权限分离。论文通过三个负责任披露的案例,展示了一种被称为'信任工作流中继'的攻击模式:经过身份验
该论文研究了云边缘计算平台中多租户隔离面临的安全挑战,以 Cloudflare Workers 为例。Cloudflare Workers 为降低冷启动延迟,去除了传统的进程级隔离边界,采用语言级隔离(如 V8 引擎)来承载不同租户的代码。
本文提出了一种基于强化学习的自适应云安全防御框架,旨在应对云环境中日益复杂的网络攻击。该框架采用深度Q网络(DQN)作为核心算法,通过训练智能体学习动态防御策略,实现实时入侵检测与自动威胁缓解。研究使用了CICIDS2017数据集进行模型训
随着云计算成为海量数据的主要存储和处理设施,云管理员使用调度器将任务分配到不同物理节点,并允许多个用户的应用共享同一物理节点以提高资源利用率。然而,这种资源共享也带来了微架构攻击的风险,如侧信道攻击、瞬态执行攻击和Rowhammer攻击,这
本文提出一种面向云防病毒环境的勒索软件检测增强方案。传统基于主机的恶意软件检测存在资源消耗大等问题,云防病毒(Cloud Antivirus)虽能缓解此问题,但对复杂的多态恶意软件和特权恶意软件仍力不从心,且难以应对破坏性勒索软件攻击。作者
本论文提出 JANUS,一个面向高速 RDMA 云环境的 ACL(访问控制列表)系统。RDMA(远程直接内存访问)云正日益普及,ACL 对于管控 RDMA 应用、服务和租户的未授权网络访问至关重要。然而,RDMA 独特的队列对(QP)语义和
该论文针对 app-in-app 生态(即超级应用内嵌的小程序生态)中云资源管理的安全问题进行了首次系统性研究。在 app-in-app 架构下,超级应用为小程序开发者提供云服务,使其能够通过定义良好的云 API 管理敏感数据。然而,这些云
该论文研究了大型语言模型(LLM)和小型语言模型(SLM)在生成基础设施即代码(IaC)时的安全性问题,特别是针对AWS Terraform配置。云配置错误是安全事件的主要根源,但业界对LLM/SLM能否生成符合安全规范的IaC缺乏系统性评
该论文提出了一种基于硬件(Trusted Execution Environment, TEE)的可撤销属性基加密(HR-ABE)方案,旨在解决传统可撤销 ABE 中密文委托带来的高计算开销问题。在传统方案中,用户撤销需要通过时间戳机制实现
该论文提出了一种名为 Cloud Decoy AI Agent 的欺骗驱动框架,旨在解决云环境入侵调查中日志量庞大、攻击者操作与正常管理难以区分的问题。框架将高保真云蜜罐(Decoy)与自主语言模型代理(Agent)相结合,能够自动将可疑活