本文提出了一种针对现代x86_64 Linux系统中Intel CET（控制流强制技术）的新型代码重用攻击方法——分段错误导向编程（SFOP）。传统代码重用攻击（如ROP、SROP）在启用CET的系统上通常被硬件机制阻止，因为这些机制检查间接分支目标是否合法。作者发现，Intel CET与Linux信号处理子系统之间存在未公开的交互弱点：当程序发生段错误（segfault）时，内核会触发信号处理程序，而在此过程中CET的检查可能被绕过。SFOP利用这一机制，通过精心构造的栈布局和信号处理上下文，使得攻击者可以在不受CET限制的情况下执行任意函数调用链，且参数完全可控。该方法不依赖任何应用程序特定特性或罕见编程构造，因此可推广到任何存在内存破坏漏洞的启用CET的Linux程序。作者通过实际漏洞利用演示了SFOP的有效性，并讨论了可能的缓解策略，如增强信号处理期间的CET检查或限制信号处理程序权限。该研究揭示了硬件防御机制与操作系统交互中的安全盲区，对当前基于CET的防护体系构成重大挑战。

控制流证明（CFA）是一种安全服务，允许验证者远程验证计算机系统上代码执行的完整性。然而，现有的CFA方案存在不切实际的假设，例如需要访问证明者的内部状态（如内存或代码）、完整的控制流图（CFG）、大量的测量数据或定制硬件。此外，现有方案计算开销大、资源占用高，不适合资源受限的嵌入式设备。本文提出RAGE，一种新颖的轻量级CFA方法，旨在克服现有方案在嵌入式设备上的局限性。RAGE仅需极少的假设即可检测代码复用攻击（CRA），包括控制数据攻击和非控制数据攻击。其核心思路是利用执行轨迹、执行图和执行嵌入之间的对应关系，消除对完整CFG的不切实际需求。RAGE从单次执行轨迹中高效提取特征，并利用无监督图神经网络（GNN）来识别与良性执行的偏差。作者在嵌入式基准测试上评估RAGE，结果显示：（1）成功检测40个针对嵌入式软件的真实攻击；（2）在真实嵌入式软件基准Embench上，针对合成面向返回编程（ROP）和数据导向编程（DOP）攻击，F1分数分别达到98.03%和91.01%，同时保持3.19%的低假阳性率；（3）在数百万设备使用的OpenSSL上，ROP和DOP攻击检测的F1分数分别为97.49%和84.42%，假阳性率为5.47%。该工作表明，无监督GNN能够有效降低CFA的资源需求，为嵌入式系统提供实用的安全证明方案。