在通信受限的分布式系统中，周期性传输 Bloom filter 会带来可观的带宽与能耗开销。已有的两类思路各有取舍：无损压缩能完整保留成员性语义，但传输尺寸是固定的、无法按需缩减；OR 折叠（OR folding）可以生成更小的表示并保持“无假阴性”这条关键性质，代价是假阳性率（FPR）上升。本文研究的核心问题是：既然折叠后的表示存在多个可选的“保真度—尺寸”工作点，发送方能否根据当下可用的通信资源动态挑选其中一个？作者提出信道感知（channel-aware）的折叠选择框架：发送方始终保留一份未修改的规范过滤器（canonical filter），预先构造出一个满足给定最大 FPR 约束的候选表示目录，并在每一次报告机会上，依据当时可用的通信条件，在满足 FPR 门槛的候选中选择“保留长度最大”（即保真度最高、体积最大但可被承载）的那个表示进行传输。与以往主要受基数规模与假阳性约束驱动的折叠策略不同，这里的决策由随时间变化的信道状况驱动。评估使用两个钓鱼 URL 数据集作为成员集合，并在三种信道模型下进行：五状态马尔可夫容量模型（Five-State Markov Capacity）、Gilbert–Elliott 突发错误模型以及 Rayleigh 块衰落模型。结果表明：当通信机会在时间上波动明显时，信道感知折叠相比“发送完整过滤器”和“无损压缩”两种基线，能同时提升通信效率与接收端状态的新鲜度（freshness）；在条件更友好的 Gilbert–Elliott 模型下，它在效率上仍具竞争力，并能让接收端维持最新的过滤状态。作者由此得出结论：满足 FPR 约束的折叠视图构成了一类有价值的传输工作点，尤其适用于“接收一份较新但保真度略低的更新”优于“延迟等待一个更大表示”的场景。该工作属于理论建模与仿真验证性质，未涉及真实部署或对抗环境下的实测。

该论文揭示了 SSH 协议在通道复用场景下存在一个此前未被发现的压缩侧信道漏洞。SSH 是服务器远程安全管理的标准协议，其传输层使用二进制包协议（BPP）进行加密和认证，而连接协议则在单一连接上复用多个逻辑通道，用于交互式 shell、端口转发等功能。作者发现，当 SSH 启用压缩时，同一连接上的所有逻辑通道共享同一个压缩上下文。攻击者若能在某个通道中注入部分已知明文，并通过网络观察对应密文的长度，就能利用压缩前后数据长度的变化推测其他通道中的秘密信息。这是一种自适应的选择明文攻击，与针对 HTTP over TLS 的 CRIME/BREACH 攻击类似，但这是首次将压缩侧信道攻击应用于 SSH，也是首次在 SSH 分析中同时考虑被动窃听者和 Web 攻击者的威胁模型。论文在三个不同应用场景中演示了攻击，并评估了协议噪声对攻击效果的影响。在最理想（低噪声）场景下，对于 26 个字母的字母表，恢复一个 8 字符长度的秘密最多只需 276 次猜测。最后，作者分析了当前 SSH 生态系统中对压缩支持的情况以及其他可能影响攻击实际成功率的实现特性。该研究适合 SSH 协议实现者、系统安全研究员以及负责加固远程管理通道的蓝队工程师阅读，有助于理解 SSH 压缩功能引入的额外风险。

本文针对高维数据（如图像）在差分隐私保护下的高效压缩问题展开研究。现有方法要么直接发布未压缩的隐私化数据，导致存储开销巨大；要么缺少能在隐私保证下有效压缩高分辨率数据的方案。为此，作者提出了DP-DiPP（Differentially Private Diffusion-based Privacy-Preserving compression）管道，将随机编码（stochastic codes）与扩散模型（diffusion models）相结合。具体地，论文将Poisson私有表示（PPR）扩展用于编码隐私机制的输出，并与基于扩散的有损压缩方法DiffC结合，构建了一个差分隐私图像压缩器。该方法允许从业者直接控制压缩率、隐私与效用之间的权衡。在CIFAR-10数据集上的图像分类实验表明，DP-DiPP相比基线方法在保持相近隐私保障和实用性的前提下，实现了10至30倍的压缩率提升。该工作为高维隐私敏感数据的存储与传输提供了可行方案。

该论文研究了硬件图形数据压缩的侧信道安全隐患，重点关注 GPU 中集成的无损压缩模块（如 Display Stream Compression 或类似机制）如何意外地成为信息泄露的渠道。研究者发现，由于压缩算法对输入数据的统计特性敏感，其压缩率（从而压缩时间）会随数据内容变化而产生可观测的差异。跨进程攻击者可以通过共享 GPU 缓冲区或观察渲染时序，推断出受害进程的图形数据中是否存在特定模式或秘密信息。论文提出了一种新的侧信道模型，基于压缩后数据大小的变化或渲染帧率的波动来提取信息。实验证明，在现代 GPU 上，该信道可以达到足以泄露像素值或文本内容的带宽。研究强调，即使图形数据本身不被内核直接共享，压缩的副作用也可能破坏隔离性。该工作首次系统性地评估了 GPU 图形压缩作为侧信道的风险，为未来的硬件安全设计提供了警示。

该论文提出了一种针对大视频文件的同时压缩与加密系统（SDCE），旨在解决传统压缩和加密方法计算开销大、处理时间长、不适合实时应用的问题。核心方法是将基于混沌映射的加密与霍夫曼无损编码压缩整合到一个统一框架中：利用逻辑映射生成伪随机混沌序列用于XOR加密，确保强安全性；同时采用霍夫曼编码进行无损压缩，显著降低计算开销和处理时间。实验结果显示，与现有方法相比，该系统在熵值、雪崩效应、吞吐量、压缩比、峰值信噪比（PSNR）、每速率位数（BPC）以及数据损失百分比等指标上均表现出更优性能，有效增强数据隐私和完整性。该研究适用于需要高安全性和实时性的大视频文件传输场景。