Chat First, Worry Later: Understanding Individuals' Privacy Perceptions Using ChatGPT in a Work Context
本文是一篇关于生成式人工智能（GenAI）工具（如ChatGPT）在工作场景中隐私感知的实证研究。随着ChatGPT等工具在教育培训、医疗健康、IT等众多领域被越来越多地用于工作流程，其在提升效率的同时也引发了显著的隐私担忧。现有研究多关注
#cs.CY
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← 返回所有主题Chameleon: Robust Defense Against Tor Website Fingerprinting via Many-to-Many Traffic Morphing
本论文针对 Tor 网站指纹识别（WF）攻击提出一种鲁棒防御方法 Chameleon。WF 攻击利用加密流量的侧信道特征推断用户访问的网页，现有防御大多会留下可学习的流量映射模式。作者发现，现有防御对对抗训练鲁棒，但对基于防御感知自编码器（
Trustworthy mobile edge caching: a blockchain approach to mitigate malicious nodes and incentivize cache sharing
本文针对移动边缘缓存中恶意节点和缓存容量受限的问题，提出了一种基于区块链的信任管理机制。随着移动网络流量增长，边缘服务器上的内容缓存对降低延迟至关重要，但恶意边缘服务器可能删除或篡改缓存内容，且边缘服务器容量有限。为克服容量限制，作者引入辅
Advancing Inclusivity in Cybersecurity Education: Integrating Intersectionality to Enhance Student Engagement in Australian Higher Education Curriculums Strategies, Barriers, and Future Directions
本研究聚焦澳大利亚高等教育中网络安全教育的包容性问题，尤其是女性和性别多元化群体以及文化和语言多样（CALD）背景的学生在网络安全学习与职业发展中面临的障碍。论文指出，当前澳大利亚高校的网络安全课程高度统一且偏向技术能力培养，忽视了交叉性（
Achievement Unlocked: Let's Get Hacked! An Empirical Study of Cybercrime in the Video Gaming Ecosystem
本文针对电子游戏生态系统中针对玩家的网络犯罪现象进行了实证研究。尽管游戏产业规模庞大且用户基数众多，已成为复杂的社会与经济生态系统，但针对游戏玩家的网络犯罪此前缺乏系统性的学术关注。研究者结合定性分析与观察性分析，旨在刻画游戏相关攻击的特征
FlowShield: cryptocurrency anti-money laundering with transaction semantics parsing and fund flow tracking
本文提出 FlowShield，一个面向加密货币反洗钱（Crypto AML）的框架，旨在解决现有方法在应对复杂、跨链洗钱行为时的不足。当前洗钱手段常通过多样化交易语义和跨多区块链快速拆分被盗资产，而传统 AML 方法往往简化交易语义、仅依
Protocol-Embedded Compliance for Privacy-Preserving, Non-Custodial Digital Payments
本文针对传统支付基础设施中普遍认为托管账户模式是保证交易完整性、可审计性和验证必要条件的观点提出挑战。作者认为，非托管的、类似现金的数字资产可以以更安全的方式实现这些能力。为此，他们提出了一种参考架构和核心协议规则，用于数字价值交换系统，在
Designing Inclusive Crypto-Asset Dispute Resolution A Hybrid AI and Smart Contract Online Dispute Resolution Framework for Vulnerable Users
本文针对加密资产领域争议解决的困境展开研究。随着加密资产广泛使用，相关争议频发，然而传统法律救济机制难以适应其去中心化、跨境及法律规则碎片化等特点。特别是缺乏法律和技术专长的用户，往往难以识别自身权利、组织证据并寻求有效救济，从而加剧数字排
A Four-Axis Trustworthiness Benchmark for LLM-as-Judge in Principle-Based Regulation
原则性监管（如“公平、清晰、不误导”或“提供良好结果”）属于评判性标准，无法简化为二元谓词。随着大型语言模型（LLM）被越来越多地用作裁判，其实际评估质量变得至关重要。本文提出，任何此类裁判都必须从四个维度进行评测：准确性（accuracy
A Blueprint for Collaborative Cybersecurity Operations Centres with Capacity for Shared Situational Awareness, Coordinated Response, and Joint Preparedness
随着数字技术融入社会方方面面，识别和管理网络安全威胁变得至关重要。在欧盟内部，多项倡议正在推进，旨在激励、规范并最终协调网络安全能力的建设，提升态势感知、事件响应和应急准备能力，尤其关注重要服务运营商和承担网络安全职责的国家行为体。在此背景
China RealDID: Verifiable Credentials Anchored in Legal Identity
本文提出一种名为China RealDID的架构，旨在解决可验证凭证（VC）和去中心化标识符（DID）在法律锚定上的缺失问题。传统VC/DID支持选择性披露，但缺乏可信身份根，验证者无法确认持有者身份是否真实。国家身份系统虽能提供基于生物识
Manipulation-Proof Oblivious Audits against Deceptive Model Providers
本文提出一种针对机器学习模型审计的防操纵协议，旨在解决模型提供方在审计过程中可能故意或无意地操纵评估结果的问题。在监管审计等场景中，审计行为通常会被声明或容易暴露，模型提供方可能借此推断审计所关注的敏感属性，并策略性地调整不同组别之间的资源
When Agents Learn to Be You: Benchmarking Privacy Leakage, Impersonation Risk, and Defenses in Persona Skills
该论文聚焦于大语言模型智能体中“人格技能（Persona Skills）”这一新型个性化机制的安全风险。人格技能将个人交互历史压缩为可移植、可执行的工件，供下游智能体复用。论文指出，这一过程将分散的个人信号集中化，并通过复用放大其影响，使传
A Security-Oriented Lifecycle Model for Large Language Model Systems
本文提出了一种面向安全分析的大语言模型（LLM）系统生命周期模型。研究背景是：LLM 正以前所未有的规模被集成到关键基础设施和企业工作流中，但现有的生命周期框架主要面向运营效率设计，而非安全分析，导致数据来源验证、工件签名、智能体权限控制、
TrainShield: Targeted Awareness for Cybersecurity Training
本文针对网络安全培训中过度依赖脱离真实场景的传统教育模式、难以应对以人为目标的社会工程攻击这一问题，提出了一种名为 TrainShield 的上下文感知培训交互范式。TrainShield 的核心思想是将适应性学习干预直接嵌入用户日常工作流
Vulnerabilities, Secrets and Misconfiguration in the Highest-Exposure Docker Hub Images
本文针对 Docker Hub 容器镜像中普遍存在的安全漏洞、密钥泄露和错误配置问题，提出了一套大规模生态系统测量方法。研究背景是：Docker Hub 是大多数容器部署的底层镜像仓库，一个广泛使用的基础镜像一旦存在缺陷，将被所有基于其构建
Reflection, Education, Consistency: Towards Best Ethics Practices At Security And Privacy Conferences
本论文聚焦于安全和隐私学术社区中的研究伦理实践问题。近年来，顶级会议（如IEEE S&P、USENIX Security、ACM CCS、NDSS等）开始引入强制伦理声明等干预措施，但社区内对这些措施的反应不一，且缺乏系统的实证验证和明确目
Technology-Enhanced Tabletop Exercises for Cybersecurity Education: Lessons Learned
该论文（类别 cs.CY）探讨将技术增强的桌面演练（TTX）引入网络安全课程教学，以弥补高校在团队协作、事件响应和 IT 治理等复杂场景训练上的不足。TTX 在专业领域已很成熟，但在大学中仍较少使用。作者基于 INJECT Exercise
On Exercising Governance Power in Decentralized Autonomous Organizations
本文研究去中心化自治组织（DAO）中治理权力的行使机制及其安全影响。DAO 是一种通过智能合约管理区块链协议的治理实体，其治理合约明确规定了利益相关者如何提出、表决和执行协议变更。作者指出，治理合约的设计选择对 DAO 及其管理的智能合约的
The Disruptive Impact of Large Language Models on Capture the Flag Competitions and the Path Toward Fair Play
捕获旗标（CTF）竞赛是网络安全领域最有效的实战训练形式之一，涵盖密码学、Web 利用、二进制利用等核心技能。近年来，大型语言模型（LLM）已能以极少人工输入解决越来越多类型的题目，这引发了关于竞赛公平性、排名有效性以及参与者是否还能通过参