ANCHOR: A Vision for Secure Persistent Key-Value Stores in Disaggregated Data Centers
该论文提出 ANCHOR，一个面向分离式数据中心（disaggregated data centers）中持久化键值存储（PKVS）的安全愿景与架构蓝图。在传统单机环境中，数据生命周期局限在一台机器内部；而分离式架构将计算、内存和存储拆分到
#cs.DB
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← 返回所有主题RAD: Rule-Augmented Relational Anomaly Detection
本文研究关系数据库中的异常检测问题，指出传统方法通常需要将多表数据展平为单一特征矩阵，这一过程会丢失实体身份、表结构以及多跳依赖关系，从而难以发现依赖关系上下文的异常。为此，作者提出一种规则增强的关系异常检测方法 RAD（Rule-Augm
Guixu: Valuation-Driven Data Discovery for Autonomous AI Agents with On-Chain Attestation
该论文提出了 Guixu，一个面向自主 AI 代理的、以数据价值评估驱动的数据发现系统。当前自主代理在执行模型训练、决策支持等下游任务时，高度依赖外部数据，但现有数据发现系统大多停留在检索层面：它们只能从异构数据源中返回候选数据集，却无法有
A Unified Benchmark for Privacy-preserving Vector Search
向量搜索是语义搜索、推荐系统和检索增强生成（RAG）的核心技术。然而，默认情况下，提供查询服务的服务器既能看到用户的查询嵌入，也能看到匹配的语料库，这对查询用户和语料库所有者都构成隐私泄露。已有多种加密方案（如 SAP、EMVP、BNTM、
trasgoDP: An Open Source Framework for Releasing Noised Tabular Microdata under Local Differential Privacy
该论文介绍了trasgoDP，一个模块化、开源且易于使用的Python框架，用于在ε-本地差分隐私（LDP）保证下发布表格微观数据，以及在地理不可区分性假设下发布位置数据。该框架设计为可以安装并集成到标准数据科学工作流中，支持系统地探索多种
ReBound: Reuse-Aware Privacy For Interactive Decision Support
该论文提出了一种名为 ReBound 的差分隐私决策支持框架，旨在解决交互式查询中隐私预算浪费的问题。传统的差分隐私机制将每个查询视为独立事件，不记忆历史结果，导致重复或相关查询消耗过多隐私预算。ReBound 通过引入缓存结果复用机制，允
Policy-Conditioned Constrained Decoding for Column-Level Access Control in Text-to-SQL
该论文针对跨信任边界部署的Text-to-SQL系统面临的策略合规、答案覆盖和成本约束三重挑战，提出了政策条件约束解码方法PCC-SQL。现有方法通常基于查询涉及的列来决定是否拒绝，并采用随机执行策略，但无法处理列的使用方式（如输出、过滤条
TSAI-MetaFraud: A Benchmark Dataset for Financial Fraud Transaction and Behavioral Risk Detection in Metaverse Ecosystems
该论文提出了TSAI-MetaFraud，一个面向元宇宙生态系统金融欺诈交易和行为风险检测的多模态、多任务基准数据集。随着元宇宙平台虚拟经济的发展，欺诈、机器人和非法金融行为等新挑战日益突出。现有数据集通常孤立地关注用户行为、身份验证或金融
SessionBound: Turning Enterprise Task Approval into Budgeted Database Sessions
本文提出 SessionBound，一种将企业 AI 代理的任务审批转化为有预算、可审计的数据库会话的框架。随着 AI 代理在企业内部分析、审计、合规检查和运营调查中的广泛应用，传统的授权机制面临挑战：经理或数据所有者可能批准一个业务任务，
Query Cost Model Calibration in Confidential Virtual Machines
随着机密计算技术的日益普及，将数据库运行在机密虚拟机（CVM，如AMD SEV-SNP）中已成为保护云端敏感数据的一种有吸引力的方式，且对传统数据库管理系统（DBMS）的改动极小。然而，在这类CVM中执行分析查询往往伴随着显著的性能开销。先
When Global Gating Is Enough: Admission-Time Hubness Control in Anisotropic Vector Retrieval Systems
该论文针对检索增强生成（RAG）系统中存在的向量中心（hubness）投毒风险提出了一种轻量级的准入时防御方法。在RAG中，少量文档可能成为大量查询的最近邻，这种“中心”现象使得攻击者可以通过注入一份恶意文档影响多个不相关请求的回答，构成数
A Fast Gaussian Mechanism under Continual Observation, with Applications
本文研究持续观察下私有化发布k维向量更新的问题。初始向量为零向量，在时间点t_i上通过添加x^{(i)}进行更新，其中t_i∈[T]，x^{(i)}在k维单位球B_k内。两个数据集被认为是相邻的，如果它们的对称差大小不超过1。持续发布需要在
Data Agents Under Attack: Vulnerabilities in LLM-Driven Analytical Systems
本文对LLM驱动的数据代理系统（Data Agents）进行了系统的安全研究。数据代理将LLM推理与关系数据访问、可执行分析工具和多步工作流编排相结合，日益成为企业分析的核心，但也引入了新的安全漏洞组合。作者首先构建了一个分层漏洞框架，在解
Demand-Driven Vulnerability Detection for Cloud Security Posture Management: Removing Human Rule Authoring from the Disclosure-to-Protection Critical Path
该论文提出了一种需求驱动的云安全态势管理（CSPM）漏洞检测架构，旨在减少从漏洞披露到客户系统具备检测能力之间的关键路径延迟。传统CSPM依赖供应商集中维护和分发规则集，更新节奏受限于发布周期（数小时至数天），且针对包含配置谓词的丰富检测规
DP4SQL: Differentially Private SQL with Flexible Privacy Policies
该论文提出 DP4SQL，一个支持灵活隐私策略的差分隐私 SQL 系统。现有差分隐私 SQL 系统仅支持固定的隐私策略，例如所有表都必须保护记录存在性或内容，无法处理混合隐私需求（如部分公开列、不同字段不同保护级别）。DP4SQL 允许数据
Policy-Compliant Cloud Storage Systems
论文提出 GDPRuler，一种用于不可信云环境中的键值存储（KVS）的可验证 GDPR 合规中间件系统。背景：GDPR等隐私法规对个人数据的存储、处理和审计提出严格要求，而KVS简单数据模型和不可信云部署使合规极具挑战。现有方案需侵入式代
Inference Cost Attacks for Retrieval-Augmented Large Language Models
该论文研究了检索增强生成（RAG）增强的大型语言模型（LLM）系统面临的推理成本攻击（ICA）问题。RAG系统通过多阶段流水线动态检索并合成外部知识，虽然提升了性能，但也带来了高昂的推理成本。现有ICA攻击通常假设可以直接操纵提示，这在实践
PE-means: Improved Differentially Private $k$-means Clustering through Private Evolution
本研究针对欧氏空间中差分隐私（DP）k-均值聚类问题展开。现有解决方案直接对原始数据进行加和，导致敏感度与数据域的大小成正比。本文提出PE-means方法，将私有进化（Private Evolution, PE）算法（一种在合成数据生成中日
CHRONOS: Temporally-Aware Multi-Agent Coordination for Evolving Data Marketplaces
该论文提出了CHRONOS，一种针对时态知识图谱数据市场的三层架构，旨在解决静态设计中的三个耦合失效问题：陈旧混合索引导致召回率下降、静态Shapley定价在分布偏移后价值误分配、未协调的代理过度消耗共享差分隐私预算。第一层采用神经ODE时
Polars inside Intel SGX2 Enclaves: An Empirical Study of Confidential Analytical Query Processing
本文实证研究了在Intel SGX2安全区内运行Arrow-native DataFrame引擎Polars的性能特性。作者使用Gramine作为LibOS，在TPC-H SF30基准测试集（约22-73 GB）和Azure Blob St