Proof of Useful Attestation: A Consensus Primitive for Attestation-Native Chains
这篇论文提出了一种名为“有用认证证明”（Proof of Useful Attestation, PoUA）的新型共识原语，旨在解决通用权益证明（PoS）链中对认证工作激励不足的问题。在通用PoS链中，验证者无论是否正确处理认证任务（如内容
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← 返回所有主题An Efficient and Privacy-Preserving Architecture for Cross-Institutional Collaborative RAG
该论文提出了一种名为FedRAG的高效且隐私保护的联邦检索增强生成（RAG）框架，旨在解决跨机构协作中严格隐私法规导致的“数据孤岛”问题。传统RAG通过外部知识增强大语言模型，跨机构集成需要分布式推理，但Transformer的自注意力机制
TIP: A Decentralized Intent-Based Protocol for Declarative IoT Interoperability and Sandboxed Schema Adaptation
该论文提出了一种名为 TIP (The Intent Protocol) 的去中心化声明式网络协议，旨在解决异构物联网系统因硬件架构、网络协议栈和数据序列化格式不同而导致的碎片化问题。现有标准如 MQTT、CoAP、DDS 依赖于地址绑定和
Secure and Parallel Determinant Computation for Large-Scale Matrices in Edge Environments
本论文针对边缘计算环境中资源受限客户端需要委托大规模矩阵行列式计算（MDC）的安全性与效率问题，提出了一种安全并行行列式计算框架（SPDC）。在物联网等场景下，传统行列式算法的立方复杂度无法满足实时处理需求，且数据隐私和结果完整性至关重要。
Ark: Offchain Transaction Batching in Bitcoin
比特币作为市值最大的加密货币，其共识算法要求每笔交易均在链上确认，严重限制了可扩展性。为此，研究者提出了多种二层扩容方案（如闪电网络）将支付移至链下，但这些方案要求用户预先锁定资金并参与复杂辅助协议（如通道再平衡、充值、路由），部署门槛高。
Taking Cryptography Out of the Data Path via Near-Memory Processing in DRAM
本文研究了如何利用近内存处理（Near-Memory Processing, PIM）技术来加速密码学算法（如AES-128和SHA-256），从而减轻传统冯·诺依曼架构中数据移动带来的性能瓶颈。作者指出，尽管这些算法在计算上相对高效，但传
Security Analysis of Bitcoin's V2 Transport Protocol: Exploiting Design Implications for Sustained Eclipse and Downgrade Attacks
比特币最近引入了V2 P2P传输协议，旨在加密节点间的通信，以防范已知的攻击向量。然而，本研究发现该协议的设计存在概念性缺陷（并非实现错误），且这些问题同样适用于其他P2P网络。攻击者可以通过TCP负载长度识别应用消息；利用加密通道的工作机
From Backup Restoration to Minimum Viable Factory Recovery: A Systematization of Ransomware Recovery in Manufacturing Systems
该论文针对关键制造基础设施中勒索软件恢复的挑战，指出传统“备份-恢复”思维无法解决制造系统特有的耦合问题。作者通过PRISMA系统的多源文献综述，包括学术文献、标准指南、威胁框架、公开事件材料及原始证据，识别出九种经证据支持的恢复失败模式：
PCDM: A Diffusion-Based Data Poisoning Attack Against Federated Learning Systems
联邦学习（FL）因其分布式特性易受数据投毒攻击。现有基于GAN的投毒方法虽能生成看似合法的恶意数据，但GAN输出的内在一致性仍会暴露投毒痕迹。本文提出一种基于扩散模型的数据投毒框架，利用面向投毒的条件扩散模型（PCDM）实现对本地恶意数据生
DisAgg: Distributed Aggregators for Efficient Secure Aggregation in Federated Learning
本文提出了一种名为 DisAgg 的新型安全聚合协议，用于联邦学习中的隐私保护。在传统联邦学习中，客户端更新直接暴露给中央服务器，存在隐私风险。现有的安全聚合方案虽然能抵御诚实但好奇的服务器，但通常存在通信轮数多、公钥操作重、难以处理客户端
Dynamic Transaction Scheduling and Pricing in the Ethereum Mempool
该论文研究了以太坊内存池（mempool）中交易的动态调度与定价问题。现有EIP-1559算法主要从静态视角分析价格演化，忽略了交易在内存池中的动态到达与等待过程。为此，作者将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），其中状态表示内存池的配置（
SoK: A Systematic Bidirectional Literature Review of AI & DLT Convergence
本文是一篇系统性的双向文献综述（SoK），旨在梳理人工智能（AI）与分布式账本技术（DLT）融合的研究现状。现有研究往往聚焦于特定应用领域或仅考察单向集成，缺乏对两者架构层面互动的全面理解。作者对2020至2025年间发表的同行评审研究进行
DP-LAC: Lightweight Adaptive Clipping for Differentially Private Federated Fine-tuning of Language Models
本文提出一种名为 DP-LAC 的轻量级自适应裁剪方法，用于解决联邦学习（FL）中差分隐私（DP）随机梯度下降（DP-SGD）的裁剪阈值自调整问题。在联邦微调大规模语言模型（LLM）时，DP-SGD 通过裁剪每个客户端贡献的梯度范数至阈值
CLAD: A Clustered Label-Agnostic Federated Learning Framework for Joint Anomaly Detection and Attack Classification
该论文提出了一个名为CLAD的综合框架，用于解决物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）环境下的入侵检测问题。随着IoT设备的激增，网络攻击面大幅扩大，传统集中式入侵检测系统面临隐私和扩展性挑战。联邦学习（FL）提供了一种隐私保护方案，但现
SuperPaymaster: Eliminating Centralized Signer Authority via Asset-Oriented Abstraction to Reconcile Usability and Decentralization in Account Abstraction
该论文针对以太坊账户抽象（ERC-4337）中 Paymaster 的集中化问题，提出了一种新的资产导向抽象（Asset-Oriented Abstraction, AOA）方法。现有的生产级 Paymaster 大多采用过程导向抽象（Pr
Toward a Risk Assessment Framework for Institutional DeFi: A Nine-Dimension Approach
本文针对机构级去中心化金融（DeFi）协议缺乏统一风险量化评估框架的问题，提出一个九维度风险评估框架。现有方法或聚焦于协议层面的参数优化，或停留在概念性分类，未能提供可解释、可组合感知且结构独立的评估方法论。作者在穆迪分析和Gauntlet
Revocation-Ready CP-ABE Key Management for Blockchain-Based IoT Data Sharing
本文提出了一种面向区块链物联网数据共享系统的、支持撤销的CP-ABE密钥管理方案。现有混合架构中，许可链存储防篡改元数据，加密负载置于内容寻址存储，但密钥访问控制存在瓶颈：常见方案依赖在线RBAC或智能合约返回密钥，引入可信在线策略执行点并
A Survey on Split Learning for LLM Fine-Tuning: Models, Systems, and Privacy Optimizations
大型语言模型（LLM）的微调能够使其适应特定应用，但高昂的计算成本使得资源受限的组织难以独立完成。云平台可以提供所需资源，但数据隐私问题使得将敏感信息共享给第三方存在风险。分割学习（Split Learning）作为一种有前景的解决方案，将