YazSes: An Offline, Privacy-First, Cross-Platform Hold-to-Talk Voice-Dictation System
该论文提出并实现了一个名为 YazSes 的离线、隐私优先、跨平台的按住说话（hold-to-talk）语音听写系统。研究背景是：云端语音听写服务虽然准确率高，但需要将用户语音流式传输到远程服务器，这在隐私敏感的职业场景以及离线或气隙（ai
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← 返回所有主题E-MagDiP: Electro-Magnetic based Differential Privacy for EEG based Community Sensing
本文提出了一种名为 E-MagDiP 的框架，旨在解决基于脑电图（EEG）的社区感知项目中的隐私问题。此类项目通过聚合大量个体的脑电数据来分析学生或员工的专注度等群体特征，但 EEG 信号本身包含敏感的个人神经信息，直接采集和分析会带来隐私
The Illusion of Secure LLM Code: Closing the Security Gap via Iterative Reprompting
本文评估了大型语言模型（LLM）在自动生成安全认证代码方面的能力。研究选取了五种主流AI编码助手，通过双模态评估框架（静态代码分析结合动态渗透测试）并参照NIST SP 800-63B指南，分析了四种提示策略（基础、安全、NIST引导、迭代
AuthProbe: Specification-Driven, Multi-Identity Detection of Broken Object-Level Authorization in Recruitment API
Broken Object-Level Authorization (BOLA，也称为Insecure Direct Object Reference, IDOR) 自2019年以来一直位居OWASP API安全排名榜首，是招聘技术领域最大
Towards an Automated Test of LLM Security Knowledge
本文提出一种部分自动化方法，用于评估大型语言模型（LLM）在特定安全领域中的知识水平。当前评估LLM安全知识的方法主要依赖人工构建挑战题集或任务基准，这些方式需要大量专业知识和手动工作。作者利用消费者保护机构（CPAs）发布的权威信息，通过
Setup Complete, Now You Are Compromised: Weaponizing Setup Instructions Against AI Coding Agents
AI编码代理在设置项目时，会读取文档并安装依赖，但通常不验证包名、来源或已知漏洞。攻击者可以通过修改README、requirements.txt或Makefile等标准文档，将代理导向不受信任的注册表、已知漏洞版本或形似的恶意包名，使文档
An Explainable Agentic System for Detection of Conversational Scams with Summary-Based Memory
该论文针对生成式人工智能背景下日益严重的对话式诈骗威胁提出了一种可解释的智能体系统。对话式诈骗通常持续数周或数月，逐步建立信任后索取金钱或敏感信息，而现有检测系统主要关注孤立信息，难以应对此类复杂攻击。本文首先扩展了单消息钓鱼检测，构建了一
Threat Vectors and the State of the Art in Defense Methods for Security in Neurotechnology
本文是一篇关于脑机接口（BCI）安全（即神经安全）的综述论文。脑机接口涵盖多种硬件模态、相关软件及联网设备，广泛应用于神经外科、生物医学数据分析、神经成像等领域。近年来，BCI技术飞速发展，首批设备已通过临床试验，消费级硬件开始进入市场，且
Privacy Detective: A Narrative Game that Cultivates Student Developers' Privacy Awareness by Harnessing Legal Documents
本文提出了一种名为 Privacy Detective 的叙事调查游戏，旨在通过利用真实法律文档（如 FTC 投诉和判决）来培养开发者（特别是学生开发者）的隐私意识。研究背景是：开发者对系统数据收集、使用和共享的选择直接影响用户隐私体验，但
Simulating the Resident: Generating Executable Smart Home Schedules via LLM Personas
本文针对智能家居人机交互研究中数据集获取困难、成本高昂且侵犯隐私的问题，提出利用大型语言模型（LLM）生成多样化的居民角色（personas），这些角色与模拟智能家居环境交互，产生行为驱动的可执行交互时间表，从而在物理测试床上复现居民行为。
Idiobionics: The Unification of Privacy and Intelligent Robotic Prostheses
本文提出了一种名为“idiobionics”的新研究领域，旨在统一隐私保护与智能机器人假肢的发展。随着假肢技术（如仿生肢体）与先进传感器和人工智能控制方法的深度融合，这些设备已演变为半自主可穿戴机器人系统，能够与用户协同适应。然而，这种技术
Modeling Failure Dynamics in Time-Constrained Authentication Systems: Evidence of a Success Cliff in USSD Workflows
该论文聚焦于时间受限的交互式认证系统（如基于USSD的金融服务）中的失败动态。这类系统受限于严格的会话时长和顺序用户交互，虽然更强的认证机制提升了安全性，但增加了交互复杂性和时间负担，可能导致交易完成率下降。作者首先通过分析认证复杂度、用户
Security and Privacy in Agentic AI: Grand Challenges and Future Directions
本文基于一项前瞻性扫描研究，汇集了来自学术界、工业界和政府的30位国际顶尖专家，通过聚焦讨论和协作练习，系统性地识别并阐述了智能体人工智能（Agentic AI）在安全与隐私方面面临的重大挑战和未来研究方向。研究指出，随着AI系统自主性的不
Sign in the Air to Unlock: An Interface for authentication in Virtual and Augmented Reality Powered by Point-Voxel Cross-Attention Network
该论文针对虚拟现实和增强现实（VR/AR）中的身份认证问题，提出了一种名为“Sign in the Air to Unlock”的空中签名认证接口。传统的密码、PIN或基于硬件的登录方式会打破沉浸感且依赖外部设备，而现有的3D行为认证方法（
A Penny for Your Prompts: Experiments Detecting and Mitigating LLM Usage by Survey Respondents
本研究针对众包平台（如Prolific和Mechanical Turk）上调查问卷参与者越来越多使用大型语言模型（LLM）辅助回答的现象，旨在量化这种行为的普遍性并探索检测与缓解方法。研究团队开展了一系列调查（样本量N=250），系统评估了
The Role of Online Forums in Developer Understanding of Privacy Law -- A Reddit Case Study
该论文研究了软件从业者如何利用在线论坛（特别是Reddit）来理解和应对复杂的隐私法规要求。作者针对Reddit上与隐私法规相关的子版块（subreddits）的用户进行了调查（223名参与者），并辅以对2248条帖子和回复的定性分析。研究
Beyond Her: Safety Dynamics in Role-play AI Companions
本文探讨了角色扮演AI伴侣（RAC）的使用安全动态。随着像电影《Her》中描绘的人机情感互动成为现实，RAC通过情感回应模糊了工具使用和关系参与的边界。然而，安全影响尚未被充分理解，因为用户体验会随着时间通过安全动态演变，涵盖情绪和风险行为
Confident yet Concerned: Inconsistencies in Computing Students' Attitudes on Cybersecurity
本研究聚焦于年轻成年群体（尤其是计算机专业学生）的网络安全态度、知识和行为。尽管这一群体对技术非常熟悉，但他们在管理在线隐私方面常感到无力，且容易受到钓鱼攻击。研究通过在线问卷形式调查了236名计算机专业学生，结合开放式回答的定性主题分析与
Security and Privacy Prompts in the Wild: What Users Ask LLMs and How LLMs Respond
本研究首次系统性地分析了用户向大型语言模型（LLM）提出的数字安全与隐私（S&P）问题以及LLM的响应质量。研究基于WildChat数据集（包含320万条用户-LLM对话），从中识别出14,727条S&P提示，并将其分为九个类别，涵盖账户安
Children Are Not the Enemy: Child-Fit Security as an Alternative to Bans and Surveillance
该论文关注儿童在数字环境中的安全问题。当前主流做法依赖于限制性机制，如禁令、年龄门控、家长控制、监控和屏幕时间限制。作者认为这些方法将儿童视为需要被排除的攻击者、需要修补的漏洞或需要管理的风险，忽略了儿童作为数字技术的合法使用者。论文提出“