该论文首次系统性地研究了卫星调制解调器的安全性问题。卫星调制解调器是卫星通信网络中的关键组件，尤其是在传统透明中继卫星系统中，它决定了整个通信体制。然而，与通常更孤立、保护更好的卫星本身不同，卫星调制解调器可被攻击者接触且容易遭受低成本攻击，可能成为卫星通信安全链中的薄弱环节。作者首先对商用现货卫星调制解调器进行了物理拆解，系统检查了硬件和软件模块，并对暴露在互联网上的卫星调制解调器进行了测量研究。他们在三个攻击面——卫星通信接口、地面网络接口和硬件——上识别出16个安全漏洞。进一步地，他们引入了AirSecAnalyzer，一种针对调制解调器卫星通信接口的自动化安全分析器/模糊测试器。通过对9个真实卫星调制解调器的全面分析和大量实验，他们报告了利用这些已识别漏洞的18种新型攻击。研究成果为未来卫星调制解调器及卫星通信网络的安全性研究奠定了有价值的 foundation。

控制流证明（CFA）是一种安全服务，允许验证者远程验证计算机系统上代码执行的完整性。然而，现有的CFA方案存在不切实际的假设，例如需要访问证明者的内部状态（如内存或代码）、完整的控制流图（CFG）、大量的测量数据或定制硬件。此外，现有方案计算开销大、资源占用高，不适合资源受限的嵌入式设备。本文提出RAGE，一种新颖的轻量级CFA方法，旨在克服现有方案在嵌入式设备上的局限性。RAGE仅需极少的假设即可检测代码复用攻击（CRA），包括控制数据攻击和非控制数据攻击。其核心思路是利用执行轨迹、执行图和执行嵌入之间的对应关系，消除对完整CFG的不切实际需求。RAGE从单次执行轨迹中高效提取特征，并利用无监督图神经网络（GNN）来识别与良性执行的偏差。作者在嵌入式基准测试上评估RAGE，结果显示：（1）成功检测40个针对嵌入式软件的真实攻击；（2）在真实嵌入式软件基准Embench上，针对合成面向返回编程（ROP）和数据导向编程（DOP）攻击，F1分数分别达到98.03%和91.01%，同时保持3.19%的低假阳性率；（3）在数百万设备使用的OpenSSL上，ROP和DOP攻击检测的F1分数分别为97.49%和84.42%，假阳性率为5.47%。该工作表明，无监督GNN能够有效降低CFA的资源需求，为嵌入式系统提供实用的安全证明方案。