本文提出 SmuFuzz，一个面向闭源厂商固件中 System Management Mode (SMM) 应用的模糊测试框架，旨在解决现有 SMM 模糊测试缺少完整 UEFI 运行时环境的问题。在 UEFI 标准下，x86 处理器上的 SMM 用于处理关键硬件事件，运行于 Ring -2 特权级，对系统资源拥有近乎无限的访问权限；然而厂商普遍使用内存不安全的语言开发 SMM 应用，导致其容易受到内存破坏漏洞影响并成为攻击者的高价值目标。现有 SMM 模糊测试方法由于没有完整 UEFI 运行时来支撑 SMM 应用的准备、初始化和收尾，应用数据常常未被正确初始化，一旦模糊测试访问未初始化数据，就会引发提前退出或非预期崩溃，导致只能探索到浅层代码并产生大量误报。SmuFuzz 通过部分重托管 SMM 应用，在一个提供完整 UEFI 运行时的定制基础设施上运行，自动补齐依赖与运行时，使目标应用能够正确初始化和正常执行；同时，SmuFuzz 自动推断复杂 SMM 应用的输入语义以实现深度探索。实验表明，与最先进的模糊器相比，SmuFuzz 的唯一基本块覆盖率达到 4.45 倍，同时发现更多漏洞并显著降低了误报率。利用 SmuFuzz，作者在多家主要厂商的固件中识别出 38 个新漏洞，并均已负责任地披露。该工作对 UEFI 固件安全研究、蓝队固件漏洞评估以及 SMM 模糊测试工具选型具有重要参考价值，适合固件安全研究员、漏洞挖掘工程师及固件供应链安全审计人员阅读。

本文提出了一种名为 VulHawk 的跨架构二进制代码搜索方法，用于检测固件中因代码复用而引入的漏洞。随着物联网设备的普及，不同架构、编译器和优化级别生成的固件镜像使得传统二进制比对方法难以适用。VulHawk 首先将二进制代码提升为一种与架构无关的中间表示（microcode），通过补充隐式操作数和修剪冗余指令来保留函数的主要语义；随后利用自然语言处理技术和图卷积网络生成函数嵌入。针对跨文件环境（编译器+架构+优化级别的组合）的相似性计算，作者采用分而治之策略，将 C 对 N 个文件环境的复杂问题分解为 N-1 个嵌入转换子问题，并提出一种基于熵的适配器，将不同文件环境中的函数嵌入转换到同一环境，以缓解环境差异带来的特征偏移。为了精确识别易受攻击的函数，作者还设计了渐进式搜索策略，通过补充细粒度特征来降低已修补函数造成的误报。实验在七种不同任务下评估了 VulHawk 的性能和鲁棒性，结果表明它优于 Asm2Vec、Asteria、BinDiff、GMN、PalmTree、SAFE 和 Trex 等现有方法。该研究适用于固件安全分析、漏洞挖掘和安全研究人员，尤其对物联网设备固件的未知漏洞发现具有参考价值。

该论文是一篇系统化知识综述（SoK），系统回顾了过去20年间x86系统管理模式（System Management Mode, SMM）在安全性方面的研究进展与实际威胁。SMM是x86处理器中一种高特权、隔离的CPU执行模式，用于处理系统管理中断（SMI）等底层系统事件，拥有最高的指令权限，独立于操作系统和虚拟机监视器运行。论文从“权力”（CPU为SMM提供的最高执行权限）、“特权”（SMM与系统固件、操作系统、虚拟机监视器之间的信任边界）以及“危险”（已披露的SMM漏洞与攻击技术）三个维度出发，对领域内已发表的研究成果、公开漏洞报告和攻击案例进行了系统梳理与分类。核心贡献包括：提出了一个针对SMM安全威胁的综合性分类框架，将攻击面划分为SMM代码攻击、SMM内存破坏、SMM配置错误、SMM中断注入及侧信道等类别；分析了SMM防御机制（如SMM锁定、芯片组配置校验、内存保护）的演进与有效性；讨论了当前工业实践中的不足，包括固件更新流程、SMM代码审计缺失等问题。论文旨在帮助硬件安全研究人员、固件开发者和系统安全工程师快速理解SMM安全的全貌，识别尚未被充分研究的攻击面，并为未来设计更安全的固件与CPU机制提供参考。由于仅有摘要，未提供实验细节或具体案例统计，但作为SoK论文，其价值在于系统化整理并揭示20年间的SMM安全演变脉络与开放挑战。

蜂窝基带负责移动设备与基站之间的通信，但其安全性评估极为困难。基带固件通常闭源、混淆度高且逻辑复杂，手动逆向分析需要大量重复劳动，难以覆盖不同型号和版本；自动化分析又因固件规模庞大、涉及大量与复杂蜂窝协议相关的函数而难以实施。因此，已有的基带安全研究大多只针对单一厂商的少数型号或版本，缺乏系统性和可扩展性。针对这一空白，本文提出 BaseSpec 方法，其核心思路是将基带软件中的协议实现与 3GPP 蜂窝规范（特别是 L3 协议）进行细粒度的自动化比较分析。通过提取基带固件中的状态机、消息处理流程和协议字段约束，并与规范中的定义进行比对，从而识别实现中的偏差、逻辑错误或潜在漏洞。该方法能够有效减少人工参与，使分析过程可扩展到多厂商、多型号和多版本。论文的主要贡献包括：设计了一种面向 L3 协议的基带软件-规范比较框架；提出了自动化提取和比对协议状态机的方法；并通过实验证明该方法能够发现实际基带实现中的安全相关缺陷。适合移动安全研究员、基带厂商安全团队以及对协议实现漏洞挖掘感兴趣的读者阅读。

该论文对二进制代码相似性检测（BCSD）在真实世界漏洞检测中的应用进行了大规模的实证研究。固件是物联网设备的核心，其开发高度依赖第三方库（TPL），这虽然加速了开发过程，但也引入了相关漏洞。BCSD通过比较代码片段对来识别固件中的漏洞，是一种有效技术。然而，现有研究要么仅在小规模数据集上评估性能，要么在漏洞、TPL和固件多样性方面不足，导致缺乏对BCSD在真实世界漏洞检测中全面理解。为填补这一空白，作者基于来自200个供应商的60,000个固件镜像，使用BCSD进行大规模漏洞检测研究。该研究并非提出新模型，而是考察四个关键因素对BCSD性能的影响：易受攻击函数版本、漏洞搜索空间、函数大小和编译工具链。结果表明，这些因素显著影响性能，且差异较大。为解决此问题，作者提出了一种构建感知查询策略，从真实世界的代表性二进制文件中派生查询，有效缩小差距，将平均倒数排名（MRR）从0.818提升至0.981。此外，他们还证明了一种TPL感知的两阶段搜索过程，通过限制搜索空间，将MRR进一步提高18.5%。该论文的主要贡献在于系统性地揭示了影响BCSD性能的关键因素，并提出了实用的优化策略，为固件安全漏洞检测提供了重要的实证依据和方法指导。适合安全研究人员、固件分析师和从事二进制分析的工作者阅读。

本文首次揭示了一种针对 LiDAR 传感器的远程触发恶意软件攻击面。作者发现，可以预先将恶意软件嵌入 LiDAR 固件中，在正常运行时保持休眠状态，部署后无需物理接触或网络访问即可通过外部光信号远程激活。研究团队在封闭研究环境（有厂商技术支持）中开发了能够实时操纵点云的恶意软件，并设计了一种光学触发器，通过向感知环境发射调制信号来触发激活。触发后，恶意软件可以执行虚假对象注入（例如凭空生成行人轮廓）和真实对象抑制（例如擦除真实障碍物）。实验在静态（300英尺距离）和动态（35英里/小时）场景中验证了攻击可行性，并通过 SOTA 3D 目标检测器确认注入的类人伪影在语义上可被检测。最后在战术自主车辆上演示了多种安全关键影响（如碰撞规避失败）。论文强调，当前 LiDAR 开发与部署流程缺乏完整的完整性保障，尤其是在固件层面。适合自动驾驶安全研究人员、传感器固件开发者和系统安全架构师阅读。