本文系统性研究了客户端 Web 安全机制在不同浏览器及浏览器扩展之间存在的安全不一致性问题。作者首先对常见的客户端安全机制（如内容安全策略 CSP、XSS 过滤器、跨域资源共享 CORS、HSTS 等）进行了梳理，并基于安全策略的生效条件、执行方式、绕过可能性等维度，提出了一个安全不一致性的分类法。随后，他们设计并执行了大规模的自动化测量实验，覆盖了主流浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge 等）及其不同版本，以及多种流行的安全扩展（如 NoScript、uBlock Origin 等）。测量结果显示，同一种安全机制在不同浏览器甚至同一浏览器的不同版本之间，其行为存在显著差异，例如 CSP 的 strict-dynamic 指令在部分浏览器中未正确实现，XSS 过滤器在某些浏览器中完全缺失，CORS 预检请求的处理逻辑不统一等。基于这些发现，作者进一步讨论了攻击者如何利用这些不一致性来绕过客户端安全防御，并提出了几种跨浏览器攻击场景，例如通过兼容性差异绕过 CSP 注入过滤器。实验还表明，即使是安全扩展也无法完全消除这些不一致性，甚至自身也可能引入新的不一致。论文的主要贡献在于：1）首次系统化定义并量化了客户端 Web 安全的不一致性；2）提供了详尽的测量方法论和数据集，可供后续研究使用；3）揭示了实际风险的多样性，强调了统一跨浏览器安全标准的重要性。该研究适合浏览器厂商、Web 应用开发者以及安全研究人员阅读，以理解当前客户端安全生态的碎片化现状。

本文针对模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务器中普遍存在的描述-代码不一致（Description-Code Inconsistency, DCI）问题进行了系统性研究。MCP是大语言模型（LLM）调用外部工具的关键标准，其工作流程中，LLM依赖MCP服务器提供的自然语言描述来选择和执行函数。这一交互隐含地假设工具描述忠实反映底层实现，但实际中该假设并未得到强制验证。本文首先正式定义了DCI问题，并提出了一个全面的分类体系，涵盖功能不一致和未声明的副作用。基于该分类，开发了自动化框架DCIChecker，该框架结合结构感知的静态分析和直接-反向-仲裁（Direct-Reverse-Arbitration）提示方法，对工具描述与实际代码实现进行交叉验证。研究人员将框架应用于包含2214个真实MCP服务器中19200个描述-代码对的大规模数据集。测量结果表明DCI普遍存在，9.93%的对存在不一致。进一步分析显示DCI会造成关键防御盲区，可能引发从操作失败到隐蔽恶意行为等多种风险。最后，本文提出了强制语义一致性的缓解策略，以增强新兴代理生态系统的可靠性。该研究适合AI安全、LLM应用安全、软件工程等领域的从业者阅读。

本文首次系统性地研究了Android系统中Java上下文与Native上下文之间存在的跨上下文访问控制不一致问题。Android由于代码库庞大且支持多种执行上下文（Java和Native），其访问控制机制在不同上下文中可能出现不一致，这为恶意软件提供了绕过访问控制、执行未授权敏感操作的可能。过往研究仅关注Java上下文内的问题，忽略了跨上下文的差异。为此，作者设计并实现了IAceFinder工具，该工具能够自动提取和对比Java和Native上下文中的访问控制策略，从而发现不一致之处。通过对14个开源Android ROM进行测试，IAceFinder成功发现了23处跨上下文访问控制不一致，这些漏洞可被攻击者利用来破坏设备安全或侵犯用户隐私。实验结果表明，IAceFinder在检测此类不一致方面具有高效性和准确性，为Android安全加固提供了新的视角和实用的自动化检测手段。