Safety-Aware Zero Trust Enforcement for IoT and Cyber-Physical Systems
该论文关注零信任（Zero Trust, ZT）架构在物联网（IoT）与信息物理系统（CPS）中落地时被忽视的一个关键矛盾：ZT 用显式、持续、上下文感知的授权取代基于边界的隐式信任，这对异构、生命周期长、远程连接的 IoT/CPS 组件尤
#IoT
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该论文针对后量子密码（PQC）迁移与嵌入式系统轻量化虚拟化两条技术趋势的交汇点展开系统性测量研究。背景是：一方面 NIST 标准化的 PQC 算法正逐步进入实际部署，另一方面嵌入式/IoT 设备开始广泛采用容器、unikernel 等轻量虚
An LLM-Assisted AutoML Framework for Intrusion Detection in IoT Networks
该论文面向物联网（IoT）环境下的入侵检测系统（IDS）构建效率问题展开研究。IoT 已广泛部署于智能家居、交通运输、能源系统与关键基础设施，连通的扩大在提升服务智能化的同时显著扩大了攻击面，因此基于机器学习（ML）的入侵检测成为保护 Io
VulHawk: Cross-architecture Vulnerability Detection with Entropy-based Binary Code Search.
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
Poster: Combining Fuzzing with Concolic Execution for IoT Firmware Testing.
随着物联网（IoT）设备在无人驾驶、建筑、机器人等对精细化要求较高的行业中广泛部署，其安全性却因设备类型多样、固件执行环境复杂而严重滞后于产业发展。现有固件安全测试方法主要分为直接连接真实设备和部分模拟（partial emulation）
SentryBus: A Multi-Vantage Observability Model and Validated Instrument for I2C Sensor-Interface Manipulation
SentryBus 提出了一种面向 I2C 传感器接口操纵的多视角可观测性模型与经过验证的检测仪器。论文针对医疗物联网设备、无人机和信息物理系统中普遍存在的传感器信任假设：一旦测量值到达嵌入式处理器，系统便默认其可信。然而，攻击者若在传感器
Seamlessly Insecure: Uncovering Outsider Access Risks in AiDot-Controlled Matter Devices.
本文针对新兴的物联网互操作标准 Matter 进行了安全研究。Matter 旨在统一碎片化的 IoT 生态，实现设备间的无缝互操作。然而，作者分析了多款支持 Matter 的商业设备，发现制造商在设备配网（commissioning）流程的
Real-Time Compromise: Investigating RTC Security in Consumer IoT.
该论文题为《实时妥协：调查消费物联网中的RTC安全》，旨在系统性地分析和评估消费级物联网（IoT）设备中实时通信（RTC）机制的安全状况。RTC通常指音视频通话、远程控制等低延迟交互功能，在智能家居、可穿戴设备、智能音箱等场景中广泛应用。论
When Time Meets Space: Entropy Integration and Dynamic Threshold for Adaptive DDoS Detection in SDN
本文针对软件定义网络（SDN）中基于熵的分布式拒绝服务（DDoS）检测方法在面对物联网（IoT）环境流量波动时鲁棒性不足的问题，提出了一种轻量级的时空熵融合检测器。传统方法通常仅利用空间流量分布，并采用静态或松散自适应的阈值，难以适应合法流
Capabilities-based access control for IoT devices using Verifiable Credentials.
该论文针对物联网（IoT）系统中基于能力的访问控制（Capabilities-based Access Control）现有方案存在的互操作性差、缺乏持有证明（proof of possession）、撤销机制低效以及过度依赖可信第三方等问
Beyond Detection Accuracy: Measuring Explanation Cost, Stability, and Utility for Resource-Aware IoT Intrusion Detection
本文针对物联网入侵检测中的机器学习模型，指出已有研究通常只强调预测精度，而将解释性分析（如SHAP）视为零计算成本的附加步骤，忽视了实际部署中的资源约束和解释成本。作者联合评估了预测性能、解释计算开销、局部解释稳定性以及选择性解释（即仅对关
IoXT: The Internet of Explainable Things. Why Explainability in IoT Requires a New System-Level Paradigm and Protocol Design
本文提出“可解释物联网”（IoXT, Internet of Explainable Things）这一系统级范式，旨在使可解释性成为智能物联网的内建架构属性，而非事后附加能力。传统可解释人工智能（XAI）方法只解释模型预测，无法覆盖从传感
Exploring the Usability, Security, and Privacy of Smart Locks from the Perspective of the End User.
本文以最终用户视角，系统性地探讨了智能锁在可用性、安全性与隐私方面的现状。研究背景在于智能锁作为智能家居的重要组成部分，其安全性不仅取决于技术实现，还深受用户使用行为与感知的影响；然而现有研究多侧重于协议分析或攻击面挖掘，对用户体验与安全实
Privacy Solution or Menace? Investigating Perceptions of Radio-Frequency Sensing.
本论文聚焦于射频感知（Radio-Frequency Sensing）技术的用户隐私感知问题。射频感知技术（如基于Wi-Fi信号、毫米波等）能够在不直接接触用户的情况下检测人体活动、位置和生理特征，为智能家居、健康监测等场景带来便利，但同时
HoRFFI: High-Openness RF Fingerprint Identification with a Similarity-Enhanced Variational Information Bottleneck
该论文针对射频指纹识别（RFFI）在高开放性场景下的实际部署难题展开研究。在真实环境中，RFFI 系统不仅要识别已注册的授权设备，还需要拒绝从未见过的未知设备，且训练阶段往往只能使用少量带标签的已知设备类别，这种约束被称为高开放性 RFFI
D-MUTRA: DLT-based MUTual Remote Attestation for Multi-Agent Systems
本文提出 D-MUTRA，一个基于区块链的互信远程证明框架，用于解决多智能体系统（MAS）中的运行时完整性验证问题。MAS 由多个自主软件代理组成，在关键网络物理域（如多机器人协作、工业物联网）中协同执行复杂任务。如果某个代理被攻陷并运行修
Internet Service Providers' and Individuals' Attitudes, Barriers, and Incentives to Secure IoT.
该论文对互联网服务提供商（ISP）和个人用户在保护物联网（IoT）设备安全方面的态度、障碍和激励因素进行了系统性研究。作者来自日本和英国的研究机构，通过问卷调查、访谈或实证数据分析等方法，收集了 ISP 和家庭用户对 IoT 安全责任划分、
SMARM+: Analyzing and Enhancing Shuffled Measurements for Remote Attestation in Real-Time IoT Settings
远程证明（RA）是一种轻量级安全原语，用于检测物联网设备上的软件篡改。传统RA方案要求原子性、不可中断的内存测量，难以与实时任务共存。SMARM通过以秘密随机分块顺序测量内存来解决此问题，将不可中断期缩短为单个块测量的持续时间。然而，SMA
Practical Post-Quantum Cryptography for Bandwidth Constrained or Non-Terrestrial Networks, and Power Constrained Devices
本文针对后量子（PQ）密码算法在带宽受限或非地面网络（NTN）以及功耗受限设备中应用时的性能瓶颈问题展开研究。经典后量子认证算法（如ML-DSA）需要更大的证书、签名和密钥，导致带宽、内存、计算时间和能耗显著增加，这一问题在NTN（卫星网络
A Tool for Safe and Accurate IoT Automation Rule Generation Using Large Language Models.
本文提出了 Ruleengine，这是一个利用大型语言模型（LLM）将用户的自然语言描述自动转换为有效且安全的物联网（IoT）自动化规则的工具。随着物联网设备的普及，用户倾向于使用自然语言来表达自动化需求，但将这种非结构化描述转化为平台特定