Link Inference Attack on Privacy-Preserving Knowledge Graphs
本文研究知识图谱（Knowledge Graph, KG）在发布环节的隐私保护假设是否成立。KG 被广泛用于医疗、金融、社交网络等敏感领域，用于存储与共享结构化信息。业界常见的隐私做法是：在对外发布图数据之前，直接删除（隐藏）敏感关系所对应
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← 返回所有主题Construction and Natural Language Querying of a Cybersecurity Knowledge Graph
本文针对网络安全漏洞信息分散于多个平台和数据库、难以形成统一结构化理解的问题，提出了一种结合网络安全知识图谱构建与自然语言查询的方法。现有知识图谱虽能有效组织漏洞数据，但查询通常需要掌握 Cypher 等图查询语言，限制了其可用性。作者从美
A Queryable Graph-Based Security Analysis Framework for O-RAN
该论文针对开放式无线接入网（O-RAN）的安全评估难题提出了一种基于图的可查询分析框架。O-RAN 通过模块化和互操作架构取代了传统供应商绑定的 RAN 系统，虽然促进了竞争与创新，但也引入了更高的复杂性和更大的攻击面。当前的安全评估方式主
Athena: Vulnerability-Affected Library Identification via Knowledge Graph Completion
该论文提出 Athena，一个基于知识图谱的漏洞影响库识别系统。研究背景是：广泛使用的库中单个漏洞可能影响数百万下游应用，但超过半数的漏洞数据库条目存在受影响库信息缺失或错误的问题。现有自动化方法将识别问题当作孤立的文本检索任务，忽略了漏洞
Ranked by the Matcher: A Reproducibility Audit of Knowledge Graph Extraction from Threat Reports
该论文针对威胁报告知识图谱提取工具评估的可复现性问题进行系统审计。研究者注意到工具发布时引用的三元组F1分数高度依赖于预测三元组与黄金标注之间的匹配规则，而匹配算法（精确匹配、同义词、嵌入相似度等）的选择会显著影响最终得分。作者检查了12个
BEACON: Behavior-Anchored Cross-Source Knowledge Graph Construction for Cyber Threat Intelligence
本文提出 BEACON，一个基于 LLM 的跨来源网络威胁情报（CTI）知识图谱自动构建框架。研究背景是：大量 CTI 以非结构化报告形式存在，数量庞大且异构性强，人工分析难以应对；现有自动构建知识图谱的方法大多只处理单篇报告的部分信息，未
HARP: Hierarchical Adaptive Ranking with Preference-Adaptive Fusion for Query-Based CVE Prioritization
本文针对漏洞优先级排序中的偏好依赖问题展开研究。现有评分系统（如CVSS）和排序方法通常假设固定的评估标准，但实际中，不同组织在不同运营场景下对同一CVE的修复优先级可能截然不同。然而，组织的偏好往往是隐性的，难以显式表述为自然语言指令，而
CTIFoundry: An Agent-Native Corpus Scaffold for Cyber Threat Intelligence
该论文提出 CTIFoundry，一个面向智能体（agent）的网络安全威胁情报（CTI）语料库脚手架。研究背景是：CTI 的消费正从人类分析师转向 LLM 智能体，后者在查询时组合多步调查流程。虽然智能体侧的规划循环、工具协议、上下文管理
Knowledge-Graph-Guided Retrieval-Augmented LLMs for Explainable Root Cause Analysis in Automotive HiL Validation
硬件在环（HiL）验证是汽车软件系统开发中的关键环节，会产生大量多元时间序列数据。人工分析耗时且通常仅能实现异常检测和故障分类，难以进行根本原因分析。深度学习方法在故障检测和分类上虽表现优异，但面临两个主要局限：一是当故障位置、系统或操作条
TRACE-CTI: Auditable Post-Extraction Governance of TTP Claims with Knowledge Graphs
安全运营中心（SOC）越来越依赖自动化工具将网络威胁情报（CTI）报告映射到MITRE ATT&CK框架，但提取器的输出仍然存在错误，且通常不附带证据、溯源和验证历史，导致难以判断单个映射的可信度。本文提出TRACE-CTI，一个事后提取声
Share No More Than the Request Requires: Federated Disclosure for Perspective-Aware AI
本文针对现代AI系统在用户数据收集、集中控制和隐私侵犯方面的社会风险（如大规模监控、权力过度集中、用户自主权丧失），提出了一种面向隐私保护的联邦披露框架。作者认为用户需要一种主权系统来安全地拥有、治理和披露个人上下文数据，同时满足跨监管领域
TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction
网络威胁情报（CTI）报告通常是非结构化、异构且包含噪声的，这限制了它们在自动化分析与推理中的直接可用性。网络安全知识图谱（CSKG）能够以结构化形式表示攻击实体、行动和关系，但从自由文本CTI中构建此类图谱仍然是一个挑战。现有方法通常依赖
CVE-TTP KG: Knowledge Graph Linking Software Vulnerabilities to Attack Behaviors
本文针对当前威胁环境中，CVE/NVD 等漏洞数据库缺乏与攻击者行为（如 MITRE ATT&CK 战术和技术）的显式关联，导致安全团队难以快速理解漏洞的实际利用后果问题，提出了一种将软件漏洞与攻击行为模式链接的知识图谱构建方法。作者首先构
GraphSteal: Structural Knowledge Stealing from Graph RAG via Traversal Reconstruction
该论文提出了一种针对基于知识图谱的检索增强生成（Graph RAG）系统的结构知识窃取攻击方法，称为GraphSteal。Graph RAG通过将知识图谱集成到检索管道中，使大语言模型能够利用结构化知识中的实体、关系和多跳依赖。然而，这种结
Inferring Sensitive Attributes from Knowledge Graph Embeddings: Attack and Defense Strategies
知识图谱（KG）作为链接数据的强大表示，具有灵活性、语义丰富性，并支持知识丰富化和推理，帮助数据所有者组织和利用异构数据提供个性化服务。然而，真实世界的知识图谱往往不完整，隐藏了真实事实或缺失有价值信息。知识图谱嵌入（KGE）技术常用于推断
Oracle Poisoning: Corrupting Knowledge Graphs to Weaponise AI Agent Reasoning
本文定义了一种名为“Oracle Poisoning”的新攻击类别，攻击者通过破坏AI代理在运行时通过工具使用协议查询的结构化知识图谱，导致代理在正确推理的前提下得出错误结论。与提示注入不同，Oracle Poisoning操纵的是代理推理
FixV2W: Correcting Invalid CVE-CWE Mappings with Knowledge Graph Embeddings
FixV2W利用知识图谱嵌入和历史重映射模式，修正NVD中无效的CVE-CWE映射，提升漏洞管理准确性。