Adaptive Traffic Camouflage: Causal and Resource-Aware Defense Against IoT Fingerprinting
该论文研究的是物联网（IoT）设备流量指纹识别与反制问题。背景在于：即便对载荷做了加密，攻击者仍可通过包大小、发包时序、方向序列和分包方式等流量形状特征（traffic shape）推断设备身份，从而在智能家居、工业物联网等场景中实现设备识
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← 返回所有主题Verifiable Computation with Trusted Execution Environments and On-Chain Digital Rights Tokens
该论文面向跨机构数据协作中的隐私与数据控制权问题，提出一种结合可信执行环境（TEE）与链上数字权益代币（Digital Rights Tokens, DRT）的可验证计算架构。研究背景是：数据所有者希望将各自私有数据合并成数据池以支持联合分
Private Blocklist Lookups with Checklist.
该论文题为《Private Blocklist Lookups with Checklist》，聚焦于隐私保护的黑名单查询问题。在现实应用（如恶意URL拦截、广告阻断、账号安全检测、威胁情报比对）中，客户端通常需要向服务器查询某个条目（例如
BKPIR: Keyword PIR for Private Boolean Retrieval.
本文提出了一种名为 BKPIR 的新型关键词隐私信息检索（Keyword PIR）方案，旨在解决现有 Keyword PIR 方案难以支持布尔检索模型的问题。在实际应用场景中，用户往往需要通过逻辑组合（如 AND、OR、NOT）来精确表达查
A Leakage-Free Framework for Private Set Operations.
该论文题为《A Leakage-Free Framework for Private Set Operations》，作者包括 Wenhao Wu, Yuyue Chen, Bowen Shen, Peng Yang, Ximing Fu,
Overcoming the Randomness-Utility Trade-off in Answering Differentially Private Linear Queries
差分隐私（Differential Privacy）为数据分析提供严格的隐私保证，但在回答大量线性查询时，必须在隐私预算、响应精度和随机位数之间权衡。经典机制（如 Hardt 与 Talwar 提出的 K-范数机制）虽能在给定隐私预算 ε
Batched Differentially Private Information Retrieval.
该论文提出了一种名为“批量差分隐私信息检索”（Batched Differentially Private Information Retrieval）的新方法，旨在解决在信息检索场景下保护用户隐私与可用性之间的平衡问题。传统信息检索（如数
WAHC '23: 11th Workshop on Encrypted Computing & Applied Homomorphic Cryptography.
本论文是对第11届可编辑计算与应用同态加密工作坊（WAHC '23）的会议报道或综述性文章。WAHC 是密码学与安全领域的重要学术活动，聚焦于加密计算（Encrypted Computing）与全同态加密（Fully Homomorphic
Pushing Forward Multi-Secret-Key Homomorphic Encryption for Private Average Aggregation
联邦学习中客户端的上传模型更新可能泄露隐私，私有平均聚合是跨孤岛场景的关键环节。同态加密(HE)可作为私有聚合的基础，但传统单密钥方案要求客户端与聚合器之间满足强不共谋假设；多方同态加密(MHE)虽能消除此限制，却因近期针对受限解密访问的攻
Towards Generic MPC Compilers via Variable Instruction Set Architectures (VISAs).
安全多方计算（MPC）允许多方在不暴露各自输入的情况下协同计算函数。传统上，MPC 编译通常将高级语言程序转化为布尔电路或算术电路，然后执行电路求值。然而，这种电路表示方法并不适应具有复杂控制流（如 if-else 分支、循环、动态跳转等）
Selective MPC: Distributed Computation of Differentially Private Key-Value Statistics.
键值（key-value）数据是一种自然存在的数据类型，例如用户对Web服务、商品或特征的评分，但在本地信任模型下尚未得到深入研究。现有的本地差分隐私（LDP）方案在计算键值统计数据时，由于每个用户独立添加噪声，导致最终统计结果的精度受到严
CryptDough: A Unified Analytics Engine for Secure Multiparty Computation
CryptDough 是一个面向安全多方计算（MPC）的统一分析引擎，由来自波士顿大学等多机构的研究者提出。在传统 MPC 解决方案中，系统通常只支持单一威胁模型或单一工作负载类型（如关系查询、时间序列分析或机器学习推理），这使得跨域联合分
Clarion: Anonymous Communication from Multiparty Shuffling Protocols.
该论文研究多方洗牌协议在元数据隐藏通信中的效率改进。传统的混合网络（mixnet）由服务器轮流对用户消息进行可验证的洗牌，但操作开销较高。作者提出一种新的思路：让多台服务器协作地对消息的秘密共享值进行洗牌和验证，而非直接洗牌原始消息。基于此
Distributed Point Functions and Function Secret Sharing
本文是一篇关于分布式点函数（Distributed Point Function, DPF）及其推广形式——函数秘密共享（Function Secret Sharing, FSS）的综述性论文。DPF 是一种密码学原语，它允许两方或多方对一
Grafting: Decoupled Scale Factors and Modulus in RNS-CKKS.
本文针对RNS-CKKS全同态加密（FHE）方案中缩放因子与模数刚性耦合的问题，提出了一种名为“嫁接”（Grafting）的解耦技术。在标准RNS-CKKS中，缩放因子决定数值精度，模数保证安全性，但两者必须紧密关联，导致设计受限，例如难以
DP4SQL: Differentially Private SQL with Flexible Privacy Policies
该论文提出 DP4SQL，一个支持灵活隐私策略的差分隐私 SQL 系统。现有差分隐私 SQL 系统仅支持固定的隐私策略，例如所有表都必须保护记录存在性或内容，无法处理混合隐私需求（如部分公开列、不同字段不同保护级别）。DP4SQL 允许数据
With a Little Help from My Friends: Constructing Practical Anonymous Credentials.
本文提出并形式化了一种新型匿名凭证（AC）模型——核心/辅助匿名凭证（CHAC），旨在解决现有AC系统在移动应用等现代场景中的实际部署障碍。现有AC研究虽然丰富，但未充分考虑凭证共享防御和资源受限平台（如智能手机中的SIM卡）的约束。CHA