该论文提出了一种从协议规范文档（RFC）中自动提取有限状态机（FSM）的数据驱动方法，并将其应用于自动化攻击发现。网络协议的安全验证通常依赖攻击者合成或基于模型的模糊测试，但这些技术需要协议的正式表示，通常为FSM。然而，许多协议仅以英文散文形式描述，手工构建FSM耗时且易出错。为此，作者设计了一个混合流水线，包含三个关键步骤：第一，面向技术语言的大规模词表示学习（如word2vec）；第二，聚焦的零样本学习，将协议文本映射为独立于协议的信息语言（protocol-independent information language）；第三，基于规则将这种信息语言转换为特定协议的FSM。该方法在六个不同协议的RFC上验证了泛化性：BGPv4、DCCP、LTP、PPTP、SCTP和TCP。作者以TCP和DCCP为案例，演示了从RFC提取的FSM如何用于攻击合成。实验表明，仅依靠RFC这样的文本规范就能实现针对协议的自动化攻击者合成，有助于提高协议实现的安全性与鲁棒性。该工作主要面向网络安全研究员、协议开发者以及自动化安全分析工具的建设者，旨在减少协议形式化建模的人工负担，并提升攻击发现技术的可扩展性。

互联网日常活动中，匿名性和问责制都是基本需求，但二者看似矛盾，难以同时实现。现有方案要么依赖路径上的受托服务器，要么需要逐包授权或逐包公钥运算，要么需要中央权威进行每会话干预，在可部署性、开销或信任模型上存在不足。本文提出 Lacan 协议，在现实可部署的设计中同时实现匿名性与可问责性。Lacan 中，发送方只要遵守与接收方事先建立的契约，即可通过路径上的中继获得匿名保护；一旦发生违约，代表接收方的离路径验证者能够通过数据包、路径和会话三个层面，将恶意消息间接关联回发送者身份，从而把公钥操作从逐包降低到逐会话，显著减少计算开销。该关联机制在恶意中继或恶意接收方存在时依然稳健，其安全性依赖作者提出的“后继证明链”，用于可问责的路径重建，并组合了可追踪签名、路径验证和密钥提交加密等部件。作者对 Lacan 的匿名性和可问责性进行了形式化分析，完成了原型实现并评估了性能。实验结果表明，Lacan 在不引入中央权威和逐包公钥运算的前提下，能够以可接受的性能开销实现匿名通道下的责任追踪，是通往现实匿名与问责共存的可行一步。

本文提出了一种名为 Skill-as-API 的保密多智能体协调协议，用于解决 AI 编码智能体在协作过程中泄露专业技能知识产权的问题。当前 AI 编码助手正从独立工具演变为协作队友，它们可以发现并调用彼此的专业技能。然而，现有的协调通道本身可能泄露技能的知识产权。例如，MCP（模型上下文协议）和 A2A（代理到代理）等协议虽然在服务器端运行实现，但仍会向每个对等方发布每个技能的描述和类型化 Schema，无法隐藏技能的存在，也无法保证包装的系统提示词不会出现在网络传输中。应用层隐私过滤器虽有一定帮助，但只能在模型决定输出敏感文本之后起作用。作者采取了一种互补的协议层路线：Skill-as-API 协议的公共视图仅包含技能的名称、描述、类型化输入/输出 Schema 和信任等级，技能主体则被闭包捕获在所有者进程中，永远不会通过网络传输。该协议通过四层结构在协议层面而非内容过滤层面添加访问控制并缩小提示注入攻击面。作者提供了基于 XMTP 的开源 Python 实现，跨洲热重连延迟为 1.8-2.9 秒，并通过一个软件工程案例研究验证了其有效性：三个智能体协作进行拉取请求审查，同时每个智能体都保留对其专有分析提示词的所有权。该研究的主要贡献在于提出了一种从协议层保护智能体技能知识产权的方案，与依赖内容过滤的现有方法形成互补。

本论文针对协议实现这类反应式系统中的状态相关（stateful）缺陷的模糊测试难题，提出了一种无需协议形式化规范即可自动识别状态变量并引导状态空间覆盖的灰盒模糊测试方法。作者观察到，在Top-50最广泛使用的开源协议实现中，所有实现都使用枚举类型的状态变量，其取值来自命名常量（如INIT、READY），从而可以用程序化方式自动识别这些状态变量，而无需人工标注。基于这一洞察，论文设计了一个有状态灰盒模糊器：在模糊测试过程中，自动跟踪状态变量被赋予的常量值序列，构建被探索状态空间的地图，并优先选择能够到达新状态或新状态序列的输入。实验表明，从初始状态出发，该模糊器比基线灰盒模糊器（即被扩展的模糊器）在相同时间内覆盖了多一个数量级的状态/状态转移序列，代码覆盖速度快一倍，且发现状态相关缺陷的速度是基线的两倍。此外，该模糊器在多个知名协议实现中发现了若干零日漏洞，并已获得8个CVE编号。该研究的核心贡献在于证明了状态识别可以完全自动化，显著提升了对无规范协议的模糊测试效率，为协议实现的安全测试提供了实用工具和方法论。

该论文以形式化框架分析区块链安全保证与协议实现之间的内在关系。作者首先指出，不同区块链协议提供类型不同的安全保证：BFT 类协议（如 Algorand）通常在部分同步环境中安全，而最长链协议（如 Bitcoin）则需要更强的同步性才能确保安全。另一个关键区别是，某些协议（如 Algorand）能够产生不可抵赖的区块确认证书，而其他协议（如 Bitcoin）不能。这些属性是偶然的，还是协议设计范式的必然结果？作者利用 [12] 中开发的框架，证明了用户选取过程（如工作量证明 PoW 或权益证明 PoS）直接决定了安全保证的性质。具体而言，论文证明：对于工作量证明协议，产生确认证书是不可能的；而对于标准形式的权益证明协议，证书的产生是自动的。作为副产品，论文还定义了一系列安全概念，并鉴定它们之间的等价与不等价关系。该研究成果为理解无许可区块链协议的安全本质提供了理论基石，对区块链协议设计、分片等可扩展性方案的安全性分析具有指导意义。

该论文提出了一种名为Owl的新框架，用于安全协议的组合验证。现有的计算安全协议验证工具要么缺乏模块化，要么缺乏自动化。Owl通过新颖地使用信息流类型和细化类型来实现加密安全的证明。该框架允许对安全协议进行基于类型的模块化描述，其中不相交的子协议可以被独立编程并通过自动化类型检查自动证明安全。作者为Owl提供了形式化的安全证明，基于一个核心语言，该语言支持对称和非对称密码原语、Diffie-Hellman操作以及通过随机预言机进行哈希。他们还实现了Owl的类型检查器，以及一个将协议提取到Rust的原型机制，并在14个案例研究上进行了评估，包括简化版的SSH密钥交换和Kerberos。实验结果表明，Owl能够有效地验证真实世界协议的简化版本，同时提供模块化和自动化。

本文提出 OptRand，一种高效、不可预测的同步随机信标协议。现有同步随机信标协议在通信开销、延迟、容错性及可重配置性方面难以兼得。OptRand 的核心创新在于：1) 结合双线性对公开可验证秘密共享与非交互式零知识证明，构建线性大小（节点数 n 的线性函数）的公开可验证随机共享，从而将每轮随机数输出的通信复杂度降低至 O(n^2)；2) 设计了一种乐观响应的状态机复制协议，在乐观条件下（即网络假设成立时）能够以实际网络速度推进，显著降低延迟；3) 支持高效的重配置机制，允许节点动态加入或离开系统。实验表明，OptRand 在乐观条件下性能显著优于现有最先进协议，正常条件下性能持平，并且是首个实现分布式信标重配置机制的协议，能够确保重配置期间系统持续活跃。该论文主要面向分布式系统、区块链及密码学领域的研究者和工程师，为构建高效、可扩展的公共随机信标提供了新的设计思路。

该论文提出了一种名为 TIP (The Intent Protocol) 的去中心化声明式网络协议，旨在解决异构物联网系统因硬件架构、网络协议栈和数据序列化格式不同而导致的碎片化问题。现有标准如 MQTT、CoAP、DDS 依赖于地址绑定和命令式路由模型，需要硬编码配置且缺乏运行时模式转换的灵活性。TIP 摒弃了传统的端点寻址方式，节点通过提交抽象意图（intent）来声明所需的能力、数据格式和服务质量（QoS）约束。TIP 引擎采用混合发现机制，结合本地多播 DNS (mDNS) 和 Kademlia 分布式哈希表 (DHT) 来解析匹配节点，并通过多标准评分算法（考虑网络延迟、历史信誉和合同合规性）优化选择过程。对于不匹配的数据表示，TIP 可以在隔离的 WebAssembly (WASM) 沙箱中动态编译 TOML 规范，实现运行时模式适配。安全方面，协议采用 Ed25519 签名、X25519 密钥交换和 ChaCha20-Poly1305 加密。参考实现基于 Rust 和 C++，评估显示模式转换开销低于一毫秒，且在工业条件下具备良好的健壮性。该协议为 IoT 互操作性提供了一种新颖的声明式方法，适合分布式系统、边缘计算和自组织网络场景。