该论文对可用性安全与隐私（usable security & privacy）领域的复制性研究（replication studies）现状进行了系统性的元研究。由于该领域尚属年轻且快速扩展，其研究标准和实践（尤其是复制研究）仍在发展中。作者采用混合方法：首先审视了13个涵盖安全、隐私和人机交互领域的会议或期刊的征稿启事（Call for Papers），分析其中对复制研究的指引；其次，系统检索了2016至2025年间在这些场所发表的、报告复制用户研究的论文，共找到24篇相关出版物；接着，利用Olszewski等人（2025）提出的复制研究分类法对这24篇论文进行分类；最后，向这些论文的作者发放问卷，以了解其开展复制研究的动机。分析揭示了四个关键发现：（A）征稿启事需要为作者和审稿人提供更清晰的复制研究指南；（B）在阅读复制论文时，很难确定相对于原始研究具体做了哪些修改；（C）严格的精确复制在样本中不存在，约三分之二的研究对原始工作的多个方面进行了改动；（D）影响结果的时间和情境变化是最常被引用的复制动机之一。基于这些发现，作者为会议/期刊、研究者和审稿人提供了实用建议，以加强该领域的复制实践。该研究有助于推动可用性安全与隐私研究的方法论成熟，提高研究结果的可信度和可重复性。

本文提出了一种针对可信执行环境（TEE）复制的故障模型——重启回滚（RR）模型。TEE 通过硬件隔离确保计算保密性和完整性，但仅能抵御大部分外部故障，除崩溃外。因此，理论上崩溃容错（CFT）复制协议足以复制 TEE 内的可信代码。然而，TEE 缺乏高效且通用的手段来保证外部持久状态的 freshness，当 TEE 重启时，外部状态可能被回滚到旧版本，导致 CFT 复制无法应对此类攻击。同时，使用拜占庭容错（BFT）协议过于保守，因为它们旨在容忍任意行为，而不仅仅是重启回滚。本文的 RR 故障模型精确刻画了带有外部状态的 TEE 的可能故障行为，并展示了如何以少量修改将现有复制协议（如 ABD 读写寄存器协议和 Paxos 共识协议）适配到 RR 模型，同时保持原有性能。基于这些协议，作者构建了名为 TEEMS 的复制元数据服务，该服务可以为不可信的云存储服务增加 TEE 级别的机密性、完整性和 freshness。实验表明，RR 适配后的协议比对应的 BFT 协议吞吐量高 1.25 到 55 倍，与不抗回滚攻击的 CFT 版本性能相同。本文的主要贡献在于：提出了精确的 RR 故障模型，简化了 TEE 复制协议的设计；给出了两种经典 CFT 协议的简单适配方法；构建了实用的 TEEMS 系统，并通过实验证明了其高效性。适合从事系统安全、可信计算和分布式系统安全的研究人员阅读。