Locating the Security Patches for Disclosed OSS Vulnerabilities with Vulnerability-Commit Correlation Ranking.
本文针对开源软件（OSS）漏洞的安全补丁定位问题展开研究。安全补丁是防御漏洞威胁的关键，但现有方法主要依赖CVE/NVD中的辅助信息（如漏洞描述、影响版本）来缩小补丁提交的搜索范围，然而这些方法在实践中的覆盖率极低——初步研究表明，即使借助
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← 返回所有主题Large Language Models in Misinformation Ecosystems: Misuse, Defense, and Vulnerability
该论文系统性地探讨了大语言模型（LLM）在虚假信息生态系统中的多重角色与影响。作者指出，LLM已将虚假信息从单纯的内容问题转变为生态系统级别的安全挑战。当被滥用时，LLM不仅能够生成虚假内容，还能攻击虚假信息防御所依赖的社会语境、证据来源、
One Token Is Enough: Fingerprinting and Verifying Large Language Models from Single-Token Output Distributions
该论文提出一种轻量级的LLM指纹识别与验证方法，仅需单token输出分布即可区分不同模型。当前LLM服务常通过不透明的API聚合器、转售商或推理提供商提供，客户端无法技术验证所调用模型是否与宣称一致，且已有审计发现相当比例的商用端点与供应商
When Routes Run Out: Adversarial Co-Learning and Explainable Robustness in Quantum Repeater Networks
该论文研究量子中继网络中的路由安全性问题，聚焦于对抗性共学习与可解释鲁棒性。作者将量子密钥分发（基于Ekert-91协议）中的路由选择建模为对抗性Bandit问题：Alice（合法用户）选择端到端的中继路由作为动作，Eve（攻击者）选择攻击
Secure QR Codes: Authenticity Verification via EdDSA Signatures and CBOR Certificates
本论文针对二维码（QR码）缺乏固有安全机制的问题，提出了一套完整的安全二维码架构演化方案。QR码被广泛信任，但易受欺骗攻击（如quishing），尤其是在自助停车机等公共基础设施场景。作者首先评估了一种完全离线的概念验证方案，该方案采用Ed
Mini-Programs, Mega-Problems: Unveiling OAuth-based Authentication Misuses in Mini-Programs via Dynamic Analysis
本文研究了小程序（Mini-Program）中基于OAuth的身份认证（OBA）误用问题。小程序是微信等超级应用中的轻量级应用部署范例，超级应用通过OAuth机制提供用户登录功能。然而，第三方开发者在集成OAuth认证流程时的不当操作会导致
Front-running Attack in Sharded Blockchains and Fair Cross-shard Consensus.
分片是区块链扩展的关键技术，通过将网络划分为多个分片并行处理交易，同时依靠片内和跨片共识协议保证一致性。然而，本文发现分片系统存在严重的交易顺序操纵漏洞：片内共识与跨片共识协调期间，攻击者可利用“最终化公平性”（finalization f
Blind Backdoors in Deep Learning Models.
这篇论文研究了一种新型的深度学习模型后门注入方法。与传统的后门攻击不同，该方法不依赖于修改训练数据、观察代码执行或访问最终模型，因此被称为“盲后门攻击”。攻击者通过破坏模型训练代码中的损失值计算过程，在训练过程中动态生成带有毒化的训练样本，
Anomaly Detection in the Open World: Normality Shift Detection, Explanation, and Adaptation.
该论文首次系统性地探讨了基于深度学习的异常检测在安全应用中面临的常态漂移（normality shift）问题。传统异常检测模型通常假设训练与部署数据分布一致（闭世界假设），但真实环境中正常行为分布会随时间变化（如网络流量模式、系统调用序列
Toward a Unified Security and Privacy Framework for AI-Native 6G Networks
第六代（6G）通信网络预计将演变为AI原生、高度自治的生态系统，融合通信、计算、感知和人工智能。尽管这些能力能实现前所未有的连接和智能服务，但它们也创造了高度异构的安全和隐私格局，无法通过孤立的、特定技术的解决方案来解决。本文对AI原生6G
Poster: Code HarvETHter: Corpus-Driven Decompilation of Ethereum Smart Contracts.
该论文提出了一种基于语料库驱动的以太坊智能合约反编译方法，名为Code HarvETHter。反编译是以太坊安全分析的关键步骤，因为智能合约通常以字节码形式部署，难以直接分析。现有的反编译工具往往依赖于静态规则或模式匹配，存在精度低、可移植
ReShift: Aha-Moment-Driven Reasoning-Level Backdoor Attacks on Vision-Language Models
该论文提出了一种针对视觉语言模型（VLM）的新型后门攻击框架ReShift，其核心创新在于实现推理层面的后门注入，而非传统的输出层操纵。现有后门攻击方法往往在推理链中留下不一致或可检测的痕迹，容易被现有防御机制发现。ReShift通过“顿悟
Robust Text Watermarking for Large Language Models via Dual Semantic Embeddings
该论文提出了一种名为双重嵌入水印（DEW）的语义水印方案，用于保护大型语言模型（LLM）生成的文本。DEW的核心创新在于同时利用上下文嵌入和词元级嵌入来增强水印对释义和翻译攻击的鲁棒性。方法采用信号处理框架，通过对词元和上下文的嵌入向量进行
CPSIoTSec'23: Fifth Workshop on CPS & IoT Security and Privacy.
本文是CPSIoTSec'23 Workshop的导言，该研讨会旨在聚焦网络-物理系统（CPS）与物联网（IoT）安全与隐私领域的最新研究进展。CPS和IoT系统广泛应用于智能家居、工业控制、医疗设备等关键领域，其安全漏洞可能导致物理损坏、
Secure-CHG: A Comprehensive Framework for Robust and Fair Federated Learning via Hybrid Defense and Contribution-Aware Trust
联邦学习（FL）极易受到隐蔽后门攻击的影响，攻击者通过植入特定触发器，迫使模型对包含该触发器的输入预测攻击者指定的目标类别。然而，现有的统计防御方法主要关注模型收敛的早期阶段。本文发现了一个根本性漏洞，称为“后期失败”（Late-stage
An AI-Based Solution for Secure Service Provisioning in IoT
随着物联网（IoT）的快速发展，攻击面不断扩大，针对智能对象及其交互的新兴威胁日益增多。确保服务提供的安全性对于IoT生态系统的正常运行、安全性和可靠性至关重要。服务提供涵盖设备注册、配置、认证、授权和软件部署等关键任务。本文提出一个综合框
SaTS'23: The 1st ACM Workshop on Secure and Trustworthy Superapps.
该论文介绍了第1届ACM安全与可信超级应用研讨会（SaTS'23）的背景和主要内容。随着超级应用（如微信、支付宝等）的普及，它们整合了多种功能（支付、社交、出行等），成为用户日常生活的核心平台。然而，这种集成也引入了新的安全威胁和信任挑战，
A Usable and Secure Bengali CAPTCHA
该论文提出并实现了一种基于孟加拉语的文本验证码（CAPTCHA）机制，旨在解决传统英语验证码对非英语母语用户存在的可用性问题。这是首个针对孟加拉语用户的文本验证码方案。作者设计了6种变体，并通过6000个挑战（每种变体约1000个）进行自动
TESLA-for-5G: Broadcast Authentication for 5G Networks Using TESLA
5G网络中的基站广播未经认证的系统信息（SI），所有用户设备（UE）在小区选择时都会读取这些信息。这使攻击者能够通过虚假基站（FBS）广播伪造的SI，诱骗UE驻留其小区。现有方法要求UE使用数字签名来认证系统信息块1（SIB1），但每次接收
CyberChainBench: Can AI Agents Secure Smart Contracts Against Real-World On-Chain Vulnerabilities?
该论文提出了CyberChainBench，一个用于评估基于大型语言模型（LLM）的智能合约安全代理的基准测试。基准测试涵盖三个互补任务：漏洞检测、利用生成和补丁合成。它基于来自DeFiHackLabs的541个真实世界利用事件构建，跨越9