The Role of Input Dimensionality in the Emergence and Targeted Control of Adversarial Examples
这篇论文系统研究了输入维度（input dimensionality）在深度神经网络对抗样本产生和定向控制中的作用。作者首先分析了现有基于测度集中（concentration of measure）的理论框架的适用范围与局限性，发现真实图像
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← 返回所有主题Information flow security on persistent memory
该论文针对持久内存（Persistent Memory）这一新兴内存范式中的信息流安全（information flow security）问题展开研究。持久内存能够提升运行时效率并支持程序在断电或系统崩溃后恢复，但现有研究多聚焦于功能正确
HelpBench: Assessing the Ability of LLMs to Provide Privacy, Safety, and Security Advice
本文提出了HelpBench，一个用于评估大型语言模型（LLM）在数字隐私、安全和安全建议方面提供准确帮助能力的基准测试。研究团队从真实用户场景中精选了450个问题，涵盖账户恢复、双因素认证权衡、可疑邮件识别、设备追踪等典型情境。针对每个问
A Conditional Timing Protection Level: Holdover-Limited Undetected Time Error Under GNSS Spoofing
该论文针对GNSS授时接收机在欺骗攻击下的安全性问题展开研究。传统的RAIM（接收机自主完好性监测）依赖于标称几何故障假设，但在欺骗攻击下，攻击者可以缓慢且共模地拉偏接收机时钟，而接收机自身的时钟精度标志可能无法揭示这种偏移。论文做出三项渐
Snapping Snap Sync: Practical Attacks on Go Ethereum Synchronising Nodes.
本文针对Go Ethereum（Geth）实现的snap sync协议提出了多种实际攻击方法。Snap sync是一种用于快速同步以太坊节点的协议，通过并行下载状态数据来加速同步过程。作者首先分析了snap sync协议的设计细节，发现其缺
Unprivileged Topology Certificates for Cloud GPU Attestation
该论文提出了一种用于云GPU租户对物理加速器进行软件认证的原始方法。当前云GPU租户只能获得模型名称和区域，无法直接检查运行其任务的物理加速器。作者利用CUDA探针测量SM（流多处理器）与内存区域之间的延迟矩阵，通过物理SM标签和依赖的全局
Prekey Pogo: Investigating Security and Privacy Issues in WhatsApp's Handshake Mechanism.
本文针对 WhatsApp 的握手协议（Prekey 机制）进行了安全与隐私分析。研究背景是端到端加密通信中密钥协商的安全重要性。论文核心问题包括：Prekey 交换是否存在信息泄露、是否可被中间人攻击利用、以及隐私保护是否充分。方法上，作
Building Embedded Systems Like It's 1996.
论文《Building Embedded Systems Like It's 1996》探讨了现代嵌入式系统设计中沿用上世纪90年代过时实践所带来的安全风险。研究通过分析多个嵌入式固件和硬件平台，发现了因缺乏内存保护、使用不安全编程语言、未
DIPBox: A Multi-scale Testing Framework for Tracking Dataset Regeneration
该论文聚焦于训练数据集的版权保护问题。现有防御机制主要针对单个数据点的追踪，但忽略了数据集再生（dataset regeneration）的威胁，即攻击者可能通过对原始数据集进行变换或部分采样来生成新的数据集，从而规避授权。作者通过测量公开
BSFuzzer: Context-Aware Semantic Fuzzing for BLE Logic Flaw Detection.
蓝牙低功耗（BLE）已成为现代物联网设备的核心通信标准，但其协议设计的复杂性导致了许多逻辑缺陷，例如字段解析语义歧义或无效状态转换，可能被利用实现认证绕过、未授权控制或拒绝服务（DoS）攻击。现有黑盒模糊测试工具通常基于随机变异或简单语法，
Security and Privacy Prompts in the Wild: What Users Ask LLMs and How LLMs Respond
本研究首次系统性地分析了用户向大型语言模型（LLM）提出的数字安全与隐私（S&P）问题以及LLM的响应质量。研究基于WildChat数据集（包含320万条用户-LLM对话），从中识别出14,727条S&P提示，并将其分为九个类别，涵盖账户安
Conflict-Aware Retriever Editing for Knowledge Injection Attacks on LLM-Based RAG Systems
该论文针对检索增强生成（RAG）系统提出了一种新的模型中心攻击框架CAREATTACK，旨在通过编辑检索器模型而非操控语料库来注入恶意知识。RAG系统通常依赖外部知识库，现有攻击多通过构造恶意文本操纵语料库，但此类合成文本易被检测。CARE
obliv-clang: Real-World Oblivious Programming in C++
本文提出 obliv-clang，一个面向 C++ 的编译期检查工具，旨在帮助开发者编写 oblivious（无感知）程序，以防止通过执行时间和数据访问模式泄露秘密的侧信道攻击。传统的侧信道防御通常需要程序员手动改写代码或依赖硬件机制，但
Security Implications of Malicious G-Codes in 3D Printing.
该论文聚焦于3D打印中G代码（一种用于控制3D打印机的标准指令集）的安全隐患。随着3D打印技术在制造业、医疗和航空航天等领域的普及，G代码的安全性变得至关重要。恶意攻击者可能通过篡改G代码文件或注入恶意指令，导致打印出的物体结构强度不足、尺
FLTrust: Byzantine-robust Federated Learning via Trust Bootstrapping.
联邦学习作为一种分布式机器学习范式，允许多个客户端在不共享原始数据的情况下协作训练全局模型。然而，拜占庭鲁棒性问题是其面临的主要安全挑战之一：当存在一定数量的恶意客户端时，它们可以通过精心构造的本地模型更新来破坏全局模型的质量。现有的拜占庭
Narrowbeer: A Practical Replay Attack Against the Widevine DRM.
该论文提出了一种针对 Widevine DRM（数字版权管理）系统的实用重放攻击，命名为 Narrowbeer。Widevine 被广泛用于流媒体服务（如 Netflix、Amazon Prime Video）中，保护视频内容免受未授权访问
Continual Backdoor Training in IoT/CPS
该论文聚焦于物联网（IoT）和网络物理系统（CPS）中持续学习（CL）环境下的后门攻击安全问题。随着IoT/CPS系统需要不断适应环境变化、设备异构性和概念漂移，持续学习被广泛用于提升系统效用。然而，持续学习的增量更新、回放缓冲区和表示重用
DriveFuzz: Discovering Autonomous Driving Bugs through Driving Quality-Guided Fuzzing.
该论文提出了一种名为 DriveFuzz 的模糊测试工具，旨在自动发现自动驾驶系统（ADS）中的安全缺陷。自动驾驶系统通常依赖深度神经网络处理传感器数据并做出驾驶决策，但这类系统可能因异常输入（如传感器噪声、不规则路况）而表现出不安全行为。
"In Eighty Percent of the Cases, I Select the Password for Them": Security and Privacy Challenges, Advice, and Opportunities at Cybercafes in Kenya.
该论文通过实地调查和半结构化访谈，深入研究了肯尼亚网吧（cybercafe）中用户和工作人员面临的安全与隐私挑战。研究在肯尼亚的两个城市（内罗毕和基苏木）进行，共调查了200名用户和26名网吧工作人员。主要发现包括：（1）高达80%的用户在
LPOR: A Layered Proof of Reserves Framework for Usable and Publicly Auditable Solvency Verification
本文提出了一种名为LPOR（分层准备金证明）的框架，旨在解决当前中心化加密货币交易所准备金证明（PoR）系统在可用性和公开可审计性方面的不足。现有的PoR方法（如基于Merkle树的证明和零知识PoR系统）虽然能验证交易所链上资产是否足以覆