共收录 69 条相关情报。
← 返回所有主题该论文提出了一种名为 Kestrel 的静态分析方法，用于在剥离符号、静态链接和优化后的二进制文件中识别标准化的基于格的抗量子密码算法 ML-KEM 和 ML-DSA。当前缺乏从编译后的二进制代码验证量子脆弱算法是否已被批准的量子安全算法替
本论文针对 EOSIO 区块链智能合约中一类被称为 “Groundhog Day” 的漏洞提出静态检测工具 VETEOS。该类漏洞源于 EOSIO 交易执行与回滚机制的特定交互，使得攻击者能够通过重复执行某些操作序列，在合约逻辑中造成非预期
本文提出 ARQ，一个基于智能体（agent）的自动化框架，旨在优化 C/C++ 程序的 CodeQL 漏洞检测查询，以降低误报（FP）和漏报（FN）。现有查询型静态分析器（如 CodeQL）通过预定义的漏洞模式查询来匹配源码，但官方查询仍
本文介绍 Argus，一个针对 PHP 应用程序的静态分析工具，旨在检测注入类漏洞（如 SQL 注入、命令注入等）。该工具的核心创新在于将所有可能的注入汇聚点（sink）纳入分析范围，而不仅仅是常见函数，从而减少漏报。作者提出了一种自动化方
本文针对静态应用安全测试（SAST）工具中普遍存在的设计权衡问题展开研究。SAST工具在工业界和学术界广泛使用，但为了提升精度、缩短运行时间或增强可扩展性，往往会在检测能力上做出牺牲。这些牺牲建立在某些关于目标代码或分析技术的假设之上，而这
本文提出并实现了一个针对 Algorand 区块链智能合约的安全分析框架 Panda。Algorand 采用基于交易签名和异步轮次确认的 Pure Proof-of-Stake 共识机制，其智能合约执行模型（ASC1）与以太坊 EVM 完全
该论文题目为《Trust Me, I Know This Function: Hijacking LLM Static Analysis using Bias》，作者包括 Shir Bernstein、David Beste、Daniel
该论文研究利用大语言模型（LLM）自动化生成可执行的测试工件，以动态确认自动驾驶系统中可被攻击者输入触发的软件弱点。作者以开源自动驾驶栈 Autoware 为对象，首先执行编译器精确的静态分析，覆盖 185 个软件包，识别出 1,375 条
该论文研究推测执行攻击对常数时间编程（constant-time programming）安全性的破坏。常数时间编程是密码学等安全敏感软件中防止微架构侧信道攻击的标准技术，但推测执行攻击（如 Spectre）会使其失效。因此，常数时间代码还
本文提出了一种名为 Jasmine 的新型静态安全分析工具，旨在解决现代 JavaScript 应用中因复杂操作和语义导致的静态数据流分析精度严重下降的问题。研究背景是，尽管静态数据流分析广泛用于 Web 应用的安全威胁检测，但缺乏实际执行
本文提出 SkillsMetric——一个面向 LLM Agent 技能包（Agent Skills）的静态分析安全评估框架。技能包是以结构化指令和脚本形式扩展大模型智能体能力的新兴载体，其安全属性尚未被充分研究。SkillsMetric
该论文针对 V8 JavaScript 引擎在嵌入到不同宿主环境（如 Chromium、Node.js 等）时产生的安全分析难题，提出了一种有效识别“外部桥接”（foreign bridge）的方法。V8 作为高性能 JS 引擎，其嵌入器通
该论文针对现代软件系统中加密资产缺乏结构化可见性的问题，提出了一种静态发现与评估方法。作者首先提出了加密材料、加密工件和加密调用的分类体系，并据此推导出可扩展的、与扫描器无关的规则库。然后实现了一个静态扫描器，应用这些规则生成面向CBOM（
随着开源软件（OSS）的广泛采用，恶意代码投毒攻击已成为针对公共包注册表和开源平台的重要安全威胁。攻击者通过向合法仓库中注入恶意代码，可在下游用户不知情的情况下窃取数据、植入后门或破坏供应链。现有的恶意代码检测方法主要分为基于启发式规则、基
该论文针对互联网消息应用中隐私泄露分析困难的问题展开研究。作者指出，现有的静态分析技术通常只针对隐私的某个孤立方面（如机密性或匿名性），难以处理消息平台中多种隐私需求（如机密性、匿名性、不可关联性、用户同意）之间重叠甚至冲突的情况。为此，论
随着硬件层成为攻击者的重点目标，硬件安全验证技术的改进需求日益迫切。现有最先进的安全验证技术通常需要具备安全专业知识的人员投入大量手动工作，且缺乏标准方法来定位寄存器传输级（RTL）代码中缺陷的具体位置。本文提出 CWEEP，一种用于检测
该论文提出了一种名为 SPENDER 的静态分析框架，用于检测 UEFI 固件中系统管理模式（SMM）的特权提升漏洞。UEFI 固件运行在 ring -2 的 SMM 中，其安全等级高于操作系统内核（ring 0），但其软件漏洞可能导致从
该论文提出了 Growlithe，一款面向服务器无服务器应用的开发者中心化合规工具。服务器无服务器应用由多种编程语言编写的函数、多样化的数据存储和通信服务组成，且快速迭代，这使得租户难以保护应用数据免受因漏洞、配置错误和人为失误导致的意外泄
本文提出了一种名为GNNIC的图神经网络（GNN）间接调用分析器，旨在解决大型程序（特别是操作系统内核）中调用图生成不准确的问题。间接调用（如函数指针）在编译时无法确定目标，导致传统静态分析产生大量假阳性。现有基于类型分析的方法在处理大规模
现有程序验证器能够证明安全协议实现的高级属性，但由于需要大量人工努力，难以扩展到大型代码库。针对这一挑战，本文提出了一种名为Diodon的新方法。Diodon通过将代码库分割为协议实现（核心）和其余部分（应用程序）来解决扩展性问题。这种分割