Preventing Dynamic Library Compromise on Node.js via RWX-Based Privilege Reduction.
该论文针对 Node.js 生态中动态库（原生模块）加载所引入的安全风险，提出了一种基于 RWX（读-写-执行）权限分离的权限降低机制。Node.js 应用常通过原生模块调用系统级动态库，而这些库在被加载时通常拥有完整的内存权限（如同时具备
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← 返回所有主题Vulnerabilities, Secrets and Misconfiguration in the Highest-Exposure Docker Hub Images
本文针对 Docker Hub 容器镜像中普遍存在的安全漏洞、密钥泄露和错误配置问题，提出了一套大规模生态系统测量方法。研究背景是：Docker Hub 是大多数容器部署的底层镜像仓库，一个广泛使用的基础镜像一旦存在缺陷，将被所有基于其构建
Committed to Trust: A Qualitative Study on Security & Trust in Open Source Software Projects.
该论文针对开源软件项目中的安全与信任实践进行了定性研究。开源软件在现代软件生态中占据核心地位，其去中心化开发和开放协作模式带来了独特挑战，例如来自未知实体的代码提交、有限的人力进行提交或依赖审查，以及如何让新贡献者快速了解项目最佳实践等。研
Improving the Security of Containerized Workloads using Transparency and Traceability Services
本文针对容器化工作负载在构建、存储和部署环节中面临的安全挑战，提出了一种基于透明性和可追溯性服务的可验证容器镜像分发架构。研究背景是：容器镜像通常通过 CI/CD 流水线构建，存储在镜像仓库中，并部署到云和边缘等异构基础设施。一旦某个构建步
SkillGate: Cost Efficient Runtime Malicious Skill File Detection in Coding Agents
随着AI编程助手（如Cursor、Claude Code、GitHub Copilot）在软件工程团队中的广泛部署，开发者经常通过下载领域特定的技能文件（skill files）来定制代理行为，以适配项目API、框架约定和组织工作流。这些复
Trusting-Trust Attack against an Entire Linux Distribution through Binary Manipulation
该论文扩展了 Ken Thompson 提出的“信任信任攻击”（trusting-trust attack）的适用范围，证明该攻击不仅限于编译器，还可以通过普通的构建工具（如 GNU strip）实现。攻击者仅通过操作已完成的 ELF 二进
CutBackdoor: A Circuit Cut Triggered Backdoor Attack on Variational Quantum Algorithms
该论文首次提出针对变分量子算法（VQAs）的参数供应链后门攻击——CutBackdoor。VQAs是近期量子计算的主要范式，结合了参数化量子电路与经典优化，广泛应用于量子化学、组合优化和量子机器学习。实际部署中，由于量子电路规模常超过硬件可
How Do You Choose Your AI Component? An Interview Study of Secure AI Integration in Practice
本研究通过半结构化访谈的方式，深入调查了22名软件开发者、架构师和AI从业者在集成大语言模型（LLM）作为AI组件时的决策过程和安全考量。研究发现，从业者在选择AI模型时主要受功能标准驱动，如性能、准确率、成本和特定功能（例如工具调用或多模
Setup Complete, Now You Are Compromised: Weaponizing Setup Instructions Against AI Coding Agents
AI编码代理在设置项目时，会读取文档并安装依赖，但通常不验证包名、来源或已知漏洞。攻击者可以通过修改README、requirements.txt或Makefile等标准文档，将代理导向不受信任的注册表、已知漏洞版本或形似的恶意包名，使文档
Trust but Verify? Uncovering the Security Debt of Autonomous Coding Agents
本研究针对自主编码智能体（Autonomous Coding Agents）在代码生成过程中引入的安全债务（Security Debt）进行了大规模实证分析。随着AI驱动的编码工具日益普及，它们能够自动生成并提交拉取请求（PR），但由此产生
Skills That Don't Exist: A Large-Scale Study of Hallucinated Skill Recommendation in LLM Agents
LLM 代理通过从开放注册表下载技能来获得新能力。开发者通常让代理推荐并安装技能，但代理经常捏造不存在的技能名，这种现象称为“技能名幻觉”。本文首次大规模测量该漏洞，评估了 15,000 条提示和 12 种配置（4 个独立 LLM 和 8
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
Cloak and Detonate: Scanner Evasion and Dynamic Detection of Agent Skill Malware
该论文针对LLM编码代理（coding agent）中第三方技能（skill）带来的软件供应链攻击面展开研究。代理技能从公共市场获取，并拥有与代理相同的权限，恶意技能可能窃取凭证、泄露源代码或安装后门。现有防御主要采用基于模式匹配或LLM作
SecurityNet: Assessing Machine Learning Vulnerabilities on Public Models.
该论文提出了一个名为 SecurityNet 的框架，旨在系统性地评估公开机器学习模型的安全性弱点。随着预训练模型在开源社区（如 Hugging Face）广泛发布，攻击者可能利用这些模型中的后门、对抗性扰动等漏洞。SecurityNet
A Deterministic Control Plane for LLM Coding Agents
该论文研究了大语言模型（LLM）编码代理（coding agents）的配置管理问题。编码代理通常被授予广泛的文件系统和shell访问权限，但指导其行为的配置层（如规则文件、代理定义、IDE特定的markdown）却缺乏系统化管理。作者对1
Trouble Over-The-Air: An Analysis of FOTA Apps in the Android Ecosystem.
该论文对Android生态系统中的固件空中下载（FOTA）应用进行了首次大规模系统性分析。FOTA应用负责管理Android设备固件的更新，拥有高权限，对设备安全至关重要。然而，厂商特定实现可能因不良软件工程实践引入安全和隐私问题。研究者设
Beyond Takedown: Measuring Malicious Go Module Persistence in the Wild
本文研究Go生态系统中的自动化供应链攻击活动。攻击者将合法Go模块重新打包到其控制的所有者名下，并在其中嵌入混淆代码，作为导入触发的下载器。作者通过两项互补分析进行测量：a) 在GitHub上手动搜索2,113个仓库；b) 使用自行实现的去
Welcome to Jurassic Park: A Comprehensive Study of Security Risks in Deno and its Ecosystem.
本文对新兴JavaScript运行时Deno及其生态系统deno.land的安全性进行了全面研究。Deno由Rust编写，号称比Node.js更安全，具有严格权限系统（静态/运行时权限检查）和基于URL的透明依赖管理。作者首先对比Deno与
FloatDoor: Platform-Triggered Backdoors in LLMs
大型语言模型（LLM）日益部署在软件工程等敏感场景中，其输出直接影响下游工件。近期研究发现，同一模型在不同部署平台上可能产生可测量的输出差异，这是由非结合浮点运算和不同的内核实现所致。本文研究了这种平台依赖可变性的安全影响，揭示了LLM部署
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