GNSS Spoofing in Mobile Devices: A Survey on Impact and Countermeasures
该论文是一篇聚焦移动设备（尤其是智能手机）GNSS 欺骗问题的综述。研究背景是：现代智能手机的绝大多数日常功能都依赖卫星导航定位，而其内置 GNSS 接收机因接收的卫星信号功率极低、民用信号结构与频点公开，天然容易受到人为射频干扰攻击。作者
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← 返回所有主题Deep Learning Latency Attacks and Defenses: A Cross-Domain Survey of Availability Threats
该综述论文系统梳理了深度学习领域中长期被忽视的「可用性」威胁——延迟攻击（latency attack，亦称能耗-延迟攻击）。作者指出，对抗机器学习研究以往几乎集中在完整性（误分类、后门等），而可用性攻击通过在推理阶段额外增加计算量、能耗或
Machine Unlearning for Large Language Models: Foundations, Advances, and Agentic Extensions
本文是一篇关于大语言模型机器遗忘（Machine Unlearning, MU）的综述性研究，作者系统梳理了该领域的基础理论、最新进展，并首次将讨论范围从单一模型扩展到包含检索、外部记忆、工具调用和多智能体交互的复杂系统。论文的核心出发点是
On the security and privacy of LLMs in Mobility
该论文《On the security and privacy of LLMs in Mobility》由 Mauro Conti、Lorenzo Perinello 与 Umberto Salviati 撰写，属于 cs.AI 分类，是一
Trust in Edge-Enabled IoT Security: Features, Challenges and Research Directions
该论文是一篇系统性综述，聚焦边缘计算赋能物联网（Edge-Enabled IoT）环境下的信任管理（Trust Management）问题。研究背景在于：物联网为人类生活与工业生产提供了自主智能、泛在连接与易用性，而为了支撑时延敏感、资源受
From Hypervisor to Container: Cloud Security Vulnerabilities, Defense Mechanisms, and Open Challenges
这是一篇面向云计算隔离边界的系统性综述。作者指出，云计算的核心特征是多租户共享同一物理硬件，用户之间的强隔离完全依赖虚拟机监控器（Hypervisor）与容器运行时这两层边界；一旦边界被突破，租户数据、凭证与相邻工作负载都会暴露。论文梳理并
A Comprehensive Survey on Linguistic Steganography: Methods, Countermeasures, Evaluation, and Challenges
本文是一篇关于语言学隐写术（linguistic steganography）的综合性综述，系统梳理了该领域在大型语言模型（LLM）时代的最新进展。隐写术旨在将秘密信息隐藏在看似正常的自然语言文本中，以规避检测。随着LLM的兴起，文本生成方
LAAF: A Layered Accountability Architecture Framework for LLM Applications
该论文针对大型语言模型（LLM）在医疗、司法、金融和公共服务等高风险领域应用中出现的责任归属问题，提出了一种分层责任架构框架（LAAF）。研究背景是：LLM 在这些场景中即使输出缺乏依据或内容错误，也常被当作权威信息，一旦造成损害，难以明确
Retrieved But Not Reliable: A Survey on Attacks, and Defenses in Retrieval-Augmented Generation
该论文是一篇关于检索增强生成（RAG）安全与鲁棒性的系统性综述。RAG 通过引入外部知识库来增强大语言模型，能够提升事实性和减少幻觉，但与此同时，检索-生成流水线也引入了新的安全风险，例如语料库投毒（corpus poisoning）、后门
The Evolution of Binary Decompilation in the Modern Era: A Taxonomy, Literature Review, and Future Perspectives
本文是一篇关于二进制反编译技术在现代计算环境中的系统性综述。反编译作为软件工程与安全分析的基础技术，旨在将机器码或二进制程序还原为高级语言表示，广泛用于恶意软件分析、漏洞挖掘、遗留代码维护和软件可追溯性验证。近年来，随着机器学习（ML）方法
Towards Privacy and Security in Private Clouds: A Representative Survey on the Prevalence of Private Hosting and Administrator Characteristics.
本文是一篇针对私有云托管现状与管理员特性的代表性调查研究，旨在探讨私有云环境中的隐私与安全问题。研究背景在于，随着云计算的普及，私有云被许多组织视为比公共云更安全、更可控的选项，但实际上私有云的安全状况在很大程度上依赖于管理员的配置和操作。
Towards More Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security.
本文针对人工智能安全研究中威胁模型与工业实践脱节的问题进行了系统性分析。作者指出，近年来学术研究关注的 AI 安全威胁往往不能反映实际部署场景，例如模型在真实环境中通常不是孤立运行的，而是作为更大机器学习流水线的一部分；同时，学术攻击所依赖
Quantum One-Way Functions and Related Cryptographic Primitives
本文是一篇关于量子单向函数及相关量子态原语的综述性论文，由Georgios M. Nikolopoulos撰写，属于量子物理与数学物理交叉领域。论文指出，在经典密码学中，单向函数几乎支撑了所有标准密码协议，但量子密码学中除密钥分发外的原语研
A Survey of Adversarial Efficiency Degradation for Vision Transformer by Exploiting Input-adaptive Optimization
本文对视觉 Transformer（ViT）在输入自适应推理机制下的对抗性效率下降攻击进行了系统综述。近年来，ViT 为满足能源与延迟约束，广泛采用 token 剪枝、提前停止等输入自适应技术，但这些优化同时引入了新的攻击面。攻击者可通过精
Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions
本论文是一篇系统性的文献综述，关注大语言模型（LLM）在社交媒体信息完整性中的双重角色。随着LLM的快速发展，其在内容生成和语义理解上的能力深刻影响了虚假信息、错误信息、假新闻、社交机器人和隐私保护等挑战。作者对2019至2024年间发表的
Adversarial Attacks for Good: A Survey of Proactive Protection across the Visual Content Lifecycle
这篇综述论文提出并系统梳理了“为善的对抗性攻击”（Adversarial Attacks for Good）这一新兴研究范式。其核心背景是：视觉内容一旦进入AI管线，所有者便很难再对内容被如何使用进行技术控制；虽然法律和监管手段可以应对滥用
Internet Service Providers' and Individuals' Attitudes, Barriers, and Incentives to Secure IoT.
该论文对互联网服务提供商（ISP）和个人用户在保护物联网（IoT）设备安全方面的态度、障碍和激励因素进行了系统性研究。作者来自日本和英国的研究机构，通过问卷调查、访谈或实证数据分析等方法，收集了 ISP 和家庭用户对 IoT 安全责任划分、
"Not the Right Question?" A Study on Attitudes Toward Client-Side Scanning with Security and Privacy Researchers and a U.S. Population Sample.
本论文研究客户端扫描（Client-Side Scanning, CSS）技术在安全隐私研究人员和美国普通公众中的态度差异。客户端扫描是一种在用户设备上自动扫描内容（如图片、消息）以检测非法材料（如儿童性虐待材料）的技术，但其对隐私和信任的
Sometimes Simpler is Better: A Comprehensive Analysis of State-of-the-Art Provenance-Based Intrusion Detection Systems.
本文对当前最先进的基于溯源的入侵检测系统（PIDS）进行了全面分析。研究背景是，尽管PIDS在检测复杂攻击方面表现出色，但其方法日益复杂，导致部署和解释困难。核心问题是：现有复杂方法是否真正优于更简单的替代方案？作者选取了多个代表性系统（如
SoK: On the Effectiveness of Control-Flow Integrity in Practice.
本文是一篇关于控制流完整性（CFI）在实际环境中有效性的系统化知识（SoK）综述。研究背景：CFI 被广泛视为一种重要的防御技术，旨在通过限制程序控制流来遏制控制流劫持攻击。然而，随着攻击技术的演进，尤其是面向返回编程（ROP）和面向跳转编