Autonomous OSS Threat Detection via Taxonomy-Aligned LLMs
该论文聚焦开源软件（OSS）供应链安全检测问题。作者指出，当前 OSS 生态面临的供应链攻击手法日趋复杂，涵盖域名抢注/仿冒包名（typosquatting）、依赖混淆（dependency confusion）、Trojan Source
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共收录 6 条相关情报。
← 返回所有主题Automated Expansion of Privacy Data Taxonomy for Compliant Data Breach Notification.
该论文聚焦于隐私合规研究中一个关键难题：如何将实际数据使用场景中的具体数据项与法律法规、政策或企业内部规则所定义的隐私数据进行系统化比较。由于不同应用程序使用的数据项高度多样，且不同司法辖区对隐私数据的界定存在差异，这一比对工作非常复杂。为
Benchmark Contamination: A Taxonomy Organized by Defeated Mitigation
该论文提出了一种以'被击败的缓解措施'为组织维度的基准污染（benchmark contamination）分类法，旨在解决当前排行榜分数中模型能力与数据泄漏在观测上难以区分的问题。作者指出现有污染分类法主要用于自动化检测，但未能回答发布者
SoK: A Taxonomy for Cybersecurity Incident Response Influence Factors
本文是一篇系统化知识综述（SoK），旨在解决网络安全事件响应领域缺乏统一框架来系统组织累积知识的问题。事件响应涉及技术、人机交互、组织理论和人为因素等多个领域，需要一个综合性的视角。作者通过对417篇学术文献和40篇非科学出版物的系统回顾，
SoK: Still Plenty of Phish in the Sea - A Taxonomy of User-Oriented Phishing Interventions and Avenues for Future Research.
本文是一篇系统化知识综述（SoK），针对钓鱼攻击中面向用户的干预措施进行了全面的分类学研究。钓鱼攻击作为普遍的网络安全威胁，不仅针对个人也针对组织。以往的反钓鱼措施开始认识到用户的核心作用：用户作为攻击目标的最前沿，同时也是最后一道防线。然
STRIKE: A Structured Taxonomy of Cybercrime for Risk, Impact, Knowledge, and Evolution
网络犯罪在规模和复杂性上呈指数级增长，传统分类方案难以捕捉现代威胁的复杂性和多样性。为此，本文提出 STRIKE（Structured Taxonomy for Risk, Impact, Knowledge, and Emerging T