Sybil-TraceGuard: Traceability-enhanced Sybil Guardian for Connected and Autonomous Vehicles Using Dynamic Semi-supervised GNN
该论文针对车联网与自动驾驶汽车(CAV)面临的 Sybil 攻击问题展开研究。CAV 依赖假名切换(pseudonym-switching)机制保护车辆隐私,而攻击者恰恰滥用这一机制,在交替使用多个假名身份的同时伪造基本安全消息(BSM),
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本文针对加密消息系统中的滥用追踪与用户隐私之间的根本矛盾展开研究。端到端加密虽然保护了用户通信的机密性,但也使平台无法有效进行内容审核,难以遏制网络滥用行为(如传播有害信息、骚扰等)。已有的可追踪方案允许平台识别消息的原始发送者或传播者,但
该论文聚焦于蓝牙低功耗(BLE)协议规范及其多种实现中的可追溯性漏洞。作者通过系统化的方法,对BLE通信的链路层、主机协议及实际设备固件进行了安全分析,发现了一系列可被攻击者利用来跟踪设备位置的攻击路径。这些攻击主要利用BLE设备在广播、连
本文针对多参与方隐私集合交集(MP-PSI)中带阈值功能的场景提出可追踪的过阈值协议。在传统MP-PSI中,只有同时出现在所有参与方集合中的元素才会被公开,而带阈值的MP-PSI则允许公开出现在至少t个参与方集合中的元素,从而提升了灵活性。