该论文聚焦 Web3.0 生态中的恶意智能合约审计问题。背景是：基于大语言模型（LLM）的合约审计方法目前主要依赖提示工程（prompt engineering）或针对特定攻击类型的微调，而对 LLM 内部究竟依靠哪些表征来完成恶意逻辑识别缺乏系统刻画，导致检测过程不可解释、迁移性差、标注成本高。作者提出 ContractLens 框架，目标是在不微调预训练模型的前提下，定位并利用预训练 LLM 中蕴含的“潜在安全知识”，实现可解释的恶意合约检测。方法分三步：第一，使用逐层线性探针（layerwise linear probes）找出能够区分恶意与良性合约的候选层，再依据两类判据筛选关键层——一是该层对移除恶意逻辑的敏感性，二是该层在保持合约行为的表层改写下的稳定性；第二，在这些关键层内部，将激活对比度、恶意逻辑特异性以及探针权重融合为三因子重要性评分，并沿排序后的评分曲线取拐点（knee point）自适应地选出“恶意合约判别单元”（MCDUs）；第三，将所选单元的激活拼接为紧凑表示，仅训练一个轻量分类器进行检测，全程保持预训练模型冻结。实验方面：神经元掩蔽实验显示，掩蔽 MCDUs 导致的检测性能下降显著大于掩蔽随机神经元或激活幅度相当的神经元，说明所选单元确实承载判别性信息；在三个预训练模型上，ContractLens 的平均检测准确率均高于对照方法；进一步评估表明它能泛化到未见过的恶意意图，并且在 MCDUs 固定后，仅用少量标注样本训练的分类器仍能达到较强检测性能。该工作适合 LLM 可解释性、智能合约安全审计与低资源安全检测方向的研究者与工程师阅读。

该论文是一篇面向AI代理（AI Agent）在Web3环境中攻击面的系统性综述。研究背景是：AI代理正从“只读”转向“执行”，在模型上下文协议（MCP）生态系统中，能够修改外部状态的工具调用占比已从27%升至65%。当代理通过MCP、技能（skills）和工具调用（tool calling）在公链上行使这种权限时，攻击的后果不再遵循传统软件安全假设，而是由区块链执行层决定。论文提出区块链执行层的四个核心属性——不可逆性（irreversibility）、签名权威（signing authority）、持续自主性（continuous autonomy）和序列级组合（sequence-level composition）——会从根本上改变威胁模型，使得通用代理安全中原本可恢复的失败，变成长期的、不可逆的资产损失。作者将碎片化的MCP安全文献整合为一个攻击面分类体系，并贡献了一个Web3风险映射矩阵：将每类攻击与放大后的影响、责任放大器、代表性缓解措施以及剩余缺口对应起来。随后，论文综合了现有防御手段，包括新兴的基于区块链的机制，并发现这些防御虽在进步但仍不充分：已有防护手段只能阻止不到30%的攻击，而模型级安全拒绝率不足3%。最后，作者将工作与相邻综述对比，并根据矩阵中未闭合的单元推导出未来研究议程。该研究适合关注AI代理安全、区块链安全、Web3基础设施防护的研究人员、安全架构师和蓝队工程师阅读，有助于理解AI代理在链上行动时的新风险维度。

该论文研究了Web3生态中浏览器扩展钱包的隐私威胁。用户通常认为他们的区块链地址是相互独立的，除非有意透露。然而，现代钱包与区块链基础设施和去中心化应用（dApps）的通信会产生网络和浏览器层面的信号，可能破坏用户地址间的隔离性。论文识别并形式化了五种直接源于钱包与网络和浏览器交互的隐私威胁：1) 常规远程过程调用（RPC）操作会泄露用户不同地址之间的结构关联；2) 大多数以太坊钱包在撤销权限时存在不一致，继续在会话间暴露已撤销的地址；3) 许多钱包将其提供者接口注入到跨源iframe中，使得可以在dApps之外进行被动跨站追踪，甚至无需用户交互即可将用户真实身份去匿名化。作者对Chrome Web Store中最流行的85款浏览器扩展钱包（覆盖3516万用户）进行了大规模动态测量。结果表明，这些钱包行为泄露了敏感信息，可用于将多个地址关联到同一用户，跨会话和站点追踪钱包用户，并将其浏览活动与链上财富关联。论文讨论了实际缓解措施，包括改进钱包实现、在生态系统标准中加强隐私考虑、以及对提供者暴露实施更严格的管控。研究强调了标准化、保护隐私的钱包架构的必要性。适合Web3安全研究人员、钱包开发者、以及关注隐私的区块链用户阅读。

本文旨在探索用户对Web3生态系统中安全审计的看法。研究采用问卷调查和半结构化访谈的方法，收集了来自Web3用户（包括投资者、开发者、普通用户）的数据，分析了他们对安全审计的认知、信任程度、以及审计报告对决策的影响。研究发现，用户普遍认为安全审计是必要的，但对审计的独立性和覆盖面存在疑虑；同时，审计结果的呈现方式会影响用户的信任。论文提出了改进审计透明度、标准化报告格式、以及加强用户教育的建议。该研究为Web3平台的安全审计实践提供了用户视角的洞察，有助于审计机构优化服务。

随着Web3基础设施的快速采用，加密货币交易所、托管服务和基于区块链的平台面临越来越多的安全事件。现有研究主要关注智能合约和区块链协议中的漏洞，但现实世界中的大量损失源于链下系统、组织流程和以人为中心的运营工作流。本文对Web3生态系统中公开记录的高影响力安全漏洞进行了基于事件的定性分析，包括Bybit交易所事件（2025年）、Ronin Network桥接妥协（2022年）和DMM比特币交易所漏洞（2024年）。系统分析了这些案例，并将其映射到既定的Web2安全参考框架，包括基于OWASP的漏洞类别和组织安全控制域。结果表明，Web3环境中的主要失败模式未得到通用安全控制目录的充分解决，特别是在加密密钥管理、交易批准治理、签名者和验证者基础设施、第三方工具依赖以及人在回路流程方面。基于这些发现，本文主张在Web3组织中采用既定的信息安全管理体系（ISMS），并推导出一套结构化的区块链特定网络安全控制类别，以将现有ISMS框架应用于基于区块链的系统。提出的类别旨在弥合通用安全治理框架与Web3基础设施固有领域特定风险之间的差距。适合安全研究人员、Web3组织安全负责人及政策制定者阅读。

本文提出了一种名为ACTS（TLS会话内容证明）的分布式架构，旨在解决Web3大规模应用中的一个关键问题：如何让现有的、广泛使用的软件验证用户从TLS服务器检索到特定数据，同时不修改TLS服务器本身。现有方案（如DECO、Xie等人的工作及TLSNotary）虽然实现了这一目标，但要求验证者运行先进的非标准化密码方案（如ZK-SNARKs），限制了大规模采用。ACTS基于此前工作，并利用Fuchsbauer和Wolf在Eurocrypt 2024上提出的谓词盲签名概念，突破了这些限制。ACTS架构在保持TLS服务器不变的前提下，允许用户向验证者证明其拥有从TLS服务器检索的数据，而验证者只需检查标准签名（如RSA-PSS）即可。具体贡献包括：一个轮数最优的谓词盲签名协议，可产生标准RSA-PSS签名；将该原语集成到DECO架构及其后继者中，用于认证TLS数据；优化了构造，使其在商品硬件上对大规模且重要的公证人（负责不知情地认证TLS数据、保护数据机密性的角色）策略类实用。通过在从TLS服务器下载并编码为AES-GCM密文的PDF文档用例上进行实验评估，用户可通过公证人服务在PDF中添加标准PADES签名及元数据，最终获得标准签名的PDF，可直接使用现有PDF阅读器透明验证。实验结果表明，该架构适用于实际场景中的真实部署。

本文首次提出并研究了私有认证者交集（Private Certifier Intersection, PCI）问题。在Web 3.0去中心化场景中，互不信任的各方需要基于共同信任的认证机构（certifiers）来交叉验证声明，同时保护不公开的共同认证者以外的隐私。PCI允许持有证书的双方或多方在不泄露交集外任何认证者信息的前提下，识别出共同的认证者并验证其颁发的证书。论文在简化UC框架下形式化定义了多方PCI，针对两种场景：只需任意一个声明有效（PCI-Any）或所有声明均有效（PCI-All）。作者设计并实现了两个可证明安全且实际高效的协议：一个基于ECDSA证书的PCI-Any协议，以及一个基于BLS证书的PCI-All协议。技术核心是提出了首个基于秘密共享的MPC框架，支持黑盒方式高效计算椭圆曲线算术运算，包括双线性对。该框架基于MP-SPDZ库，并使用OpenSSL和RELIC进行椭圆曲线运算。在局域网和广域网环境下进行了基准测试，结果显示跨洲际WAN环境中，处理40个输入集的时间不到一分钟，证明了方案的实用性。