arXiv 安全与密码类（cs.CR）和 IACR 密码学预印本。
说明减少假设的量子-计算混合密钥分发（短文）
简介该论文讨论了Mazzoncini等人2025年提出的HM-QCT协议，它利用量子信息的特性实现量子密钥分发，并依赖量子-计算时间锁模型中的两项假设。作者分析了针对该协议的两种“先截获、后解密”攻击方式，并提出了用伪随机函数替代短期加密的变体HM-PRF，只需单向函数的存在即可支撑其安全性。
说明Kairos：在系统边界对LLM智能体进行事务式安全拦截
简介论文提出Kairos，一种位于智能体隔离边界处的参考监控器，将工具调用、shell命令和脚本产生的文件与网络操作统一拦截。它依据声明式策略对多数操作作出确定性判断，对无法立即判定的操作先暂缓、智能体继续推进，再由有限权限的判定方（语言模型或人工）结合完整执行轨迹决定放行或拒绝。论文称，在三个基准和三种智能体模型上，Kairos在攻击成功率与可用性之间的权衡优于现有防御方法。
说明FedGraph：基于图聚合防御联邦大模型微调中的后门攻击
简介该论文针对联邦学习方式微调大型语言模型时的后门攻击问题，提出基于图的聚合框架 FedGraph。恶意客户端的更新往往高度一致，良性客户端则更分散，FedGraph 据此将客户端建模为图中的节点并提取结构特征，以识别并抑制恶意更新。实验显示其能将攻击成功率降至 10% 以下，平均检测准确率为 95.5%，误报率为 2.33%。
说明Tanchun：基于行为属性引导的稳健流量式HTTP(S) DDoS检测
简介本文提出Tanchun系统，仅依靠无需解密的流量数据检测HTTP(S)分布式拒绝服务攻击。系统按IP对分组流量并跨连续时间片聚合为行为序列，再抽象为可理解的行为属性，用于引导表示学习，以应对流量漂移。论文称其平均F1分数为0.988，在良性与攻击流量漂移下分别比次优方法高5.3%和9.6%，并在真实流量数据上验证了实用性。
说明HULK：一种在同态加密数据上高效执行批量按位运算的算法
简介许多云端应用（如数据库、图分析和基因组分析）需要大量对数据做与、或、异或等批量按位运算，而数据通常高度敏感。本文提出HULK算法，用低开销的同态加法计算加密比特的汉明重量，无需同态乘法，再用单一指示多项式解码出与、或、异或结果。在13个端到端应用中，HULK相比先前工作的算术方法在CPU和GPU上均有明显加速。
说明在无需密钥的情况下，将多比特LLM水印定向篡改到任意账户
简介该论文提出一种名为“定向位移”（targeted displacement）的攻击方法，可在不掌握水印密钥的前提下，改写LLM输出文本的水印信息，使其指向攻击者指定的其他账户。攻击者只需少量账户访问权限和模型logits。作者给出了攻击成功概率的理论上下界，并在五种水印方法和四种LLM上验证，结果显示在账户数量充足时成功率很高。
看点首次提出针对多比特LLM水印的定向位移攻击，并给出理论上下界；在五种水印方法和四个LLM上实证，攻击成功率与理论预测吻合，对溯源机制威胁较大。
说明Jev-Guard：基于可编辑策略树的智能体动作快速路由与审计
简介该论文提出 Jev-Guard，一个同时完成安全分类和策略路由的统一模型，并构建了覆盖内容审核、网络安全、隐私与法律合规等领域的策略树。模型先在树中选出适用的审计策略，再依据所选策略进行安全分类。在 7,033 个评测样本上，其安全准确率为 93.72%，平均延迟 58ms，层级路由准确率为 93.10%。
说明BALLAST：利用数字孪生安全预言机的工业控制系统物理感知移动目标防御
简介工业控制系统网络配置长期静态，攻击者有充足时间侦察工厂。移动目标防御通过变换地址应对，但多数方案未检验重配置是否会扰动被保护的物理过程。本文提出BALLAST，在安全策略与工厂之间引入学习型数字孪生作为安全预言机，并以SWaT水处理测试平台验证：侦察扫描成功率下降85%，50次运行中未出现安全违规。
说明抗泄漏不可压缩密码学：构造与障碍
简介该论文提出“抗泄漏不可压缩密码学”这一新安全模型，将抗泄漏密码学与不可压缩密码学统一起来，以同时抵御两类旁路攻击。作者给出了信息论设定下的对称加密转换、抗泄漏不可压缩公钥加密与签名的构造，并证明基于黑盒归约的一些参数改进存在不可能性障碍。
看点提出统一泄漏抗性与不可压缩性的新安全模型，并给出新构造与黑盒不可行性结果，新意明显；证明与构造较严谨，但应用影响局限于理论密码学子领域。
说明加密技能可能成为新的安全漏洞：当AI智能体能够解密时
简介该论文提出“密码技能注入”（CSI）攻击，把恶意指令用编码隐藏在第三方技能文件中，诱使大模型智能体解码并执行。研究在8个模型、139组注入任务与攻击配对上测试了凯撒密码及分层变体，在缩短技能的主要设置下，攻击成功率最高分别为47.5%和40.3%。论文还指出，成功解码不等于攻击成功，而测试的技能扫描工具很少能标记被注入的技能。
说明语音深度伪造检测中生理标记的初步研究
简介传统深度伪造语音检测器主要针对合成痕迹，在未知攻击或录音条件下性能常下降。本文提出从呼吸、发声和时间协调等生理标记中寻找不一致，使用36个人工设计的标记进行测试，并以逻辑回归和SVM分类器在合并的英文录音上评估。结果显示，域内最佳系统的等错误率为21.40%，跨域数据集上逻辑回归为32.77%，初步表明这类可解释的生理标记对深度伪造语音检测有一定价值。
说明CompanionSafe：从多轮安全评估到 AI 陪伴的安全护栏
简介本文提出 CompanionSafe 框架，用于评估和缓解 AI 陪伴系统的安全风险。其评估部分 CompanionEval 基于不同人设、匹配的陪伴角色和对话场景，构建了 1,300 个关系类设定，覆盖四个轮次层级，实现可扩展的多轮评估。缓解部分 CompanionGuard 将评估中暴露的失败转化为逐轮监督数据，用于检测陪伴场景特有的风险。结果显示，即使是较强的大模型和现有防护模型，仍易受陪伴场景特有的关系性伤害影响，且随着交互变长，开源与闭源模型的安全风险都在上升。
说明带消去策略的立方攻击：针对 Trivium 的密钥恢复攻击
简介本文提出一种名为“带消去策略的立方攻击”的新框架，通过寻找特定密钥条件与立方，高效计算其在这些条件下的超多项式，进而求解方程组恢复密钥信息。作者针对 Trivium 进行应用：840 轮实用攻击复杂度低于 2^55、成功率 77.8%；845 轮实用攻击复杂度低于 2^56；855 轮给出针对 2^74 个弱密钥的理论攻击。论文称这是目前 Trivium 上最好的实用攻击与理论攻击。
看点提出带消元策略的立方攻击新框架，并将Trivium实际攻击轮数提高13轮，实验与理论结果较充分，影响限于密码分析子领域。
说明基于同态加密的金融交易图隐私保护GNN推理
简介该论文针对反洗钱场景，提出一种隐私保护的图神经网络推理框架：各银行的交易特征以CKKS同态加密形式保持加密状态，服务器在密文上完成推理，不接触明文特征或预测结果。作者采用边中心的GNN结构，使消息传递可表示为节点-边关联矩阵运算，并用多项式逼近非线性函数。在IBM AML基准上，模型性能与明文基线相当，单笔交易端到端分类最快约5.31秒，吞吐优化后摊销延迟约1.65秒。
说明面向邮件生成型LLM智能体的低成本隐私约束：在策略性信息请求下的本地合约改写
简介论文针对代替用户撰写并发送邮件的LLM智能体，提出在发送前由本地模型依据“信息释放合约”改写草稿的方法，并仅在必要时调用最终隐私检查器。实验显示，在普通提示和模拟策略性信息请求的攻击提示下，该方法均降低了信息泄露，并提高了可用率；在攻击条件下还降低了检查器的额外成本。
说明《立场，而非真相：智能体选择中谁有资格就谁发表什么言论》：关于代理选择中的言论资格
简介这篇arXiv论文（cs.CR）研究智能体在代用户选择竞争商品时，发布者仅凭一条关于竞争对手的虚假事实陈述即可影响选择的问题。作者指出，现有十二种防御方法都无法区分此类攻击与营销宣传，并提出以“言论资格”（发布者身份是否有权就某主体作出断言）作为判断依据，在不判定真假的前提下进行检测。
看点提出以发言者资格（standing）而非真实性判定竞争对手断言的新视角，并用门控实验验证，但实验规模和范围有限。
说明自传式语言模型中的来源与授权问题
简介这篇论文研究自传式语言模型在使用包含观察记录、引文、情绪报告和早期模型输出的档案时，如何区分内容来源与授权。作者提出用类型化记录、经认证的声明和独立的策略通道来区分叙述内容与同意或决策规则，并给出形式化证明与一个基于合成案例的可复现小规模实验。研究聚焦于计算机制中的归因与授权，不涉及现实人物的动机或心理。
说明8 变量平衡布尔函数的最大非线性度为 116
简介本文讨论一个布尔函数领域长期未解的问题：是否存在非线性度为 118 的 8 变量平衡布尔函数。作者给出否定回答，证明 8 变量平衡布尔函数的最大非线性度为 116。
看点解决了8变量平衡布尔函数非线性度是否达到118的长期公开问题，给出否定答案并确定最大值为116，证明新颖且较严格。
说明ProtoArena：AI智能体能否发现并利用真实的跨组件协议漏洞？
简介该论文提出ProtoArena基准，包含80个跨组件漏洞利用环境，涵盖11个协议与应用领域及7类攻击，用于测试大语言模型智能体在黑盒条件下的漏洞利用能力。评估显示，部分环境中智能体能取得可验证的利用效果，但在有限黑盒信息下成功率仍较低，且随领域和攻击类别而变化。所有实验均针对受控、经明确授权的目标进行。
说明同一攻击，不同裁判：Jev、LLM 裁判与专用安全分类器的首次受控对抗比较
简介本文首次对 TypeSafe AI 的安全裁判 Jev 进行受控对抗评测。研究者用同一负载和同一策略测试 Jev、五个 GPT 与 GLM 裁判以及两个本地分类器，涵盖四项公开数据任务和来自十三类的五十种攻击变体。结果显示，Jev 在输入审核任务上最稳健，但在需要整体判断的钓鱼邮件检测中更易被绕过，且误拦截良性请求较多。
说明SkillScreen：用决策模型高召回筛查恶意智能体技能
简介论文提出SkillScreen，一个紧凑的决策模型，可直接从SKILL.md单次前向计算技能的恶意程度。在MaliciousSkillBench上，它在未见过的攻击类别上达到99%召回率，同时将20%至25%的良性技能标记为可疑，少于所测试的词级分类器和提示式大语言模型评判器。对未知良性来源，误报会明显增加。
说明超越模型规模：重新思考基于Transformer的网络入侵检测中的序列构建方式
简介本文指出，基于Transformer的网络入侵检测多沿用固定的时间窗口切分流量，容易割裂相关攻击活动。作者提出按通信会话构建序列的方法（session-coherent temporalization），在三个入侵检测数据集上实验，结果显示该方法使宏观F1值提升一倍以上，轻量模型即可达到0.95。研究还发现，增大Transformer参数规模并未带来可测的精度提升，保留通信会话语义比扩大模型容量更关键。
说明Shamir秘密共享的局部泄漏抗性：低于一半阈值的结果
简介该论文研究Shamir秘密共享在每个份额泄漏有限比特时的安全性。作者证明了：阈值低于n/2的某一常数比例时，可抵抗每份额任意一比特泄漏；阈值为(1/2+δ)n时，可抵抗约(δ/24)log₂n比特的任意局部泄漏，且该数量在常数因子内最优。论文还给出了常数阈值率下对二次剩余泄漏等的抗性结果。
看点提出统一解析框架，把Shamir秘密共享的局部泄露抗性阈值从0.668n降至略低于n/2，并给出与近期攻击匹配的最优比特数，证明严格。
说明端到端加密群聊中的因果感知：让用户能识别消息的上下文顺序与并发关系
简介本文研究群聊中的消息顺序问题：当两名用户在彼此消息未送达时各自发送消息，即为并发消息，而多数即时通讯软件无法让用户识别这种关系。作者提出“因果感知”概念，即接收方能够重建已接受消息发送时所处的部分因果上下文，并建立了正确性与安全性的定义框架及基础构造。文中还介绍了检查点辅助与服务器辅助两种变体，并证明在这两种情况下，其正确性与完整性定义可推出因果感知。
看点在群聊中形式化因果感知并给出可参数化的正确性与安全性定义，证明了基线构造及变体的性质，理论上有明显推进。
说明将分层证明扩展到 ARM 应用运行时
简介论文提出 ARA（ARM 应用运行时锚点），把 ARM 平台的加载期信任链延伸到应用执行阶段。它利用较新的 ARM 权限覆盖扩展（POE）在应用地址空间内建立受保护的运行时域，可承载可编程的测量与存储信任根，用于运行时完整性验证、证明证据生成和密钥保护。作者以受保护的媒体解密和控制流测量为例，并称其开销约为进程外方案的十分之一到二十分之一。
说明在 Camellia 的 ReLU 实现中通过内部激活泄露恢复主密钥
简介本文研究以 ReLU 神经网络显式构造的 Camellia-128、192、256 实现的功能正确性，并分析在可访问内部信号的条件下，如何通过公开密钥编排关系恢复主密钥。作者报告 Camellia-128 的已知应答测试结果一致，并在合成的内部预言机模型下，对每种变体的 1,000 个随机主密钥全部实现精确恢复。结论仅限于所设定的内部访问模型，并不表明对标准 Camellia 存在仅凭明文/密文的攻击。
说明安全排序及其在隐私保护图模式匹配中的应用
简介本文研究多方安全计算中的安全排序，对基于快速排序和基数排序的两种完全安全实现，在诚实多数与非诚实多数两种设定下进行了广泛比较。作者还将安全排序用于改进稀疏矩阵乘法，使输出格式与输入一致，从而可对图的邻接矩阵反复相乘，用于检测与洗钱相关的环路及 scatter-gather 模式，适用于隐私保护的反洗钱检测。
说明发现还是记忆？面向真实业务逻辑漏洞发现的可靠基准测试
简介本文提出 AnonVul 基准，包含 132 个应用层业务逻辑漏洞，覆盖九种编程语言，并通过匿名化处理以降低数据污染。研究者用它评测了六个先进的漏洞发现智能体，结果显示最佳智能体的成功率仅为 23.11%。在一组 20 个漏洞的对照实验中，恢复软件身份后成功率从 21.25% 提升至 40.83%，说明评测时需要控制可识别的软件知识。
说明增强型侦探：金融欺诈检测联邦学习中抵御内部投毒攻击的双阶段主动防御
简介该论文提出一种名为 Enhanced Detective 的双阶段稳健聚合策略，用于联邦学习下的金融欺诈检测，可防范恶意客户端对数据或模型更新的投毒。方法结合中位数绝对偏差（MAD）、基于距离的更新过滤和 FedMedian 聚合。在不平衡信用卡数据集上，针对标签翻转和权重缩放攻击进行了 50 轮通信的实验；当 40% 客户端恶意时，其 AUPRC 为 0.796，Recall 为 0.847。
说明BrowseSafe++：跨网页语境、语言与浏览器视图的提示注入检测基准
简介本文提出BrowseSafe++，将已有基准从14,719个页面扩展到38,675组页面对，每组包含被注入页面及其干净对照。注入内容多取自真实生产网站，并以HTML、Markdown、无障碍树和截图等多种形式提供，覆盖十二类网站和18种页面位置上的24种攻击类型。作者据此训练了两个0.8B参数的检测器BrowseSafe-Guard，其F1分数高于基于前沿模型的检测器。
说明VeriRouter：面向可验证的大模型路由
简介大模型路由器会动态选择模型并改写请求，但被攻破的路由器可能选错模型、擅自改写或篡改转发内容。本文提出可验证路由框架VeriRouter，结合零知识证明与服务方签发的服务证书，同时校验模型选择与请求改写两个环节的完整性，并对客户端隐藏路由器的私有资产。实验显示，模型选择与改写证明平均耗时21.92秒和4.24秒，分别比最快的可完成基线快1307倍和101倍；相比不做验证的服务，每轮选择仅增加4.08秒，会话固定选择仅增加0.11秒。
说明ML-DSA 签名循环期望迭代次数的完整核算：四种拒绝条件
简介本文指出 FIPS 204 表 1 引用的 Dilithium 公式（5）只覆盖第 23 行的两项有效性检查，遗漏了第 28 行的编码正确性检查。作者逐一核算了全部四个条件：z 检查可精确计数，c·t0 项给出闭式尾部，提示权重项的单系数条件概率有闭式但总和尾部用蒙特卡洛估计。修正后 ML-DSA-44、-65、-87 的期望迭代次数分别为 4.36、5.14、3.91，与端到端实测相差不超过 0.14%。
说明利用 SIMD 指令实现快速的宽容型 Base64 解码
简介本文提出一种面向数据块的 Base64 解码算法，在 SIMD 循环中直接去除空白字符：完整的 64 字符块直接解码，含可忽略字符的块则先压缩到小型栈缓冲区中。作者为 x64、ARM NEON 和 LoongArch 提供了实现，其 C++ 解码器在较新的 AMD Zen 5 处理器上最高可达 94 GB/s。文中还称，集成该解码器后，Node 25 中 Uint8Array.fromBase64 的吞吐量相比 Node 19 最多提升 6 倍。
看点在SIMD循环内直接去除空白字符，干净块直接解码、含可忽略字符的块压缩到小缓冲区，实测最高94 GB/s并在Node 25提速至6倍，影响广泛。
说明通过梯度混淆缓解黑盒分数查询攻击
简介该论文针对基于分数的黑盒对抗攻击提出梯度混淆防御（GCD），这类攻击通过反复查询模型输出来构造对抗样本。GCD无需重新训练，在测试时以确定性方式调整返回给查询者的概率向量，使暴露出的梯度方向与真实对抗损失梯度尽量错开。作者称理论分析表明该方法能减慢基于梯度估计的攻击，并在CIFAR-10和ImageNet上的实验中实现较好的鲁棒性，且不降低干净样本准确率。
说明VulnBump：在保持构建与测试通过的前提下修复真实项目中有漏洞依赖的基准测试
简介该论文提出VulnBump基准，包含307个依赖升级任务，覆盖43个仓库、六种包管理器中的2066个可修复漏洞。升级需在全新容器中同时通过依赖解析、漏洞复扫、构建和全部既有测试才算成功。结果显示，仅应用Snyk推荐版本的非智能体基线通过率为46.9%，Snyk的Evo Remediation Agent为90.2%，Claude Code加Snyk扫描为77.5%，单独的Claude Code为59.6%。
说明COMPASS：通过自适应噪声校准对视觉大语言模型进行成员推断攻击
简介视觉大语言模型用于隐私敏感领域，训练数据可能暴露。论文系统研究了模型在不同强度高斯扰动下的成员行为，发现最优扰动幅度和成员信号方向因模型与数据集而异，低噪声区间有时比大扰动更能区分成员与非成员。作者据此提出COMPASS方法，利用已知非成员参考集自适应校准扰动幅度与评分方向，在多个模型和数据集上优于基线，通用数据AUC最高0.88，医学数据上为0.64。
说明SSM-Attack：学习在何处施加扰动以保护人脸黑盒隐私
简介该论文提出SSM-Attack，一种基于选择性状态空间模型的黑盒人脸隐私保护框架，用于防止照片被人脸识别系统在未经同意的情况下匹配。方法不直接合成扰动，而是由模型一次性预测扰动预算在各面部位置的空间分配，再通过短暂的投影精修确定每像素取值。原文报告其在CelebA-HQ、LADN和FFHQ三个评估集上的平均黑盒攻击成功率均为所列方法中最高。
说明TRAP：基于树结构引导与强化学习增强的大模型越狱自动探测方法
简介该论文提出 TRAP 框架，用于自动发现对已对齐大语言模型的越狱攻击策略，只需黑盒访问目标模型。方法把现有越狱策略组织成语义策略树，并用树结构梯度老虎机强化学习策略沿路径更新偏好，同时结合检索增强的提示构造生成攻击。在 AdvBench 上对七个模型的实验显示，TRAP 在六个模型上优于对比方法，攻击成功率为 45.6% 至 97.9%。
说明差分隐私合成数据的紧致端到端隐私核算方法
简介论文针对差分隐私流程中多种机制组合后的隐私核算会损失精度的问题，提出基于隐私损失分布（PLD）、f-DP和高斯差分隐私（GDP）的端到端核算工具，并推导了指数机制等有界范围机制的PLD与GDP分析。基于此，作者提出了GDP原生版本的AIM-GDP和用于自适应混合组合校准的MixCal算法。文章称这些工具能在相同隐私水平下减少噪声，同时保持更好的效用。
看点提出PLD、f-DP与GDP的端到端精确核算工具，并给出有界范围机制的新分析，同时构建GDP原生的AIM变体，在同等隐私下效用更优，实验支撑充分。
说明谁是AI中的“我”：为自主智能体建立去中心化身份与问责机制
简介本文提出一种基于自主身份（SSI）原则的去中心化AI身份框架，区分人类用户与AI智能体，并采用不同的验证逻辑。核心是ABCD框架，包括算法指纹、行为指纹、基于去中心化标识符（DID）的密码学身份，以及将智能体行为与人类问责相绑定的授权机制。作者认为该框架可用于不同层级的信任策略，以应对AI智能体自主经济活动中的“黑箱”身份问题。
说明Rényi 会计方法能否优于无损会计方法用于 DP-SGD？
简介本文研究差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）在固定大小批次、替换邻接关系下的隐私核算。作者指出，基于 Rényi DP 的核算可以采用与无损框架不同的最坏情况分布对（支配对），并将其刻画为二维高斯混合，从而推导出改进的 Rényi DP 界。数值与渐近比较显示，在多种超参数设置下，新界给出的隐私保证可优于无损框架。
看点发现固定批量替换邻接下，Rényi DP可用不同的最坏分布对，推导出改进界并在数值上优于无损框架，较有新意。
说明SEAL-DT：面向跨领域数字孪生的端到端安全工程与保障框架
简介本文提出SEAL-DT框架，用于构建和评估安全的数字孪生系统。它将实体定义、过程模型、确定性仿真、数据契约、证据记录与自动化测试整合为一个相互关联的模型，使安全决策和仿真结果可追溯至其数据、假设与需求。作者在车联网防护、被动物联网设备检测、工业控制替代模型、智能家居合法取证及医疗物联网监测等五个场景中进行了验证，结果显示该框架支持一致的模型构建、可追溯的执行过程，并使安全发现与可观测证据相连。
说明相关性下的被遗忘权：隐私与效用的权衡
简介本文研究在相关数据集中删除信息的隐私保护算法，目标是减少对敏感部分的信息泄露。作者针对局部机制和二元马尔可夫相关性，给出了隐私（通过相关性的泄露）与效用（删除次数）之间最优权衡的解析刻画。结果表明，机制设计问题可以分解为一系列局部机制设计问题，并揭示了它们之间的先后关系，最优机制是一个有限时域确定性马尔可夫决策过程的解。
说明CUTS：链式均匀和树签名方案（基于哈希的公钥签名论文）
简介本文研究基于哈希链树的签名方案在同一私钥被重复使用两次时泄露多少信息。作者证明了该类方案中多次签名可推导的值等于各签名单独可推导值的并集，并给出在随机预言机模型下伪造概率的组合上界。论文进一步提出CUTS方案，其签名长度与树高无关，并给出了一组参数下两次使用时的覆盖指数下界（约128.6），以及带计数器的变体CUTS+C。
看点提出基于哈希链树的统一和约束新方案，并证明多次签名泄露的一般性结论，但数值证据主要基于特定参数的组合计算。
说明先在本地计算再联合计算：通过最大化本地处理提升安全多方计算效率
简介本文研究基于混淆电路的安全多方计算。以往优化多以非线性门（尤其是AND门）数量衡量成本，本文指出，若某一方能本地求出某个非线性门的输入，该门无需进入安全协议，可由该方在协议外计算。作者提出考虑归属关系的优化方法，以最小化需要联合计算的非线性门数量，并实现了编译器集成的门级框架。实验表明，该方法在具有本地结构的电路上降低了联合计算量并改善了端到端性能。
说明Shamir秘密共享在局部泄露下的抗性：阈值低于一半的情形
简介本文研究Shamir秘密共享在每个份额都泄露有限比特时的抗性。作者证明，当重构阈值k约为低于n一半的某个常数倍时，任意单比特泄露仍不可行；在阈值为(1/2+δ)n时，每份额可容忍约(δ/24)log₂n比特的泄露，且该数量在常数因子内最优。研究基于广义Reed-Solomon码的统一分析框架。
看点通过Efron–Stein分解与广义von Neumann不等式，把Shamir秘密分享的局部泄露容忍阈值降至半数以下，并给出近最优的泄露比特数，证明完整。
说明重新审视见证简洁的UC提升编译器
简介本文研究零知识简洁非交互论证在组合安全场景下的通用可组合性（UC）编译。作者提出可验证可重构直线码（VRSC）这一原语，指出Ganesh等人（EUROCRYPT 2023）的见证简洁UC编译器缺少一项安全要求：重排已公开的求值开口可生成新的有效证明，从而使其模拟论证失效。文章给出基于配对的实例化方案，并将证书生成的计算开销从二次降至接近线性。
看点提出VRSC原语并指出前人编译器的安全漏洞，给出准线性证明者开销的UC提升方案；证据主要是理论构造与安全论证，缺少实验。
说明CWE-bench：把智能体安全评测从攻击转向防御
简介这篇论文提出 CWE-bench，一个包含 120 个私有仓库审计与修复任务的基准，覆盖 73 种 CWE 类型、8 种编程语言及 OWASP Top 10 2025 的全部类别。智能体需在不告知漏洞位置和数量的情况下找出并修复漏洞，补丁须阻断攻击且保留原有功能，由程序化验证器检查。最佳智能体的 pass@1 为 68%，pass@4 为 81%。
说明多变量密码学中的一般性（genericity）研究：论证UOV公钥理想与簇的通用性质
简介本文证明了由UOV（Unbalanced Oil and Vinegar，不平衡油醋）公钥生成的理想和簇的若干通用性质，包括UOV簇的等维性和公钥理想的根性。这些结果为UOV及其变体密码分析中所用的多项式方程组正则性假设提供了依据。文章还回顾了多种密码方案，指出非一般性曾导致某些方案被攻破，同时给出一个非一般性难以利用的反例。
说明本地智能家居加密通信的安全与鲁棒性分析：ESPHome 原生 API 与基于 TLS 1.3 的 MQTT 对比
简介本文系统比较了 ESP 系列微控制器与 Home Assistant 平台之间两种加密通信方式：基于 TLS 1.3 保护的 MQTT，以及采用 Noise 协议框架的 ESPHome 原生 API。分析涵盖密码学鲁棒性、攻击面、实现复杂度和资源消耗四个方面。作者指出，TLS 1.3 兼容公钥基础设施但配置更复杂，原生 API 更专用且运维简单；资源消耗数据主要引自项目方和厂商公布的测量结果，而非自建实验平台，作者对此局限已作说明。
