Developing Security Metrics for Automated Compliance Checking
说明为自动化合规检查开发安全度量指标
简介自动化检查是否符合安全标准，需要把文字要求转化为可测量的技术属性。本文提出一套安全度量指标的数据模型，基于对合规要求的系统化整理，并给出指标的提取方法，该方法依托一个本体，使各指标的抽象程度可比。作者还介绍了一个开源项目的初步工作，说明该方法也支持多人协作开发指标。
Identity Amortization: Shared Resources and the Cost of Sybil Attacks
说明身份摊销：共享资源与女巫攻击成本
简介许多女巫攻击防御通过要求每个身份占用一份资源来提高成本。本文指出，若一份资源可支撑多个身份，攻击者的单个身份成本会低于防御设计预期，并称之为身份摊销。文中给出判断摊销何时出现、从何处开始及最大误差的精确检验，并以公开的电话验证价格为例说明按账户估算的成本可能高估1.6至4.3倍。
Iterative Behavioral Identification for Covert Misappropriation Attacks
说明面向隐蔽盗用攻击的迭代行为辨识方法
简介本文提出一个数据驱动的三阶段框架，用于对闭环网络控制系统发起隐蔽的盗用攻击。攻击者仅凭截获的输入输出数据，在无限范数入侵检测系统下逐步辨识被控对象的行为子空间并保持隐蔽。作者证明了辨识出的子空间严格嵌套，任意目标轨迹的投影误差单调下降，并在直流电机与PI控制的仿真中验证了全秩辨识和隐蔽跟踪。
AquaSense-ICS: A Hybrid Real-Simulated Cyber-Physical Dataset and Leakage-Aware Benchmark for Smart Water Quality Monitoring and Attack Detection
说明AquaSense-ICS：用于智能水质监测与攻击检测的混合真实与仿真信息物理数据集及防泄漏基准
简介该论文提出AquaSense-ICS，一个公开的水务信息物理系统数据集与基准。数据由树莓派边缘节点采集的真实传感数据与EPANET-MSX仿真的13节点管网数据共同构成，并包含带样本级真值标签的网络攻击与传感器故障，以及增强和TimeGAN生成的序列。作者指出随机划分和由输入特征反推标签的常见做法会得到近乎完美但无意义的分数，因此提出按时间划分并留出攻击类型的防泄漏评估协议；在该协议下，最佳检测器对未见攻击类型的平均AUROC为0.64。
Descent-PBS: Programmable Bootstrapping beyond the Ring Dimension
说明Descent-PBS：超越环维度的可编程自举
简介本文提出 Descent-PBS，一种用于 FHEW/TFHE 同态加密的可编程自举方法，可在刷新密文的同时计算查找表。作者通过公钥函数密钥切换和共享密钥等设计减少模块秩相关的开销，并报告在 TFHE-rs 实现中，16 位负循环查找表在单线程、128 位安全级别下耗时约 196 毫秒。文中还给出与 Meta-PBS 及 WoP-PBS 的速度对比。
Privacy-Preserving Federated Loss Exploration for Vision-Based Perception under Non-IID Data
说明面向非独立同分布数据的视觉感知隐私保护联邦损失探索（PPFLex）
简介这篇论文研究车辆摄像头数据通过联邦学习训练时的隐私问题。作者指出，基于梯度引导的联邦优化方法会共享额外梯度信息，恶意服务器可据此推断客户端的标签集合，准确率在50%至84%之间。为此，论文提出PPFLex，用三台安全多方计算服务器替代中央服务器，在交通标志数据集上测试，结果显示其准确率与明文FedLEx相当，并能防止隐私泄露，MPC开销可接受。
★★★★★ 值得关注
Faster and Smaller Anonymous Credentials from Standardized Signatures
说明基于标准签名的更快、更小的匿名凭证（GordieHowe 系统）
简介论文提出 GordieHowe，包含一种语言、一个可生成证明的编译器和一套零知识证明协议，用于在 ECDSA、RSA、ML-DSA 等标准签名方案之上构建匿名凭证。原文称其同时具备抗量子攻击者的可证明安全性、多域语句的高效证明与验证，以及结构化计算的自动批处理。原文报告了与 Google Longfellow 等方案的性能对比，例如 ECDSA 签名移动驾照展示的证明耗时 64.8 毫秒、证明大小 276 KiB。
看点提出串并联IOP及其QROM下的BCS扩展与模拟可提取性结果，并在多项基准上显著快于Longfellow，证据充分。
On Task, Off Track: Benchmarking LLM and Agent Robustness to Near-Target Prompt Injection
说明偏离任务而不易察觉：评测大模型与智能体对近目标提示注入的鲁棒性
简介该论文指出，现有提示注入基准只测试明显放弃用户请求的攻击，忽略了保留合理答案外形、却悄悄改成错误或有害内容的“近目标”注入。作者提出 NTBench 基准，以现有数据集的合法任务为基础生成注入指令，并在十个语言任务数据集和两个智能体基准上测试七个大模型。结果显示，在相同的三次攻击预算下，近目标攻击成功率高于固定目标基线。
★★★★★ 值得关注
Tight Post-Quantum Multi-Key Security of the FX Construction
说明FX 构造在后量子多密钥安全下的紧致界
简介本文研究分组密码的密钥长度扩展方案 FX 构造（由 Kilian 和 Rogaway 提出）在量子理想密码模型下的安全性。作者将 Shiba 与 Iwata 给出的总查询复杂度界，从约 2^((n+κ−log₂μ)/3) 改进为约 2^((n+κ)/3)，适用于完全自适应的敌手，且对任意 μ≥1 与 1≤κ≤2n 成立。文中指出，离线 Simon 算法攻击在指数上与该界一致，因此在此参数范围内，攻破 FX 所需的总查询复杂度指数与独立密钥实例数无关。
看点改进了FX构造在量子理想密码模型下的多密钥安全界，指数级改进并与已知攻击匹配，证明严格；对子领域影响较大。
★★★★☆ 值得关注
Learning with Quantization and Worst Case Lattice Problems
说明带量化的学习与最坏情况格问题
简介受 MAMBA 方案启发，本文研究带公开抖动（public dither）的量化学习（LWQ）在最坏情况下的困难性。作者使用 Lyu 等人的随机极坐标格量化器构造显式的多项式二的幂模数族，并基于搜索版本的归约，得到量化多项式时间算法解决 GapSVP 和 SIVP 的结论。在更强参数条件下，还给出判定版本的归约。文中也探讨了带区间均匀误差的 LWE 扩展，指出确定性量化边界带来的障碍，但未对这些误差建立完整的最坏情况归约，也未证明 MAMBA 具体参数的困难性。
看点用随机极坐标格量化器构造LWQ族，给出对GapSVP与SIVP的量子多项式时间归约，并改进近似因子，但对MAMBA参数的结论不完整。
For Thirty Pieces of Silver: Overcoming Non-IID via ZKP Sample-Level Auditing and Forcing Attackers into Traitors in Federated Learning
说明《三十枚银币》：基于零知识证明样本级审计克服联邦学习中的非独立同分布问题，并迫使攻击者转为叛徒
简介该论文针对联邦学习中的数据投毒和后门攻击，提出一种新防御范式：不再依赖梯度检测，而是用零知识证明对客户端本地数据做样本级检查。通过质押机制，被发现的恶意样本会被翻转标签让攻击者训练，生成对抗梯度以抵消隐藏的恶意样本。在 Dir(0.1) 高度非独立同分布设置下，该方法在 CIFAR-10 上防御分布式后门攻击和边缘案例攻击，攻击成功率被压制到较低水平。
A Crypto-Agile Mixed-Radix NTT Accelerator for Negacyclic and Trinomial Rings
说明一种面向负循环环与三项式环的密码敏捷混合基数NTT加速器
简介本文提出一种可在同一数据通路上同时完成负循环环和三项式环变换的混合基数数论变换（NTT）硬件加速器，以支持多种后量子密码标准。设计包含统一蝶形单元、无冲突存储映射以及无需DSP的模常数除法。在Artix-7 FPGA上实现，支持ML-KEM、ML-DSA、HAETAE、SMAUG-T和NTRU+，使用5,279个LUT、4个DSP和9个BRAM，工作频率141.5 MHz；针对NTRU+，其面积时间积相比仅用基数2核心的方法提升4.1至13.0倍。
Embedding Large PQC KEMs in IKEv2
说明在 IKEv2 中嵌入大型后量子 KEM 的方案比较
简介后量子密钥封装机制的公钥远大于 IKEv2 的设计容量，且 IKEv2 的初始交换不能分片。作者在同一开源代码库上实现了八种改进方案，并在不同带宽、延迟与丢包条件下进行了约12.65万次握手测试。结果显示，没有任何机制能完全抵消密钥尺寸对性能的影响，其中基于 QUIC 的 QUIKE 复合密钥交换方案整体表现最好。
DeepAVR: Deep Analysis via Multi-Agent Collaboration for Automated Vulnerability Repair
说明DeepAVR：通过多智能体协作进行深度分析的自动化漏洞修复
简介该论文提出 DeepAVR，一个用于端到端自动化漏洞修复的多智能体框架，将修复过程拆分为故障定位、补丁生成、编译、安全与功能验证及补丁审查等角色。它通过补丁条件化重定位等机制，利用中间修复结果揭示隐藏的根本原因。在 VulnLoc 数据集上，论文报告其为92.3%的漏洞生成了正确补丁，并在 SAN2VULN 上展示了对训练中未见漏洞的泛化能力。
Data-Efficient Backdoor Attacks on Code Models via Trigger-Neutralized Counterfactual Scoring
说明针对代码模型的高效后门攻击：基于触发器中和反事实评分的样本选择
简介该论文提出 TNCS 方法，用于选择少量需投毒的训练样本，以在代码模型中植入后门。方法通过比较含触发器输入与去除触发器的反事实输入上的模型输出，分离触发器对目标行为的贡献，适用于分类与生成任务。原文称，在极低投毒比例下，TNCS 在三个 CodeXGLUE 任务和五种触发器类型上攻击成功率高于基线，且不降低干净任务性能。
Automated Post-Exploitation Attack Chain Exploration Based on a Phase-guided Hybrid Planning-Monte Carlo Tree Search Algorithm
说明基于阶段引导的规划与蒙特卡洛树搜索混合算法，自动探索后渗透攻击链
简介论文提出 APEX 系统，用于在后渗透场景中自动发现攻击链，即攻击者组合正常操作、配置错误和漏洞利用以实现提权等目标的路径。该系统把攻击链发现转化为规划问题，采用阶段引导的符号规划与蒙特卡洛树搜索混合算法求解，并可生成多条不同的攻击链。原文称，在包含 5 台虚拟机、30 个合成问题和 291 个云实例的基准上，APEX 发现了已知及未曾报告的攻击链，其中包括 9 种新的提权途径。
Autonomous Cyber Weapons as AI-Enabled Digital Harms: A Platform Accountability Framework
说明自主网络武器作为AI驱动的数字危害：平台问责框架
简介本文指出，欧盟数字服务法、人工智能法和英国网络安全法主要管辖商业平台上的AI生成网络危害，而国家针对民用基础设施部署的自主网络武器仍缺乏监管。作者提出数字危害分类法、有意义人类控制（MHC）模型和平台问责框架，并以11起已记录的国家归因行动进行检验。结果显示，所有已记录案例都处于问责真空中；作者还指出，其权重和阈值参数是示意性的，并非拟合得出。
Democratic Accountability for Autonomous Systems: A Legislative Notification Framework and Comparative Institutional Design
说明自主系统的民主问责：立法通知框架与比较制度设计
简介这篇论文讨论自主网络武器的决策由谁监督。作者提出在三层法律归因之外增加第四层非法律性的民主问责层级，要求决策后72小时内通知立法机构。作者对六个民主监督机构按五项可采纳性维度评分，发现授予其保密信息访问权的法规往往同时排除某些正在进行的行动，因此目前几乎没有机构能合法接收此类通知。作者还以震网、NotPetya和Volt Typhoon为例，指出法律归因可以确定，但国内民主审查缺失。
The 3DS Oracle: BIN Attack via the Network
说明3DS 预授权信号泄露研究：通过网络进行的 BIN 攻击
简介本文研究 EMV 3-D Secure（3DS）协议、集成界面与治理问题，结合标准分析、架构复现、形式化建模和有限的实测。研究发现，部分部署中客户端可见的 3DS 响应会在授权前泄露路由与认证状态，使其可能被用于对卡号和账户状态进行画像。作者指出，这一风险源于预授权认证与请求方边界假设薄弱等系统性问题，修复需要行业联盟层面的改革。
Benchmarking Classical and Quantum Machine Learning for Intrusion Detection Across Multiple Datasets
说明在多个数据集上对经典与量子机器学习入侵检测的基准比较
简介本文在 NSL-KDD、UNSW-NB15 和 MQTTEEB-D2025 三个数据集上比较了经典与量子机器学习模型的入侵检测效果。研究统一了预处理流程，并比较了随机森林重要性与结合量子核对齐和互信息的特征选择方法。结果显示，经典模型在三个数据集上表现稳定，量子模型则更依赖特征表示与核对齐；量子感知特征选择对量子模型有明显提升，Pegasos 量子 SVM 在准确率与计算成本之间较为平衡。
Depth-Dependent Safety Geometry in Vision-Language Models: Layer-Wise Localization and Bidirectional Refusal Control
说明视觉-语言模型中随深度变化的安全几何结构：逐层定位与双向拒答控制
简介该论文提出一种无需重新训练、不修改参数的轻量推理时框架，用于定位并操控冻结的视觉-语言模型中与安全相关的内部表示。在 Qwen3-VL-4B 上，逐层分析显示安全几何结构随深度不均匀分布；早期视觉层通过沿学习到的安全方向进行激活引导，可实现较强的双向拒答控制，而深层对此不敏感。研究还指出视觉编码器中存在白盒、表示层面的拒答绕过风险。
Curvature-Aware Clipping: Mitigating Bias in DPSGD via Approximate Second-Order Information
说明曲率感知裁剪：利用近似二阶信息缓解DPSGD中的偏差
简介该论文针对差分隐私随机梯度下降（DPSGD）训练深度网络时，梯度裁剪带来的偏差问题，提出曲率感知的CA-DPSGD框架。该方法利用近似二阶信息构建曲率感知的裁剪空间，并结合各向异性噪声机制以保证隐私。作者称其实验结果优于现有的先进裁剪方法。
★★★★★ 值得关注
Detecting Insecure Compositions of Clean Agent Skills via Capability-Flow Graph Analysis
说明通过能力流图分析发现干净智能体技能组合中的不安全问题
简介论文指出，单独看都无害的多个第三方技能在智能体运行时被串联调用时，上游输出可能作为下游输入，从而组成安全违规链，这类风险无法被针对单个恶意技能的检测方法发现。作者提出KnotScryer，将技能抽象为能力摘要并构建跨技能信息流图，通过搜索与两层验证定位不安全组合。在ClawHub的13,598个干净技能上，共识别出612个不安全组合。
看点提出跨技能组合安全风险并构建能力流图检测方法，新颖；在13,598个技能上验证，612个组合被利用，且利用率显著提升，证据充分。
Hidden Backdoor Attack on Deep Contrastive Clustering
说明针对深度对比聚类的隐蔽后门攻击
简介本文研究深度对比聚类（无监督图像聚类的代表性范式）在训练阶段投毒下的安全性。作者提出HBDCC方法，仅在少量无标签训练样本中植入触发器，使其在推理时出现才激活，干扰簇分配。该模型在干净数据上保持正常聚类表现，在ImageNet-10、ImageNet-Dogs和STL-10上进行了实验，并研究了投毒比例、攻击范围、触发器类型与大小，以及基于知识蒸馏的缓解策略。
AgentTrace: Execution-Level Fingerprinting of Black-Box LLM Agents
说明AgentTrace：对黑盒大语言模型智能体进行执行层指纹识别
简介该论文提出 AgentTrace，一种通过可观察的执行轨迹判断黑盒智能体背后基础模型的方法。它向工具接口注入结构上有歧义的探测输入，诱发与分词相关的序列化错误，并用轻量马尔可夫链建模后续修复步骤的时序。作者报告在对抗性身份伪装下归因准确率为 96.0%，且能区分分词器相同的同系列变体。
★★★★☆ 值得关注
Pairwise Independence of Ten-Round AES
说明十轮AES的成对独立性证明
简介该论文证明，在轮密钥独立且均匀随机的条件下，十轮AES与成对独立分布的统计距离极小，上界为3017/2^141，小于2^-129。对于任意两个不同明文，密文对的联合分布因此与有序不同密文对上的均匀分布非常接近。证明保留了AES的轮变换结构，包括末轮省略MixColumns以及输入输出白化。
看点证明十轮AES的成对独立性偏差上界，改进了以往的理论结论，依靠有限递推的严格有理计算给出界。
Label-Budgeted Attribute Inference from Protected Features in Edge-Cloud Split Multimodal LLMs
说明边缘-云端拆分多模态大模型中，基于标注预算的受保护特征属性推断
简介该论文研究在边缘-云端拆分推理中，诚实但好奇的服务器能否从设备上传的中间特征推断年龄、性别、种族等敏感属性。作者提出以标注样本预算衡量特征层隐私泄露的恢复曲线方法。结果显示，未加保护时各拆分深度的中间特征都会泄露这三类属性；即便部署了保护机制，在有限标注下仍有大部分信息可被恢复。
★★★★☆ 值得关注
Quantum Cryptomania with Classical Communication without One-Way Functions
说明无单向函数的量子密码学：经典通信下的公钥加密
简介该论文研究量子公钥加密（公钥与密文均为经典）是否需要量子可计算的单向函数。作者证明在某个相对于酉、实、自逆预言机的设定下，存在这种公钥加密方案，而量子单向函数不存在，从而给出黑盒分离。另一方面，论文基于量子电路的量子不可区分混淆及可高效验证的单向谜题，构造了这类公钥加密。
看点证明了qOWF与具有经典密钥和密文的qPKE之间的黑盒分离，并给出基于量子不可区分混淆的构造，理论贡献显著。
SPA: Structure-Preserving Approximation of Gated Activations under FHE
说明SPA：FHE下门控激活函数的结构保持近似方法
简介该论文针对全同态加密（FHE）神经网络推理中非线性激活函数计算开销大的问题，提出SPA方法。GELU、SiLU等函数具有共同代数结构，SPA保留精确的奇分量，仅对偶残差用x²的多项式近似，从而得到无需比较操作的算术内核。论文报告在明文实验中下游任务性能基本保持，并在CKKS固定区间基准上取得较好的误差与延迟权衡。
Concept Acupuncturist: An Efficient and Precise Concept Erasure Method for Diffusion Models via Sparse Autoencoders
说明概念针灸师：借助稀疏自编码器对扩散模型进行高效精准的概念擦除
简介本文提出一种名为ConceptACP的机器遗忘方法，用于从扩散图像生成模型中移除有害或违规的特定概念，同时尽量保留模型的通用能力。方法通过将语义概念映射到U-Net去噪器的交叉注意力模块，定位最相关模块进行针对性微调，并利用稀疏自编码器构造特征级修正信号。作者称，在SDXL-Turbo上，其遗忘成功率在单步生成设置下平均比表现最好的基线高出36.34个百分点，同时保持图像质量和提示词一致性。
SynMark: Semantic-Coordinate Multi-Bit Watermarking during LLM Code Generation
说明SynMark：LLM代码生成中基于语义坐标的多比特水印方法
简介该论文提出SynMark，一种在大模型生成代码时嵌入多比特水印的方法。它用学习到的语义坐标替代依赖表面词元的路由，并在提取时通过可靠性加权聚合减少变换后代码的误差。文中报告，在100%标识符重命名下，CodeLlama和DeepSeek-Coder上的BitAcc分别为82.27%和83.77%。
★★★★★ 值得关注
TRACE: Data-Free Text Reconstruction Attacks against Approximate Unlearning in LLMs
说明TRACE：针对大语言模型近似遗忘的无数据文本重建攻击
简介该论文指出，大语言模型的近似遗忘在遗忘前后两个模型快照之间可能留下痕迹，攻击者可借此恢复被遗忘的训练数据。作者提出TRACE框架，无需任何数据先验，利用参数差异筛选候选词元，并基于两模型困惑度差异进行对比打分来拼接序列。在TOFU、MUSE、WMDP等数据集及多种模型和六种遗忘方法上的实验表明，TRACE能高保真地重建数据，揭示了现有近似遗忘部署的隐私风险。
看点发现近似遗忘在模型快照间留下可利用的参数差异侧信道，并提出无需先验数据的文本重建方法，实验覆盖多数据集、多模型与六种遗忘方法。
WADE: An LSTM-Based Anomaly Detection Engine for WebAssembly Applications
说明WADE：基于 LSTM 的 WebAssembly 应用异常检测引擎
简介WebAssembly 运行时防护较弱，传统攻击可能威胁其应用。本文提出 WADE 系统，在良性条件下收集函数级执行轨迹，用 LSTM 网络学习每个应用的正常行为，运行时将偏离正常模式的行为标记为潜在攻击。在 67 个应用、涵盖十类漏洞的数据集上，报告了零漏报和 0.42% 的误报率。
Agentic AI Defense: Decode-Time Provenance Binding for MCP
说明智能体AI防御：面向MCP的解码时溯源绑定
简介该论文针对使用模型上下文协议（MCP）的智能体AI系统，研究通过不可信工具输出实施的间接提示注入攻击，展示了隐写在邮件签名图片中的指令如何绕过文本扫描器进入多智能体流程。作者提出解码时溯源绑定机制，结合HMAC认证的信任标签、溯源账本和上下文污染追踪，在关键工具调用前阻断受影响的操作。实验显示该机制将攻击成功率降至0%，而关键词和正则防御仍各允许62.5%的攻击。
★★★★☆ 值得关注
Not an Accident: Exploiting Safety Filter Inadequacy in Humanoid Robots
说明并非意外：利用人形机器人安全过滤器的不足
简介本文指出，人形机器人的安全过滤器只有在安全参数配置正确时才能保证不发生碰撞，而正确配置因任务和环境而异，目前没有通用方法确定。作者提出目标插入攻击，并开发了自动化工具SIREN来识别脆弱场景。实验显示SIREN在SPARK数据集的所有脆弱场景中都找到了攻击，并在真实人形机器人上引发碰撞，说明现有安全机制本身可能带来安全风险。
看点揭示人形机器人安全过滤器参数配置失效可被普通用户交互利用，并提出自动化攻击工具SIREN，在SPARK数据集上发现的攻击数为基线的三倍，并在真实人形机器人上验证。
On the s-projected Goppa Codes and their Application to the Interactive Oracle Proofs of Proximity
说明关于 s 投影 Goppa 码及其在交互式预言证明近似中的应用
简介该论文研究纠错码在密码学证明系统中的应用。Goppa 码在 McEliece 加密方案中历经四十多年仍被认为安全，论文探讨其能否用于构造证明系统。作者从纠错码在证明系统中的作用出发，提出了一种基于 Goppa 码构造交互式预言证明近似（IOPP）的新方法。
★★★★☆ 值得关注
Incomparable Minima in Agent Tool Authorization
说明代理工具授权中的不可比较最小权限
简介该论文研究智能代理调用工具时的授权问题：对于两个都能完成任务的授权方案，难以判断哪个更小。作者基于微软Graph与谷歌API的授权表进行分析，发现约三成Graph任务和3.2%的谷歌资源任务不存在唯一的最小充分授权，而不同风险度量对部分配对给出相反排序。论文还测试了6个前沿模型，并建议基准报告代理所选的最小授权，部署时向审批人展示备选方案。
看点指出代理工具授权中最小授权常构成反链而无唯一答案，并用微软与谷歌真实授权表大规模验证，新颖且证据充分，影响面限于授权治理领域。
Mímir: A Stateless Private Search Engine
说明Mímir：无状态的隐私搜索引擎
简介该论文提出密码学协议 Mímir，用于在公开文档库中按文本查询检索语义相似的文档，同时保护用户隐私。协议基于（环）带错误学习问题的安全性，支持高度动态的数据库，且不需要离线通信。与 Tiptoe、PACMANN 相比，论文报告其在搜索质量、单次查询通信量与延迟之间取得了不同的权衡。
SEMPRE: Semantic-Aware Protocol Reverse Engineering via Consistency-Driven Joint Optimization
说明SEMPRE：基于一致性联合优化的语义感知协议逆向工程
简介该论文提出SEMPRE框架，用于自动化逆向分析未公开或专有的网络通信协议格式。它结合动态程序分析与大语言模型的递归推理，划分字段并识别嵌套子协议，再通过类EM的迭代方法优化边界与语义。论文报告其在多种主流协议上优于六个基线方法，并以一个真实僵尸网络案例验证了实用性。
Balsamic: One-round Threshold UOV from GPU-Accelerated FHE
说明Balsamic：基于GPU加速全同态加密的单轮门限UOV签名
简介本文提出Balsamic，一种可在全同态加密（FHE）下完整运行的不平衡油醋（UOV）签名方案，并将其应用于单轮门限UOV签名。文中设计了成对主元求解器和主元成功证明机制，使加密环境下的线性求解与重试选择得以高效完成。在2-out-of-3半诚实门限签名的实验中，单个部分签名在NVIDIA RTX 6000 Ada上耗时10.7秒，在GB300上耗时7.77秒，每次响应约5.25 MB。
Ulysses: A Security Harness For Synthesizing Verifiable Web Exploits
说明Ulysses：用于生成可验证 Web 漏洞利用的安全框架
简介本文提出 Ulysses，一个多智能体安全框架，用于为 Web 应用自动合成可验证的漏洞利用。它通过反复验证利用假设，并依据独立观察到的执行效果确认成功，把候选漏洞转化为已验证的可利用性证明。在包含 25 个真实 Web 应用的 WebExploitGym 基准上，Ulysses 为 25 个真实公告中的 10 个产生了已验证证明，并另外发现 4 个此前未报告的可利用性证明。
ToolContractGate: Versioned Trusted Contracts for Drift-Safe Agent Tool Invocation
说明ToolContractGate：面向智能体工具调用的带版本可信合约，用于防止合约漂移
简介论文提出 ToolContractGate，一个针对 OpenAPI 生成的智能体工具的确定性运行时合约检查器，把请求绑定到已批准的源文件指纹与权限、结构、行为声明。在 45 个合成测试用例上，完整流程检出全部 35 个故障（29 个阻止、3 个需复核、3 个警告），安全用例无误拦截；归档运行的平均门控延迟为 0.18 毫秒。结果只说明合约决策的覆盖情况，实际执行需宿主系统遵循返回的决策。
★★★★☆ 值得关注
PPAD Hardness from SIS
说明基于SIS问题的PPAD困难性证明
简介该论文证明PPAD复杂度类在平均情形下困难，其依据不是此前工作所用的LWE问题，而是最短整数解（SIS）问题。论文给出两种条件：多项式困难的SIS加细粒度平均情形假设，或仅亚指数困难的SIS。其核心技术是为具有短描述的指数级大电路构造简洁、可增量更新的证明系统，并保持其唯一性保证。
看点基于SIS而非LWE为PPAD困难性建立新的密码学基础，并提出可增量更新的succinct证明系统，理论改进显著，证明完整性强。
A Probabilistic Extension of the Division Property: Integral Distinguishers with Key-Independent Bounds
说明除法性质的概率性扩展：与密钥无关界限的积分区分器
简介本文研究分组密码的积分密码分析，指出以往基于除法性质的方法只能排除零和概率恰为1的情形，无法给出零和概率的具体数值。作者结合基于MILP的差分路径搜索与对常数输入赋值的递归评估，估计有效路径不存在的概率，并用启发式方法预测零和概率。该工具应用于PRESENT、GIFT与ASCON，得到6至9轮的概率性积分区分器，并将其用于密钥恢复，相比确定性变体降低了数据与时间复杂度。
★★★★★ 值得关注
The Entire Quantum Computer on a Classical Leash
说明经典客户端借助不可信量子服务器实现的“虚拟量子计算机”
简介论文证明，一个没有量子硬件的经典客户端，可以把一台不可信甚至可能恶意的量子服务器当作自己可信的量子计算机来使用，私密地选择并运行量子计算、制备和处理量子态，并在服务器上保存对服务器隐藏的量子内存供后续使用。作者基于后量子困难假设（带误差学习问题）构造了经典客户端与量子服务器之间的通用恶意安全两方计算协议，并据此解决了两个已知开放问题：经典验证量子采样和任意可高效制备量子态的远程态制备。
看点提出经典客户端借助单一不可信量子服务器实现虚拟量子计算，解决两个公开难题，依据是基于LWE的恶意安全两方计算协议构造，影响广泛。
OP-Print: Tracing Membership Imprints in On-Policy Self-Distillation
说明OP-Print：追踪同策略自蒸馏中的成员推断痕迹
简介该论文研究同策略自蒸馏（学生模型用自身输出及额外上下文作为监督，无需外部教师）是否会泄露训练样本是否属于训练集的隐私信息。作者首次针对该方法提出成员推断攻击，并设计统一框架OP-Print，分别适用于灰盒与黑盒访问场景。结果显示，在多种模型与蒸馏方案下，现有基线攻击在灰盒条件下仍接近随机猜测，而OP-Print在灰盒和黑盒两种设置下均被验证有效。
★★★★☆ 值得关注
Efficient and Optimal Learning of Discrete Distributions with Person-Level Privacy
说明在人级隐私保护下高效且最优地学习离散分布
简介本文研究在批量设定下、满足人级差分隐私的离散分布学习问题：每位用户贡献从未知分布中抽取的样本，目标是以总变差误差 α 估计该分布。作者分别在纯差分隐私和近似差分隐私下给出多项式时间算法，其中纯隐私保证在对数因子内达到信息论最优。该方法基于一种新的六次平方和估计器，并通过半定规划对偶与 Grothendieck 不等式的应用证明其可行性。
看点提出多项式时间纯DP与近似DP算法，首次在纯DP下匹配信息论最优样本复杂度（对数因子内），并用新的SoS估计器与Grothendieck不等式，证明扎实。
Social-HUMINT: An LLM-Augmented Unified Framework for Measuring Social Media Exposure
说明Social-HUMINT：用大语言模型衡量社交媒体暴露程度的统一框架
简介本文提出一个统一框架，把社交媒体情报（SOCMINT）与网络人力情报（Cyber-HUMINT）整合为涵盖38项能力的分类体系，并由领域专家验证（Fleiss' κ = 0.92）。作者将其核心流程实现为基于大语言模型的多智能体管道，在真实参与者的公开数据上评估，结果显示信息抽取F1达97.3%，推断属性得分4.73/5，优于基于规则和命名实体识别的基线方法。框架旨在帮助防御者在攻击者之前评估自身暴露风险。
Integer Coordinate Families and Threshold RSA Signatures for Any Prime Exponent
说明任意素数指数下的整数坐标族与门限RSA签名
简介本文针对门限RSA签名中的整数坐标族展开研究，证明了这类族的存在性并给出了高效构造方法，还指出了Ng-Lau方案存在的平凡伪造问题与证明缺陷。作者提出修复后的方案PiIC和适用于任意素数指数的整数秘密共享方案PiZ，并在标准RSA假设下证明二者具有TS-UF-CMA安全性。
High-Precision Bootstrapping for GCKKS
说明GCKKS 高精度自举
简介本文提出了 GCKKS（广义 CKKS 同态加密方案）的高精度自举算法，通过低精度溢出提取与迭代精度提升实现。作者设计了改变解密因子和槽位数量的密文转换框架，并结合精度倍增与密文拆分，使两个输出的误差清理只需一次清理多项式计算。文中给出了对于目标精度 p 和环维度 N 中 2N/k 个有效槽位的复杂度结果。
★★★★★ 值得关注
Linear Cryptanalysis of TFHE-Friendly Cipher FRAST in the Average Key Setting
说明TFHE 友好型密码 FRAST 在平均密钥设定下的线性密码分析
简介本文针对 Bak 等人对 TFHE 友好流密码 FRAST 的线性攻击，其中有错误猜测未被排除，原作者将其列为未解决问题。作者精确计算了轨迹相关性，并给出统计量成功率与误报率的界。文中报告的结果包括：借助已知 XOF 输入，算法 Contract 恢复了 15 轮分支对的类别与 10 轮的主密钥；成本模型给出了 26 轮和 38 轮时的恢复情况。作者还指出独立分支 S 盒可以消除这些廉价类别，但会在 TFHE 中带来代价。
看点针对FRAST平均密钥设定的线性攻击，严格界定错误猜测并给出精确相关性与误报界，结合实际密码的精确计算，对已知攻击有实质推进。
Homomorphic Encryption with Coset Code Construction
说明基于陪集码构造的同态加密
简介本文扩展了一种基于标量消息码的同态加密构造，利用陪集码把 k 个消息符号打包进长度为 n 的密文向量中，从而减少传输一条消息记录所需的密文向量数量。文中还给出一类兼容的求值码，支持到预先设定次数为止的公开加法和乘法运算。作者证明在坐标标签可区分性假设下，该方案达到有界的选择明文安全性。
AgentPhishing: A Benchmark of LLM Email Agents Under Adaptive Attack
说明AgentPhishing：自适应攻击下大模型邮件代理的基准测试
简介该论文提出AgentPhishing基准，用于测试具有说服力的钓鱼邮件能否躲过检测并诱使大模型邮件代理执行恶意请求。作者开发了PhishOpt方法，针对单个代理优化可复用的邮件生成技巧，并依据Cialdini说服原理分析与代理失败相关的策略。结果显示，代理能安全处理既有钓鱼邮件，但对适应代理行为的攻击仍然脆弱；在九个代理的评估中，有四个的钓鱼检测率低于百分之十，且恶意请求遵从率超过百分之四十五。