密码学与安全 · 2026年10月31日(周六)

arXiv 安全与密码类(cs.CR)和 IACR 密码学预印本。

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arXiv cs.CV · cs.CR · cs.LG

Spoofing the Latent State: Imperceptible Goal-Image Attacks Derail Planning in LeWorldModel

说明欺骗潜在状态:难以察觉的目标图像攻击使LeWorldModel的规划失效

简介该论文研究基于潜在空间规划的视觉世界模型LeWorldModel在测试时的鲁棒性。作者发现,其编码器对方块位姿高度敏感,并构造了人眼难以察觉的白盒扰动(ε=4/255),可使编码器将方块识别为攻击者指定的位姿,从而使Push-T任务的规划成功率从87%降至32%。该脆弱性在四个标准基准上均存在。

Kunal Bhosikar, Nicole Meng, Charu Sharma 等

arXiv cs.CR · cs.CV · cs.RO

When appearance and motion disagree: evaluating class--motion consistency against disguised uncrewed surface vessels

说明外观与运动不一致时:用伪装的无人水面艇评估类别-运动一致性

简介该论文研究海上防御系统如何区分无人水面艇与正常船只。作者测试了对抗性船体贴片和物理伪装,发现贴片可使检测失效约29%,但从未导致被误判为民用船只;物理伪装则可同时绕过摄像头和雷达检查。作者还基于自动识别系统(AIS)航迹构建了混合回放评估协议,并提出以资产相对接近速率作为检测指标。

Jon Reifschneider

arXiv cs.CL · cs.CR

Humanized but Still True? Auditing Facts and Detection in AI-Text Humanizers

说明人性化但仍真实?审计AI文本人性化工具的事实保留与检测

简介该论文研究用于改写AI生成文本、使其被检测器判为人类撰写的“人性化”工具。作者使用规则检查器,核查改写前后数字、日期、人名机构名和引文是否保留。结果显示,11个商业工具在相当比例的文档中改动了至少一个此类要素,其中引文改动最多。

Ziyuan Wang, Genliang Zhu, Xiaobo Chen

arXiv eess.SP · cs.CR

Dataset and Experimental Testbed for Deep Learning-Based Bluetooth Device Fingerprinting

说明基于深度学习的蓝牙设备指纹识别数据集与实验测试平台

简介本文介绍了一个大规模蓝牙低功耗(BLE)无线数据集,包含31款商用设备在不同日期、地点、环境、温度、接收硬件和频道下采集的原始IQ信号。作者还以该数据集为基础,评估了用于领域鲁棒射频指纹识别的先进技术案例,旨在提升实际应用中AI的可靠性。

Haytham Albousayri, Bechir Hamdaoui

arXiv cs.AR · cs.CR

Randomized Caches in Hardware: Challenges and Trade-offs

说明硬件中的随机化缓存:挑战与权衡

简介随机化缓存通过打乱内存地址到缓存位置的映射来抵御侧信道攻击。本文在多核乱序RISC-V片上系统的末级缓存位置上实现了CEASER-S、ScatterCache、SassCache和MIRAGE四种设计,并在FPGA上运行SPEC CPU 2017与GAPBS负载进行对比评估。结果显示,仅流水化索引推导函数并不足够,多数变体的频率仍会下降,经重新设计关键路径后可将其控制在基线的10%以内,但访问延迟增加是性能下降的主要原因。

Xinrui Wang, Pascal Kosak, Christof Paar 等

arXiv cs.LG · cs.CR

Counting on Dummies: Privacy Amplification with Observable Counts and Truncated Batches

说明《隐藏计数》:在可见批次大小与截断批次下的隐私放大

简介本文研究差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)中的批次采样。泊松采样和随机分配等方案的批次大小是可变的,若批次大小被泄露或批次被截断,隐私保证会受损。作者提出一种机制,用随机数量的虚拟数据点来隐藏批次大小,并在截断情况下维持隐私保证。实验表明,在泊松采样加截断的场景中,该机制比既有的截断直接核算方法取得更好的隐私与效率权衡。

Vitaly Feldman, Audra McMillan, Kunal Talwar

arXiv cs.CR

Beyond Smart Homes: Characterizing IoT Vulnerabilities Across Sectors, Vendors, and Products

说明超越智能家居:跨行业、厂商与产品的物联网漏洞特征分析

简介本文基于超过15000条物联网相关CVE漏洞数据,对不同行业、厂商和产品类型的漏洞分布进行细粒度分析。研究发现,医疗行业以身份认证和凭证类弱点为主,汽车行业则以内存问题居多。同一厂商的不同产品类型之间,弱点特征比不同厂商的同类产品更相似,表明厂商层面的共享代码和开发习惯影响更大。作者认为,应按弱点类别来安排修复工作的优先顺序。

Tina Rezaei, Suzan Bayhan, Andrea Continella 等

★★★★☆ 值得关注
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SecPO: Principled Adversarial Training for Prompt Injection Security

说明SecPO:面向提示注入安全的原则性对抗训练

简介论文针对AI智能体中的提示注入威胁,指出现有防御模型Meta-SecAlign在自适应攻击下攻击成功率仍接近100%。作者提出理论上有依据的SecPO损失函数,并构建了高效的对抗训练流程,以生成更强的注入样本进行训练。实验显示,相比Meta-SecAlign,该方法显著降低了多种自适应攻击的成功率,同时在九个基准测试中未明显损害正常任务能力。

看点提出以注入不变的理想参考模型替代DPO锚点的SecPO损失,并配合更强的对抗训练,在三种自适应攻击上降低ASR,摘要报告效用无明显下降。

Sizhe Chen, Yibo Peng, Jaewon Chang 等

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How Much Can Tool Calls Reveal About You? Privacy Leakage from Tool-Call Traces

说明工具调用记录能暴露多少用户信息?基于工具调用轨迹的隐私泄露研究

简介该论文研究基于大语言模型的智能体通过MCP协议调用工具时留下的记录,是否会被观察者用来推断用户画像。作者构建了PrivacyTrace基准,包含1000个合成用户画像和4000条跨四个领域的智能体轨迹。实验显示,工具调用记录使画像推断的攻击成功率达到26.25%,高于仅凭先验猜测的17.97%。

Donghang Duan, Qingyu Liu, Yifei Liu 等