Point Intervention: Improving ACVP Test Vector Generation Through Human Assisted Fuzzing
本研究提出一种人工辅助的混合模糊测试系统，可生成覆盖全面的ACVP格式加密测试向量，支持安全便捷地构建测试模块，已用于改进NSS库测试、检测漏洞并推动ACVP格式优化。
2024-07-11 cs.CR
CryptoScope: Utilizing Large Language Models for Automated Cryptographic Logic Vulnerability Detection
Sichuan University（四川大学）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
本文提出 CryptoScope 框架，结合思维链提示、检索增强生成与密码学知识库，在 LLM-CLVA 基准上显著提升多个大语言模型的密码学逻辑漏洞检测性能，并发现 9 个未公开缺陷。
2025-08-15 cs.AI cs.CR
Towards cryptographically-authenticated in-memory data structures
现代处理器包括高性能的加密功能，如英特尔的AES-NI和ARM的指针验证，允许程序有效地验证程序持有的数据。指针认证已经用于保护最近Apple设备中的返回地址，但到目前为止，这些结构几乎没有用于保护一般程序数据。在本文中，我们将展示如何加密认证的数据结构可以用来防止基于内存损坏的攻击，并展示如何使用广泛可用的硬件辅助加密机制，它们可以有效地实现。我们以最小的整体性能开销（OpenCV核心性能测试的3.4%-6.4%的减速）实现了安全堆栈和队列，并提供了正确性证明。
2022-10-20 cs.CR
Automated Side-Channel Analysis of Cryptographic Protocol Implementations
CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA赫尔姆霍兹信息安全中心）；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文提出工具链，从真实二进制文件中提取协议相关模型，并在显式泄漏合同下分析常数时间及Spectre-PHT式推测观察，验证加密协议的安全性。
2026-07-31 cs.CR
CryptoScratch: Developing and evaluating a block-based programming tool for teaching K-12 cryptography education using Scratch
本文介绍了一个名为CryptoScratch的新框架的设计、实现和评估，该框架使用现代密码算法（例如，AES、RSA、SHA-256）实现为可视块。使用CryptoScratch的简单界面，K-12学生可以学习如何使用加密算法进行保密性，身份验证和完整性保护等服务;然后使用这些模块构建复杂的现代加密方案（例如，相当好的隐私，数字签名）。此外，我们提出了一个任务块的设计和实现，为学生提供各种密码学问题的指导，并验证他们已经成功地完成了问题。任务块还生成反馈，促使学习者为加密问题实现更安全的解决方案。最初的可用性研究是在16名中学生中进行的，学生们被教授基本的密码学概念，然后被要求使用这些概念完成任务。一旦学生掌握了各种基本密码算法的知识，他们就被要求使用这些算法来实现复杂的密码方案，如Pretty Good Privacy和数字签名。通过在Scratch中成功实现密码和任务块，初步测试表明，学生中的$\approx 60\%$可以使用CryptoScratch快速掌握和实现复杂的密码学概念，而$\approx 90\%$则对密码学概念和用例表现出满意。根据初步测试的积极结果，正在开展一项更大规模的学生研究，以调查整个社会经济领域的有效性。
2023-02-22 cs.CR
CryptoVampire: Automated Reasoning for the Complete Symbolic Attacker Cryptographic Model
本文提出 CryptoVampire，首次通过一阶形式化、子项关系处理及 Vampire 饱和推理，全自动完成 BC Logic 中密码协议轨迹属性证明。
2024-04-05 cs.CR cs.LO
CryptoFormalEval: Integrating LLMs and Formal Verification for Automated Cryptographic Protocol Vulnerability Detection
University of Udine（乌迪内大学）；University of Trieste（的里雅斯特大学）；AAU Klagenfurt（克拉根福应用技术大学）；Apart Research（阿帕特研究院）
本文提出CryptoFormalEval基准，通过让大语言模型与定理证明器Tamarin交互，自动发现新密码协议漏洞，并验证了前沿模型在网络安全应用中的潜力。
2024-11-20 cs.AI cs.CR cs.SC
Cassandra: Efficient Enforcement of Sequential Execution for Cryptographic Programs (Extended Version)
针对现代处理器控制流误推测破坏恒时加密程序安全性的问题，提出软硬件协同机制Cassandra，通过禁用分支预测、压缩重放控制流，在保障安全的同时实现平均1.85%的性能提升。
2025-05-20 cs.AR cs.CR
Automated Symbolic Verification of Telegram's MTProto 2.0
MTProto 2.0是一套用于即时消息的加密协议，是流行的Telegram信使应用程序的核心。在本文中，我们分析MTProto 2.0使用符号验证ProVerif。我们提供了MTProto 2.0的认证，正常的聊天，端到端的加密聊天，和密钥更新机制的几个安全属性，包括认证，完整性，保密性和完美的前向保密性的健全性的全自动证明;在同一时间，我们发现，密钥更新协议是脆弱的未知密钥共享（UKS）攻击。我们继续在一个增量的方式：每个协议是孤立地检查，只依赖于以前的和基本的密码原语的鲁棒性提供的保证。我们的研究证明了MTProto 2.0 w.r.t.最相关的安全属性，可以作为客户端和服务器端实现和分析的参考。
2021-04-30 cs.CR
Secure Synthesis of Distributed Cryptographic Applications (Technical Report)
本文提出一种编译器安全性证明，通过统一基于模拟的安全性、信息流控制等技术，解决分布式密码学应用综合中多种密码机制、恶意破坏和异步通信等复杂问题，并证明其能保证稳健超性质保持。
2024-01-06 cs.CR cs.PL
ARMORY: Fully Automated and Exhaustive Fault Simulation on ARM-M Binaries
嵌入式系统无处不在。然而，用户和攻击者的物理访问使他们经常受到故障攻击的威胁：在计算加密原语期间的单个故障可能导致系统安全性的完全丧失。这可能会产生严重的后果，例如，在安全关键系统中，包括人身伤害和灾难性的技术故障。然而，对策往往集中在孤立的故障模型和抽象的高层。这导致了一种危险的安全感，因为仅在机器码级别可见的可利用故障可能不会被对策所覆盖。在这项工作中，我们提出了ARMORY，一个完全自动化的开源框架，用于对无处不在的ARM-M类的二进制文件进行详尽的故障模拟。它允许工程师和分析师有效地扫描一个二进制的潜在弱点对任意组合的多变量故障注入下的各种故障模型。使用ARMORY，我们展示了全自动故障分析的功能，以及在不了解物理地址和偏移量的情况下应用对策的危险影响。我们举例分析了两个案例研究，这是高度相关的实践：AES（加密）和安全引导程序（非加密）的DFA。我们的研究结果表明，确实有许多可利用的故障发生在实际实现中的ARMORY发现很容易错过手动检查。至关重要的是，大多数故障只有在获取机器码信息时才可见，即，地址和偏移量。令人惊讶的是，我们表明，一种类型的故障的对策，保护实际上可以在很大程度上增加其他故障模型的脆弱性。我们的工作表明，需要采取对策，至少在评估中，不限于孤立的故障模型，并考虑低层次的信息[.]。
2021-05-28 cs.CR
Cryptographic Path Hardening: Hiding Vulnerabilities in Software through Cryptography
我们提出了一种新的方法来提高软件的安全性，称为加密路径硬化，这是为了隐藏软件中的安全漏洞，从攻击者通过使用可证明的安全和混淆的加密设备来硬化程序中的路径。所谓“硬化”，我们的意思是在一个给定的程序P中，某些错误检查的if-条件语句被等价的”我们的意思是，对手不能使用半自动程序分析技术来推理硬化的程序路径，因此不能发现沿着这些路径的未知错误，除非通过黑盒字典式攻击或随机测试（我们永远无法阻止）。除了这些不可预防的攻击方法，我们可以进行程序分析，旨在发现错误“证明困难”的资源有限的攻击者，在同一意义上，加密方案是很难打破。与通过模糊实现安全不同，在加密路径硬化中，我们使用可证明安全的加密设备来隐藏错误，并且我们的安全性数学参数与加密中使用的标准参数相同。加密路径强化的一个应用是软件补丁或过滤器通常向攻击者揭示足够的信息，这些信息可以用于构建错误揭示输入，以利用程序的未补丁版本。通过“硬化”补丁，我们使攻击者难以分析打补丁的程序来构建错误揭示输入，从而防止他潜在地构建漏洞。
2012-02-02 cs.CR cs.PL cs.SE
Formal verification of the YubiKey and YubiHSM APIs in Maude-NPA
在本文中，我们对Yubico开发的两种设备进行了自动化分析：YubiKey，旨在对基于网络的服务进行用户身份验证，YubiHSM，Yubicos硬件安全模块。两者都使用Maude-NPA加密协议分析器进行分析。虽然以前的工作已经完成了应用自动化工具，这些设备，据我们所知，迄今为止还没有完全自动化的分析。这并不奇怪，因为使用加密API的YubiKey和YubiHSM都涉及许多复杂的功能：（i）Lamport时钟形式的离散时间，（ii）用于存储先前看到的密钥或随机数的可变存储器，（iii）需要分析动作序列的基于事件的属性，以及（iv）以异或为模的推理。在这项工作中，我们已经能够证明YubiKey的属性，并以完全自动化的方式找到对YubiHSM的已知攻击，超出了文献中以前工作的能力。
2018-06-19 cs.CR
Automated Quantum Circuit Generation for Computing Inverse Hash Functions
本文提出一种利用可逆性原理生成逆转哈希函数量子电路的方法，实现了概念验证并集成至自动化量子电路合成工具包，提升了密码哈希函数求逆的可扩展性。
2024-04-26 cs.CR quant-ph
Verifying Cryptographic Security Implementations in C Using Automated Model Extraction
本文提出了一种自动验证用C语言编写的协议实现的安全属性的方法。我们假设协议的每次成功运行都遵循相同的路径通过C代码，这是由典型的安全协议具有线性结构的事实证明的。然后，我们执行该路径的符号执行，以提取一个类似于CryptoVerif工具所使用的进程演算中表达的模型。符号执行使用一种新的算法，允许符号变量表示潜在未知长度的位串，以模拟传入的协议消息。提取的模型不使用指针寻址内存，但它们可能仍然包含有关消息格式的低级细节。在下一步中，我们用抽象元组和投影运算符替换消息格式化表达式。这些运算符的属性，例如投影运算是元组运算的逆运算，通常只满足正确类型的输入。因此，我们对模型进行类型检查，以确保满足所有类型安全约束。然后，可以使用CryptoVerif来验证所得到的模型，以直接获得计算安全结果，或者使用ProVerif，通过调用计算可靠性定理来获得计算安全结果。我们的方法实现了高度自动化，不需要用户输入超出什么是必要的指定的加密原语的属性和所需的安全目标。我们在几个协议实现上评估了该方法，总共超过3000行代码。最大的案例研究是一个1000行的实现，它是独立编写的，没有考虑验证。我们发现了几个被作者承认并修复的缺陷，并且能够验证修复的代码而无需对其进行任何进一步的修改。
2020-01-03 cs.CR cs.PL
CryptoBap: A Binary Analysis Platform for Cryptographic Protocols
CryptoBap是一个二进制分析平台，通过将密码协议的二进制代码转译为中间表示并进行加密感知的符号执行，自动提取协议模型，以验证ARMv8和RISC-V机器码的弱保密性和认证性。
2023-09-18 cs.CR
CryptoGuard: High Precision Detection of Cryptographic Vulnerabilities in Massive-sized Java Projects
密码API的滥用，如暴露的秘密，可预测的随机数，脆弱的证书验证，严重威胁软件安全。自动筛选加密API调用的愿景是在1000个大小的（例如，Java程序并不新鲜。然而，由于在不影响分析质量的情况下减少假阳性的实际困难，这一目标尚未实现。最先进的加密API筛选解决方案不是为大规模操作而设计的。我们的技术创新是一套快速、高精度的切片算法。我们的算法通过识别语言特定的不相关元素来细化程序切片。在我们的实验中，这些改进将错误警报减少了76%到80%。在46个高影响力的大型Apache项目和6，181个Android应用程序上运行我们的工具CrytoGuard，产生了许多安全见解。我们的发现帮助多个流行的Apache项目强化了他们的代码，包括Spark、Ranger和Ofbiz。我们在这一领域的分析科学方面也取得了实质性进展，包括：i）手动分析了1，295个Apache警报，并确认了1，277个真阳性（98.61%的准确率），ii）创建了一个包含38个单元基本案例和74个单元高级案例的基准，iii）与包括CrySL，SpotBugs和Coverity在内的领先解决方案进行了深入比较。我们正在将CryptoGuard与软件保障市场（SWAMP）集成。
2019-03-27 cs.CR
Operationalising Post Quantum TLS Automated Configuration Profiling and Hybrid PQC Deployment in Financial Infrastructure
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）；PQStation；OCBC Bank（华侨银行）
本文提出了一种配置解析方法，用于自动提取和标准化主流企业Web服务器堆栈中的TLS加密态势，生成统一的、可追溯的加密库存，为迁移和合规提供基础。通过在8,443个真实世界Nginx配置和金融机构的POC部署中验证，展示了MLKEM和混合MLKEM密钥交换在TLS终止点的安全性，且无需应用层更改和可控的性能开销。
2026-05-18 cs.CR
FPGA Implementation of SIMON-128 Cryptographic Algorithm Using Artix-7
FPGA是一种基于可编程和可配置逻辑电路矩阵的硬件架构，因此可以使用硬件描述语言修改设备内部的大量功能。这些功能通常必须得到保护，特别是在环境敏感时（军事、银行、医疗、法律等）。在本文中，我们提出了一种使用Xilinx Vivado 2018.2的SIMON分组密码算法的高效实现。通过在Xilinx Artix-7上的仿真分析了所提出的设计。我们的设计原型是使用xc 7a 35 tcsg 324 -1 FPGA芯片实现的。性能和结果进行了讨论。
2023-01-05 cs.CR
FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs
本文提出FoC框架，结合二进制大语言模型与相似性检索，实现剥离二进制中密码函数的自动识别，性能显著优于现有方法。
2025-04-25 cs.CR
Revocable Encryption, Programs, and More: The Case of Multi-Copy Security
针对现有可撤销密码系统仅支持单量子态副本、多副本时完全不安全的问题，首次在预言机模型中实现了支持多副本安全的可撤销加密和可撤销程序，为不可克隆密码学开辟新方向。
2025-04-14 cs.CR quant-ph
Evaluation of Static Vulnerability Detection Tools with Java Cryptographic API Benchmarks
几项研究表明，加密API的误用在现实世界的代码中很常见（例如，Apache项目和Android应用程序）。有几个开源和商业安全工具可以自动筛选Java程序以检测滥用。为了比较它们的准确性和安全性保证，我们开发了两个综合基准，名为CryptoAPI-Bench和ApacheCryptoAPI-Bench。CryptoAPI-Bench由181个单元测试用例组成，涵盖基本用例，以及复杂用例，包括过程间、字段敏感、多类测试用例，以及误用用例的路径敏感数据流。该基准还包括测试假阳性率的正确案例。ApacheCryptoAPI-Bench由来自10个Apache项目的121个加密案例组成。我们使用这两个基准测试评估了四个工具，即SpotBugs，CryptoGuard，CrySL和Coverity。我们介绍了它们的性能和比较分析。ApacheCryptoAPI-Bench还检查了工具的可扩展性。我们的基准对于在误用检测领域推进最先进的解决方案非常有用。
2021-12-07 cs.CR
Beyond Static Pattern Matching? Rethinking Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs
Zhejiang University（浙江大学）；University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校）；Ant group（蚂蚁集团）
本文探讨了在大语言模型时代利用LLM进行密码API误用检测的新方法，通过改进检测策略和验证技术，显著提升了检测准确率，并发现新的漏洞。
2026-03-18 cs.CR
Place Protections at the Right Place: Targeted Hardening for Cryptographic Code against Spectre v1
本文提出基于不动点算法的 LightSLH 框架，定向检测并加固加密代码中的 Spectre v1 漏洞，以可证明安全性显著降低开销，并发现编译器与 scatter-gather 访问模式的新风险。
2025-06-08 cs.CR
Use of Cryptography in Malware Obfuscation
本文研究了密码学在恶意软件混淆中的应用，提出了恶意软件混淆的原则性定义并对其进行分类，发现难以去混淆的方案必然依赖环境密钥构造。
2023-09-08 cs.CR
Automated Verification of Correctness for Masked Arithmetic Programs
本文针对特征为2的伽罗瓦域上掩码算术程序与原始密码算法的功能等价性问题，提出基于项重写并辅以随机测试和SMT求解的自动验证方法，实现为工具FISCHER，实验证明其有效、高效且可扩展，并发现EUROCRYPT 2017掩码实现中的新缺陷。
2023-05-26 cs.CR cs.PL cs.SE
A verified algebraic representation of Cairo program execution
加密交互式证明系统提供了一种有效且可扩展的方法来验证区块链上的计算结果。一个证明器构造一个链外证明，证明程序在给定输入上的执行以某个结果终止。然后，证明者发布一个证书，该证书可以被有效地和可靠地验证，以普遍接受的密码学假设为模。该方法依赖于程序执行轨迹的代数编码。在这里，我们报告这样的编码的正确性的验证开罗模型的计算相对于STARK交互式证明系统，使用精益3证明助手。
2021-12-14 cs.CR cs.LO cs.PL
A secured Cryptographic Hashing Algorithm
几十年来，用于计算消息的消息摘要的加密散列函数作为维护消息完整性的有效措施已经在实际中使用。此消息摘要是唯一的、不可逆的，并避免了任何给定输入字符串的所有类型的冲突。从该算法计算的消息摘要与来自发送方侧的原始消息一起在通信介质中传播，并且在接收方侧，可以通过重新计算接收到的消息的消息摘要并比较两个摘要值来验证消息的完整性。本文设计和发展了一种新的计算任何消息的消息摘要的算法，并用高级程序设计语言实现了它。实验分析和比较现有的MD5散列算法，这是主要被用作密码散列工具，表明该算法提供更大的随机性和更大的强度从入侵攻击。在该算法中，明文消息串被转换成二进制串，并在用用户定义的填充位填充后被分段成128位的块。然后，使用伪随机数生成器，为每个块生成密钥，并通过逐位运算符对相应的块进行运算。对整个消息重复这个过程，最后得到固定长度的消息摘要。
2010-03-30 cs.CR
CryptOpt: Verified Compilation with Randomized Program Search for Cryptographic Primitives (full version)
提出首个密码学编译流水线 CryptOpt，结合随机化汇编程序搜索与基于 Fiat Cryptography 框架的形式化验证，生成显著快于 GCC/Clang 且经 Coq 证明的汇编代码，创下了 Curve25519 和 secp256k1 有限域算术的最快实现纪录。
2023-05-22 cs.CR cs.NE cs.PL
Static Detection of Post-Quantum Cryptographic Algorithms in Stripped Binaries for Digital Forensic Examination and Migration Assurance
本文提出静态分析方法Kestrel，可在剥离二进制文件中准确识别ML-KEM和ML-DSA，在实验中实现128/128召回率且零误报，还发现生产系统中未被察觉的后量子代码，为相关应用提供实用基础。
2026-08-27 cs.CR
An Array Intermediate Language for Mixed Cryptography
本文提出数组中间语言 AIRduct，作为 Viaduct 编译器的 IR，以支持混合使用 MPC、ZKP 等多种密码机制的安全分布式程序高效代码生成。
2024-09-03 cs.CR cs.PL
Automated Creation of Source Code Variants of a Cryptographic Hash Function Implementation Using Generative Pre-Trained Transformer Models
Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室）；New Mexico Tech（新墨西哥理工学院）
本研究利用三种GPT模型，结合修改版localGPT框架与langchain生成SHA-1的源代码变体，经编译验证与聚类分析，得到超10万个正确的新颖版本，同时发现大量存在安全缺陷的实现。
2024-07-10 cs.AI cs.CR cs.LG
Securing Cryptographic Software via Typed Assembly Language (Extended Version)
本文提出SecSep框架，通过新的类型化汇编语言Octal重写汇编程序，在栈上划分秘密与公开数据，以抵御Spectre推测执行攻击，平均开销仅1.2%。
2025-09-10 cs.AR cs.CR cs.PL
Uncovering Information Flow Policy Violations in C Programs
用C语言编写的加密应用程序的程序员需要避免常见的错误，例如通过公共通道发送私有数据，用不可信的函数修改可信数据，或不正确地排序协议步骤。使用现有的通用工具检查这些保密性、完整性和排序策略可能很麻烦。我们开发了一种新的方法来指定和发现违反这些政策的行为，这种方法比以前的工具更轻量级。我们通过源代码到源代码的转换将策略注释嵌入到C的类型系统中，并利用现有的C编译器来检查策略违规，从而实现高性能和可扩展性。我们通过最近的加密库和应用程序的案例研究表明，我们的工作是能够表达详细的政策，大型机构的C代码，可以找到微妙的违反政策。为了获得正式的理解，我们的政策注释，我们展示了正式的政策注释和信息流类型系统之间的连接，并证明了不干涉保证。
2019-07-03 cs.CR cs.PL
Symphony: Expressive Secure Multiparty Computation with Coordination
内容：安全多方计算（MPC）是指一系列密码技术，其中相互不信任的各方可以计算其私有输入的函数，同时仅显示函数输出。询价：使用现有的语言和框架很难正确有效地对MPC进行编程，特别是当它们需要协调不同的计算角色时。我们怎么能让这更容易？方法：我们提出Symphony，一种新的功能性程序设计语言，用于两方或多方之间的MPC。Symphony从先前MPC语言的单指令多数据（SIMD）语义开始，其中每一方都执行对称的责任，并使用可以协调多方的结构来概括它。Symphony引入了 ** 一流的分享 ** 和 ** 一流的派对集 **，以高效率提供无与伦比的语言级表现力。知识：开发一个核心的形式语言称为$λ$ -交响乐，我们证明了直观的，广义的SIMD视图的程序符合其实际的分布式语义。因此，程序员可以通过从上到下阅读程序来推理，即使实际上程序是以协调的方式运行的，分布在许多机器上。我们为Symphony实现了一个利用多个加密后端的原型解释器。我们用它编写了各种MPC程序，发现Symphony可以表达其他语言无法表达的优化协议，并且一般来说Symphony程序运行效率很高。[完整摘要见https://doi.org/10.22152/programming-journal.org/2023/7/14]
2023-02-20 cs.CR cs.PL
Constant-Time Foundations for the New Spectre Era
恒定时间规则是一种基于软件的对策，用于保护高保证加密实现免受定时侧信道攻击。常数时间是有效的（它可以防止许多已知的攻击），严格的（它可以使用程序语义形式化），并服从自动验证。然而，微体系结构攻击的出现使得今天存在的恒定时间变得不那么有用。本文奠定了基础，在投机和乱序执行的存在下，常数时间编程。我们提出了一个操作语义和恒时程序在这个扩展设置的正式定义。我们的语义避免形式化的微架构功能（而不是假设对手的控制下），并产生一个概念的恒定时间，保持优雅和易处理的通常的概念。我们证明了我们的语义在两个方面的相关性：第一，通过对比现有的幽灵般的攻击与我们的定义的恒定时间。其次，通过实现一个静态分析工具Pitchfork，它可以检测在现实世界的加密库中违反我们扩展的恒定时间属性的行为。
2020-05-08 cs.CR cs.PL
CREBench: Evaluating Large Language Models in Cryptographic Binary Reverse Engineering
Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院）；Institute of Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）；Xiongan AI Institute（雄安人工智能研究院）；Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所）；School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；East China Normal University（华东师范大学）
本文提出CREBench基准，通过432个基于密码算法的挑战评估大语言模型在密码二进制逆向工程中的性能，发现GPT-5.4在该任务中表现优异，人类专家仍具优势。
2026-08-07 cs.AI cs.CL cs.CR
