WEIZZ: Automatic Grey-box Fuzzing for Structured Binary Formats
近年来，模糊技术发展迅速，以不断增加的深度和速度揭示程序中的错误。然而，使用复杂格式的应用程序更难接受，因为输入需要满足某些特定于格式的特征，以通过初始解析阶段并达到程序的更深层次行为。不同于以前的建议，手动编写的格式规范的基础上，在本文中，我们提出了一种技术，自动生成和变异输入未知的基于块的二进制格式。我们提出了一种技术，以确定输入字节和比较指令之间的依赖关系，并在以后使用它们来分配标签的程序的处理逻辑的特点。标签成为结构感知突变的构建块，涉及输入的块和字段。我们表明，我们的技术执行结构感知模糊的建议，需要人类的帮助。我们的原型实现WEIZZ揭示了广泛使用的程序中的16个未知错误。
2020-08-12 cs.CR
AFLGopher: Accelerating Directed Fuzzing via Feasibility-Aware Guidance
针对现有定向模糊测试引导机制未考虑路径可行性的问题，提出可行性感知引导的定向模糊测试工具AFLGopher，经实验验证其抵达目标、触发已知漏洞的速度显著优于当前最优同类工具。
2025-11-13 cs.CR cs.SE
Fuzzing Frameworks for Server-side Web Applications: A Survey
本文系统综述了近十年通过 Web API 对服务器端 Web 应用进行模糊测试的框架，重点分析有效 HTTP 请求生成、反馈利用和输入空间扩展策略，并指出 Web 插桩和微服务处理等关键挑战及未来研究方向。
2024-06-05 cs.CR cs.SE
QFuzz: Quantitative Fuzzing for Side Channels
侧信道对软件系统的机密性构成了重大威胁。此类漏洞的检测和评估具有挑战性，因为它们来自软件的非功能属性，例如执行时间，并且需要对多个执行跟踪进行推理。最近，无干扰的概念已被采用在静态分析，符号执行，和灰盒模糊技术。然而，不干涉是一个严格的概念，即使信息泄漏的强度很弱，也可能拒绝安全性。安全性的定量概念允许放松不干涉，并容忍小的（不可避免的）泄漏。尽管近年来取得了进展，但现有的定量方法在实践中具有可扩展性限制。在这项工作中，我们提出了QFuzz，灰盒模糊技术定量评估的强度侧通道的最小熵为重点。最小熵是一种基于可区分的观察（分区）数量的度量，用于评估来自试图一次尝试就泄露秘密的攻击者的威胁。我们开发了一种新的灰盒模糊配备了两个分区算法，试图最大限度地提高可区分的意见和它们之间的成本差异。我们评估QFuzz的一个大的基准集从现有的工作和现实世界的图书馆（共70个科目）。QFuzz与三种最先进的检测技术相比毫不逊色。QFuzz提供了超出所有三种技术能力的关于泄漏的定量信息。至关重要的是，我们比较QFuzz的一个国家的最先进的量化工具，并发现QFuzz显着优于工具的可扩展性，同时保持类似的精度。总的来说，我们发现我们的方法可以很好地扩展到现实世界的应用程序，并提供有用的信息来评估由此产生的威胁。此外，QFuzz还识别了一个零D...
2021-07-08 cs.CR cs.SE
Protocol-Aware Firmware Rehosting for Effective Fuzzing of Embedded Network Stacks
提出名为Pemu的协议感知型固件重托管方法，通过自动推断网络协议并生成有效数据包，使模糊测试输入直达固件深层逻辑，提升了现有工具代码覆盖率并发现多个深层漏洞。
2025-09-17 cs.CR
SemFuzz: A Semantics-Aware Fuzzing Framework for Network Protocol Implementations
Tianjin University（天津大学）；QI-ANXIN Codesafe Team（奇安信代码卫士团队）；Jiangxi Normal University（江西师范大学）
SemFuzz通过语义感知模糊测试框架，利用大语言模型提取协议语义规则，生成违反规则的测试用例，有效检测网络协议中的深层次语义漏洞。
2026-03-06 cs.CR cs.CY
ConFuzzius: A Data Dependency-Aware Hybrid Fuzzer for Smart Contracts
智能合约是在区块链上执行的图灵完备程序。与传统程序不同，一旦部署，它们就无法修改。随着智能合约的价值越来越高，它们成为攻击者的一个令人兴奋的目标。在过去的几年里，由于简单的编程错误，他们遭受了数百万美元的攻击。因此，已经提出了用于检测错误的各种工具。这些工具中的大多数依赖于符号执行，这可能会由于过度近似而产生误报。最近，许多模糊器被提出来检测智能合约中的错误。然而，这些方法在查找浅层bug时更有效，而在查找深层执行中的bug时效果较差，因此实现了低代码覆盖率和许多假阴性。一种在传统程序中被证明可以取得良好效果的替代方法是混合模糊，它是符号执行和模糊的组合。在这项工作中，我们研究了智能合约的混合模糊，并提出了ConFuzzius，第一个智能合约的混合模糊器。ConFuzzius使用进化模糊来执行智能合约的浅层部分和约束求解，以生成满足复杂条件的输入，从而阻止进化模糊探索更深层的部分。此外，ConFuzzius利用动态数据依赖性分析来有效地生成更有可能导致隐藏错误的合同状态的事务序列。我们通过将ConFuzzius与最先进的智能合约符号执行工具和模糊器进行比较来评估其有效性。我们对128个合同和21K个真实合同的策划数据集进行了评估，结果表明，我们的混合方法检测到更多的错误（高达23%），同时在代码覆盖率方面优于最先进的方法（高达69%），并且数据依赖性分析将错误检测提高了18%。
2021-03-10 cs.CR
APFuzz: Towards Automatic Greybox Protocol Fuzzing
Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学和工业研究组织数据61）
APFuzz通过状态模型和消息模型的创新设计，提升灰盒协议模糊测试的智能性，通过静态动态分析和字段级变异操作实现更高效的模糊测试。
2026-02-25 cs.CR
SyzTrust: State-aware Fuzzing on Trusted OS Designed for IoT Devices
针对物联网可信操作系统闭源、反馈难及有状态工作流复杂的问题，提出 SyzTrust 硬件辅助状态感知模糊测试框架，显著提升覆盖率并发现 70 个漏洞。
2023-09-26 cs.CR
Coverage-Guided Pre-Silicon Fuzzing of Open-Source Processors based on Leakage Contracts
针对现有硬件验证难扩展、传统模糊测试无法检测侧信道泄漏的问题，提出基于自组合偏差覆盖率指标的契约模糊测试方法，在RISC-V开源核上验证其可更快发现安全漏洞。
2025-11-16 cs.CR
State-Aware Fuzzing of JavaScript Engines with LLM-Guided Instrumentation
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；VX Research Limited（VX研究有限公司）；Singapore Management University（新加坡管理大学）
StateLens利用LLM引导的智能插桩选择，突破JavaScript引擎模糊测试的覆盖率平台期，通过双反馈机制探索深层内部状态，显著优于现有工具并发现68个新漏洞。
2026-09-22 cs.CR
Hunting CUDA Bugs at Scale with cuFuzz
NVIDIA（英伟达）；Stanford University（斯坦福大学）
cuFuzz通过全程序模糊测试解决GPU模糊测试中的虚假阳性、缺乏设备端反馈和工具不兼容问题，发现43个新漏洞，包括非法内存访问和数据竞争。
2026-03-12 cs.CR cs.SE
PowerFuzz: Power-Based Black-Box Firmware Fuzzing
University of Florida（佛罗里达大学）
提出PowerFuzz，一种利用功耗侧信道测量替代二进制插桩的黑盒模糊测试框架，通过滑动窗口和全迹相关方法识别分支并构建控制流图，在三个嵌入式平台上达到与灰盒模糊器相当的覆盖率（差距≤13.5%），并显著优于现有黑盒模糊器（提升达22%）。
2026-06-24 cs.CR
OverrideFuzz: Semantic-Aware Grammar Fuzzing for Script-Runtime Vulnerabilities
本文提出OverrideFuzz，一种语义感知的语法模糊测试工具，用于发现脚本语言运行时中的漏洞。通过两阶段方法，结合主动和被动反射，提升模糊测试的语义正确性。
2026-05-12 cs.CR cs.PL
Mutation Analysis: Answering the Fuzzing Challenge
模糊测试是软件测试中发展最快的领域之一。fuzzing背后的想法是针对大量随机生成的输入来检查软件的行为，试图覆盖输入空间的所有有趣部分，同时观察测试软件的异常行为。fuzzer用户面临的最大挑战之一是如何验证软件行为，以及如何提高所使用的oracle的质量。虽然变异分析是评价软件测试预言机质量的首要技术，但变异分数很少被用作评价模糊质量的度量。除非突变分析研究人员能够解决将突变分析应用于模糊测试的多个问题，否则突变分析可能会在测试和安全研究的最重要领域之一永久靠边站。本文试图了解应用变异分析评估模糊器的主要挑战，以便研究人员可以专注于解决这些挑战。
2022-02-12 cs.CR cs.SE
STAFF: Stateful Taint-Assisted Full-system Firmware Fuzzing
Sapienza University of Rome（罗马大学）；LUISS University（卢意斯大学）
STAFF通过多请求记录、进程依赖检测和协议感知污点引导模糊测试，发现Linux固件中的42个bug，显著优于现有模糊测试方法。
2025-09-22 cs.CR
SeriCrypt: An LLM-Driven Context-Aware Serialization Framework for Cryptographic Protocols
Information Engineering University（信息工程大学）
SeriCrypt是一种大语言模型驱动的密码协议序列化框架，可自动构建符合要求的密码消息，在TLS等协议测试中表现优于主流模糊器，能发现规范违规并提升测试效果。
2026-08-26 cs.CR
Batch Me If You Can: Coverage-guided RPKI Fuzzing at Scale
Goethe-Universität Frankfurt（法兰克福歌德大学）；ATHENE National Research Center for Applied Cybersecurity（ATHENE国家应用网络安全研究中心）
针对RPKI软件现有模糊测试无法处理多对象加密仓库的局限性，提出基于连续采样和函数侧信道的覆盖归因技术，结合非顺序模糊测试与ASN.1变异引擎，实现66倍吞吐量提升并发现21个新漏洞。
2026-05-26 cs.CR
Robustness-Aware Evaluation and Enhancement of Mutation-Based Fuzzing for Bug Discovery
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）；Northwestern University（西北大学）
本研究提出鲁棒性评估框架和分裂（splitting）方法，通过复制模糊器队列状态分支执行，在Magma和FuzzBench上显著提升漏洞发现率并降低变异性。
2026-09-09 cs.CR
SPIDER: Fuzzing for Stateful Performance Issues in the ONOS Software-Defined Network Controller
本文提出SPIDER模糊测试框架，利用ONOS控制器的事件驱动模块化架构和静态依赖分析，针对157个网络服务识别有状态性能问题，发现10个新性能缺陷。
2025-02-07 cs.CR
Hybrid Fuzzing with LLM-Guided Input Mutation and Semantic Feedback
Independent Researcher（独立研究者）
本文提出一种结合LLM引导变异与语义反馈的混合模糊测试框架，在AFL++上实现，通过语义信号优先探索深层程序行为，在libpng等真实目标上取得更快的漏洞发现速度和更高的语义多样性。
2025-11-06 cs.AI cs.CR
SDLLMFuzz: Dynamic-static LLM-assisted greybox fuzzing for structured input programs
SJTU-Paris Elite Institute of Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学巴黎卓越工程师学院）；School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院）
本文提出SDLLMFuzz框架，结合LLM生成结构化输入并利用静态崩溃分析，通过动态-静态反馈机制提升模糊测试效率，实验表明其在漏洞发现和时间效率上优于传统方法。
2026-04-20 cs.CR cs.PL
Facilitating Parallel Fuzzing with mutually-exclusive Task Distribution
模糊测试，或称模糊测试，已经成为软件工业中错误发现的事实标准技术之一。一般来说，模糊处理向目标程序提供各种输入，以发现未处理的异常和崩溃。在时间预算有限的业务部门，软件供应商通常并行启动许多模糊实例，作为增加代码覆盖率的常用方法。然而，大多数流行的模糊工具在并行模式下都是单纯地并发运行多个实例，而没有详细的工作负载分配。这可能导致不同的实例探索重叠的代码区域，最终减少并发的好处。在本文中，我们提出了一个通用的模型来描述并行模糊。该模型将互斥但权重相似的任务分配给不同的实例，促进了并发性和实例间的公平性。根据这个模型，我们开发了一个解决方案，称为AFL-EDGE，以改善AFL的并行模式，考虑一轮突变到一个唯一的种子作为一个任务，并采用边缘覆盖来定义一个种子的唯一性。我们已经在AFL之上实现了AFL-EDGE，并在9个广泛使用的基准程序上评估了AFL的实现情况。这表明AFL-EDGE可以提高AFL的边缘覆盖率。在24小时的测试中，根据实例数量的不同，AFL-EDGE给AFL带来的边缘覆盖率提升幅度在9.49%到10.20%之间。作为一个附带的好处，我们发现了14个以前未知的bug。
2021-09-17 cs.CR cs.SE
Semantic-Aware Fuzzing: An Empirical Framework for LLM-Guided, Reasoning-Driven Input Mutation
School of Computing, Queen’s University（女王大学计算机学院）；McGill University（麦吉尔大学）；Defence R&D Canada（国防研发加拿大）
针对现有模糊测试缺乏语义推理的问题，提出集成推理LLM与AFL++的微服务框架，实验表明Deepseek表现最佳，变异质量取决于提示复杂度与模型选择。
2025-09-23 cs.AI cs.CR cs.SE
Qualcomm Trusted Application Emulation for Fuzzing Testing
本研究针对高通TEE中的可信应用（TAs）提出了一款新型轻量级仿真器，结合逆向工程与模糊测试技术有效发现潜在安全漏洞，并首次公开其实现方法与源代码，为安全测试提供了便捷高效的方案。
2025-07-11 cs.CR
Scanning of Rich Web Applications for Parameter Tampering Vulnerabilities
Web应用程序需要在客户端和服务器之间交换参数才能正常工作。在现实世界的系统中，如网上银行转账，遍历多个页面与用户和服务器提供的参数是必须的，因此应用程序必须强制跨多个请求的工作流和参数依赖性控制。然而，应用不充分的服务器端输入验证的应用程序容易受到参数篡改攻击，这会操纵交换的参数。然而，现有的基于模糊的扫描方法忽略了这些重要的控制，这导致它们的模糊请求在到达任何易受攻击的代码之前被丢弃。在本文中，我们提出了一种新的方法来识别工作流和参数相关的约束，然后保持和利用自动检测服务器接受模糊。我们通过构建一个通用的黑盒参数篡改扫描器来实现该方法。它成功地发现了一些严重的漏洞，包括一个来自最大的跨国银行网站，其他扫描程序错过了。
2014-06-06 cs.CR
SAFuzz: Semantic-Guided Adaptive Fuzzing for LLM-Generated Code
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
SAFuzz通过结合LLM引导的自适应模糊测试，提升算法漏洞检测精度和效率，减少测试时间成本。
2026-02-11 cs.CR cs.SE
POZZER: A Power Side Channel-guided Fuzzer for Black-Box Embedded Systems
CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA赫尔霍兹信息安全中心）
POZZER利用功率侧信道轨迹作为反馈，通过图表示引导黑盒嵌入式系统模糊测试，无需固件源码或调试接口，在30个目标-平台组合中26个优于盲模糊测试，并发现两个已确认漏洞。
2026-09-22 cs.CR
DarthShader: Fuzzing WebGPU Shader Translators & Compilers
本文提出首个结合中间表示与抽象语法树变异策略的语言模糊测试器 DarthShader，针对 WebGPU 着色器编译流水线各阶段进行差异化模糊测试，在三大主流浏览器中发现 39 个此前未被发现的软件故障，其中 15 个获 CVE 编号。
2024-09-03 cs.CR
Testing Storage-System Correctness: Challenges, Fuzzing Limitations, and AI-Augmented Opportunities
Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT, CAS)（中国科学院计算技术研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
本文探讨了存储系统正确性测试的挑战，分析了模糊测试的局限性，并提出了利用人工智能技术提升测试效果的可能性。
2026-02-06 cs.AI cs.CR cs.SE
Deriving Semantics-Aware Fuzzers from Web API Schemas
Fuzzing --无论是生成输入还是改变输入--都在广泛的领域中发现了许多错误和安全漏洞。有状态和高度结构化的Web API对传统的模糊技术提出了重大挑战，因为执行反馈通常仅限于响应代码而不是代码覆盖率，并且感兴趣的漏洞除了显式错误之外还包括无声的信息泄露。我们的工具Schemathesis使用基于属性的测试工具，从OpenAPI或GraphQL格式的Web API模式中导出结构和语义感知模糊器。派生的模糊器可以合并到单元测试套件中或直接运行，有或没有最终用户定制的数据生成和语义检查。我们构建了迄今为止最全面的Web API模糊器评估，对16个真实世界的开源Web服务运行8个模糊器。在野外发现的OpenAPI模式有一个罕见的特征和复杂结构的长尾。在我们评估的工具中，Schemathesis是唯一一个处理超过三分之二的目标服务而没有致命内部错误的工具。图式发现1.4倍至4.5倍以上的独特的缺陷，分别为每个目标的第二个最好的模糊，是唯一的模糊发现缺陷的四个目标。
2021-12-20 cs.CR cs.SE
Evaluating the Fork-Awareness of Coverage-Guided Fuzzers
模糊测试（或模糊）是一种用于发现安全漏洞的有效技术。它包括向测试中的软件提供畸形输入，等待奇怪的系统行为（通常是系统崩溃）。多年来，已经开发了不同的方法，其中最流行的是基于覆盖率的方法。它依赖于系统的仪器来生成能够覆盖尽可能多的代码的输入。这种方法的成功也是由于它的可用性，因为模糊技术研究方法不需要（或仅部分需要）人类交互。尽管努力，设计一个全自动模糊仍然似乎是一个具有挑战性的任务。目标系统可能非常复杂;它们可能集成密码原语，计算和验证校验和，并使用分叉来增强系统安全性，实现更好的性能或同时管理不同的连接。本文引入fork感知属性来表达模糊器使用fork管理系统的能力。这个属性被用来评估14个覆盖率最广的模糊器，并强调当前的模糊器对使用分叉的系统是无效的。
2023-01-12 cs.CR cs.SE
FormatFuzzer: Effective Fuzzing of Binary File Formats
本文提出 FormatFuzzer，将 010 Editor 二进制模板编译为兼具解析、变异和生成能力的 C++ 模糊测试器，可独立使用或与 AFL 集成，并在 MP4、ZIP 测试中发现 ffmpeg 和 timidity 的未知内存错误。
2023-09-27 cs.CR cs.SE
Stop Starving or Stuffing Me: Boosting Firmware Fuzzing Efficiency with On-demand Input Delivery
School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间安全学院）；Hubei Key Laboratory of Distributed System Security（湖北省分布式系统安全重点实验室）；Penn State University（宾夕法尼亚州立大学）；University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；University of Georgia（佐治亚大学）
本文研究固件模糊测试中的输入交付问题，通过静态和动态分析将输入处理流程分为三个阶段，并优化调度算法以提升测试用例交付效果，从而提高固件模糊测试的效率和覆盖率。
2026-05-16 cs.CR cs.SE
Microarchitectural Leakage Templates and Their Application to Cache-Based Side Channels
现代处理器架构的复杂性已经引起了它们的组件之间的复杂交互。这样的交互可能会导致潜在的攻击向量在侧信道方面，可能可用于用户土地利用泄漏秘密数据。要利用和对付这种旁道，就必须详细了解目标成分。然而，对于许多CPU，这样的详细信息通常是未公开的。在本文中，我们引入泄漏模板的概念来抽象地描述特定的侧通道，并确定它们在二进制应用程序中的出现。我们设计并实现了Plumber，这是一个从已知会导致泄漏的单个代码序列（例如，在以前的工作中发现）。Plumber使用指令模糊、指令操作数突变和统计分析的组合来探索微架构优化的未记录行为，并推导出易受攻击的代码输入的充分条件，如果持有，则可以触发区分行为。使用Plumber，我们基于泄漏模板（用于ARM Cortex-A53和-A72内核）识别了新的泄漏原语，特别是与previction（一种新的过早缓存驱逐）和预取行为相关。我们通过重新识别OpenSSL 1.1.0g中基于预取器的漏洞来展示泄漏模板的实用性，该漏洞首先由Shin等人报告。[40]。
2022-11-25 cs.CR
Osiris: Automated Discovery of Microarchitectural Side Channels
在过去的几年里，在CPU上发现了一系列的侧通道。这些侧信道已被用于强大的攻击，例如，在加密实现上，或作为瞬态执行攻击（如Spectre或Meltdown）的构建块。然而，在许多情况下，发现侧通道仍然是一个繁琐的手动过程。在本文中，我们提出了Osiris，一个基于模糊的框架，自动发现微架构侧通道。基于CPU ISA的机器可读规范，Osiris生成并行序列三元组，并自动测试它们是否形成基于时序的侧通道。此外，Osiris评估了它们作为瞬时执行攻击中的侧通道的可用性，即，像幽灵党这样的攻击的微架构编码。总的来说，我们在Intel和AMD CPU上发现了四个新颖的基于时序的侧通道。基于这些侧通道，我们展示了三个案例研究中的剥削。我们表明，我们的微架构KASLR打破使用非临时负载，FlushConflict，甚至在新的英特尔冰湖和彗星湖微架构。我们提出了一个跨核跨虚拟机隐蔽通道，不依赖于内存子系统，传输高达1 kbit/s。我们在AWS云上演示了这个通道，表明它是隐身和抗噪的。最后，我们演示了Stream+ Quad，这是一种用于瞬时执行攻击的隐蔽通道，平均允许在瞬时窗口内泄漏7.83字节，改进了最多仅泄漏3字节的最新攻击。
2021-06-07 cs.CR
A Scheduling-Aware Defense Against Prefetching-Based Side-Channel Attacks
本文针对基于预取的侧信道攻击，提出并实现了调度感知防御PreFence，允许进程在安全关键操作期间临时禁用预取器，在可靠阻止泄露的同时保持可忽略的性能影响。
2024-10-01 cs.CR
SoK: Design Tools for Side-Channel-Aware Implementations
通过计算设备与其物理环境的交互而泄漏敏感信息的侧信道攻击已被证明是对设备安全性的严重威胁，特别是当对手对设备具有不受约束的物理访问时。用于泄漏检测的传统方法测量设备的物理特性。因此，它们不能在设计过程中使用，也不能提供根本原因分析。另一种越来越受欢迎的方法是通过对设备建模来自动检测泄漏。随着提案数量的增加，对了解所提议工具的范围、好处和局限性的需求也越来越强烈。在本SoK中，我们根据模型的真实来源对自动泄漏检测方法进行分类。我们对现有的工具进行分类的两个主要参数：模型是否包括从一个具体的设备和用于构建模型的设备规范的抽象级别的测量。我们调查建议的工具，以确定当前的知识水平在整个领域，并确定开放的问题。特别是，我们强调缺乏评估方法和指标，将比较提案的有效性，从整个域。我们相信，我们的研究结果有助于希望使用自动泄漏检测的从业人员和对推进知识和改进自动泄漏检测感兴趣的研究人员。
2021-06-14 cs.CR
Thermal-Aware 3D Design for Side-Channel Information Leakage
本文提出利用3D集成特性和动态活动模式生成，在最小化功耗的同时主动隐藏功能层关键活动，以防御热侧信道攻击，实验将SVF降至0.05以下、STSF降至0.59以下。
2025-07-24 cs.CR cs.ET
Preventing Timing Side-Channels via Security-Aware Just-In-Time Compilation
最近的工作表明，即时（JIT）编译可以引入定时侧通道的恒定时间的程序，这将是一个原则和有效的手段来对抗定时攻击。在本文中，我们提出了一种新的方法来消除JIT引起的泄漏从这些程序。具体地说，我们提出了一个操作语义和形式化定义下的JIT编译的恒定时间程序，奠定了基础的推理程序与JIT编译。然后，我们建议通过细粒度的JIT编译，我们提供了一个自动化的方法来生成策略和一个新的类型系统，以显示其健全性，以消除JIT引起的泄漏。在此基础上，我们开发了一个面向Java的编译工具DeJITLeak，并在HotSpot中实现了细粒度的JIT编译。实验结果表明，DeJITLeak算法能够有效地消除JIT引起的泄漏
2022-02-26 cs.CR cs.PL
PAARS: Privacy Aware Access Regulation System
在大流行期间，卫生官员通常建议在主要活动中心的地方建立准入监测和监管协议/系统。当组织坚持这些建议时，他们往往无法实现适当的隐私要求，以防止这些协议或系统的用户的隐私丢失。这是一个非常及时的问题，因为世界各地的卫生当局正在越来越多地实施这些法规，以减缓当前流行病的传播。已经提出了许多解决方案来缓解当前联系人追踪或访问规则系统模型中存在的这些隐私问题。然而，这些解决方案中的一个普遍模式是它们主要集中于从服务器侧保护用户隐私，并且涉及用户之间基于蓝牙的临时标识符交换。另一种模式是所有现有的解决方案都试图在城市或全国范围内解决问题。在本文中，我们提出了一个系统，PAARS，从微观层面上访问监控/监管系统中的隐私问题。我们解决了访问监控/监管系统中的隐私问题，而无需在用户之间交换任何临时标识符。此外，我们提出的系统提供了服务器端和用户端的隐私，通过使用安全哈希和差分隐私机制。
2020-12-18 cs.CR
Memory DisOrder: Memory Re-orderings as a Timerless Side-channel
University of Washington（华盛顿大学）；Duke University（杜克大学）；UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；Raytheon BBN Technologies（雷神BBN技术公司）；Microsoft Research（微软研究院）
Memory DisOrder利用内存重排作为无时钟侧信道，通过跨进程信号推断其他进程活动，实现隐秘通道和应用指纹识别。
2026-01-13 cs.AR cs.CR
Data-Driven Debugging for Functional Side Channels
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；TU Wien（维也纳技术大学）
通过旁路渠道的信息泄漏是一个普遍存在的问题，即使在安全关键型应用程序中也是如此。当攻击者知道服务器的秘密值在一定时间内保持固定时，功能侧信道就会出现。然后，攻击者可以观察服务器在不同公共输入序列上的执行，每个公共输入都与相同的秘密输入配对。因此，对于每个秘密，攻击者观察到从公共输入到执行时间的函数，例如，她可以比较不同秘密的这些函数。首先，我们介绍了一个概念的功能侧信道的非干扰。我们专注于噪声观测的情况下，在那里我们用例子证明，有一个实际的功能侧通道的程序，将被视为信息泄漏免费或被低估使用标准定义。其次，我们开发了一个框架和技术，用于调试功能侧通道的程序。我们扩展进化模糊技术，以产生利用公共输入的响应时间的功能依赖性的输入。我们适应现有的结果和算法在功能数据分析模型的功能和发现侧通道的存在。我们使用标准决策树学习的功能扩展来查明导致侧信道的代码片段（如果存在）。我们经验性地评估我们的工具FUCHSIA的一系列微基准测试和现实的Java程序的性能。在一组基准测试中，我们表明FUCHSIA在检测侧通道类方面优于最先进的技术。在实际的程序中，我们展示了FUCHSIA在分析Java程序中的函数侧通道时的可扩展性，有数千种方法。此外，我们还展示了FUCHSIA在查找侧通道方面的有用性，包括OpenJDK中的零日漏洞和Jetty中的另一个漏洞，该漏洞已被开发人员修复。
2020-02-08 cs.CR cs.LG cs.SE
Gelato: Feedback-driven and Guided Security Analysis of Client-side Web Applications
尽管在过去的十年中，在分析客户端Web应用程序方面投入了大量的精力，但现有的工具往往无法处理现代JavaScript应用程序的复杂性。然而，从攻击者的角度来看，这种Web应用程序的客户端可能会泄露有关服务器端的宝贵信息。在本文中，我们首先研究了现有的工具，并列举了安全意识的客户端分析应该支持的最重要的功能。接下来，我们提出GELATO来检测现代客户端JavaScript应用程序中的漏洞，这些应用程序构建在复杂的库和框架上。特别是，我们采取的第一步，在关闭状态感知爬行和客户端安全分析之间的差距，提出了一个反馈驱动的安全意识引导爬虫，能够自动分析复杂的框架，并有效地增加程序的安全敏感部分的覆盖范围。此外，我们提出了一个新的轻量级客户端污点分析，优于最先进的工具，不需要修改浏览器，并报告现代JavaScript应用程序上的非平凡的污点流。
2020-04-14 cs.CR cs.SE
Eco-MobiLLM: Efficient LLM Fine-Tuning on the Mobile Device via Server Assisted Side-Tuning
针对移动设备LLM微调资源受限与隐私泄露问题，提出PAE MobiLLM方法，通过服务器辅助加法式侧调、激活缓存与捷径及适配器设计，在保护隐私的同时提升计算效率并降低通信成本。
2026-11-04 cs.CR cs.LG
Quantum-Aware Key Rank for Side-Channel Attacks evaluation
该研究针对侧信道攻击场景，提出量子感知密钥秩概念，建立经典-量子混合攻击者的代价模型，推导密钥秩阈值与量子预算的关系，通过实验验证了深度受限量子攻击者的价值。
2026-10-14 cs.CR quant-ph
Making Translators Privacy-aware on the User's Side
Kyoto University（京都大学）；Okinawa Institute of Science and Technology（冲绳科学技术大学院大学）
本文提出用户侧隐私保护框架 PRISM，在不依赖翻译服务安全性的情况下为翻译数据增加防护，并在 T5、ChatGPT 及双语数据集上验证其可兼顾隐私与翻译准确性。
2023-12-07 cs.AI cs.CL cs.CR
