Understanding the Utilization of Cryptocurrency in the Metaverse and Security Implications
本研究分析了集成加密货币的元宇宙平台的安全行为，通过收集顶级元宇宙代币、域名及whois注册信息，结合virustotal.com的恶意检测数据，揭示了元宇宙网站存在的恶意活动及相关安全风险指标。
2023-11-26 cs.CR
Understanding Security Requirements and Challenges in Internet of Things (IoTs): A Review
物联网（IoT）是通过在使用互联网相互通信的各种低功耗嵌入式设备之间自由流动信息的想法来实现的。据预测，物联网将被广泛部署，并将适用于生活的各个领域。物联网的需求最近引起了巨大的关注，组织对物联网范式将产生的数据的商业价值感到兴奋。另一方面，物联网对最终用户有各种安全和隐私问题，限制了其扩散。在本文中，我们已经确定，分类和讨论了各种安全挑战和最先进的努力，以解决这些挑战。
2018-08-30 cs.CR cs.NI
"The System Will Choose Security Over Humanity Every Time": Understanding Security and Privacy for U.S. Incarcerated Users
University of Washington（华盛顿大学）；Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所）
研究探讨美国监狱中数字设备的安全与隐私风险，发现现有技术存在监控、审查和使用问题，建议通过问责机制和用户中心设计平衡安全与隐私需求。
2026-04-10 cs.CR
Othered, Silenced and Scapegoated: Understanding the Situated Security of Marginalised Populations in Lebanon
本研究通过贝鲁特的民族志调查和访谈，揭示黎巴嫩边缘群体（LGBTQI+、难民、女性）因政府转移责任而面临加剧的数字安全风险，并提出在冲突后环境中设计积极安全方案。
2023-06-16 cs.CR cs.CY
Understanding Security in Smart City Domains From the ANT-centric Perspective
城市是为居住在那里的人们服务的大型人类住区，而智慧城市是一个城市如何通过新形式的技术更好地为居民服务的概念。在本文中，我们根据马斯洛的需求层次，重点关注四个主要的智慧城市领域：智能公用事业，智能交通，灵巧家庭和智能医疗保健。许多物联网应用程序已经开发出来，以实现我们在智能领域所期望的智能，从健康追踪器和智能手表等个人设备到核和能源管理系统等大规模工业物联网系统。然而，许多现有的智慧城市物联网解决方案可以通过考虑其安全策略的适用性来改进。不适当的系统安全设计通常发生在两种情况下：第一，系统设计人员认识到安全的重要性，但不确定在何处，何时或如何实施它;第二，系统设计人员试图使传统的安全设计符合智慧城市的安全环境。因此，本文的目的是为应用程序设计人员提供他们可能需要改进其安全设计的缺失的安全环节。通过评估每个智慧城市领域的特定背景和特定背景的安全要求，我们的目标是为他们提供何时、何地以及如何实施安全战略的指导，以及他们需要考虑的可能的安全挑战。此外，我们从以数据为中心的角度，通过参考参考架构，以活动网络物联网（ANT）为中心的架构，提出了一个新的视角来看待智慧城市中的安全问题，该架构建立在“零信任环境中的安全”的概念基础上。通过这样做，我们减少了新系统交互或意外用户行为带来的安全风险，同时避免了定期升级安全模型的麻烦。
2022-07-06 cs.CR
SoK: Understanding (New) Security Issues Across AI4Code Use Cases
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文通过调查AI4Code在三个核心应用中的安全问题，指出基准测试偏见、数据泄露和对抗鲁棒性不足等挑战，并提出安全默认实践、全面检测基准和翻译增强语言等改进方向。
2025-12-20 cs.AI cs.CR
"I wasn't sure if this is indeed a security risk": Data-driven Understanding of Security Issue Reporting in GitHub Repositories of Open Source npm Packages
本研究通过分析 45,466 个 npm 包的千万级 GitHub issue，结合人工标注与机器学习，揭示大量安全问题未被标记或妥善处理。
2025-06-09 cs.CR
Understanding the Quality of Container Security Vulnerability Detection Tools
虚拟化使信息和通信技术行业能够更好地管理计算资源。在这方面，虚拟化方法的改进以及对一致的运行时环境、更低的开销和更小的包大小的需求导致了容器的日益普及。这是一种技术，它将应用程序、其依赖项和操作系统（OS）打包为一个独立的单元运行。然而，使用容器的紧迫问题是它对安全攻击的敏感性。因此，许多集装箱扫描工具可用于检测集装箱安全漏洞。因此，在这项研究中，我们通过提出两个反映覆盖率和准确性的指标来调查现有集装箱扫描工具的质量。我们使用不同的容器扫描工具（如Clair，Closore和Microscanner）分析了DockerHub上托管的Java应用程序的59个流行的公共容器映像。我们的研究结果表明，现有的容器扫描方法不能检测应用程序包漏洞。此外，现有的工具不具有高准确性，因为34%的漏洞被性能最好的工具遗漏。最后，我们还通过评估完整的漏洞环境来展示托管在DockerHub上的Java应用程序的Docker映像的质量，即，在图像中检测到的漏洞数量。
2021-01-11 cs.CR
Convergence of IT and SCADA: Associated Security Threats and Vulnerabilities
随着许多行业转向集中控制的信息系统以进行监视和控制，越来越重视诸如监督控制和数据采集工业系统（SCADA）的技术。这种对集成和互操作性的关注为安全人员和组织管理层带来了许多挑战。因此，在一个组织内，通过适当的计划和框架来确保其SCADA架构的保护和安全性，从而实现这一新方向变得至关重要。明确了解相关威胁和脆弱性对于采取/制定适当的政策和框架至关重要。为此，在这项研究中，我们识别和分析相关的SCADA安全威胁和漏洞，并提出了一个简单的方案来对其进行分类，以便更好地理解。
2020-05-08 cs.CR
A Taxonomy for Understanding the Security Technical Debts in Blockchain Based Systems
区块链是一种颠覆性技术，旨在实现安全的分散式分布式系统，其中交易数据可以由系统的参与者使用加密和共识机制共享，存储和验证，从而提高了对中央认证/验证机构的需求。与人们的看法相反，基于区块链的系统在设计上并不是天生安全的;安全软件工程师必须了解各种区块链特定的架构设计决策和选择及其对软件系统可靠性的影响。我们认为，区块链组件及其配置的次优和不明智的设计决策和选择，包括智能合约，密钥管理，加密和共识机制，链上与链下存储选择，可能会将安全技术债务引入系统。技术债务隐喻可以作为一个强大的工具，通过使安全软件工程师看到潜在的安全技术债务，对基于区块链的系统的安全设计进行早期、预防性和透明的评估。我们回顾了基于区块链的系统的核心架构组件，并展示了这些组件的错误选择或次优设计决策和配置如何表现为安全技术债务。我们贡献了一个分类法，对区块链特定的设计决策和选择进行分类，并描述了它们与潜在债务的联系。该分类法可以帮助这类系统的架构师通过可视化安全技术债务并提高其可见性来避免潜在的安全风险。我们使用两个案例研究的例子来讨论分类法及其应用。
2019-03-08 cs.CR cs.SE
Towards Comprehensively Understanding the Run-time Security of Programmable Logic Controllers: A 3-year Empirical Study
可编程逻辑控制器（PLC）是工业控制系统（ICS）中的核心控制设备，用于控制和监控底层物理设备，如电网。PLC最初被设计为在可信的工业网络中工作，但是一旦部署在面向互联网（或渗透）的网络中，它就可能变得脆弱。然而，缺乏对现代现实世界PLC的运行时间安全性的系统的实证分析。为了缩小这一差距，我们对13家领先供应商的23款现成PLC进行了首次大规模测量。我们发现许多共同的安全问题和未经探讨的影响，在设计和执行时应更认真地加以处理。综上所述，无监督逻辑应用程序可能导致系统资源/权限滥用，这为攻击者提供了远程劫持运行时系统控制流的新手段（而无需利用内存漏洞）; 2）不适当的访问控制机制带来许多未经授权的访问影响; 3）专有或半专有协议在运行时间数据的机密性和完整性保护方面是脆弱的。我们对多个PLC上的相应攻击向量进行了经验评估，这表明安全影响是严重而广泛的。我们的调查结果被报告给相关方负责，并已确认20个错误与7个指定的CVE。
2022-12-29 cs.CR
SoK: Understanding the Attack Surface in Device Driver Isolation Frameworks
本文全面调查了现有设备驱动隔离框架的设计与安全保证，系统化评估了CIV漏洞在驱动隔离中的影响，发现CIV普遍存在且可通过CFI等机制有效减少，为未来驱动隔离系统提供了安全指导。
2024-12-21 cs.CR
The Battle of Metasurfaces: Understanding Security in Smart Radio Environments
Max Planck Institute for Security and Privacy（马克斯·普朗克安全与隐私研究所）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文针对智能无线电环境中超表面的安全问题，首次研究攻防双方均配备超表面的对称对抗场景，通过理论与实验分析超表面对战的影响因素与效果，为高可靠物理层安全系统设计提供参考。
2025-11-17 cs.CR
Understanding Help Seeking for Digital Privacy, Safety, and Security
Google（谷歌）；University College London（伦敦大学学院）
研究通过分析Reddit帖子了解用户在数字隐私、安全和安全问题上的求助行为，并为开发更好的用户资源提供依据。
2026-01-16 cs.CR
Understanding and Mitigating the Security Risks of Content Inclusion in Web Browsers
由于Web浏览器提供了广泛的功能，现代网站包括各种类型的内容，如JavaScript和CSS，以创建交互式用户界面。浏览器供应商还提供了扩展，以增强Web浏览器的附加有用功能，这些功能不一定在默认情况下得到维护或支持。然而，包含的内容可能会给这些网站的用户带来安全风险，而网站运营商和用户都不知道。此外，浏览器对资源URL的解释可能与Web服务器解析URL以确定哪个资源应该返回给浏览器的方式非常不同。URL可能根本不对应于实际的服务器端文件系统结构，或者web服务器可能在内部重写URL的部分。Web浏览器和Web服务器在解释相对路径时的这种语义脱节（路径混淆）可能会被相对路径覆盖（RPO）利用。另一方面，即使是强大的扩展也为Web浏览器提供了有用的附加功能，它们也是越来越受欢迎的攻击载体。由于扩展可以保持高度的特权，扩展已被滥用以将广告注入到网页中，从而从内容发布者转移收入并可能使用户暴露于恶意软件。在这篇论文中，我提出了新的研究来理解和减轻内容包含在Web浏览器中的安全风险，以保护网站发布者以及他们的用户。
2020-01-10 cs.CR
Understanding the Country-Level Security of Free Content Websites and their Hosting Infrastructure
本文研究免费与付费内容网站的国家分布及其与国家网络安全指数的相关性，旨在识别托管漏洞并指导政策改进以减轻网络威胁。
2023-05-23 cs.CR
Withdrawing the BGP Re-Routing Curtain: Understanding the Security Impact of BGP Poisoning via Real-World Measurements
Internet路由基础设施的安全性是过去二十年分布式系统安全研究的基础。然而，相反的情况越来越真实。路由和路径决策对于构建在Internet之上的系统的安全属性非常重要。特别地，BGP中毒利用自治系统（AS）之间的事实上的路由协议来将上游网络的返回路径操纵到先前不可用的新路径上。这些新路径可以用来避免拥塞、审查、地理政治边界或可以在AS级表示的拓扑的任何特征。鉴于BGP中毒使用作为安全原语的增加，我们开始评估中毒的可行性，在实践中超越模拟。为此，使用互联网规模的测量基础设施，我们捕获并分析了数千个AS中的1，400多个BGP中毒实例，作为操纵流量返回路径的机制。我们详细分析了性能的转向路径，可用路径的图论方面，并重新评估模拟系统与此数据。我们发现，现实世界的证据并不完全支持文献中发表的模拟系统的研究结果。我们还分析了过滤BGP中毒类型的AS和ISP工作组。我们通过重现十年前的实验来探索中毒时的连接问题，以揭示互联网规模三倍的当前状态。我们建立预测模型来了解ASes对中毒的脆弱性。最后，一个详尽的测量上界的最大路径长度的互联网，详细说明了安全研究应该如何应对AS利用中毒的长路径。总之，我们的研究结果和分析揭示了BGP中毒对过去和未来安全研究的现实影响。
2020-01-24 cs.CR cs.NI
Improving DRAM Performance, Reliability, and Security by Rigorously Understanding Intrinsic DRAM Operation
DRAM是现代系统中用于主存储器的主要技术。不幸的是，随着DRAM规模缩小到更小的技术节点，它在数据完整性和延迟方面都面临着关键挑战，这严重影响了整体系统的可靠性，安全性和性能。为了为未来的系统开发可靠、安全和高性能的基于DRAM的主存储器，严格地表征、分析和理解各个方面（例如，可靠性、保持性、等待时间、RowHammer漏洞）以及它们的架构。本论文的目标是1）开发技术和基础设施，使这种严格的表征，分析和理解，和2）使新的机制，以提高DRAM的性能，可靠性和安全性的基础上开发的理解。为此，在本论文中，我们1）设计、实现并原型化了一种新的实用且灵活的基于FPGA的DRAM表征基础设施（称为SoftMC），2）使用DRAM表征基础设施开发新的实验方法（称为U-TRR），以揭示现有专有的操作-DRAM RowHammer保护机制并设计新的RowHammer访问模式以有效地规避这些RowHammer保护机制，3）提出一种新的DRAM架构，称为SelfManaging DRAM，用于实现自主和有效的DRAM内维护操作，其不仅实现更好的性能、效率和可靠性，而且还实现对DRAM芯片的更快和更容易的改变的采用，以及4）提出了一种通用DRAM衬底，称为复制行（CROW）衬底，其实现用于改进DRAM性能、能量消耗和可靠性的新机制。
2023-03-13 cs.AR cs.CR
Understanding the Security Risks of Decentralized Exchanges by Uncovering Unfair Trades in the Wild
本文通过分析以太坊和 BSC 上 6000 万笔交易，首次大规模识别六大 DEX 中的不公平交易及代币盗窃损失，并揭示可提取价值成因与自适应策略，进而提出安全加固对策。
2024-01-21 cs.CR
"False negative -- that one is going to kill you": Understanding Industry Perspectives of Static Analysis based Security Testing
本研究通过对20名不同背景从业者的半结构化访谈，探究开发者对SAST工具的认知、期望与挑战，得出17项关键发现并提出未来研究方向，为SAST工具优化提供依据。
2024-06-18 cs.CR cs.SE
Understanding Security Issues in the NFT Ecosystem
不可替代代币（NFT）已成为收集数字艺术品的一种方式，也是一种投资工具。尽管NFT市场最近才开始普及，但在过去一年中，NFT市场已经见证了几次高调（和高价值）的资产出售和交易量的巨大增长。不幸的是，这些市场还没有得到太多的安全审查。相反，大多数学术研究都集中在对去中心化金融（DeFi）协议的攻击和检测智能合约漏洞的自动化技术上。据我们所知，我们是第一家研究数十亿美元NFT生态系统的市场动态和安全问题的公司。在本文中，我们首先系统地概述了NFT生态系统的工作原理，并确定了三个主要参与者：市场、外部实体和用户。我们对前8大市场（按交易量排名）进行了深入分析，以发现与此类市场相关的潜在问题。其中许多问题可能导致重大经济损失。我们还收集了大量与在受检查的市场中交易的NFT相关的资产和事件数据。我们自动分析这些数据，以了解区块链外部的实体如何能够干扰NFT市场，导致严重的后果，并量化用户在匿名的外衣下进行的恶意交易行为。
2022-04-27 cs.CR
Understanding the Security Landscape of Embedded Non-Volatile Memories: A Comprehensive Survey
本文综合调查嵌入式非易失性存储器的安全格局，从架构角度分析漏洞成因，回顾安全原语与逻辑混淆技术，并探讨物理及逻辑威胁，最后展示出版趋势以反映研究动态。
2025-05-22 cs.CR cs.ET
Towards Understanding Connections between Security/Privacy Attitudes and Unlock Authentication
在这项研究中，我们研究了用户对移动设备及其上存储的数据的隐私和安全性的态度可能会影响解锁认证的强度，重点是Android的图形解锁模式。我们与Amazon Mechanical Turk（$N=750$）进行了一项在线研究，使用自我报告的解锁身份验证选项，以及对一组七个隐私/安全提示的Likert量表同意/不同意响应。然后，我们从多个维度分析了这些回答，包括李克特回答的直接平均值，以及使用主成分分析来揭示潜在因素。我们发现，对七个问题中的两个问题的答复证明是相关和重要的。这两个问题考虑了对移动设备上存储的数据的普遍关注的态度，以及对已知行为者未经授权访问数据的关注的态度。遗憾的是，无法得出更大的结论，以确定解锁认证强度（Pearson Rank $r=-0.08$，$p<0.1$）之间的联系的更广泛问题集的有效性。然而，我们的两个因素解决方案都暴露了人口统计学群体的反应差异，包括年龄，性别和居住类型。这项研究的结果表明，在移动设备上的隐私/安全的感知和感知的威胁之间可能存在联系，但需要更多的研究，特别是在制定更好的调查和测量技术的隐私/安全的态度，具体涉及到移动设备。
2018-02-01 cs.CR cs.CY cs.HC
Understanding IoT Security Through the Data Crystal Ball: Where We Are Now and Where We Are Going to Be
受消费者物联网市场繁荣的启发，许多设备制造商、初创公司和技术巨头都已进入这一领域。不幸的是，物联网令人兴奋的实用性和快速的市场化是以牺牲隐私和安全为代价的。行业报告和学术工作揭示了许多对物联网系统的攻击，导致隐私泄露，财产损失和大规模可用性问题。为了减轻这种威胁，已经提出了一些解决方案。然而，目前尚不清楚它们对物联网生态系统的影响。在这项工作中，我们的目标是对物联网领域报告的攻击和防御进行全面研究，以找出我们所知道的，目前的研究不足之处以及如何向前迈进。为此，我们首先构建了一个工具包，该工具包使用语义分析搜索大量在线数据，以识别3000多篇与物联网相关的文章。此外，通过使用机器学习技术对这些收集到的数据进行聚类，我们能够将学术观点与行业和其他来源的研究结果进行比较，试图了解它们之间的差距，物联网安全风险的趋势以及需要进一步关注的新问题。我们通过提出物联网生态系统的分类并将物联网安全组织成五个问题领域来系统化这一过程。我们使用这种分类法作为信标，来评估我们定义的许多属性中的每个物联网工作。我们的评估显示，相关的安全和隐私问题远未解决。我们将讨论如何将每个建议的解决方案应用于一个问题领域，并强调其优势，假设和限制。我们强调物联网供应商需要一个安全框架，并讨论了将安全责任转移到外部或集中式实体的趋势。我们还确定了开放的研究问题，并为安全的物联网生态系统提供了建议。
2017-03-28 cs.CR
Understanding Users' Security and Privacy Concerns and Attitudes Towards Conversational AI Platforms
本研究通过分析Reddit的r/ChatGPT社区超250万条帖子，探究用户对对话式AI平台的安全隐私担忧与态度，发现用户担忧数据全生命周期风险、行为偏好各异且担忧随AI发展演变，并为多方提出提升信任的建议。
2025-05-15 cs.CR cs.CY
Your Email Address Holds the Key: Understanding the Connection Between Email and Password Security with Deep Learning
本研究提出上下文感知密码猜测模型，证实电子邮箱地址对破解关联密码有关键作用，还可基于密码生成行为识别用户群体，用于检测虚假账号与易受攻击用户。
2023-06-16 cs.CR
Understanding, Implementing, and Supporting Security Assurance Cases in Safety-Critical Domains
针对安全关键领域安全保障案例（SAC）创建与管理的不足，提出CASCADE方法，结合ISO/SAE-21434和质量保证，通过资产驱动和机器学习分类，提升适用性与泛化性。
2025-01-08 cs.CR cs.SE
Discovering and Understanding the Security Hazards in the Interactions between IoT Devices, Mobile Apps, and Clouds on Smart Home Platforms
灵巧家庭将数十个家庭设备连接到互联网，物联网云运行各种家庭自动化应用程序。在带来前所未有的便利性和可访问性的同时，也给用户带来了各种安全隐患。以前的研究从几个方面研究了灵巧家庭的安全性。然而，我们发现，参与实体之间的相互作用的复杂性（即，设备、物联网云和移动应用程序）尚未得到系统的研究。在这项工作中，我们对五个广泛使用的灵巧家庭平台进行了深入分析。结合固件分析、网络流量拦截和黑盒测试，我们对参与实体之间的交互细节进行了逆向工程。在此基础上，我们分别推导出了三个实体的合法状态转换图。使用这些状态机作为参考模型，我们确定了一组意外的状态转换。为了确认和触发意外的状态转换，我们实现了一组幻影设备来模拟真实设备。通过指示幻影设备干预正常的实体间交互，我们发现了几个新的漏洞和一系列针对现实世界灵巧家庭平台的攻击。
2019-06-26 cs.CR cs.NI
Stealthy Peers: Understanding Security Risks of WebRTC-Based Peer-Assisted Video Streaming
本文首次系统研究基于WebRTC的对等辅助视频流服务的安全风险，通过自动化发现和框架分析，揭示搭便车、片段污染、IP泄露和资源占用等问题，并负责任披露。
2022-12-07 cs.CR
Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications
Microsoft（微软）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文系统研究了通过“氛围编码”范式开发的应用的安全性，发现其存在占位符逻辑、未过滤输入和秘密泄露等重复性漏洞模式，根源在于AI代理的系统性局限，且即使改进LLM能力也无法消除根本风险。
2026-09-16 cs.CR cs.SE
Understanding the Security and Performance of the Web Presence of Hospitals: A Measurement Study
该研究测量4,774家三类医院网站的域名、内容与SSL安全特征，并关联414起数据泄露，发现基础安全缺失和恶意内容普遍，网站安全属性可强烈指示泄露风险。
2023-04-26 cs.CR cs.CY cs.PF
Understanding the Security Boundary of Obfuscation-based On-Device LLM Protection
Tsinghua University（清华大学）
本文针对基于TEE的端侧LLM保护中启发式混淆方法的局限，形式化混淆原语以统一先前TSLP方法，刻画其安全边界，提出Collapse攻击揭示共同漏洞，并引入新原语扩展安全边界。
2026-09-21 cs.CR
Improving DRAM Performance, Security, and Reliability by Understanding and Exploiting DRAM Timing Parameter Margins
本论文严格的特点，许多现代商品DRAM设备，并表明，通过利用DRAM访问时序裕度在DRAM推荐的DRAM时序规范，我们可以显着提高系统性能，降低功耗，提高设备的可靠性和安全性。首先，我们表征DRAM时序参数裕度，并发现DRAM的某些区域可以访问速度比其他地区由于DRAM单元工艺制造的变化。我们利用这一点，使可变的访问时间取决于被访问的DRAM单元，这不仅提高了整体系统性能，而且还降低了功耗。其次，我们发现，我们可以唯一地识别DRAM设备的故障，导致当我们访问DRAM的定时参数降低到低于规格值的位置。因为我们通过DRAM访问来诱导这些故障，所以我们可以比以前的工作更快地生成这些唯一标识符。第三，我们提出了一个随机数发生器，它是基于我们的观察，在某些DRAM单元的定时故障是随机引起的，因此可以重复轮询，非常迅速地产生真正的随机值。最后，我们描述了RowHammer的安全漏洞在广泛的现代DRAM芯片，同时违反DRAM刷新要求，以直接表征底层DRAM技术，而不干扰刷新命令。我们通过对真实芯片的表征证明，现有的RowHammer缓解机制要么不可扩展，要么在预计的未来设备中遭受过大的性能开销，因此研究更有效的RowHammer解决方案至关重要。总的来说，我们的研究建立了对现代DRAM设备的新理解，以同时提高计算系统的性能，可靠性和安全性。
2021-09-29 cs.AR cs.CR cs.PF
Ambush from All Sides: Understanding Security Threats in Open-Source Software CI/CD Pipelines
该研究针对开源软件CI/CD流水线攻击面认知不足的问题，通过大规模测量32万余GitHub仓库、系统分析威胁模型并开展真实攻击案例验证，揭示其安全风险并提出缓解建议。
2024-01-31 cs.CR
Distributed Security: From Isolated Properties to Synergistic Trust
Shandong University（山东大学）；Quan Cheng Laboratory（崂山实验室）
本文探讨了分布式安全从孤立属性到协同信任的转变，提出四个基础属性并分析其融合能力，指出未来研究需关注属性融合、计算开销和后量子挑战。
2026-02-20 cs.CR cs.DC
Critical Infrastructure Security: Penetration Testing and Exploit Development Perspectives
本文综述关键基础设施安全，探讨渗透测试与漏洞利用开发的方法及挑战，指出二者是识别弱点、缓解威胁、提升系统弹性的关键，呼吁将其纳入常规安全协议并加强公私合作。
2024-07-24 cs.CR
Towards Understanding and Applying Security Assurance Cases for Automotive Systems
本文提出符合 ISO/SAE-21434 且集成质量保证的 CASCADE 方法，用于创建汽车安全保证案例，并经大型 OEM 专家评估验证其工业适配性与可扩展性。
2024-09-05 cs.CR cs.SE
Enhancing Software Supply Chain Resilience: Strategy For Mitigating Software Supply Chain Security Risks And Ensuring Security Continuity In Development Lifecycle
本文提出缓解软件供应链安全风险并确保开发生命周期安全连续性的策略，通过分析供应链韧性现状，增强数字基础设施的透明度与信任，以强化整体安全态势。
2024-07-08 cs.CR
XBreaking: Understanding how LLMs security alignment can be broken
Department of Electrical, Computer；Biomedical Engineering, University of Pavia, Italy\ .；Department of Computer Applications,\ University of Science \& Technology, India\ .
本文提出XBreaking方法，通过可解释AI比较有审查与无审查模型的行为，提取可利用的对齐模式，并利用定向噪声注入攻破大语言模型的安全对齐约束。
2025-11-07 cs.AI cs.CR cs.LG
SecQA: A Concise Question-Answering Dataset for Evaluating Large Language Models in Computer Security
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文提出SecQA数据集，基于GPT-4生成的多项选择题，评估多种大型语言模型在计算机安全领域的理解与应用能力，并确立其为该领域未来研究的基准。
2023-12-26 cs.CL cs.CR
Understanding the Security of Deepfake Detection
Duke University（杜克大学）
Deepfakes对互联网上信息的信任构成了越来越大的挑战。因此，检测deepfake引起了学术界和工业界越来越多的关注。现有技术的深度伪造检测方法包括两个关键部分，即，人脸提取器和人脸分类器，分别提取图像中的人脸区域并将其分类为真/假。现有的研究主要集中在提高非对抗性环境中的检测性能，而对抗性环境中deepfake检测的安全性在很大程度上尚未得到探索。在这项工作中，我们的目标是弥合差距。特别是，我们进行了系统的测量研究，以了解最先进的deepfake检测方法在对抗环境中的安全性。我们使用两个大规模的公共deepfakes数据源，包括FaceForensics ++和Facebook Deepfake Detection Challenge，其中deepfakes是虚假的人脸图像;我们训练最先进的deepfake检测方法。这些检测方法可以在这些数据集上的非对抗性设置中达到0.94 - 0.99的准确度。然而，我们的测量结果揭示了deepfake检测方法在对抗环境中的多个安全限制。首先，我们发现攻击者可以避开面部提取器，即，面部提取器无法通过向其deepfake图像添加小的高斯噪声来提取正确的面部区域。其次，我们发现使用一种方法生成的deepfakes训练的人脸分类器无法检测到另一种方法生成的deepfakes，即，攻击者可以通过使用新方法生成deepfake来逃避检测。第三，我们发…
2021-10-06 cs.CR cs.CV cs.LG
MFA is a Waste of Time! Understanding Negative Connotation Towards MFA Applications via User Generated Content
传统的单因素身份认证由于单点失效的特性而存在严重的安全漏洞。多因素身份验证（MFA）旨在通过提供额外的验证步骤来增强安全性。然而，在实际部署中，用户在使用MFA时往往会感到不满，从而导致不采用。为了了解MFA当前的设计和可用性问题，我们分析了来自主要分销商（如Amazon、Google Play、Apple App Store等）的关于基于应用程序的MFA工具的汇总用户评论（N = 12，500）。虽然一些用户承认MFA的安全优势，但他们中的大多数人仍然面临初始配置，系统设计理解，有限的设备兼容性和风险权衡等问题，导致不采用MFA。基于这些结果，我们在技术设计、初始培训和风险沟通方面提供了可操作的建议，以提高MFA的采用率和用户体验。
2019-08-16 cs.CR cs.HC cs.LG
Understanding the efficacy, reliability and resiliency of computer vision techniques for malware detection and future research directions
Intel Labs（英特尔研究院）
我的研究领域是安全和机器学习的交叉点。本概述总结了我的研究的一个组成部分：将计算机视觉与恶意软件利用检测相结合，以增强安全解决方案。我将提出有效性、可靠性和弹性的观点，将威胁检测制定为计算机视觉问题，并开发最先进的基于图像的恶意软件分类。将恶意软件二进制表示为图像提供了数据样本的直接可视化，减少了特征提取的工作量，并且消耗了整个二进制用于整体结构分析。将对大规模图像分类有效的深度神经网络的迁移学习应用于恶意软件分类，与经典的机器学习算法相比，展示了优越的分类效率。为了增强这些基于视觉的恶意软件检测器的可靠性，可以在恶意软件视觉表示上构建解释框架，并且该解释框架对于提取忠实的解释是有用的，使得安全从业者在部署之前对模型有信心。在网络安全应用程序中，我们应该始终假设恶意软件编写者不断修改代码以绕过检测。解决恶意软件检测器的弹性与功效和可靠性同等重要。通过了解用于恶意软件检测的机器学习模型的攻击面，我们可以大大提高算法的鲁棒性，以打击野生恶意软件对手。最后，我将讨论未来的研究方向值得追求在这个研究社区。
2019-04-03 cs.CR cs.CV cs.LG
Command & Control: Understanding, Denying and Detecting - A review of malware C2 techniques, detection and defences
在本调查中，我们首先简要回顾了网络攻击的现状，重点介绍了最近在如何以及为什么进行此类攻击方面发生的重大变化。然后，我们调查的机制恶意软件命令和控制（C2）的建立：我们提供了一个全面的审查所使用的技术攻击者建立这样一个通道，并隐藏其存在的攻击方和他们使用的安全工具。然后，我们切换到防御方面的问题，并审查已提出的检测和中断的C2通道的方法。我们还将这些技术映射到广泛采用的安全控制，强调当前最佳实践中的差距或限制（以及成功案例）。
2015-06-22 cs.CR
Understanding U.S. Users' Security and Privacy Transparency Needs for Consumer-Facing Generative AI
Duke University（杜克大学）；Duke Kunshan University（杜克昆山大学）；Google（谷歌）
研究探讨用户在使用面向消费者的人工智能生成技术时对安全和隐私信息的需求，发现现有信息不足以驱动初始采用，用户更依赖流行度等粗略指标，后续使用中不确定性影响用户行为，提出需可信信息和易用界面的透明度设计。
2026-06-23 cs.AI cs.CR cs.CY
New Models for Understanding and Reasoning about Speculative Execution Attacks
Spectre和Meltdown攻击及其变种利用硬件性能优化功能导致安全漏洞。秘密信息通过隐蔽或侧面渠道获得和泄露。新的攻击变种不断出现，我们没有系统的方法来捕捉这些攻击的关键特征，并评估它们成功或失败的原因。在本文中，我们提供了一个新的攻击图模型推理的投机执行攻击。我们的攻击模型为有序依赖图，并证明了两个节点之间的竞争条件可以发生，如果有一个失踪的依赖边缘之间。我们定义了一个新的概念，“安全依赖”之间的资源访问和其先前的授权操作。我们发现，一个失踪的安全依赖相当于授权和访问之间的竞争条件，这是投机执行攻击的根本原因。我们展示了我们的攻击图如何对Spectre和Meltdown攻击进行建模的详细示例，并且可以推广到迄今为止发布的所有攻击变体。该攻击模型对于识别新的攻击和概括防御策略也非常有用。我们确定了几种防御策略与不同的性能安全权衡。我们表明，到目前为止提出的防御都适合我们的防御策略之一。我们还解释了如何攻击图可以构建，并指出这是有前途的工具设计师未来的工作。
2020-12-22 cs.AR cs.CR
Security Threats and Research Challenges of IoT-A Review
物联网（IoT）是可持续发展的缩影。它促进了智能系统的发展，工业化和最先进的生活质量。物联网架构是理解广泛采用的基本基线之一。安全问题对于任何技术基础设施都是至关重要的。由于物联网包括异构设备，其安全问题也是多种多样的。各种安全攻击可能导致机密性、完整性和可用性受损。在本文中，首先，物联网架构进行了简要描述。在此之后，物联网的组成部分被解释为各种基于物联网的应用和服务。最后，详细描述了各种安全问题，包括推荐的解决方案，以及潜在的研究挑战和未来的研究方向。
2020-12-24 cs.CR cs.NI
Understanding and Mitigating the Security Risks of Voice-Controlled Third-Party Skills on Amazon Alexa and Google Home
虚拟个人助理（VPA）（例如，亚马逊Alexa和谷歌助手（Google Assistant）目前主要依靠语音通道与用户进行通信，但众所周知，语音通道很容易受到攻击，缺乏适当的身份验证。VPA技能市场的快速增长开辟了一条新的攻击途径，可能允许远程攻击者发布攻击技能，通过Amazon Echo和Google Home等流行的物联网设备攻击大量VPA用户。在本文中，我们报告了一项研究，得出的结论是，这种远程，大规模的攻击确实是现实的。更具体地说，我们实现了两种新的攻击：语音占用，其中对手利用调用技能的方式（例如，“OpenCapitalOne”），使用具有类似发音名称的恶意技能（例如，“大写的赢”）或释义的名称（例如，“capital one please”）劫持用于不同技能的语音命令，以及语音伪装，其中恶意技能模仿VPA服务或合法技能以窃取用户的数据或窃听她的对话。这些攻击针对的是VPA的工作方式或用户对其功能的误解，我们在Amazon Echo和Google Home上的实验（包括用户研究和实际部署）发现这些攻击构成了现实的威胁。我们发现的重要性已经得到了亚马逊和谷歌的认可，我们建立的新检测系统在Alexa和谷歌市场上发现的风险技能也进一步证明了这一点。我们进一步开发了自动检测这些攻击的技术，这些技术已经捕获了可能构成此类威胁的现实技能。
2018-06-29 cs.CR
Understanding and Improving Model Editing for Secure Code Generation
Singapore Management University（新加坡管理大学）；Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；Nanjing University（南京大学）；Sun Yat-sen University（中山大学）
本研究系统探究模型编辑用于安全代码生成，提出SafeEdit方法缓解模型编辑的安全与功能权衡，其与CoSec结合可提升安全代码生成性能。
2026-08-10 cs.CR cs.SE
An Investigation of Hardware Security Bug Characteristics in Open-Source Projects
该研究针对硬件安全漏洞属性研究不足的问题，以OpenTitan项目为对象分析漏洞特征，提出基于抽象语法树的修复句法分析方法，发现超半数漏洞有安全影响且多数修复仅改单文件，为相关工具与技术开发提供支撑。
2024-02-01 cs.CR
Understanding Privacy Attitudes and Concerns Towards Remote Communications During the COVID-19 Pandemic
自2019年12月以来，COVID-19疫情导致世界各地的人们实行社交距离，这导致远程通信在工作、社交和在家学习方面的应用急剧增加。由于远程通信将持续到疫情结束后，在这种前所未有的环境下保护用户的安全和尊重他们的隐私至关重要，这需要彻底了解他们的行为，态度和对远程通信各个方面的关注。为此，我们对全球220名多产参与者进行了在线研究。我们发现，隐私和安全是影响与会者对会议工具和会议地点的态度和舒适度的最常见因素之一。开放式回答显示，大多数参与者在选择会议工具或在远程会议中使用麦克风/网络摄像头时缺乏自主权，这在某些情况下与他们的个人隐私和安全偏好相矛盾。根据我们的调查结果，我们提炼出几条建议，说明雇主、教育工作者和工具开发人员如何在进行远程通信时告知用户并授权用户做出隐私保护决定。
2021-06-09 cs.CR cs.CY cs.HC
Towards Understanding the Skill Gap in Cybersecurity
鉴于网络安全领域正在进行的“军备竞赛”，该领域熟练专业人员的短缺是计算机科学领域最严重的问题之一。据估计，目前全球网络安全领域未满足的人员需求超过300万个。此外，人们普遍认为现有劳动力的资格不足。我们试图更深入地了解当前网络安全技能差距的性质。为此，我们使用两种技能表征相关的数据从招聘广告和学术课程：从建立的技能框架，以及“技能主题”自动派生的文本挖掘工具的手动定义。我们的分析显示，这两种分析技术之间存在很强的一致性，并揭示了几个关键技能类别的供应严重不足，例如，软件和应用程序安全、安全管理、需求工程、法规遵从性和认证。根据我们的分析结果，我们为未来的网络安全课程开发提供了建议，以减少已确定的技能差距。
2022-04-28 cs.CR
Security Logs to ATT&CK Insights: Leveraging LLMs for High-Level Threat Understanding and Cognitive Trait Inference
USC Institute for Creative Technologies（南加州大学创新技术研究院）；Northeastern University（东北大学）
本文提出利用大语言模型分析Suricata IDS日志，将底层网络事件映射到MITRE ATT&CK技术，并推断攻击者的认知偏差（如损失厌恶），为行为自适应网络防御奠定基础。
2025-10-23 cs.AI cs.CR
Understanding the Process of Data Labeling in Cybersecurity
本文通过专家访谈、13名安全从业者用户研究和概念验证实验，首次从ML安全从业者视角揭示网络威胁检测中的数据标注实践、痛点与需求。
2023-11-28 cs.CR
