Browser Security Posture Analysis: A Client-Side Security Assessment Framework
本文提出完全运行于浏览器内的JavaScript/WebAssembly安全评估框架，通过120多项原位测试诊断客户端安全策略，并在多浏览器与企业场景中验证其发现。
2025-05-12 cs.CR
Unconditionally Safe Light Client
本文针对PoS区块链轻客户端提出形式化加密经济安全与受保安全机制，通过权益罚没实现无条件保护，并实现可编程安全定制，在低成本实现下支持客户端按需选择延迟与保险成本的最优权衡。
2024-05-02 cs.CR
Very Pwnable Network: Cisco AnyConnect Security Analysis
企业虚拟专用网络（VPN）使用户能够在家或旅行时工作。与此同时，VPN与公司的网络基础设施相关联，迫使用户出于网络兼容性的原因安装专有客户端。VPN客户端以高权限运行，以加密和重新路由网络流量。因此，VPN客户端中的漏洞对其用户以及企业网络构成了重大风险。思科是企业网硬件的主要供应商，通过其AnyConnect客户端为桌面和移动设备提供VPN连接。虽然过去的安全研究主要集中在AnyConnect Windows客户端上，但我们发现Linux和iOS基于不同的架构，具有不同的安全问题。我们的逆向工程以及后续的设计分析和模糊揭示了13个新的漏洞。其中七个位于Linux客户端。Linux上特权升级的根本原因在客户端的架构中如此之深，以至于它只得到了部分解决方案。对iOS的类似分析揭示了三个AnyConnect特定的错误以及iOS网络扩展中的三个一般问题，这些问题适用于所有类型的VPN，并不限于AnyConnect。
2022-02-11 cs.CR
Security assessment of common open source MQTT brokers and clients
本文对五个开源 MQTT 代理库和三个客户端库进行经验性安全评估，发现部分实现未完全遵循标准，存在可能被恶意利用导致系统不一致的安全隐患。
2023-09-07 cs.CR
The Sorry State of TLS Security in Enterprise Interception Appliances
企业环境中的网络流量检测（包括TLS流量）已得到广泛应用。这样做的原因主要与提高企业安全性有关（例如，恶意软件检测）并满足法律要求。为了分析TLS加密的数据，网络设备通过充当请求客户端的预期web服务器（例如，浏览器），并充当外部web服务器的客户端。因此，TLS代理必须实现TLS客户端和服务器，并处理大量的流量，最好是实时的。然而，由于TLS/HTTPS中的协议和实现层漏洞非常频繁，这些代理必须至少与现代最新的Web浏览器和正确配置的Web服务器一样安全。与客户端TLS代理（例如，正如在几个防病毒产品中一样），网络设备中的代理可以为数百到数千个客户端提供服务，并且其TLS实现中的任何漏洞都可以显著降低企业安全性。为了分析网络设备的TLS安全性，我们开发了一个全面的框架，通过结合和扩展现有的客户端和基于网络的拦截研究工作的测试。我们在一年多的时间里分析了13个代表性的网络设备（包括通知受影响供应商之前和之后的版本，共17个版本），并发现了几个安全问题。例如，我们发现四个设备根本不执行证书验证，三个设备使用预生成的证书，十一个设备接受使用MD5签名的证书，从而使其客户端面临MITM攻击。我们的目标是强调企业和政府环境中广泛使用的TLS代理所带来的风险，这些风险可能会影响托管安全，隐私和财务敏感数据的许多系统。
2018-09-24 cs.CR
TLS Beyond the Broker: Enforcing Fine-grained Security and Trust in Publish/Subscribe Environments for IoT
消息队列代理是物联网的基本构建块，通常用于从发布客户端向订阅客户端存储转发消息。通常，单个可信代理提供安全（例如TLS）和不安全的连接，但中继消息而不管其入站和出站保护。这种混合模式是为了提高效率而促进的，因为TLS对于0类IoT设备上的MQTT实现来说是一个相当大的负担。这样的代理，从而透明地互连安全和不安全连接的设备，我们认为，这种混合模式的操作实际上可以是一个重大的安全问题：客户端只能控制自己的连接到代理的安全级别，但他们不能对其他客户端实施任何保护。我们描述了这样的发布/订阅机制的增强，以允许通过仅经由满足期望的安全级别的连接转发消息来执行发布者或订阅者的指定安全级别。例如，通过安全通道发布消息的客户机可以指示代理将消息专门转发给安全连接的订阅者。我们为MQTT协议原型实现了我们的解决方案，并提供了详细的开销测量。
2021-09-02 cs.CR
Fraud and Data Availability Proofs: Maximising Light Client Security and Scaling Blockchains with Dishonest Majorities
轻客户端，也称为简单支付验证（SPV）客户端，是只下载区块链中一小部分数据的节点，并使用间接手段来验证给定链是否有效。通常情况下，他们不会验证区块数据，而是假设区块链的共识算法支持的链只包含有效的区块，并且大多数区块生产者都是诚实的。通过允许这样的客户端接收由完全验证节点生成的欺诈证据，这些节点表明块违反了协议规则，并将其与概率抽样技术相结合，以验证块中的所有数据实际上都可以下载，我们可以消除诚实多数假设，而是对重播数据的诚实节点的最小数量进行更弱的假设。欺诈和数据可用性证明是实现区块链链上扩展（例如通过分片或更大的区块）的关键，同时保持链上数据可用和有效的强有力保证。我们提出，实施和评估一种新的欺诈和数据可用性证明系统。
2019-05-25 cs.CR
Holding all the ASes: Identifying and Circumventing the Pitfalls of AS-aware Tor Client Design
当攻击者能够观察进入和退出Tor网络的流量时，可以进行流量关联攻击来对Tor用户进行去匿名化。最近的工作已经引起了人们对网络级对手（例如，自治系统）。我们进行了历史分析，以了解AS级流量关联攻击的威胁在过去五年中是如何演变的。我们发现，尽管Tor网络中增加了大量新的中继，但威胁仍然在增加。这表明除了Tor网络的容量之外，增加AS级多样性的重要性。我们识别并详细阐述了AS感知Tor客户端设计和构建的常见陷阱。我们发现，屈服于这些陷阱会对AS感知的Tor客户端的三个主要方面产生负面影响-（1）针对AS级对手的安全性，（2）针对中继级对手的安全性，以及（3）性能。最后，我们提出并评估了一个Tor客户端- Cipollino -它使用最先进的网络测量来避免这些陷阱。我们的评估表明，Cipollino能够实现更好的安全性，同时保持对中继级对手的安全性，
2016-05-11 cs.CR
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
SpiderSapien: Client-Centric Web Crawler and Security Scanner
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；University of Gothenburg（哥德堡大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
SpiderSapien是一款以客户端为中心的网络爬虫与安全扫描器，通过结合可交互元素检测、UI交互排序及LLM表单解决等技术，大幅提升了网络应用的代码覆盖率与XSS漏洞检测能力。
2026-09-03 cs.CR
Security Header Fields in HTTP Clients
HTTP标头通常用于建立Web通信，其中一些与安全性相关。然而，我们对移动应用程序中安全相关头的使用和支持只有很少的信息。我们通过查询在3，376个应用程序中使用的9，714个不同的URL并收集每个服务器的响应信息，探索了移动应用程序通信中对此类头部的采用。我们发现，所有主要的HTTP客户端都不支持安全HTTP头字段，而且几乎没有提供任何服务器响应。基于这些结果，我们讨论了改进的机会，特别是减少数据泄漏和任意代码执行的可能性。我们提倡更全面地使用现有的HTTP标头，并在HTTP客户端库中及时开发相关的Web浏览器安全功能。
2021-11-05 cs.CR cs.SE
Security Analysis of Mobile Banking Application in Qatar
本研究分析了卡塔尔两个Android移动银行应用的安全态势，发现其存在安全弱点，表明需进行更稳健的安全评估以增强用户信心和意识。
2023-04-06 cs.CR
A Multi-Client Searchable Encryption Scheme for IoT Environment
针对物联网中单所有者多客户端场景，提出支持动态更新、前后向隐私及去中心化存储的对称可搜索加密方案，实现高效撤销访问，性能与安全性优于现有工作。
2023-05-16 cs.CR
Increasing Security in Cloud Environment
云计算的概念是为了满足项目对新应用程序的需求增加，并随时随地为用户提供大型存储设施。云系统设施帮助许多行业以及个人用户以非常低的成本获得真实的软件。但是这个新系统带来了安全性的主要问题，因为与云的连接是通过Web进行的，并且需要为每个客户端处理数据和应用程序的可用性。本文介绍了各种安全措施，可以单独或组合添加，以保护数据传输，服务器和客户端。
2013-01-02 cs.CR
Comment on "Provably secure biometric-based client-server secure communication over unreliable networks"
在密钥协商协议中，用户将向服务器发送请求，服务器将响应该消息。在双向认证之后，将在它们之间创建安全会话密钥。它们使用会话密钥来创建用于通信的安全信道。2021年，Saleem等人提出了一种保护用户和服务器通信的协议，声称他们提出的协议满足各种安全需求，并且还能抵抗已知类型的攻击。在这篇文章中，我们将证明Saleem等人的方案不满足完全前向保密的安全要求。
2022-06-27 cs.CR
Quantitative Analysis of DoS Attacks and Client Puzzles in IoT Systems
拒绝服务（DoS）攻击是当今互联网的主要安全威胁。这一挑战与物联网（IoT）尤其相关，因为设备的计算能力、内存和安全机制都较低，无法缓解DoS攻击。本文提出了一个模型，模仿物联网设备网络的独特特征，包括实现“加密谜题”的系统组件-一种DoS缓解技术。我们在系统上创建了一个模拟的DoS攻击，并进行了定量分析，以模拟这种攻击可能对系统产生的影响，评估物联网系统中安全性和吞吐量之间的权衡。我们通过PRISM中的随机模型检验对此进行建模，并提供证据支持这一点，作为一种有价值的方法来比较物联网系统不同实现的效率，并通过案例研究进行了说明。
2017-10-30 cs.CR
Security Protocol Review Method Analyzer(SPRMAN)
本文采用J2EE（JSP，SERVLET）技术，以HTML为前端，Oracle 9 i为后端。SPECTRA是为英国电信（BT）英国客户开发的，电信公司。实际上，英国电信的要求是，他们正在为他们的IT客户提供网络安全相关产品，如Virtusa，Wipro，HCL等，该产品由一组协议构成，这些协议与一组组件相关联。通过将所有这些协议和组件组合在一起，开发了产品。在制定出产品后，它被订阅给他们的个人客户。一旦客户订阅了产品，他就会向客户端（BT）提出更新产品中任何策略或组件的请求。客户已被授予订阅产品的读/写访问权限。仅允许具有读/写访问权限的客户用户提出对产品的请求，而不允许仅具有读访问权限的用户提出请求。在客户端区域将请求组作为管理工作队列进行管理。本方案在产品内部的管理被视为安全方案审查方法分析器。SPECTRA帮助BT克服他们在使用现有的软件应用程序处理各种客户的请求时所面临的所有障碍。特别程序强调请求的性质，并根据问题对未来的影响程度优先考虑问题。因此，SPARK在BT和客户之间建立了良好的关系。
2013-09-07 cs.CR
Client-side Vulnerabilities in Commercial VPNs
互联网用户越来越依赖商业虚拟专用网络（VPN）服务来保护他们的安全和隐私。VPN服务通过加密隧道将客户端的流量路由到云中的VPN网关。因此，它们隐藏了客户端的真实IP地址，使其无法访问在线服务，并且还保护用户的连接免受接入网络中的感知威胁。在本文中，我们研究这种商业VPN服务的安全性。重点是客户端应用程序如何设置VPN隧道，以及服务提供商如何指示用户配置通用客户端软件。我们分析了常见的VPN协议和在Windows，macOS和Ubuntu上的实现。我们发现VPN客户端有各种配置缺陷，攻击者可以利用这些缺陷来剥离流量加密或绕过VPN网关的身份验证。在某些情况下，攻击者还可以窃取VPN用户的用户名和密码。我们提出了缓解每个发现的漏洞的方法。
2019-12-10 cs.CR
Predicting SSH keys in Open SSH Memory dumps
INSA（国立应用科学学院）
本研究利用深度学习、机器学习与知识图谱技术，直接从原始二进制堆转储文件构建内存图并生成嵌入，以准确预测OpenSSH内存转储中SSH密钥的存在与位置，从而增强安全防护并促进蜜罐等先进安全框架的开发。
2024-01-24 cs.CR cs.LG
Skefl: Single-Key Homomorphic Encryption for Secure Federated Learning
针对联邦学习中单密钥同态加密易受服务器与客户端串通攻击的问题，提出Skefl协议，通过密文秘密共享实现安全性与性能的平衡，并给出安全性证明与性能评估。
2023-12-28 cs.CR
Memory Forensic Analysis of MQTT Devices
物联网正在以其在医疗、自动化、家庭安全、智慧城市等领域的广泛应用彻底改变当今时代，随着这些物联网设备的使用越来越多，对其安全性和应用协议的威胁也在增加。通过这些协议的流量如果被拦截，可能会泄露敏感信息，并导致控制整个物联网网络。本文的范围仅限于MQTT协议。MQTT（MQ Telemetry Transport）是一种用于IoT设备之间通信的轻量级协议。有多个代理和客户端可用于发布和订阅服务。出于安全目的，必须保护流量、代理和最终客户端应用程序。本文演示了从运行代理和客户端应用程序的设备中提取敏感数据。
2019-08-20 cs.CR
Achieving Security and Privacy in Federated Learning Systems: Survey, Research Challenges and Future Directions
Universitat Rovira i Virgili（罗维拉-维尔吉利大学）；Universitat Oberta de Catalunya (UOC)（加泰罗尼亚开放大学）；Europe Cloud Service Competence Center, Huawei Technologies Oy (Finland) Co. Ltd（华为技术（芬兰）有限公司欧洲云服务能力中心）
联邦学习（FL）允许服务器跨多个分散的客户端学习机器学习（ML）模型，这些客户端私有地存储它们自己的训练数据。与集中式ML方法相比，FL将计算节省到服务器，并且不需要客户端将其私有数据外包给服务器。然而，FL并非没有问题。一方面，客户端在每个训练时期发送的模型更新可能会泄露客户端私有数据的信息。另一方面，服务器学习的模型可能会受到恶意客户端的攻击;这些安全攻击可能会毒害模型或阻止它收敛。在本文中，我们首先研究安全和隐私攻击FL和批判性调查文献中提出的解决方案，以减轻每一种攻击。之后，我们讨论了同时实现安全性和隐私保护的困难。最后，我们概述了解决这个开放问题并实现安全性和隐私性的方法。
2020-12-12 cs.AI cs.CR
Multi-Server Verifiable Delegation of Computations: Unconditional Security and Practical Efficiency
近年来，由于云计算的流行，外包计算得到了显著的普及。外包计算的安全问题主要有两个：如何保证云服务器正确执行计算和如何保护客户端数据的机密性。Gennaro、Gentry和Parno的{ \em单服务器可验证计算}（SSVC）（Crypto'10）使得客户端能够在任何输入$x$上委托函数$f$的计算，其中两个关注点都被高度减轻，但仅导致{\em缺乏实际效率}的{\em计算安全}方案。SSVC方案使用单个服务器，本文提出了一个{ \em多服务器可验证计算}（MSVC）模型，其中客户端在多个服务器之间共享$f$和$x$，每个服务器对其共享的数据执行一组计算，最后客户端根据所有服务器的计算结果重构$f(x)$。在这个MSVC模型中，我们提出了一个通用的结构，外包计算的形式$F{\bf x}$，其中$F$是一个矩阵和$\bf x$是一个向量。我们的通用构造实现了{ \em信息理论安全性，输入保密性}和{ \em函数保密性}。通过优化参数，我们得到了一个3服务器的方案，它使用的服务器数量最少，和4服务器的方案，它引起的工作量最小。通过将多个多项式的计算分解为两阶段的计算，第一阶段的形式为$F{\bf x}$，第二阶段是快速的，并委托第一阶段的计算，我们得到了这些多项式的MSVC方案。我们实现了我们的MSVC计划，并表明他们是最{ \em实用}的日期。
2021-04-26 cs.CR
A More Secure Split: Enhancing the Security of Privacy-Preserving Split Learning
本文提出一种基于U形分割学习的同态加密协议，在客户端对激活图加密后再发送给服务器，以在保护原始数据隐私的同时仅使准确率降低2.65%。
2023-09-15 cs.CR
F-PKI: Enabling Innovation and Trust Flexibility in the HTTPS Public-Key Infrastructure
我们提出了F-PKI，HTTPS公钥基础设施（或Web PKI）的增强，为客户端和域所有者提供信任灵活性，并使认证机构（CA）能够实施更强的安全措施。在当今的Web PKI中，所有CA都是同等可信的，安全性由最薄弱的环节定义。我们通过在两个方面引入信任灵活性来解决这个问题：使用F-PKI，每个域所有者可以定义域策略（例如，指定哪些CA被授权为其域名颁发证书），每个客户端可以根据信任级别设置或选择验证策略。因此，F-PKI支持了当今互联网迫切需要的一个属性：信任异质性。不同的参与方可以表达不同的信任偏好，同时仍然能够验证所有证书。相比之下，今天的Web PKI只允许客户端完全不信任可疑/行为不端的CA，这可能会导致合法证书被拒绝的形式的附带损害。我们的贡献是提出一个系统，是向后兼容的，提供明智的安全属性，客户端和域名所有者，确保所有证书的可验证性，并防止降级攻击。此外，F-PKI为创新提供了基础，因为它激励CA部署新的安全措施以吸引更多客户，而不会使这些措施受到脆弱CA的削弱。
2022-03-29 cs.CR
DSTC: DNS-based Strict TLS Configurations
大多数TLS客户端（如现代Web浏览器）强制执行粗粒度的TLS安全配置。它们支持具有已知设计弱点的协议的遗留版本，以及提供较少安全保证的弱密码套件（例如，非前向保密），主要是为了提供向后兼容性。这为降级攻击打开了大门，就像POODLE攻击[18]一样，它利用客户端的静默回退来降级协议版本，以利用遗留版本的缺陷。为了在安全性和向后兼容性之间实现更好的平衡，我们提出了一种基于DNS的机制，该机制使TLS服务器能够宣传其对最新版本协议和强密码套件（同时提供前向保密和身份验证加密）的支持。这使客户端能够考虑有关服务器的TLS配置的先验知识，以实施细粒度的TLS配置策略。也就是说，客户端对去往广告服务器的连接强制执行严格的TLS配置，而对其余连接强制执行默认配置。我们实现和评估所提出的机制，并表明它是可行的，并产生最小的开销。此外，我们对全球访问量最大的10，000个网站进行了TLS扫描，并显示大多数网站都可以从我们的机制中受益。
2018-09-15 cs.CR
A New Implementation of Federated Learning for Privacy and Security Enhancement
Utah State University（犹他州立大学）；University of Wisconsin-Whitewater（威斯康星大学怀特沃特分校）；University of Nebraska–Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校）
受个人数据隐私日益受到关注以及本地客户数据量快速增长的推动，联邦学习（FL）已成为一种新的机器学习环境。FL系统由中央参数服务器和多个本地客户端组成。它将数据保存在本地客户端，并通过共享本地学习的模型参数来学习集中式模型。无需共享本地数据，隐私可以得到很好的保护。然而，由于共享的是模型而不是原始数据，因此系统可能会受到恶意客户端发起的中毒模型攻击。此外，由于服务器上没有可用的本地客户端数据，因此识别恶意客户端具有挑战性。此外，仍然可以通过使用上传的模型来估计客户端的本地数据来执行成员推断攻击，从而导致隐私泄露。在这项工作中，我们首先提出了一个基于模型更新的联邦平均算法，以抵御拜占庭攻击，如加性噪声攻击和符号翻转攻击。提出了个体客户端模型初始化方法，通过隐藏个体本地机器学习模型，进一步隐私保护免受成员推断攻击。当结合这两种方案时，可以有效地增强隐私和安全性。实验证明，所提出的方案收敛于非IID数据分布时，没有攻击。在Byzantine攻击下，该方案的性能优于经典的基于模型的FedAvg算法.
2022-08-03 cs.CR cs.LG
Security Limitations of Classical-Client Delegated Quantum Computing
安全委托量子计算允许计算能力弱的客户端以隐私保护的方式将任意量子计算外包给不可信的量子服务器。经典客户端远程状态准备（$RSP_{CC}$）是实现量子计算经典委托的一个有希望的候选方案，其中客户端使用经典信道远程准备量子态。然而，使用$RSP_{CC}$作为子模块所导致的隐私损失尚不清楚。在这项工作中，我们使用Maurer和Renner（ICS'11）的构造性密码学框架来研究这个问题。我们首先确定的目标是$RSP_{CC}$的理想RSP资源的建设，从经典的信道，然后揭示使用$RSP_{CC}$的安全限制。首先，我们揭示了构建理想的RSP资源（从经典信道）和克隆量子态的任务之间的基本关系。任何经典构造的理想RSP资源都必须向服务器泄漏所生成的量子态的完整经典描述（可能以编码形式），即使我们仅以计算安全为目标。因此，我们发现，实现共同的RSP资源，而不会大大削弱他们的保证，是不可能的，由于无克隆定理。其次，上述结果不排除特定的$RSP_{CC}$协议至少在某些上下文中可以替代量子信道，例如Broadbent等人的通用盲量子计算（UBQC）协议（FOCS '09）。然而，我们发现，所得到的UBQC协议不能保持其已证明的组合安全性，只要$RSP_{CC}$被用作一个子程序。第三，我们证明了用Cojocaru等人的$RSP_{CC}$协议QFactory替换上述UBQC协议的量子信道（Asi…
2020-07-03 cs.CR quant-ph
A Proposed Algorithm to improve security & Efficiency of SSL-TLS servers using Batch RSA decryption
今天，互联网已经成为我们生活中不可或缺的一部分。90%以上的电子商务是在互联网上发展起来的。为了保证生产者客户端的交易安全和金融应用的安全，一个安全的算法变得非常必要。rsa算法的适用性来源于算法的特性，如机密性，安全认证，数据安全性和互联网上的完整性。因此，这种网络可以有一个更容易的使用，从实际的访问从短，中，甚至长距离和从不同的公共场所。Rsa加密在客户端相对便宜，而相应的解密在服务器端是昂贵的，因为它的私有指数大得多。因此，当同时请求快速增加时，ssl tls服务器将被淹没以执行公钥解密操作.批量rsa方法对于这种高负载的web服务器是有用的.在我们提出的算法中，通过减少响应时间和客户端可容忍的等待时间，可以改善ssl tls服务器的性能。该算法应提供合理的响应时间和优化服务器的性能显着。在加密端，为了抵御蛮干攻击、隐蔽攻击等多种攻击，采用了参数生成方法，对所有参数进行严格筛选，过滤掉不安全的参数。
2009-07-28 cs.CR
PDoT: Private DNS-over-TLS with TEE Support
互联网域名系统（DNS）的安全和隐私一直是人们长期关注的问题。最近，有一种趋势是使用传输层安全性（TLS）来保护DNS流量。然而，至少还有两个主要问题：（1）客户端如何以可伸缩和可扩展的方式对DNS-over-TLS端点进行身份验证;以及（2）客户端如何信任端点按预期行事？在本文中，我们提出了一种新的私有DNS-over-TLS（PDoT）架构。PDoT包括在可信执行环境（TEE）内操作的DNS递归解析器（RecRes）。使用远程证明，DNS客户端可以进行身份验证，并获得PDoT RecRes可信度的强有力保证。我们提供了PDoT的开源概念验证实现，并使用它来实验证明其延迟和吞吐量与流行的Unbound DNS-over-TLS解析器相匹配。
2019-09-25 cs.CR
Formal Security Analysis of SPV Clients Versus Home-Based Full Nodes in Bitcoin-Derived Systems
本文形式化分析了比特币SPV客户端与家庭全节点的安全性，证明在诚实多数假设下SPV客户端是密码学充分的且拓扑上更安全，是非挖矿参与者的理性均衡策略，挑战了家庭验证器增强网络安全的传统观点。
2025-06-02 cs.CR cs.DC cs.GT
Data-Oblivious ML Accelerators using Hardware Security Extensions
针对外包机器学习计算的数据机密性保护难题，提出将DIFT应用于Gemmini加速器的Dolma方案，集成BliMe框架实现端到端安全，实验验证其在大配置下开销较低。
2024-01-29 cs.CR
Secret Sharing Sharing For Highly Scalable Secure Aggregation
安全多方计算（MPC）可以提高数据所有者的安全性和隐私性，同时允许分析师执行高质量的分析。安全聚合是一种安全的分布式机制，用于支持联合深度学习，而无需可信的第三方。本文提出了一个具有次线性通信复杂性的高性能安全聚集协议。我们的协议通过基于组的方法实现了更高的通信和计算效率。它类似于扩展到值向量的秘密共享协议（也称为梯度），但在组内，我们添加了一个额外的秘密共享层（也称为分片）。这确保了在标准真实/理想安全范例中的秘密输入的隐私，在服务器可能与对手勾结的半诚实和恶意设置中。在恶意设置中，5%的客户端损坏和5%的退出，我们的协议可以聚合在一个联盟与100，000，000成员和向量的长度为100，而要求每个客户端只与350个其他客户端进行通信。这种聚合的具体计算成本对于服务器来说不到半秒，对于客户端来说不到100毫秒。
2022-05-03 cs.CR
AoI-Guided Client Selection for Robust and Timely Federated Intrusion Detection in Cloud-Edge Security Analytics
King's College London（伦敦国王学院）
本文研究了在云边安全分析中如何通过时延感知的客户端选择提升联邦入侵检测的及时性和鲁棒性，提出三种轻量级策略并验证其有效性。
2026-05-07 cs.CR cs.DL
Privacy-Preserving Intrusion Detection in Software-defined VANET using Federated Learning with BERT
本文提出FL-BERT方法，将联邦学习与BERT序列分类结合用于软件定义VANET的隐私保护入侵检测，实验表明其在隐私安全和攻击检测方面优于现有工作。
2024-01-17 cs.CR
TENET: Telegram Mini App (in)security
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学）；Artificialy
本文针对Telegram迷你应用生态系统的独特安全风险，开发了专用审计工具TENET，筛查发现37款应用中30款存在安全漏洞，推动Telegram修复了官方钱包的严重漏洞并提出相关安全措施。
2026-08-19 cs.CR
"Setting up TLS authentication was hell": A Usability Study of Client Certificate Authentication
University of Tennessee（田纳西大学）
本文通过纵向研究发现，尽管mTLS在日常使用中流畅，但初始配置成为主要瓶颈，且仅有9%的学生理解证书认证的安全影响，表明需重大平台改进才能推动mTLS主流化。
2026-09-01 cs.CR
Efficient Public Blockchain Client for Lightweight Users
公共区块链提供了一种去中心化的方法来存储交易数据，并在不同的领域有许多应用。为了让用户跟踪交易，一个简单的方法是让他们保留整个公共账本的本地副本。由于账本的规模不断增长，这种方法变得越来越不实用，特别是对于物联网设备和智能手机等轻量级用户。为了应对这个问题，已经提出了几种解决方案来减少存储负担。然而，现有的解决方案要么实现有限的存储减少（例如，简单的支付验证），或者依赖于某种强安全性假设（例如，使用可信服务器）。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决这个问题。具体来说，我们提出了一个\underline{e}有效的验证协议，用于\underline{p}公共\underline{b}锁链\underline{c}，或简称EPBC。EPBC特别适合轻量级用户，他们只需要存储少量数据，这些数据{ \it独立于}区块链的大小。我们分析了EPBC的性能和安全性，并讨论了它与现有公共分类账系统的集成。实验结果表明，EPBC是实用的轻量级用户。
2018-11-12 cs.CR
I-(OT)^2: A Client-optimal Oblivious Transfer Protocol for IoT Devices
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学）
针对物联网设备等客户端计算受限场景，提出一种基于二次剩余问题的1-out-of-2不经意传输协议，通过轻量级离线预计算将在线计算负担几乎全部转移给发送方，显著降低接收方计算和通信开销。
2026-06-01 cs.CR
Open or Sneaky? Fast or Slow? Light or Heavy?: Investigating Security Releases of Open Source Packages
开放源码包中的漏洞对于将这些包用作依赖项的客户端项目来说可能是一个安全风险。当在软件包中发现新漏洞时，软件包应快速发布新版本的修复程序，在本研究中称为安全发布。安全版本应该有很好的文档记录，并且只需要最少的迁移工作，以促进客户端项目的快速采用。然而，开源软件包在多大程度上遵循这些建议尚不清楚。本研究的目标是帮助软件从业者和研究人员了解目前的做法，释放安全补丁的开源软件包，并确定改进的领域，通过实证研究的安全版本。具体来说，本文研究了（1）修复和发布之间的时间差;（2）如何在发布说明中记录安全修复;（3）代码更改特征（大小和语义版本）的发布;以及（4）发布与Snyk或NVD上的咨询出版物之间的时间差（两个流行的漏洞数据库）的安全版本，涵盖七个软件包生态系统中的4，377个安全数据集。我们发现，中值安全版本在相应修复后的4天内可用，并包含134行代码（代码）更改。此外，我们发现61.5%的安全版本都附带了一个发布说明，记录了相应的安全修复程序。但是，Snyk和NVD可能需要25天（从发布开始）才能发布这些安全版本的建议，这可能会导致延迟通知客户项目。根据我们的研究结果，我们为软件包维护者和生态系统管理员提出了四项建议，例如使用私有分叉进行安全修复，以及标准化发布安全版本的做法。
2021-12-13 cs.CR cs.SE
Client-CASH: Protecting Master Passwords against Offline Attacks
对密码的离线攻击越来越普遍和危险。离线攻击者只受到他或她愿意投入的计算资源量的限制，以破解用户的密码。由于存在未能采用适当的密码存储实践（如密钥扩展）的身份验证服务器，这种危险更加严重。密码管理器可以通过采用哈希迭代或内存硬函数等密钥扩展过程来帮助减轻这些风险，从而从客户端的用户主密码中获取特定于站点的密码。虽然密钥拉伸可以降低离线对手的成功率，但这些过程也增加了合法用户的计算成本。由于离线攻击者的密码猜测大多数是不正确的，我们提出了一个客户端代价不对称的安全哈希方案（Client-CASH）。Client-CASH随机化客户端密钥拉伸过程的运行时间，使得我们的密钥导出函数在使用不正确的主密码运行时的预期计算成本更大。我们做出了一些贡献。首先，我们展示了如何通过使用在帐户创建时随机选择的停止谓词将随机性引入客户端密钥拉伸算法。其次，我们正式的问题，找到最佳的运行时间分布受到一定的成本约束的客户端和一定的安全约束的停机谓词。最后，我们证明了客户端现金可以减少对手的成功率高达$21\%$。这些结果证明了客户端-现金机制的前景。
2016-03-02 cs.CR
FedEDAuth -- Federated Embedding Distribution Authentication for Counterfeit IC Detection
Univeristy of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
本文提出FedEDAuth，一种轻量级嵌入级客户端认证框架，通过异常检测和过滤恶意参与者提升联邦学习在集成电路仿制检测中的安全性与可靠性。
2026-05-15 cs.CR
Secure Consistency Verification for Untrusted Cloud Storage by Public Blockchains
这项工作提出了ContractData，一种基于区块链的安全协议，用于验证相互不信任的云提供商和客户端之间的存储一致性。与现有的协议不同，ContractData将日志审计独特地委托给区块链，并且在降低客户端成本和降低客户端可用性要求方面具有优势，从而适用于具有移动和Web客户端的现代场景。ContractManager从客户端和云服务器收集日志，并通过交叉检查日志来验证一致性。通过这种方式，它不仅可以检测到来自恶意客户端和服务器伪造日志的攻击，而且还能够减轻这些攻击并从它们中恢复系统。此外，我们还设计了针对Contractor的新攻击，利用真实区块链系统中的各种限制（例如，写不可用，区块链分叉，合约竞争条件）。我们分析和加固的安全性的ContractUNK协议对建议的新的攻击。为了评估成本，我们在Ethereum/Solidity上构建了一个Contractor的功能原型。通过在私有和公共以太坊测试网上的实验，我们广泛地评估了与现有的基于客户端的日志审计工作相比，Contractor的成本。实验结果表明，该方法可以扩展到数百个客户端，节省客户端成本超过一个数量级。
2019-07-29 cs.CR cs.DC
Distributed Symmetric Key Establishment: A scalable, quantum-proof key distribution system
本文提出并实现了具备信息论安全性的 DSKE 密钥分发系统，通过预共享随机数与秘密共享方案抵御 Security Hub 被攻破及 DoS 攻击，在 AWS 节点验证了超 50 Mbit/s 速率的量子安全通信。
2024-07-30 cs.CR quant-ph
Differential Privacy in Federated Learning: Mitigating Inference Attacks with Randomized Response
本研究针对联邦学习中的推理攻击导致的数据泄露问题，应用差分隐私和Randomized Response技术，以duCBA算法为聚合方法，分析不同epsilon值下安全性与性能的权衡，发现更高隐私水平会降低模型准确率并导致预测不平衡。
2025-09-17 cs.AI cs.CR
AmphiKey: A Dual-Mode Secure Authenticated Key Encapsulation Protocol for Smart Grid
Kansas State University（堪萨斯州立大学）；Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学）
针对智能电网通信面临的经典与量子安全威胁，本文提出双模混合认证密钥交换机制AmphiKey，支持认证与可否认两种模式，经异构测试床验证兼具安全性与适配性。
2026-03-06 cs.CR
Model Context Protocol Threat Modeling and Analyzing Vulnerabilities to Prompt Injection with Tool Poisoning
New York Institute of Technology（纽约理工学院）
本文基于STRIDE和DREAD框架对MCP五个关键组件进行威胁建模，发现工具污染是主要客户端漏洞，提出多层防御策略以提升AI代理生态的安全性。
2026-03-23 cs.CR cs.SE
Security Analysis of SplitFed Learning
University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
分裂学习（SL）和联邦学习（FL）是两种突出的分布式协作学习技术，通过允许客户端永远不与其他客户端和服务器共享其私有数据来维护数据隐私，并在智能医疗，智能城市和智能工业中广泛应用物联网。先前的工作已经广泛地探讨了FL的安全漏洞的形式中毒攻击。为了减轻这些攻击的影响，还提出了几种防御措施。最近，出现了两种学习技术的混合体（通常称为SplitFed），它利用了它们的优点（快速训练）并消除了它们固有的缺点（集中式模型更新）。在本文中，我们进行了有史以来第一次实证分析SplitFed的强大的模型中毒攻击的鲁棒性。我们观察到，SplitFed中的模型更新与已知具有维数灾难的FL相比具有显著更小的维数。我们发现，具有较高维度的大型模型更容易受到隐私和安全攻击，而SplitFed中的客户端没有完整的模型，并且具有较低的维度，使它们对现有的模型中毒攻击更加强大。我们的研究结果表明，与FL相比，SplitFed由于模型中毒攻击而导致的准确性降低是FL的5倍。
2022-12-04 cs.AI cs.CR cs.LG
MLQENABLER: Enabling Secure Machine Learning Queries over Encrypted Database in Cloud Computing
Department of Computer Science, Michigan Technological University（计算机科学系，密歇根技术大学）
针对云计算中加密数据库无法进行安全机器学习查询的问题，提出MLQENABLER方案，采用索引辅助方法，在实现安全的同时具备机器学习能力，实验显示其能达到可接受安全级别，且ML性能仅有轻微下降。
2026-07-10 cs.CR cs.LG
Privacy-Preserving Federated Learning from Partial Decryption Verifiable Threshold Multi-Client Functional Encryption
School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（安全科学与工程学院，东南大学）；School of Computing and Communications, Lancaster University（计算与通信学院，兰卡斯特大学）
针对联邦学习梯度泄露、现有门限方案缺乏聚合可验证性易遭投毒攻击的问题，本文提出部分解密可验证门限多客户端函数加密方案，构建VTSAFL协议，在保证精度的同时大幅降低训练耗时与通信开销。
2025-11-17 cs.AI cs.CR
The Role of Client Isolation in Protecting Wi-Fi Users from ARP Spoofing Attacks
本研究探讨了客户端隔离技术公共安全数据包转发（PSPF）在保护连接到公共无线接入点的802.11无线（Wi-Fi）客户端免受地址解析协议（ARP）缓存中毒攻击或ARP欺骗中的作用。利用诸如此类的无线攻击媒介一直在上升，有些已经成为国内和国际新闻。尽管客户端隔离技术在大多数无线接入点中很常见，但它们很少在默认情况下启用。由于一般用户对IP网络概念的理解有限，因此在接入点配置期间很少启用IP网络。在未加密的无线网络上将无线客户端彼此隔离是一种简单且可能有效的保护方法。本研究的目的是确定一个常见的和易于实现的无线客户端隔离安全技术，如PSPF，是一种有效的方法来保护无线客户端免受攻击。
2014-04-08 cs.CR cs.NI
Determinants and Limits of LLM Security-Tool Orchestration: A Study with HexStrike-AI
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Suzhou Institute for Advanced Research（苏州研究院）
以HexStrikeAI为测试平台，通过评估系统、诊断故障并改进，运行多类挑战，发现驱动客户端是固定模型的首要因素，整体解决率提升，剩余故障受推理或环境限制，还讨论了编排器评估及局限性。
2026-07-07 cs.AI cs.CR cs.SE
SenseCrypt: Sensitivity-guided Selective Homomorphic Encryption for Joint Federated Learning in Cross-Device Scenarios
SenseCrypt提出敏感性引导的选择性同态加密框架，通过聚类与评分机制优化参数选择，在跨设备联邦学习中平衡安全与开销，降低训练时间58.4%-88.7%。
2025-08-06 cs.AI cs.CR cs.DC
Gradient Obfuscation Gives a False Sense of Security in Federated Learning
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；Zhejiang University（浙江大学）
联邦学习已经被提出作为一种隐私保护的机器学习框架，它使多个客户端能够在不共享原始数据的情况下进行协作。然而，客户端隐私保护在此框架中的设计并不保证。先前的工作表明，联邦学习中的梯度共享策略可能容易受到数据重建攻击。然而，在实践中，考虑到高通信成本或由于隐私增强要求，客户端可能不发送原始梯度。经验研究表明，梯度混淆，包括通过梯度噪声注入的有意混淆和通过梯度压缩的无意混淆，可以提供更多的隐私保护以对抗重建攻击。在这项工作中，我们提出了一个新的数据重建攻击框架，针对图像分类任务的联邦学习。我们发现，通常采用的梯度后处理程序，如梯度量化，梯度稀疏化，梯度扰动，可能会给联邦学习一个虚假的安全感。与以前的研究相反，我们认为，隐私增强不应该被视为梯度压缩的副产品。此外，我们设计了一种新的方法，在所提出的框架下，在语义级重建图像。我们量化的语义隐私泄漏，并与传统的基于图像相似性得分。我们的比较挑战文献中的图像数据泄漏评估方案。结果强调了在现有的联邦学习算法中重新访问和重新设计客户端数据隐私保护机制的重要性。
2022-10-14 cs.AI cs.CR cs.DC
