Security Assessment Rating Framework for Enterprises using MITRE ATT&CK Matrix
针对网络空间的威胁日益突出和智能化。这必然导致对持续安全验证和测试的迫切需求。使用本文，我们的目标是为组织提供一个全面而精确的安全分析评级框架，以提高此类测试结果的整体一致性。该记分卡基于根据全球可访问的对手战术和技术知识库（称为MITRE ATTACK矩阵）进行的安全评估。评估的记分卡是通过将安全测试结果整合到我们的框架中来生成的，该框架提供了组织的总体风险评估评级以及与攻击矩阵中的每种不同策略相关的风险。
2021-08-14 cs.CR
An Integrated Conceptual Model for Information System Security Risk Management and Enterprise Architecture Management based on TOGAF, ArchiMate, IAF and DoDAF
风险管理是当今任何希望处理信息系统（IS）安全的组织的主要指导工具。然而，信息系统安全风险管理（ISSRM）仍然很难建立和维护，主要是在复杂和相互关联的信息系统的多法规的背景下。我们声称，与企业架构管理（EAM）的连接有助于处理这些问题。更好地集成这两个领域的第一步是定义一个集成的EAM-ISSRM概念模型。在定义这样一个集成的EAM-ISSRM概念所遵循的研究方法的步骤中，本技术报告提出了用于建模EA（基于ArchiMate，TOGAF，IAF和Docker）的概念与ISSRM领域模型的概念之间的概念对齐的整个输出（通过对齐表）。
2017-01-06 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
Unsupervised Learning for security of Enterprise networks by micro-segmentation
微分段是一种网络安全技术，需要为每个唯一的分段提供服务。要做到这一点，第一步是定义这些唯一的段（也称为安全组），然后初始化策略驱动的安全控制。在本文中，我们提出了一个无监督学习技术，涵盖了安全分组和策略创建。对于网络资产分组，我们开发了一个基于距离的机器学习算法，利用资产的动态行为。也就是说，在观察整个网络日志之后，我们的无监督学习算法建议将网络资产划分为组。这种无监督技术的一个关键点是，分组只在训练阶段生成，在测试阶段仍然有效。分组阶段的结果然后被馈送到规则（安全策略）创建阶段，使得能够将安全组建立为防火墙规则的最低粒度。我们进行了定量和定性实验，并证明了我们的网络细分方法的良好性能。我们进一步开发了一个原型，以验证我们的方法在现实世界的环境中规模的运行时性能。我们的方法的超参数为用户提供了一个灵活的模型，可以进行微调，以非常容易地适应企业的安全治理。
2020-03-25 cs.CR
Open Security Benchmark: Towards Autonomous Enterprise Cyber Defense
open.security (by Sola Security)（Sola Security旗下open.security）
该研究针对自主企业网络防御智能体AI的环境数据缺口，提出Open Security Benchmark框架，通过冻结环境等设计实现端到端评估，还规划了框架的扩展方向。
2026-07-31 cs.CR
Enterprise API Security and GDPR Compliance: Design and Implementation Perspective
随着企业级业务发展的不断进步，对新应用和服务的需求是压倒性的。为了开发和交付这些应用程序和服务，企业业务依赖于应用程序编程接口（API）。从本质上讲，API是一把双刃剑。一方面，API通过共享价值和实用性提供了扩展业务的便利，但另一方面，它带来了安全和隐私问题。由于应用程序通常使用API来检索重要数据，因此确保有效的访问控制和安全机制到位，并且数据不会落入坏人之手是非常重要的。在本文中，我们讨论了企业API安全的现状以及机器学习（ML）在API安全中的作用。我们还讨论了通用数据保护条例（GDPR）合规性及其对API安全性的影响。
2019-09-17 cs.CR cs.NI
An Overview of the Security Concerns in Enterprise Cloud Computing
在企业基础设施中部署云计算会带来严重的安全问题。在企业中成功实施云计算需要对新出现的风险、威胁、漏洞和可能的对策进行适当的规划和了解。我们认为，企业在采用该技术之前，应该分析公司/组织的安全风险，威胁和可用的对策。在本文中，我们讨论了云计算中的安全风险和关注点，以及企业可以采取的降低安全风险和保护资源的启发性步骤。我们还解释了云计算在信息风险管理方面的优势/优势、劣势和适用领域。
2011-01-28 cs.CR cs.CY cs.NI
Situational Awareness based Risk-Adapatable Access Control in Enterprise Networks
随着计算环境向物联网（IoT）等分布式架构发展，企业正在从传统的基于边界的安全模型转向所谓的零信任网络（ZTN）模型，该模型将内联网和互联网视为同样不可信。此类安全模型将动态和情景因素（例如设备位置和安全风险级别风险）引起的风险纳入访问控制决策中。研究人员已经开发了许多风险模型，如RAdAC（风险自适应访问控制）来处理动态上下文，这些模型已应用于医疗和其他场景。在这份立场文件中，我们描述了我们正在进行的工作，将RAdAC应用于ZTN。我们开发了一个政策管理框架，FURZE，以促进模糊风险评估，也定义了如何适应动态变化的环境。我们还考虑了如何将企业安全态势感知（SSA）--根据当前威胁和受威胁信息资产的相对重要性来描述对组织任务的潜在影响--纳入RAdAC方案
2017-10-26 cs.CR
Countering Social Engineering through Social Media: An Enterprise Security Perspective
针对社交媒体渠道的社交工程师的威胁越来越大，以提高他们对公司数据的攻击效率，许多组织都推出了更好地了解这些漏洞的举措。本文探讨了企业内部通过社交媒体进行社会工程的问题，并探讨了为遏制随之而来的风险而采取的对策。报告还分析了公共和私营部门现有的社交媒体安全政策和准则。
2015-11-21 cs.CR cs.CY
Enterprise Security Incident Analysis and Countermeasures Based on the T-Mobile Data Breach
本文通过分析T-Mobile两次重大数据泄露并开展伦理黑客安全审计，揭示其持续存在的结构性弱点，进而提出融合零信任架构、加密与访问控制的多层防御策略，并以财务建模证明主动安全投入的高成本效益。
2025-07-17 cs.CR
From Bitcoin to Solana -- Innovating Blockchain towards Enterprise Applications
这项调查对区块链技术的最新进展进行了全面研究，重点关注从最初的比特币系统到以太坊，再到索拉纳等，影响企业采用的问题是如何逐步解决的。阻止广泛采用的关键问题是可扩展性和性能，尽管Solana的最新进展已经清楚地表明通过在数据结构上进行创新可以显著地改进这些问题，通过整合各种耗时的算法和安全执行，并区分和平衡用户及其责任和权利，同时保持区块链系统固有的安全性和完整性。
2022-07-12 cs.CR
Detection of Early-Stage Enterprise Infection by Mining Large-Scale Log Data
近年来，越来越多的复杂攻击出现，包括针对机密专有信息的高级持续性威胁（APT），这些攻击给组织和政府带来了严重风险。此外，新的恶意软件菌株正在以比以往更高的速度出现。由于这些恶意软件中的许多被设计为逃避现有的安全产品，因此当今大多数企业部署的传统防御，例如，防病毒、防火墙、入侵检测系统通常不能在早期阶段检测到感染。我们解决了在企业环境中检测早期感染的问题，提出了一个新的框架的基础上，从图论的启发信念传播。置信传播可以与受损主机或恶意域的“种子”（由企业安全操作中心- SOC提供）一起使用，也可以不使用任何种子。在后一种情况下，我们开发了一个检测器的C&C通信，特别是为企业量身定制的，它可以检测到一个隐形的妥协，只有一个主机与C&C服务器通信。我们证明了我们的技术在检测企业感染方面表现良好。我们在洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）发布的两个月的匿名DNS日志中实现了高准确率和低误报率，其中包括LANL领域专家模拟的APT感染攻击。我们还将我们的算法应用于在大型企业边界收集的38 TB真实Web代理日志。通过与企业SOC合作进行仔细的手动调查，我们发现我们的技术识别了数百个被最先进的安全产品所忽视的恶意域。
2014-11-24 cs.CR
A Survey on Enterprise Network Security: Asset Behavioral Monitoring and Distributed Attack Detection
本文系统综述了企业网络安全中资产行为监控与分布式攻击检测的研究与工业系统现状，涵盖攻击分类、行为监控、检测方法及可编程网络与机器学习的应用，并指出未来研究方向。
2023-06-29 cs.CR cs.NI
Towards a Security Engineering Process Model for Electronic Business Processes
业务流程管理（BPM）和配套系统旨在使企业能够适应。尽管企业依赖于安全的业务流程，但BPM语言和技术只提供了很少的安全支持。在BPM领域中，已经提出了几种互补的安全方法。然而，仍然缺乏对发展安全的电子商务程序的系统程序的支持。在本文中，我们指出需要一个安全工程的过程模型在BPM领域，并确定这样的过程模型的关键要求。
2012-04-05 cs.CR
Updated Standard for Secure Satellite Communications: Analysis of Satellites, Attack Vectors, Existing Standards, and Enterprise and Security Architectures
本文分析卫星通信的威胁向量、现有标准及企业安全架构，并据此提出一个更新的通用安全标准框架，以弥补当前卫星通信和空间数据系统在安全标准方面的空白。
2023-10-29 cs.CR
GID: Graph-based Intrusion Detection on Massive Process Traces for Enterprise Security Systems
入侵检测系统是企业安全体系结构的重要组成部分。特别是，基于异常的入侵检测系统已被广泛应用于检测偏离大多数的异常进程行为。然而，这种异常行为通常由一系列低级别的异质事件组成。低级别事件和高级别异常行为之间的间隙使得很难推断哪些单个事件与真正的异常活动相关，特别是考虑到其间发生了大量“嘈杂”的低级别事件。因此，集中于检测单个实体/事件的现有工作难以实现高检测精度。与以往的工作不同，我们设计并实现了GID，一个有效的基于图的入侵检测技术，可以识别异常事件序列，从一个巨大的异构进程跟踪高准确率。GID首先构建一个紧凑的图结构来捕获不同系统实体之间的交互。然后利用随机游走技术对所构造的无环有向图进行过程路径可疑度或异常度的度量。为了消除路径长度对异常评分的影响，引入Box-Cox幂变换对异常评分进行归一化，使不同长度路径的异常评分分布一致.该优化方案进一步提高了可疑路径发现的效率。我们完全实现了我们的GID算法，并将其部署到实际的企业安全系统中，它极大地帮助检测高级威胁，并优化事件响应。在系统监控数据集上执行GID，显示GID高效（每分钟约200万条记录）和准确（检测率高于80%）。
2016-08-08 cs.CR
Enterprise-Grade Security for the Model Context Protocol (MCP): Frameworks and Mitigation Strategies
Amazon Web Services（亚马逊网络服务）；Adversarial AI Security reSearch (A2RS)（对抗性AI安全研究）
本文针对MCP协议引入的新型安全威胁，通过系统威胁建模提出企业级缓解框架与可操作安全模式，为AI系统的安全企业采用提供治理指导。
2025-05-02 cs.AI cs.CR
Survey on Enterprise Internet-of-Things Systems (E-IoT): A Security Perspective
随着技术的普及，全球数百万用户在家中或工作场所安装了某种形式的智能设备。这些设备通常是现成的商品系统，例如Google Home或Samsung SmartThings，由希望自动化小型部署的最终用户安装。与这些“即插即用”系统相比，专门构建的企业物联网（E-IoT）系统（如Crestron，Control4，RTI，Savant）为更复杂的应用提供了智能解决方案（例如，完整的照明控制，A/V管理，安全）。与商品系统相比，E-IoT系统通常是封闭源代码的，成本高昂，需要经过认证的安装人员，并且对于其用例来说总体上更强大。因此，E-IoT系统经常出现在昂贵的灵巧家庭、政府和学术会议室、游艇和智能私人办公室中。然而，虽然对商品系统的研究已经很多，但目前还没有研究提供E-IoT系统，其组件和相关威胁的完整图片。因此，缺乏对E-IoT系统威胁的了解，加上E-IoT系统的成本，导致许多人认为E-IoT系统是安全的。为了解决这一研究空白，提高对E-IoT安全的认识，并推动进一步的研究，这项工作强调了E-IoT系统组件，E-IoT漏洞，解决方案及其安全影响。为了系统地分析E-IoT系统的安全性，我们将E-IoT系统分为四个层：E-IoT设备层、通信层、监控和应用层以及业务层。我们调查了攻击和防御机制，考虑了每一层的E-IoT组件和相关的威胁。此外，我们提出了最先进的E-IoT安全性的关键观察结果…
2021-02-21 cs.CR
SIERRA: Ranking Anomalous Activities in Enterprise Networks
如今，企业在其网络中部署了多个安全中间盒，如防火墙、IDS、IPS等，以收集与威胁和攻击相关的不同类型的事件。这些事件被传输到SIEM（安全信息和事件管理）系统中，供分析人员进行调查，并通过适当的行动迅速做出响应。然而，为单个企业收集的事件数量每天可以轻松达到数十万，远远超过分析师在给定预算限制（时间）下可以调查的数量。在这项工作中，我们研究了对可疑事件或异常进行优先级排序的问题，以供分析师进一步调查。我们开发了SIERRA，一个处理来自多个不同中间盒的事件日志以检测和排名异常活动的系统。SIERRA采用无监督方法，因此不依赖于地面实况数据。与其他作品不同的是，SIERRA定义了上下文，这有助于它提供视觉解释的高排名的异常点的分析师，尽管采用无监督的模型。我们使用来自企业网的多个安全中间盒的数月日志来评估SIERRA。评估结果表明，SIERRA能够检测网络中的顶级异常，同时优于现有异常检测算法的朴素应用程序以及最先进的基于SIEM的异常检测解决方案。
2022-03-31 cs.CR
Convergence of Corporate and Information Security
随着物理和信息安全界限变得越来越模糊，许多组织都面临着如何有效地管理公司内部安全的挑战。安全社区目前没有提供关于融合的标准或最佳实践;但是，许多组织（如企业安全风险管理联盟（AESRM））提供了一些集成融合安全计划的优秀建议。本文报告了组织传统上如何管理资产保护，为什么会发生变化，以及如何建立融合以优化企业内业务的安全价值。
2010-02-09 cs.CR
ESAFE: Enterprise Security and Forensics at Scale
保护企业网在规模和分布式结构方面都面临挑战。检测和表征恶意活动所需的数据可能会扩散，并且可能位于网络和端点设备上。此外，与网络相关的数据通常超过总的可用存储、带宽和分析能力，往往超出几个数量级。实时检测超大型企业网内或跨企业网的威胁不仅是一个规模问题，而且由于恶意活动及其表现形式的可变性质，也是一个挑战。该系统旨在开发网络推理层的层次结构，以检测恶意行为，表征新的攻击向量，并向分析师提供来自一系列机器学习模型的上下文化人类可读输出。我们开发了机器学习算法，用于可扩展的吞吐量和提高企业安全和取证多分辨率联合优化（ESAFE）解决方案的召回率。本文将概述ESAFE的机器学习模块、攻击本体和自动化智能警报生成，这些模块为分析师消费的交叉相关传感器提供多层推理。
2021-12-08 cs.CR cs.NI
Monitoring Security of Enterprise Hosts via DNS Data Analysis
企业网的规模和复杂性都在不断增长，需要以不同的方式保护异构连接资产。然而，几乎所有连接的资产都使用域名系统（DNS）进行地址解析，因此DNS已成为攻击者秘密执行命令和控制（C&C）通信、数据窃取和服务中断的方便工具。监控网络流量的企业安全设备通常允许所有DNS流量通过，因为它对于访问任何Web服务都至关重要;它们最多只能与已知恶意模式的数据库匹配，因此对零日攻击无效。本论文重点关注三种利用DNS的高影响力网络攻击，特别是数据泄露，恶意软件C&C通信和服务中断。使用从大学校园和政府研究机构收集的DNS网络流量的大数据（超过10 B数据包）超过6个月的时间，我们说明了这些攻击的解剖，训练机器自动检测此类攻击，并评估其在该领域的有效性。
2022-05-18 cs.CR cs.NI
Organizational Context for the Enterprise Security Brain
Sola Security
该研究针对企业安全智能体面临的组织上下文差距问题，提出将组织上下文作为企业安全大脑的层级并定义相关模型，在多云生产环境的测试中取得了良好的提取与推理性能。
2026-10-12 cs.CR
Enhancing Enterprise Security with Zero Trust Architecture
本文系统梳理零信任架构的核心组件、行业成效、实施挑战与最佳实践，并展望AI、机器学习和区块链融合方向。
2024-10-23 cs.CR
Securing Data Platforms: Strategic Masking Techniques for Privacy and Security for B2B Enterprise Data
针对 B2B 企业数据平台在非结构化敏感数据保护中的挑战，本文研究战略性数据掩码机制，提出结合敏感数据识别与匿名化的全面实施路径。
2023-12-06 cs.CR cs.SE
Secure Containers in Android: the Samsung KNOX Case Study
自带设备（BYOD）是企业中日益增长的趋势，旨在通过智能手机提高员工的移动性和生产力。智能手机对企业构成的威胁和危险也在不断增长。这种危险可以通过在智能手机上的“安全容器”内运行企业软件来减轻。在我们的工作中，我们提出了一个系统的评估安全关键领域的设计和实施的安全容器的Android使用逆向工程和攻击者启发的方法。我们通过对三星KNOX的案例研究来做到这一点，三星KNOX是一款部署在数百万台设备上的真实产品。我们的研究显示了KNOX安全功能在幕后的工作方式，并让我们将供应商的公共安全声明与现实进行比较。在此过程中，我们发现了几个设计缺陷和一些漏洞，并向三星披露了这些漏洞。
2016-05-27 cs.CR
Malware Detection Module using Machine Learning Algorithms to Assist in Centralized Security in Enterprise Networks
Sardar Patel Institute of Technology（萨达尔·帕特尔技术学院）；University of Mumbai（孟买大学）
恶意软件在无数计算机用户的世界中非常丰富，他们不断面临来自互联网，本地网络和便携式驱动器等各种来源的威胁。恶意软件的风险可能从低到高，可能导致系统功能不正常，窃取数据甚至崩溃。恶意软件可以是病毒、蠕虫、木马形式的可执行文件或系统库文件，所有这些都旨在破坏系统的安全性并损害用户隐私。通常，防病毒软件基于签名定义系统，该系统从互联网上不断更新，从而跟踪已知的病毒。虽然这对于家庭用户可能足够了，但是来自新病毒的安全风险可能威胁整个企业网。本文提出了一种新的，更复杂的防病毒引擎，不仅可以扫描文件，但也建立知识和检测文件作为潜在的病毒。这是通过提取由各种正常和有害的可执行文件进行的系统API调用，并使用机器学习算法对文件进行分类，从而根据安全风险等级对文件进行排名来完成的。虽然这样的系统处理器很重，但是当集中使用来保护可能更容易受到这种威胁的企业网时，它非常有效。
2012-02-08 cs.CR cs.LG
The adaptation of Shamir's protocol for increasing the security of a mobile environment
本文的目的是提供一个解决方案，增加了个人和企业中的工人的移动环境的安全性。所提出的解决方案适应沙米尔的方法，用于共享加密密钥管理的秘密。密钥的一部分存储在蓝牙（或NFC）腕带或企业服务器上，而移动终端用于存储所有其余部分。该方法可以应用于保护文档和语音数据。该解决方案是由一个数学形式的支持，这是在目前已知的建议在加密民俗。
2016-09-22 cs.CR
"My Privacy for their Security": Employees' Privacy Perspectives and Expectations when using Enterprise Security Software
员工通常需要在公司和个人设备上使用企业安全软件（“ESS”）。ESS产品收集用户的活动数据，包括用户的位置、使用的应用程序和访问的网站-从员工的设备到云端运行。据我们所知，这种数据汇集对隐私的影响还有待探讨。我们进行了一项在线调查（n=258）和半结构化访谈（n=22）与ESS用户了解他们的隐私观念，他们在使用ESS时面临的挑战，以及他们试图克服这些挑战的方式。我们发现，虽然许多参与者报告说没有收到有关ESS收集的数据的信息，但那些收到一些信息的人往往低估了收集的数据。员工报告说，在数据汇集的各个方面缺乏沟通，包括：有权访问数据的实体和收集数据的范围。我们利用访谈来揭示参与者中误解的几个来源。我们的研究结果表明，虽然员工理解需要数据汇集的安全，缺乏沟通和模糊的数据汇集的做法导致员工的信任侵蚀的ESS和雇主。我们从参与者那里获得关于如何减轻这些误解的建议，并收集关于我们为ESS设计的隐私通知和隐私指标的反馈。我们的工作将使研究人员，雇主和ESS开发人员受益，以保护用户的隐私在不断增长的ESS市场。
2022-09-23 cs.CR cs.HC
A Recursive PLS (Partial Least Squares) based Approach for Enterprise Threat Management
企业威胁管理的大多数现有解决方案都是预防性方法，规定了防止违反策略的方法，并取得了不同程度的成功。在本文中，我们考虑的补充情况下，一些安全违规行为已经发生，或安全威胁，或漏洞已被报告，安全管理员需要生成这些安全事件的最佳响应。我们提出了一个原则性的方法来研究和模拟人类的专业知识，在应对由于这些安全事件的紧急威胁。一个递归的偏最小二乘自适应学习模型定义使用的安全事件的因子分析，连同用于估计的安全管理员使用的全局上下文相关的语义信息的效果的方法。该模型在理论上是最优的，在本质上是递归的，以处理不断生成的安全事件集。我们讨论了潜在的挑战和方式，该模型可以在集中式与分散式，实时与批处理模式下操作。
2018-06-23 cs.AI cs.CR cs.LG
An Approach to Secure Mobile Enterprise Architectures
由于企业对使用敏感或个人数据操作的移动应用程序的安全意识的提高以及立法形式的扩展规定（比例原则），已经开发了各种方法，如何在企业移动环境中实现（扩展）双因素认证、多因素认证或虚拟专用网络以确保安全应用程序的交付。在移动应用程序中，仅仅依靠单个组件或相关方的安全措施是不够的，必须建立一个安全解决方案的整体概念，这需要多个技术、标准和系统组件的相互作用。这些包括设备本身以及网络层上的物理保险丝（如集成安全组件）、安全措施（如员工协议、合同条款）、保险范围，以及应用程序级别的软件技术保护（如密码保护、加密、安全容器）。本文的目的是总结挑战和实际成功，提供最佳实践，以满足适当的风险覆盖的移动应用程序。我提出了一个用例，以证明在实际工作环境中的概念，并证明该方法的适应性。
2013-03-30 cs.CR cs.NI
Simplified and Secure MCP Gateways for Enterprise AI Integration
本文提出MCP Gateway，通过融合身份验证、入侵检测与安全隧道等安全原则，解决企业自托管MCP服务器集成的安全挑战，提供了参考架构与开源实现建议。
2025-04-28 cs.AI cs.CR
Towards Zero Trust Architecture: A Pilot Study on Information Systems Security Readiness amongst Small and Medium Enterprises
University of Canterbury（坎特伯雷大学）
本研究探讨了中小企业在采用零信任架构方面的驱动因素和障碍，并提出了一种探索性的分阶段采纳路径，通过调查64名亚太地区IT和安全专业人员的数据，发现零信任架构熟悉度和云计算需求是感知必要性的最强正相关因素，而累积障碍与感知必要性呈弱负相关，身份和访问管理复杂性和可扩展性成为主要实施障碍，研究提出了分三阶段的路线：加强身份治理、分割高价值资产、引入有针对性的监控，以适应运营能力。
2026-05-20 cs.CR cs.CY
A Framework for Migrating to Post-Quantum Cryptography: Security Dependency Analysis and Case Studies
本文提出一个面向企业的后量子密码迁移框架，利用组织资产清单和图论技术识别密码依赖关系，并通过案例研究验证其确定替换优先级的实用性。
2024-02-21 cs.CR
From CRUD to Autonomous Agents: Formal Validation and Zero-Trust Security for Semantic Gateways in AI-Native Enterprise Systems
Universidad Austral（乌尔苏拉大学）
本文提出了一种基于模型上下文协议的语义网关，通过正式验证和实证评估，解决了AI原生系统中自主代理的安全验证问题，采用零信任安全模型和语义模糊化技术，实现了对动态状态转换系统的安全审计。
2026-04-28 cs.AI cs.CR
The PBSAI Governance Ecosystem: A Multi-Agent AI Reference Architecture for Securing Enterprise AI Estates
Quantum Powered Security Inc（量子动力安全公司）
PBSAI提出了一种多智能体参考架构，用于保障企业AI领地的安全，通过十二个领域分类法和有限智能体家族实现责任划分，结合分析监控、协调防御等技术，确保系统安全与可追溯性。
2026-02-11 cs.AI cs.CR
Practical cryptographic strategies in the post-quantum era
我们回顾了通信和分布式存储技术中信息安全技术的新前沿，包括经典、量子、经典-量子混合和后量子密码学。我们分析了当前国家的最先进的，关键的特点，发展趋势，以及这些技术在企业信息保护系统中的应用的局限性。介绍了一种适用于通信网络分支企业的实用加密技术的选择方法。
2018-03-09 cs.CR cs.CY quant-ph
Closing the Gap: Automated Discovery of Secure Dockerfile Reference Standards via Semantic Clustering in Enterprise Inner Source
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Siemens AG（西门子股份公司）
针对企业内部源代码中Dockerfile的安全配置错误与技术债务问题，提出六阶段自动化流水线，发现其内部存在可提升安全态势的参考实现，为企业供应链安全推荐系统提供数据基础。
2026-08-27 cs.CR cs.SE
Comprehensive Digital Forensics and Risk Mitigation Strategy for Modern Enterprises
针对现代企业面临的网络安全威胁，本文通过虚构案例研究提出综合数字取证与风险缓解策略，涵盖主动威胁预测、取证调查、法规合规及AI/ML缓解措施，强调持续监控与适应性安全以保障业务连续性。
2025-02-26 cs.CR cs.ET
A Red Teaming Framework for Evaluating Robustness of AI-enabled Security Orchestration, Automation, and Response Systems
Indiana University, Bloomington, IN, United States（印第安纳大学）；United States Military Academy, West Point, NY, United States（西点军校）
本文提出了一种结合大语言模型和强化学习的自主红队框架，用于评估企业网络中自主防御系统的鲁棒性，展示了单一LLM代理在多阶段攻击中的不足以及领域特定安全模型的局限性。
2026-05-16 cs.CR
Zero Trust Score-based Network-level Access Control in Enterprise Networks
本文针对企业网络零信任安全，提出29个信任属性量化方法、动态风险信任阈值计算及基于Subjective Logic的细粒度信任算法，在保持与加法算法相似性能的同时提升了表达能力。
2024-02-13 cs.CR
Root causes, ongoing difficulties, proactive prevention techniques, and emerging trends of enterprise data breaches
本文综述了企业数据泄露的根因、现有检测与预防技术及新兴趋势，旨在为应对日益严重的数据安全风险提供见解和潜在解决方案。
2023-11-27 cs.CR
REFINE: A Resilient Evolution Framework for Intelligent Enterprise Alert Triage in Security Operations Centers
Baidu Inc.（百度公司）；East China Normal University（华东师范大学）
REFINE是一个LLM智能体框架，通过结构化技能编码和分析师反馈持续进化，以硬约束召回率=1.0实现企业告警分诊，在四个工业场景中优于自我进化基线。
2026-09-29 cs.AI cs.CR cs.LG
Envisioning the Future of Cyber Security in Post-Quantum Era: A Survey on PQ Standardization, Applications, Challenges and Opportunities
本文全面研究了后量子密码方案的构造、漏洞与标准化进程，评估了其现实应用指标，并提出了向后量子时代过渡的愿景与未来方向。
2023-10-18 cs.CR
Security in the Era of Perceptive Networks: A Comprehensive Taxonomic Framework for Integrated Sensing and Communication Security
CSIRO Data61（CSIRO数据六十一）
本文提出了一种综合性分类框架，用于集成感知与通信安全，涵盖威胁分类、漏洞分析、防御机制及新兴安全挑战，为安全系统开发和政策制定提供参考。
2026-01-04 cs.CR
Docker under Siege: Securing Containers in the Modern Era
本文系统研究 Docker 容器安全的关键领域，识别常见漏洞并提出覆盖运行时、网络、配置、供应链及监控日志的可操作建议，以强化 SDLC 中的安全态势。
2025-05-31 cs.CR
RIDS : Real-time Intrusion Detection System for WPA3 enabled Enterprise Networks
随着新的IEEE 802.11ax（WiFi 6）设备的出现，实现安全性是一个优先事项。由于之前的版本被发现存在安全漏洞，为了修复最常见的安全漏洞，推出了WiFi Protected Access 3（WPA3）。虽然WPA3在安全性方面比其前身有所改进，但最近发现WPA3也存在一些安全漏洞。在本文中，我们提到了WPA3和WPA2中以前已知的漏洞。除此之外，我们还基于WPA3攻击创建了自己的数据集（第三节）。我们提出了一个两阶段的解决方案，在网络中的入侵检测。两阶段方法将有助于减轻AP和WLAN控制器的计算处理负担。首先，AP会以一定的时间间隔执行一段时间（例如500 ms）的轻量级简单操作。在发现流量流中的任何异常时，控制器处的基于ML的解决方案将检测攻击的类型。我们的方法是利用AP上的资源以及具有一定优化水平的后端控制器。我们使用基于ML的解决方案实现了超过99%的攻击检测准确率。我们还向开源研究社区公开提供了我们的代码和数据集，以便它可以为未来的研究工作做出贡献。
2022-07-06 cs.CR cs.NI
Phishing Email Detection Using Inputs From Artificial Intelligence
针对人工钓鱼邮件检测易错的问题，研究将其转为自然语言处理任务，构建了基于培训识别信号类别的标注数据集与基线分类器，通过人机性能对比为两类培训课程优化提供洞见。
2024-05-21 cs.CR
Application of Data Collected by Endpoint Detection and Response Systems for Implementation of a Network Security System based on Zero Trust Principles and the EigenTrust Algorithm
传统上，用于企业的安全系统具有基于强密码学、认证和密钥共享的隐式访问，其中访问控制基于基于角色访问控制（RBAC），其中诸如管理员、会计师等角色提供了决定主体权限的方式。然而，多年来对企业网的攻击后分析表明，大多数情况下，由于企业本身的隐式信任人员，安全漏洞故意或意外地发生。零信任架构的工作原理是从不隐式地授予信任，而是不断地评估每个资源访问请求的信任参数，并且具有严格但不严格的一组协议用于对资源的访问控制。端点检测和响应（EDR）系统是收集企业网内的机器内和周围的大量属性的工具，以便对复杂的入侵具有密切的可见性。在我们的工作中，我们寻求部署EDR系统，并建立信任算法，使用战术出处分析，阈值密码学和信誉管理，不断记录数据，评估信任的主题，并同时分析他们对已知的威胁向量的数据库，以提供条件访问控制。然而，EDR工具产生大量的数据，导致误报、误检和相应的大量任务积压，使其不可行，这是使用战术出处分析和信息论解决的。
2022-03-17 cs.CR cs.NI
Security Architecture for Trustworthy Systems in 5G Era
使用5G的系统预计将用于社会5.0和工业4.0的各种情况，如智能城市，智能工厂和关键基础设施。这些系统对我们的生活至关重要，因此必须防止对系统的网络攻击。在本文中，我们解决了5G功能带来的两个问题：使用多供应商设备的系统构建和软件化功能。具体而言，存在供应链风险，即在施工阶段使用恶意设备。此外，软件化的网络功能比硬件更容易受到攻击。为了解决这些问题，我们提出了一种架构概念，包括区块链来记录包括供应链信息在内的安全事件，以及篡改检测引擎来确保5G系统中软件组件的完整性。我们实现了该体系结构的初始原型，并表明其可行性。
2020-07-29 cs.CR
Leveraging Security Observability to Strengthen Security of Digital Ecosystem Architecture
本文研究数字生态系统架构中可观测性与安全的关联，提出利用日志、追踪和指标等可观测性数据及 AI/ML 方法检测威胁、异常与数据泄露，从而强化系统安全。
2024-12-07 cs.CR cs.SE
Assessing the Real-World Impact of Post-Quantum Cryptography on WPA-Enterprise Networks
University of Applied Sciences Esslingen（埃斯林根应用科技大学）；University of Wuppertal（伍珀塔尔大学）；University of Tübingen（蒂宾根大学）；Belden Inc.（贝尔登公司）
本文研究后量子密码算法对WPA-企业网络认证性能的影响，通过实验评估认证延迟，分析不同算法组合的性能开销，并探讨其安全性和实际紧迫性。
2026-01-30 cs.CR cs.NI cs.PF
SecTracer: A Framework for Uncovering the Root Causes of Network Intrusions via Security Provenance
Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子电信研究所）；Temple University（天普大学）；School of Software, Kwangwoon University（光云大学软件学院）
针对企业网络复杂攻击难以分析的问题，本文提出网络级安全溯源概念及SecTracer框架，通过SDN收集数据、溯源图重建攻击、概率模型预测攻击，经APT模拟验证其有效性且开销低。
2025-11-12 cs.CR
Democratizing ML for Enterprise Security: A Self-Sustained Attack Detection Framework
本文提出一种自维持的攻击检测框架，通过两阶段混合方法和主动学习，降低企业安全中的机器学习使用门槛，提升威胁检测效率与准确性。
2025-12-09 cs.AI cs.CR
