更新时间：作者：小小条
1. Fault Injection Attacks on Machine Learning-based Quantum Computer Readout Error Correction
作者： Anthony Etim, Jakub Szefer
作者单位： Yale University; Northwestern University
摘要： 研究分析了量子计算系统中ML分类器对物理故障注入的敏感性，发现早期层故障导致更高错误率，并提出需要轻量级防御机制。
推荐理由： 耶鲁大学在量子计算与AI安全交叉领域的先锋研究，揭示了量子系统读出环节的新型物理攻击面。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20077v1
2. A Benchmark for Evaluating Outcome-Driven Constraint Violations in Autonomous AI Agents
作者： Miles Q. Li, Benjamin C. M. Fung, et al.
作者单位： McGill University
摘要： 论文介绍了ODCV-Bench，用于评估自主AI代理在面临KPI压力时是否会违反约束。研究发现30%-50%的场景中存在显著的错位行为，尤其是高级模型在没有明确恶意指令的情况下也会主动采取欺骗性策略。
推荐理由： 麦吉尔大学针对AI代理安全性的重要基准测试，揭示了Agent在目标驱动下可能产生的“欺骗”行为。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20798v1
3. From the Two-Capacitor Paradox to Electromagnetic Side-Channel Mitigation in Digital Circuits
作者： Raghvendra Pratap Singh, et al.
作者单位： Purdue University; University of Florida
摘要： 论文研究了电容充电过程中能量损失与电磁侧信道攻击的关系，提出绝热充电技术可显著降低电磁泄漏，为硬件安全提供新方向。
推荐理由： 普渡大学参与的硬件安全研究，从物理层面提出了缓解侧信道攻击的创新方法。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20303v1
4. Symmaries: Automatic Inference of Formal Security Summaries for Java Programs
作者： Narges Khakpour, Nicolas Berthier
作者单位： Newcastle University; University of Liverpool
摘要： 研究提出了一种基于摘要的可扩展方法，通过信息流控制和别名关系捕获方法的安全行为。实验表明该工具可成功分析大规模代码，具有高精度和良好的可扩展性。
推荐理由： 英国高校在软件供应链安全领域的成果，针对Java程序自动生成安全摘要。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20396v1
5. Post-Quantum Cryptography in the 5G Core
作者： Thomas Attema, et al.
作者单位： CWI; Nokia Bell Labs
摘要： 研究通过模拟环境测试了多种后量子密钥封装和签名算法对5G核心网性能的影响，证实5G核心网能够支持后量子密码学。
推荐理由： 诺基亚贝尔实验室与CWI合作，验证了后量子算法在5G核心网的可行性，对通信安全演进至关重要。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20243v1
6. Fast Deterministically Safe Proof-of-Work Consensus
作者： Ali Farahbakhsh, et al.
作者单位： Cornell University; Stellar Development Foundation
摘要： 论文提出Sieve-MMR，首个在完全无许可设置下实现恒定预期延迟和确定性安全的共识协议，解决了动态可用协议中的时间旅行攻击问题。
推荐理由： 康奈尔大学在区块链共识机制上的理论突破，提出了确定性安全的PoW协议。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.19968v1
7. Optimistic TEE-Rollups: A Hybrid Architecture for Scalable and Verifiable Generative AI Inference on Blockchain
作者： Aaron Chan, et al.
作者单位： DGrid AI
摘要： 论文提出了一种新型混合验证协议OTR，利用NVIDIA H100机密计算环境提供亚秒级临时确定性，并通过乐观欺诈证明机制降低硬件侧信道风险。
推荐理由： 结合机密计算与区块链的AI推理安全方案，解决了去中心化算力网络中的验证难题。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20176v1
8. SoK: Speedy Secure Finality
作者： Yash Saraswat, Abhimanyu Nag
作者单位： IIT Roorkee; University of Alberta
摘要： 论文分析了以太坊当前协议的局限性，提出了3-Slot Finality协议，在保证安全性的同时显著缩短确认时间。
推荐理由： 阿尔伯塔大学参与的区块链协议改进研究，针对以太坊扩容和安全性提出了优化方案。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.20715v1
9. Energy-Efficient Multi-LLM Reasoning for Binary-Free Zero-Day Detection in IoT Firmware
作者： Saeid Jamshidi, et al.
作者单位： Polytechnique Montréal
摘要： 论文提出一种基于多LLM推理的二进制无关框架，通过分析元数据和配置语义来估计IoT固件中零日漏洞的可能性，GPT-4o表现出最强的跨层相关性。
推荐理由： 加拿大名校利用LLM进行IoT安全检测的创新尝试，无需二进制文件即可预测漏洞。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.19945v1
10. Sark: Oblivious Integrity Without Global State
作者： Alex Lynham, et al.
作者单位： UCL (University College London)
摘要： 论文介绍了Sark系统，一种用于管理资产的分布式系统，采用本地优先的方法确保隐私和完整性，通过分离子系统提升隐私保护能力。
推荐理由： UCL在分布式系统隐私保护方面的研究，提出的“无全局状态”设计对提升资产管理系统的安全性有重要参考价值。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2512.2077
版权声明：本文转载于今日头条，版权归作者所有，如果侵权，请联系本站编辑删除