安全学术圈

本文展示了这些过时的数据包含未加密的流量或使用已经废除的加密套件（3DES和RC4）

本文提出了一种面向加密流量分类的多实例，通过结合数据包注意力和流注意力双层注意力机制捕捉token级和数据包级特征。

申请人应在2025年10月9日前将指南建议书电子版发送

本文实验从三个数据集、多种分类任务中，较全面的对比传统机器学习与深度学习的分类表现。

本文提出一种多阶段属性指纹的流量识别方法，将加密流量通信过程分为域名阶段、握手元数据阶段和消息序列阶段三个阶段。

截止受理日期为2025年9月22日

本文提出了一种基于时空关联的网站指纹识别方法以实现更有效的网站指纹识别。

本文首次系统性研究了低秩适配器作为Trojan插件控制LLM的可能性，提出了POLISHED与FUSION两种方法，分别在拥有或无训练数据条件下实现高效攻击。

本文做了详细的特征工程，提出了一种面向加密恶意流量分析的新型特征设计思路。

本文提出了一种名为 GlareShell 的创新性PHP Webshell检测框架，该框架基于图学习技术，融合了语义嵌入、风险权重分配和图神经网络分类三重机制。

作者认为通过减少序列长度，可以为 NER 任务提供更高效的推理方案。

最早可2026年秋季入学

本文揭示了NAT规范中长期存在但未被关注的一个路径MTU侧信道问题，并进一步利用该漏洞实现了一种可规模化远程TCP连接中断攻击。

本文提出了一种名为LLM-TIKG的创新性威胁情报知识图谱构建框架，该框架基于大语言模型技术，融合了少样本标注增强、指令微调和多层级威胁关联三重机制。

2026 Spring 或 Fall 入学

本文提出了一种通过整合生成对抗网络（GANs）来增强网络入侵检测系统（NIDS）性能的新方法，该方法利用 GANs 生成能紧密模拟真实网络行为的合成异常流量数据，以解决 NIDS 训练中存在的数据稀缺问题。