维尔茨堡大学 | MirageFlow:一种针对 Tor 的新型带宽膨胀攻击(link is external) 安全学术圈 12 hours 23 minutes ago MirageFlow通过动态分配中继集群的共享资源,显著提升Tor带宽膨胀攻击效率。C-MirageFlow和D-MirageFlow分别实现近n倍和n×N/2倍膨胀,理论证明仅需10台服务器即可控制Tor网络50%流量。
2025年教育部-蚂蚁集团产学合作协同育人项目(link is external) 安全学术圈 2 days 12 hours ago 为深化产教融合、推动教育创新,蚂蚁集团正式启动“2025年教育部产学合作协同育人项目”申报工作。
Megagon Labs|面向LLM时代全尺寸现代知识图谱的精确检索基准CYPHERBENCH(link is external) 安全学术圈 1 week ago 文中提出了在底层RDF图之上构建属性图视图,LLM可以使用Cypher查询语言高效地查询这些视图。
美国海军研究实验室|筑牢Tor网络实验中统计推理的根基(link is external) 安全学术圈 1 week 1 day ago 本文系统性地提出了Tor网络实验中可靠统计推断的基础方法,结合新的网络建模、流量建模和仿真平台优化,实现了更大规模、更高效的实验。
中国人民大学高瓴人工智能学院 | KG-Agent:一个用于知识图谱复杂推理的高效自主智能体框架(link is external) 安全学术圈 1 week 2 days ago 本文利用现有的KGQA数据集来合成KG推理程序。
哈尔滨工业大学 | TF-Attack: 针对大型语言模型的可迁移且快速的对抗攻击(link is external) 安全学术圈 1 week 3 days ago 在本文中,我们研究了当前对抗攻击方法的局限性,特别是它们在应用于大型语言模型(LLMs)时的可迁移性和效率问题。
国防科技大学 | 针对大型语言模型的离线文本对抗攻击(link is external) 安全学术圈 1 week 6 days ago 在本文中,研究了针对大型语言模型(LLMs)的文本对抗攻击,并提出了Offline-Attack。设计了一个对抗机器翻译(AMT)框架,并构建了一个大规模的对抗数据集来对其进行训练。
美国乔治梅森大学(GMU)|张亦成老师招生:系统与硬件安全方向博士生(2026春/秋入学)(link is external) 安全学术圈 2 weeks ago 美国乔治梅森大学(GMU)|张亦成老师招生:系统与硬件安全方向博士生(2026春/秋入学)
浙江大学 | HoneyJudge:一种基于设备内存测试的 PLC 蜜罐识别框架(link is external) 安全学术圈 2 weeks 1 day ago 本文提出了一种名为 HoneyJudge 的创新且实用的 PLC 蜜罐识别框架,该框架基于设备内存测试,提取了六个内存特征,以反映 PLC 设备的系统级、用户级和物理级特性。
密歇根州立大学 | 理解开放式领域聊天机器人中的多轮毒性行为(link is external) 安全学术圈 2 weeks 2 days ago 文章提出了当时首个针对开放域聊天机器人的毒性行为研究,采用一个特别微调的模型在动态交互过程中进行分析。
纳亚赖布尔国际信息技术研究所 | 利用高效特征选择方法对Tor流量进行分类(link is external) 安全学术圈 2 weeks 6 days ago 本文针对加密通信环境中流量分析与分类的重要问题,提出了一种高效的Tor流量分类方法。
罗马大学 | 预测性上下文敏感模糊测试(link is external) 安全学术圈 3 weeks ago 本文提出的预测性上下文敏感模糊测试方法,通过函数克隆实现碰撞规避,并结合静态数据流分析进行克隆点预测,既解决了传统上下文模糊测试中的碰撞与状态爆炸问题,又显著提升了漏洞发现能力。
得克萨斯大学阿灵顿分校 | 从聊天机器人到钓鱼机器人?商用大型语言模型中的钓鱼骗局生成(link is external) 安全学术圈 3 weeks 1 day ago 文章的研究显示,广泛使用的商用LLM可能被滥用以生成钓鱼网站和电子邮件。
哥本哈根大学 | TRAP:用于黑盒识别的定向随机对抗提示蜜罐(link is external) 安全学术圈 3 weeks 2 days ago 本文提出了一个名为黑盒身份验证(BBIV)的新挑战,旨在确认第三方 LLM 是否与私有 LLM 匹配。
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 | 结合知识图谱社区检索的推理增强医疗保健预测(link is external) 安全学术圈 3 weeks 3 days ago 论文引入了 KARE,一个新颖的框架,它将知识图谱(KG)的社区级检索与 LLM 的推理相结合,以增强医疗保健预测。