论文 10 篇 · 新闻 5 条
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1. WiFinger: Fingerprinting Noisy IoT Event Traffic Using Packet-level Sequence Matching
中文标题： WiFinger：基于数据包级序列匹配的噪声物联网事件流量指纹识别
作者： Rong-Hua Li, Shi-Nan Liu, Hai-Bo Hu, Qing-Qing Ye, Nick Feamster
会议/期刊： Network and Distributed System Security Symposium（NDSS，CCF A）
发表时间： 2025-08-05
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 模式与行为指纹
问题：智能家居等 IoT 环境易受隐私推断攻击，攻击者可分析加密网络流量模式推断设备状态甚至人的活动。现有基于机器学习的攻击在无线流量尤其是 Wi-Fi 上因噪声大和嗅探丢包而表现不佳，且通常难以同时有效跟踪多个 IoT 事件。
方法：WiFinger 是一种面向噪声流量的细粒度多 IoT 事件指纹识别方法，将流量模式分类转化为子序列匹配问题，并引入新技术以应对高时间复杂度同时保持高准确率。其方法对训练样本量的依赖降低了未来指纹更新的工作量。
结果：实验表明，在实际威胁模型下 WiFinger 优于现有方法，对多种 IoT 事件平均召回率为 89%（对比方法分别为 49% 和 46%），且几乎零误报。
2. Byte by Byte: Unmasking Browser Fingerprinting at the Function Level using V8 Bytecode Transformers
中文标题： 逐字节：利用 V8 字节码转换器在函数级揭示浏览器指纹识别
作者： Pouneh Nikkhah Bahrami, Dylan Cutler, Igor Bilogrevic
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-09-12
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 大模型水印与模型指纹、模式与行为指纹
问题：浏览器指纹追踪可通过隐蔽手段实现持久的跨站用户跟踪，常能规避常规防御，而脚本级阻断又会导致网站功能损坏。因此需要兼具函数级精度与抗代码混淆、抗URL操纵鲁棒性的检测方法。
方法：提出 ByteDefender，首个利用 V8 引擎字节码在 JavaScript 函数级别检测指纹操作的系统；用字节码序列离线训练基于 Transformer 的分类器，并从该模型导出轻量签名，在编译阶段、执行之前于设备端对函数字节码进行低开销匹配。
结果：在排名前 10 万的网站上评估显示，函数级与脚本级检测均达到较高准确率，相较基于 AST 的现有方法有显著提升，在抗混淆方面尤为明显；签名匹配使页面加载时间平均仅增加 4% 延迟，并可实时定向阻止指纹函数的执行，同时保留合法脚本功能。
3. Swallow: A Transfer-Robust Website Fingerprinting Attack via Consistent Feature Learning
中文标题： Swallow：一种基于一致性特征学习的迁移鲁棒网站指纹攻击
作者： Meng Shen, Jinhe Wu, Junyu Ai, ... , Lie-Huang Zhu
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-11-19
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 模式与行为指纹
问题：Tor网络上的网站指纹攻击在真实环境中面临多样网络条件和WF防御的挑战。现有SOTA攻击或假设分类器训练与部署网络条件相同，或在WF防御下性能显著下降。
方法：提出Swallow，一种可快速迁移到新网络条件并保持对多种WF防御鲁棒性的网站指纹攻击。方法包括提出一致交互特征（CIF）以对齐不同网络条件下的流量分布并捕获一致特征，以及设计三种数据增强算法模拟不同网络条件下的潜在变化。
结果：使用十个自采和公开数据集进行闭世界与开世界评估，Swallow显著优于SOTA攻击。仅使用每网站5个标注实例进行模型微调时，Swallow平均准确率较SOTA攻击提升17.50%。
4. Lightening the Load: A Cluster-Based Framework for A Lower-Overhead, Provable Website Fingerprinting Defense
中文标题： 减轻负担：一种基于聚类的低开销、可证明网站指纹防御框架
作者： Khashayar Khajavi, Tao Wang
会议/期刊： Network and Distributed System Security Symposium（NDSS，CCF A）
发表时间： 2025-09-01
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 模式与行为指纹
问题：网站指纹攻击仍威胁加密流量，现有正则化防御常对所有站点使用统一填充调度，突发流量开销高；超序列防御依赖固定站点集合，对离线未覆盖页面行为未定义，开放世界适用性受限。本文旨在提出统一框架，结合正则化的有效性与超序列式分组的安全保证，实现可证明、低开销且可自适应调整的 WF 防御。
方法：框架先从流量中提取行为模式并聚类为满足 (k,l)-diverse 的匿名集，在线阶段用改编自 ECDIRE 的早期时间序列分类器从保守全局正则化参数切换到更轻量的集合特定参数。实例化为 Adaptive Tamaraw，在 Tamaraw 基础上按 cluster 分配 padding 参数，同时保留其信息论保证。形式分析给出任意攻击分类器最大准确率上界，上界取决于匿名集大小与多样性，且独立于具体分类器。
结果：在公开真实数据集上开展实验，全文未说明数据集具体名称与规模；结果显示可通过调节 k 在隐私与效率间权衡。高隐私模式下将任意攻击者准确率上界压到 30% 以下；效率导向设置下相对经典 Tamaraw 将总开销降低 99%。实验还称实际攻击准确率仍处于理论界内，且开销低于固定速率 Tamaraw。
局限：材料明确指出现有正则化类防御常对所有站点使用同一填充调度，突发流量开销过高；超序列类防御依赖固定站点集合，离线未覆盖页面行为未定义，开放世界浏览目的地超出可行参考集。初步评估中 CAST 产生小簇长尾，小簇仍付出 padding/shaping 开销但隐私收益小，overhead-to-privacy tradeoff 较差。
5. RAG-WM: An Efficient Black-Box Watermarking Approach for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
中文标题： RAG-WM：一种面向大语言模型检索增强生成的高效黑盒水印方法
作者： Peizhuo Lv, Mengjie Sun, Hao Wang, ... , Li-Min Sun
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-01-09
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 大模型水印与模型指纹
问题：RAG 在领域特定、知识密集和隐私敏感任务中价值高，但可能被窃取部署或商业化，因此需要检测知识产权侵权。现有面向关系数据库和文本的水印方法难以直接用于 RAG，因为关系数据库水印检测通常需要白盒访问，而攻击者部署的 LLM 后处理会破坏文本水印信息。
方法：提出一种黑盒“知识水印”方法 RAG-WM，采用包含 Watermark Generator、Shadow LLM & RAG 和 Watermark Discriminator 的多 LLM 交互框架。该方法基于水印实体-关系元组生成水印文本，并将其注入目标 RAG。
结果：在四个基准 LLM 上，针对三个领域特定任务和两个隐私敏感任务进行评估，结果显示 RAG-WM 能在多种部署 LLM 中有效检测被窃取的 RAG。摘要称其对改写、无关内容移除、知识插入和知识扩展攻击具有鲁棒性，并能规避水印检测方法。
6. Protocols to Code: Formal Verification of a Secure Next-Generation Internet Router
中文标题： 从协议到代码：安全新一代互联网路由器的形式化验证
作者： João C. Pereira, Tobias Klenze, Sofia Giampietro, ... , A. Perrig
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-11-19
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 大模型水印与模型指纹
问题：如何对SCION架构中运行安全包转发密码协议的路由器，同时验证协议的网络范围安全属性与Go实现的低层属性，并将两类验证可靠关联。
方法：通过Isabelle/HOL中的逐步精化建立一系列协议模型；使用自动化程序验证器证明路由器Go代码无崩溃、无数据竞争，并符合精化序列中最具体的模型；两项验证被可靠连接。
结果：作者称这是首个形式化验证的互联网路由器；验证过程中发现协议和实现中的关键攻击与缺陷，经代码开发者确认，并增强了协议安全属性；工作表明从高层协议模型到性能优化生产代码进行一致验证是可行的。
7. GAPDiS: Gradient-Assisted Perturbation Design via Sequence Editing for Website Fingerprinting Defense
中文标题： GAPDiS：面向网站指纹防御的基于序列编辑的梯度辅助扰动设计
作者： Ruo-Tian Xie, Kun Xie, Pengcheng Zhao, ... , Gao-Gang Xie
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-11-19
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 模式与行为指纹
问题：基于深度学习的网站指纹攻击日益准确，用户隐私风险上升；现有防御难以处理包方向序列的离散性，导致基于梯度的优化不可行，扰动方案依赖低效启发式方法。
方法：提出梯度对齐偏移向量和基于余弦相似度的奖励，用于评估并选择与梯度方向一致的扰动候选；设计并行奖励计算算法，并集成到 GAPDiS 中，将梯度引导与改进禁忌搜索结合以生成通用扰动，支持 PT bridge 和 P4 switch 部署。
结果：在 AWF 数据集上，GAPDiS 仅以 2.56% 带宽开销将 WF 模型分类准确率从 98% 以上降至 7% 以下，相较最先进方法提升 68.1%。
8. PoisonSpot: Precise Spotting of Clean-Label Backdoors via Fine-Grained Training Provenance Tracking
作者： Philemon Hailemariam, Birhanu Eshete
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-11-19
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 大模型水印与模型指纹
问题：机器学习模型依赖不可信数据会面临后门攻击，尤其干净标签后门攻击更具隐蔽性；现有防御难以为单个训练样本对模型更新的细粒度影响进行监控。
方法：PoisonSpot 受动态污点追踪启发，利用细粒度训练溯源追踪，在训练过程中捕获并分析各训练样本对模型参数更新的影响；再依据影响谱系为可疑样本分配投毒分数，以识别并剔除携带后门触发器的样本。
结果：摘要在多个基准数据集和攻击场景中评估了 PoisonSpot，称其优于最先进的干净标签后门防御，并持续取得高真阳性率、低假阳性率，能有效缓解后门攻击，包括自适应对抗策略；摘要还称其在重训练和微调等训练设置中运行高效，展现出鲁棒性与可扩展性。
9. Same Script, Different Behavior: Characterizing Divergent JavaScript Execution Across Different Device Platforms
中文标题： 相同脚本，不同行为：刻画跨设备平台的JavaScript差异化执行
作者： Ahsan Zafar, Junhua Su, Sohom Datta, A. Kapravelos, Anupam Das
会议/期刊： Conference on Computer and Communications Security（CCS，CCF A）
发表时间： 2025-11-19
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 模式与行为指纹
问题：JavaScript 在现代 Web 平台中驱动动态内容，但浏览器引擎、硬件和 API 的差异使移动端与桌面端形成不同的执行环境，可能带来平台特定追踪问题；该差异的范围和影响仍未被充分研究。
方法：结合对脚本结构的静态分析和对运行时行为的动态追踪，对移动端与桌面端的 JavaScript 执行进行混合分析，以识别同一代码在不同设备上的行为差异和执行路径分歧。
结果：在 Tranco 排名前 10K 网站中，20.6% 的脚本表现出平台特定执行；追踪算法为 92.8% 的条件 Web API 调用定位了分歧来源，其中 76% 涉及已知指纹识别 API，6% 依赖较少见但可暴露平台的接口。分歧路径呈现非对称追踪模式：桌面端流程以指纹识别和机器人检测为主，移动端流程更侧重行为画像。
10. Side-channel Inference of User Activities in AR/VR Using GPU Profiling
中文标题： 基于GPU性能分析的AR/VR用户活动侧信道推断
作者： Seonghun Son, Chandrika Mukherjee, Reham Mohamed Aburas, Berk Gulmezoglu, Z. B. Celik
会议/期刊： Network and Distributed System Security Symposium（NDSS，CCF A）
发表时间： 2025-09-12
来源： 网络安全 CCF A 匹配方向： 账号与用户画像提取
问题：AR/VR设备中用户会在第三方应用内分享位置、浏览历史、金融数据等敏感信息，而已有研究可通过性能计数器类工具监控良性应用以追踪活动。但已有工作依赖并发独立应用执行和60 Hz高分辨率profiling，在Meta Quest等禁止并发独立应用的设备上不可行，且对3D对象渲染与GPU使用关系建模不足。本文提出OVRWatcher，目标是在1 Hz低分辨率GPU使用监测、无需并发应用执行、无需访问应用数据或额外SDK的条件下推断用户活动，并评估standalone AR/VR与WebXR应用及对象级活动。
方法：OVRWatcher使用Meta内置GPU profiling工具ovrgpuprofiler，通过后台脚本以1 Hz监测GPU指标；该工具暴露72个GPU指标（Quest 3S为78个），覆盖利用率、内存带宽、几何吞吐等子系统。威胁模型是攻击者提供standalone AR/VR App，用户安装并前台运行后启动内置GPU profiler，脚本可在恶意App终止后继续后台采集，且无需root或特殊权限。流程分三阶段：Data Extraction构建指纹数据集，Feature Engineering含Pixel Interaction与Metric Selection，Inference含Dynamic Correlation与DL Classifier，并使用CNN、LSTM、Random Forest、SVM分类1秒采样序列。指标选择上，30个指标在区分渲染对象时持续达到>60%分类准确率，再经Pearson相关性|r|>0.90去冗余降至11个；片段未说明具体模型超参数与训练细节。
结果：摘要报告应用指纹准确率超过99%、对象级推断超过98%；引言进一步给出standalone AR/VR应用指纹>99%、WebXR应用指纹99%，仅使用两个GPU指标时WebXR准确率>94%。购物应用产品选择与虚拟会议参与人数推断>98%；真实用户与Meta Layout交互时在周围环境噪声下最高88%，跨设备所有案例>93%。这表明即使1 Hz低分辨率GPU profiling也能泄露细粒度活动；材料还称作者通过Meta Bug Bounty向Meta Quest团队披露，Meta安全团队确认Quest系列问题并授予Bounty Award。
局限：Meta Quest限制并发独立应用执行，仅允许Messenger、Meta Chat等Meta批准应用，因此本文需standalone App、开发者模式安装APK与shell脚本执行。全量请求72个（Quest 3S为78个）GPU指标开销高，易导致指标缺失或不一致；频繁读取counter会使GPU stall，Meta建议同时请求不超过30个实时指标。设备仅以1 Hz暴露GPU指标，使细粒度活动推断更难。
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数据来源：Semantic Scholar、arXiv、AI Safety HOT、Hacker News。内容由 DeepSeek 基于上述来源生成，重要事实请回到原文核对。