201、RTrace: Towards Better Visibility of Shared Library Execution软件供应链安全近年来已成为一个关键问题。现代软件系统越来越多地依赖第三方依赖项来加速开发。共享库是现代软件系统中软件共享的主要形式，因此也是第三方依赖的主要形式。随着越来越多的攻击针对软件供应链，理解这些依赖项的行为对于识别漏洞和恶意代码至关重要。因此，准确追踪共享库内

个人感觉Trae在使用体验上要比codex好，但在CTF这种需要“试错-报错-修改环境-再试错”的长链路Agent任务中，它的工具调用、循环反馈、纠错能力要弱于codex，除agent工程能力差异外，可能gpt本身也针对codex作一些适配性训练，使得codex + gpt搭配能达到更好的效果。我不装任何MCP，不给任何技术指导，我在这场比赛中的唯一身份是——“题目的搬运工”，最多在任务失败时，让

1、A Large-Scale Empirical Study on Improving the Fairness of Image Classification Models公平性一直是影响深度学习模型在实际应用中采用的关键问题。为了提高模型的公平性，许多现有方法已经被提出并在各自的背景下被证明是有效的。然而，在相同背景下还没有对这些方法进行系统的评估和全面的比较，这使得理解它们之间性能差异变得

当前卷积神经网络中的黑盒后门攻击将攻击目标建模为单领域中的单目标优化问题。在单一领域设计触发器会损害语义和触发鲁棒性，同时引入视觉与频谱异常。本研究提出通过进化算法实现双领域多目标黑盒后门攻击（LADDER），这是首个无需受害者模型先验知识、通过优化触发器同时实现多重攻击目标的方案。具体而言，我们将LADDER构建为多目标优化问题（MOP），并采用多目标进化算法（MOEA）求解。MOEA通过维持具

1、A Source-Level Instrumentation Framework for the Dynamic Analysis of Memory Safety底层控制使得 C 语言不安全，导致内存错误，可能导致数据损坏、安全漏洞或程序崩溃。动态分析工具通常在 IR 或二进制级别进行仪器化，用于在运行时检测内存错误，然而，这些非源代码级别的仪器化框架和工具存在两个固有的缺点：对优化敏感和平

183、Leveraging Smart Contracts for Secure and Asynchronous Group Key Exchange Without Trusted Third Party群组密钥交换（GKE）是开发安全多用户应用程序的重要工具，例如群组短信，临时网络等。目前大多数部署的GKE方案是同步的，即在执行期间需要所有参与者在线。然而，随着越来越多的电池供电设备在这类

272、PCSF: Privacy-Preserving Content-Based Spam Filter隐私保护垃圾邮件过滤的目的是在检查电子邮件的同时保护其检测规则和电子邮件内容的隐私。尽管出现了许多解决方案，但它们存在以下问题：1）提供的隐私不足，因为电子邮件内容或检测规则可能会暴露给第三方；2）由于加密使用不当，可能会出现详尽的单词搜索攻击，可能会破坏加密电子邮件的机密性；3）当垃圾邮件

140、SoK: Safer Digital-Safety Research Involving At-Risk Users涉及具有潜在风险的用户的研究，即更有可能受到数字攻击或在发生此类攻击造成伤害时受到不相称影响的用户，可能会对用户和研究人员带来重大的安全挑战。然而，在计算机安全与隐私（S&P）领域进行研究对于理解如何满足有潜在风险用户的数字安全需求并设计更安全的技术至关重要。为了规范

按语：随着大模型的崛起，将AI再次推向一个高峰，受到的关注也越来越大。在网络安全领域，除4大安全顶会外，一些涉及AI的安全话题，包括对AI的攻防研究，以及应用AI做安全的研究方向，也会发表在AI顶会上。但是，像NeurIPS 2022年的议题就有2834个（2023年还在 call for papers），手工翻一遍都得很久，何况还要分类出安全主题的，更是费劲，因此我利用AI去做主题分类，把感兴趣

这几天也关注到头条的Trae Agent开源了，因此读了下源码，重点想知道它是如何分析全仓库代码的，毕竟全代码当prompt输入也不现实，LLM有长度限制，就算没限制也会看了后面，忘了前面。传统的思维链虽能拆分任务，但对于复杂问题，需要很多步骤来解决的，经常是走个2，3步就收工，很难长链思考与执行，而且还无法观测与修正，除非你用多agent协同解决。通过bash工具来搜索代码过于粗糙了，因为会把符