2024年CCF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金项目申报指南
申报截止时间为2024年9月22日24:00（北京时间）
安全学术圈
西安交通大学 | TrafficGPT：打破Token长度限制的高效长时流量分析与生成框架
提出了一种线性的注意机制，实现了将原有模型处理token列表的范围从512扩大到12032的同时提高了效率
中科院计算所 | NetGPT：网络流量的生成式预训练 Transfomer 模型
NetGPT 是一种生成式预训练 Transformer 模型，旨在解决现有的传统网络流量模型
中科院信工所 | ET-BERT：用于加密流量分类的带有预训练Transformer的上下文数据报表征
一个利用大规模未标记加密流量进行预训练的框架
梨花女子大学 | DeepCoFFEA：通过度量学习和放大改进对Tor的流关联攻击
新的流相关攻击DeepCoFFEA
CSE 2024 CFP
投稿截止日为8月5日
2024年先进密码技术与系统安全四川省重点实验室开放课题申请指南
申请截止时间（2024年8月31日）之前填写并提交《申请书》电子版
北京交通大学 | 面向个性化联邦学习的系统化后门攻击：方法与对抗（USENIX Security '24）
该研究系统化的探讨了个性化联邦学习中的后门威胁与防御方法。
2024年国家数据局数据资源司研究课题
申报截止时间为2024年7月26日（以寄出邮戳日期为准）
SecMet#5期 智能代码审计：机遇、挑战与解决方案
主讲人将会分享他们在智能合约漏洞检测方面的五项研究
AsiaCCS 2024 论文录用列表
马里兰大学 | 漏洞可利用性预测
提出了一种名为预期可利用性(Expected Exploitability EE)的度量方法
西安电子科技大学 | 基于双向深度学习的攻击图构建和威胁预测
提出了一个利用系统日志来检测威胁和预测攻击路径的框架DeepAG
德克萨斯大学 | 基于异构域自适应的网络威胁数据多流分类
提出了一个异构域自适应网络(HDAN)框架来解决上述问题
北京交通大学 | 图提示学习中跨上下文后门攻击
探讨了跨上下文场景中图提示学习（Graph Prompt Learning）面临的后门威胁。
中科院信息工程所 | DE-GNN:基于图神经网络的双嵌入细粒度加密流量分类
提出了一种基于图神经网络(DE-GNN)的加密流量分类模型
亥姆霍兹信息安全中心 | 大模型语音模式越狱攻击 (Jailbreak Attack)
本文重点对GPT-4o语音模式面临的越狱攻击相关安全风险进行系统测量
北京交通大学 | 自动识别CVE受影响的版本与补丁和开发人员日志
提出了一种通用的方法，利用补丁和开发人员日志信息来验证哪些版本是真正脆弱的，并进一步确定版本树中CVE漏洞的版本号边界
剑桥大学 | 大型语言模型的第三方API攻击
文章探究了用三种不同领域的api的三种攻击方式在攻击大模型输出结果时的攻击效果，并分析了这些攻击的特点和目前这一问题的严峻情况。
佐治亚理工学院｜发现和测量容易出现域名前置的CDN
作者构建了一个自动测试CDN是否具有域前置威胁的系统，并统计分析了30个CDN，结果表明有22个CDN目前仍容易受到域前置攻击，包括Fastly和Akamain等流行CDN
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