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O artigo apresenta o Lattice (LAT), uma camada de liquidação peer-to-peer pós-quântica que combina resistência de hardware via Proof-of-Work RandomX, resiliência de rede com ajuste de dificuldade LWMA-1 e assinaturas digitais pós-quânticas ML-DSA-44, operando sem fallback para assinaturas clássicas desde o bloco gênese.
O artigo apresenta o ZK-ACE, uma camada de autorização baseada em identidade que substitui os grandes objetos de assinatura pós-quântica por afirmações de conhecimento zero, reduzindo drasticamente os dados de consenso e mantendo a segurança em blockchains pós-quânticas.
O artigo apresenta o AR-ACE, um protocolo de retransmissão que elimina a necessidade de provas de validade no caminho de propagação em blockchains pós-quânticas, substituindo-as por atestações compactas e realizando a verificação agregada apenas no construtor, resultando em uma redução de ordem de magnitude na largura de banda necessária.
Este artigo apresenta um pipeline de técnicas, incluindo a ferramenta de análise estática tSCAN e o buscador tSEARCH, para descobrir e explorar oportunidades de Valor Máximo Extraível em Tokens (tMEV) através da análise de contratos inteligentes de tokens, demonstrando que essa abordagem pode gerar lucros dez vezes superiores às atividades de MEV observadas no Ethereum.
Este relatório descreve a experiência e as técnicas utilizadas para converter um grande código C++ monolítico (800 mil linhas) para Java EE, abordando desafios específicos como herança múltipla e a implementação de uma ferramenta baseada em clang-tool para regeneração contínua do código Java.
Os autores propõem um protocolo de distribuição de chaves quânticas bipartite que utiliza a não separabilidade causal (ordem causal indefinida) para gerar bits correlacionados com uma probabilidade de correspondência de 85,35%, viabilizando a correção de erros e a segurança da comunicação.
Este artigo apresenta um estudo comparativo abrangente sobre as técnicas avançadas, arquiteturas, classificações e metodologias de avaliação dos sistemas de detecção de intrusão para a Internet das Coisas (IoT), visando abordar os desafios de segurança emergentes nesse domínio.
O artigo apresenta o SplitAgent, uma arquitetura distribuída inovadora que permite a colaboração entre agentes de privacidade locais e agentes de raciocínio na nuvem por meio de sanitização dinâmica sensível ao contexto, garantindo proteção de dados e alta precisão em tarefas empresariais sem comprometer informações confidenciais.
O artigo apresenta o XTRIDE, uma abordagem otimizada baseada em n-gramas que recupera com alta precisão e velocidade layouts de estruturas e assinaturas de funções em binários despojados, superando os métodos atuais em desempenho e utilidade prática para pipelines automatizados de engenharia reversa.
Este artigo apresenta o BladeChain, um sistema baseado em blockchain que garante a rastreabilidade imutável e auditável das inspeções de pás de motores de aeronaves, integrando agendamento automatizado, proveniência de modelos de IA e registros criptográficos em uma rede de múltiplas partes interessadas para eliminar falhas manuais e prevenir adulterações.
Este artigo apresenta a primeira análise sistemática da integração entre Gráficos de Ataque e Sistemas de Detecção de Intrusão, propondo um novo ciclo de vida formal que estabelece um loop de feedback contínuo para superar a falta de um framework unificado e aprimorar a detecção e resposta a ameaças.
O artigo apresenta o SlowBA, um ataque de backdoor inovador que compromete a eficiência de agentes de interface gráfica baseados em modelos de linguagem e visão (VLM) ao induzir cadeias de raciocínio excessivamente longas sob gatilhos específicos, aumentando significativamente a latência de resposta sem prejudicar a precisão das tarefas.
Este artigo apresenta uma nova arquitetura de capacidades implementada em FPGA que permite a criação de um sistema operacional de tempo real seguro sem TCB de software em tempo de execução, isolando completamente subsistemas e periféricos não confiáveis sem exigir alterações de hardware.
O artigo apresenta o CliCooper, um framework de Aprendizado Dividido (Split Learning) cooperativo multi-cliente que protege a privacidade dos dados e garante a integridade e a proveniência do modelo em ambientes parcialmente confiáveis, utilizando técnicas de privacidade diferencial e marcação d'água dinâmica.
Este artigo propõe um modelo teórico unificado que sintetiza os drivers do comportamento humano em cibersegurança organizacional e o aplica como um roteiro para desenvolver estratégias de segurança contra ataques de manipulação a agentes de IA autônomos.
Este artigo demonstra que a Inteligência Artificial Generativa democratizou o hacking de robôs de consumo, permitindo que ferramentas automatizadas como o CAI descubram e explorem vulnerabilidades críticas em dispositivos como cortadores de grama e exoesqueletos em escala, revelando uma assimetria perigosa entre capacidades ofônicas avançadas e defesas ainda desatualizadas.
Este artigo demonstra que os atuais esquemas de marcação d'água baseados em backdoors para verificação de propriedade de conjuntos de dados são vulneráveis à falsificação, uma vez que um atacante pode gerar marcas d'água forjadas estatisticamente indistinguíveis das originais para refutar alegações de violação de direitos autorais.
Este artigo apresenta o TCBS-Attack, um novo método de ataque de jailbreak em caixa preta que utiliza busca evolutiva guiada por limites de decisão de verificadores de texto e imagem para contornar com eficiência as defesas de cadeia completa em modelos de geração de texto para imagem, superando significativamente os métodos existentes.
Este artigo apresenta a primeira avaliação sistemática de ataques conscientes de clusters em esquemas de marcação d'água em grafos, demonstrando que adversários que exploram a estrutura comunitária dos dados superam as perturbações aleatórias tradicionais, comprometendo significativamente a precisão da atribuição de propriedade sem causar distorções estruturais adicionais.
Esta pesquisa oferece uma visão abrangente da evolução da privacidade diferencial, desde a IA simbólica até os Grandes Modelos de Linguagem, analisando suas definições fundamentais, métodos de integração em modelos de aprendizado de máquina e técnicas de avaliação prática para garantir sistemas de IA seguros e responsáveis.