安全学术圈
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本文提出了一种新型小程序漏洞 MiniCPRF，其根源在于小程序框架的页面路由与用户状态管理的设计缺陷。
本文利用无监督学习技术，通过聚类算法在流量样本中识别相似模式，以实现对Tor用户的画像分析。
这篇论文提出了一种基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的去中心化应用（Decentralized Applications, DApp）识别方案——GraphDApp。
本文首次对蓝牙前向和未来保密性保证进行了安全评估，并提出了 6 种 BLUFFS 攻击。
本文提出了 Phantom，一种针对半监督学习（SSL）的无目标投毒攻击。
招聘25 Fall/26 Spring/26 Fall博士
本文提出了 Smart Detector，一种基于对比学习的恶意加密流量鲁棒检测方法。
稿件提交截止日期：2025年11月20日
本文提出了一种基于滑动窗口分割的序列流量表示方法，用于捕捉细粒度特征并构建多粒度流量表征
Yuchen Yang 现正招收博士生（2026年秋季入学）、科研实习生与访问学者（长期）。
The 2025 AIoTSys is dedicated to exploring the intersection of AI and IoT.
为了营造实验室创新、求实、开放交流的学术氛围，更好地促进新技术研究，设置了重点实验室开放课题基金。
本文针对Shadowsocks、Vmess和Trojan这3种加密代理方法提出了一种基于自编码器的通用增强识别方法。
本文在现有开源工具TLS-Attacker和TLS-Scanner的基础上，扩展了对DTLS协议的支持，以对DTLS实现的进行评估并构建首个相关数据集。
本文对Tor+Snowflake的网络流量进行详细分析，并将其与其他基于WebRTC的服务（如 Zoom）进行比较。
本文提出了一种基于一阶齐次马尔可夫链的加密流量分类方法
一种基于代码知识图谱（CKG）增强的检索增强生成（RAG）和Multi-LLMs系统的自动化模糊测试方法
本文提出了一种基于流量采样的，针对骨干网络中obfs4网桥的检测方法。
本文首次对蓝牙前向和未来保密性保证进行了安全评估，并提出了 6 种 BLUFFS 攻击。
本文提出了 Phantom，一种针对半监督学习（SSL）的无目标投毒攻击。
招聘25 Fall/26 Spring/26 Fall博士
本文提出了 Smart Detector，一种基于对比学习的恶意加密流量鲁棒检测方法。
稿件提交截止日期：2025年11月20日
本文提出了一种基于滑动窗口分割的序列流量表示方法，用于捕捉细粒度特征并构建多粒度流量表征
Yuchen Yang 现正招收博士生（2026年秋季入学）、科研实习生与访问学者（长期）。
The 2025 AIoTSys is dedicated to exploring the intersection of AI and IoT.
为了营造实验室创新、求实、开放交流的学术氛围，更好地促进新技术研究，设置了重点实验室开放课题基金。
本文针对Shadowsocks、Vmess和Trojan这3种加密代理方法提出了一种基于自编码器的通用增强识别方法。
本文在现有开源工具TLS-Attacker和TLS-Scanner的基础上，扩展了对DTLS协议的支持，以对DTLS实现的进行评估并构建首个相关数据集。
本文对Tor+Snowflake的网络流量进行详细分析，并将其与其他基于WebRTC的服务（如 Zoom）进行比较。
本文提出了一种基于一阶齐次马尔可夫链的加密流量分类方法
一种基于代码知识图谱（CKG）增强的检索增强生成（RAG）和Multi-LLMs系统的自动化模糊测试方法
本文提出了一种基于流量采样的，针对骨干网络中obfs4网桥的检测方法。
一种基于多视图三重网络的流量关联攻击框架
提出了一种方法来检测tor网络中的异常电路，通过考虑节点在异常电路中的角色，首次提供了一个更全面的方法识别tor中的潜在恶意同谋节点。
本文主要研究WebRTC中DTLS握手过程的流量识别方法，在Docker环境中采集流量，采用基于流量统计特征的提取方法，最终利用多层感知器（MLP）模型判断流量是否为Snowflake流量。
利用静态程序分析技术，对谷歌商店上的2.2M个应用程序如何访问剪贴板数据，如何处理剪贴板数据，以及这些行为在多大程度上暴露了严重的安全和隐私风险进行了分析。
一种名为 HINT的新方法来检测 HTTPS 隧道流量
ICICS 2025, 中国计算机学会CCF C
本文探讨了多种机器学习算法在流量分类中的应用，旨在解决区分攻击流量和正常流量的二分类问题，提高网络安全防御能力。
CIC-Darknet2020数据集，并由实验得出，随机森林（Random Forest）的表现最优。
本次研讨会旨在汇聚学术界和工业界的各方力量，交流领域内的最新研究进展，共同探讨大语言模型供应链的机遇与挑战。
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