近日，网络空间安全学院师生六篇论文被国际四大安全顶会ACM CCS 2026录用。

成果一“Shoot the Honey, Cloak the Player: Towards Zero-Runtime-Overhead Proactive Defense and Detection for Visual Game Cheating”的第一作者为学院博士研究生王嘉宁，通讯作者为学院教授郭山清。该研究提出首个面向视觉自瞄的端到端防御系统AimTrap，将实时防护与赛后检测相结合，从而产生强有力的作弊证据；AimTrap通过将可微渲染与渲染期望变换相结合等多种方式，实现准确的作弊归因。在真实游戏环境中针对最先进视觉自瞄程序的评估表明，对抗伪装纹理的防御成功率达到85.1%，对抗蜜罐纹理的成功率达到96.9%。

成果二“TruePix: Fast and Memory-Efficient Zero-Knowledge Authentication for Images and Videos”的第一作者为学院博士后刘丽，通讯作者为学院教授魏普文。针对AI深度伪造技术引发的图像真实性认证挑战，该研究提出一种基于零知识证明的图像真实性认证方案，支持图像编辑处理的秒级证明与验证，同时兼顾资源受限设备的运行需求，为对抗AI生成内容的滥用、实现高效的媒体内容溯源提供了关键密码学技术支撑。

成果三“PackCNN: Adaptive Data Packing for BSGS-Based Privacy-Preserving Convolutional Neural Network Inference”的第一作者为学院硕士研究生叶戡语，通讯作者为学院助理研究员纪卓然。该研究面向全同态加密卷积神经网络，充分利用卷积的多通道特性，将pixel-channel融合打包，使得打包密文在kernel与channel维度都保持优越的结构，大幅减少旋转与自举开销。

成果四“Implementation Bugs as Attacks: Adversarial Neuron Fuzzing and Supply-Chain Backdoors”的第一作者为学院副研究员邓子壮。该研究揭示人工智能系统的安全边界不仅包括模型权重和输入数据，还延伸至框架、编译器与硬件后端的实现代码。面向自动驾驶、身份认证和辅助诊断等高风险应用，仅在单一环境中验证模型输出并不足以保障部署安全，还需建立覆盖算子实现、数值精度和多执行环境的一致性检查机制。

成果五“Mini-Programs, Mega-Problems: Unveiling OAuth Misuses in Mini-Programs via Dynamic Analysis”由西蒙菲莎大学博士研究生张子东、山东大学网安学院硕士研究生谢震涛、奇安信技术研究院研究员应凌云、上海交通大学助理研究员侯勤胜、清华大学助理研究员谷雅聪、山东大学网安学院教授刁文瑞、西蒙菲莎大学助理教授武建亮共同完成，共同第一作者为张子东、谢震涛，共同通讯作者为应凌云研究员、刁文瑞教授、武建亮教授。该研究针对小程序开放授权（OBA）机制因集成不当引发的身份伪造与数据泄露隐患，首次系统研究并设计大规模动态分析框架MiniAuth，突破了传统静态分析局限。提出了一种面向OBA滥用的动态漏洞挖掘方法，对微信与百度平台4.6万余个小程序的实测共揭示1,834处认证滥用，获得11个CNVD/CNNVD漏洞确认，证实了小程序封闭生态下认证滥用的普遍性与严重危害。

成果六“Lost in Migration: Exposing Android Framework Vulnerabilities in Parallel Java-Kotlin Implementati”由新加坡管理大学博士后李蕊、山东大学网安学院教授刁文瑞、新加坡管理大学教授高德斌共同完成，第一作者为李蕊，共同通讯作者为刁文瑞教授、高德斌教授。该研究首次针对Android框架在Java向Kotlin迁移中产生的并行实现开展系统性安全评估，提出了融合大语言模型与静态分析技术的自动化漏洞挖掘框架，揭示了多个可导致权限提升与隐私泄露的系统安全漏洞。在AOSP 14–16上的评估共识别出329对并行方法，挖掘出11个可利用安全漏洞，获谷歌官方确认3处漏洞（含2个CVE）及2处功能缺陷，证实了语言迁移安全审计的必要性。

ACM CCS与IEEE S&P、USENIX Security、NDSS并称为网络安全领域的四大国际顶级学术会议，被中国计算机学会（CCF）列为A类会议，代表着网络安全领域最前沿的学术进展与技术突破，在学术界和工业界均具有重要影响。

作者：仝乐

审核：郭山清