在密码学中，安全信道是网络协议的核心目标。TLS 1.3 的成功推动了协议设计的简化与可验证性。Noise 和 Signal 协议框架成为重要范式，前者通过可组合性简化设计，后者实现端到端加密。本文探讨了这些协议的设计动机、安全属性及未来发展方向。

研究表明，Spectre V2侧信道攻击中，共享内存的创建方式会影响攻击效果。文件支持的共享内存比Sys V共享内存更有效，主要由于交换和回收行为的不同。建议禁用透明大页以提升性能。

全球网络安全事件包括安永数据库泄露、Intel与AMD信道攻击、安卓恶意软件克隆支付、僵尸网络攻击激增、Windows漏洞、微软服务中断、AI伪装攻击、CISA高危漏洞警告、Chrome更新及Trigona勒索软件升级。企业需加强安全防护与监测。

研究发现，最新的Intel和AMD服务器级可信执行环境（TEE）可被低成本硬件攻破。研究团队使用不到1000美元的设备成功提取Intel认证密钥，威胁云服务安全，影响几乎所有基于商用硬件的TEE实现。

全球网络安全事件包括：黑客利用三星Galaxy S25漏洞远程控制摄像头；SharkStealer木马通过区块链进行隐蔽通信；F1赛事遭黑客攻击；微软修复Windows Server漏洞；德克萨斯理工大学研发音频伪造防护技术；SquareX揭露AI侧边栏欺骗攻击；朝鲜黑客针对欧洲防务企业进行钓鱼攻击；YouTube传播恶意软件；AI助手引发数据泄露风险；SpaceX禁用缅甸诈骗中心的Starlink终端。

研究人员发现了一种名为SharkStealer的新型信息窃取木马，它利用区块链技术建立隐蔽的命令与控制通信。该恶意软件通过BNB智能链测试网，采用EtherHiding技术存储关键组件，规避传统检测，保持持久通信，展示了恶意软件的新演进。

文章讲述了网络调试中的真实案例，强调在复杂系统中调试的重要性。通过分析家庭WiFi上传速度慢的原因，作者发现不同AP信道的差异影响了传输速度，并提出了改进方案以提升用户体验。

本文探讨了如何利用HTTP请求中的CL.0漏洞建立不可检测的C2通道。通过识别服务器解析差异，结合简单的请求头和有效的payload，可以实现全局缓存中毒。研究强调了理解相关技术和测试步骤的重要性，以确保成功利用该漏洞。

本研究提出了一种名为WiMAE的无线掩蔽自编码器基础模型，专注于多天线无线信道数据集的自监督学习。通过结合对比学习与重构任务，开发的ContraWiMAE显著提升了模型的表示能力和数据效率，为无线信道表示学习奠定了基础。

本研究针对大型语言模型（LLMs）中存在的隐私泄露问题，提出了一种新的利用缓存侧信道的攻击方法，能够有效泄露模型生成的令牌。通过监控的令牌数量与信息泄露量之间的平衡，我们的实验表明，攻击者能够高效恢复API密钥和英文文本的内容，揭示了LLM部署中的新漏洞，并对隐私安全提出了重要的警示。

本研究提出CSI-CLIP模型，将信道状态信息和信道脉冲响应视为多模态数据，解决无线通信模型适应性不足的问题。实验结果显示，该模型在定位任务中的平均误差降低了22%，波束管理任务的准确率提高了1%，展现了其在传感与通信整合中的优势。

本研究解决了声学侧信道攻击（ASCAs）在键盘应用中的有效性不足的问题，采用了深度学习技术，特别是视觉变换器和大型语言模型，以提升攻击的效果与适用性。关键发现是引入了一种噪声减轻方法，并通过使用大型语言模型进行上下文理解，显著提高了在嘈杂环境中对错误按键的检测和修正能力，从而提升了ASCAs的实用性和有效性。

本研究解决了大规模MIMO系统中信道状态信息预测的关键问题。提出了一种名为BERT4MIMO的基础模型，利用深度学习和注意力机制，能够在不同的移动场景和信道条件下有效重构CSI。实验结果表明，该模型在各种无线环境中具有优越的性能，能够显著提升通信系统的效率。

本研究针对嵌入式设备中的神经网络模型易受到边信道攻击（SCA）这一问题，提出了一个安全的Fisher-Yates算法设计。通过结合掩蔽技术和Blakely的模块乘法方法，有效消除了原算法中导致侧信道泄露的脆弱性。实验结果表明，该对策能够有效抵御SCA，与原方案相比，虽然内存开销增加了2倍，但时间开销保持在合理范围内，显示出良好的应用前景。