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本文汇总USENIXSecurity2026下半区论文摘要，核心聚焦AI安全与数据隐私。关键发现涵盖针对微调大模型的局部窗口成员推断攻击、AI智能体攻防知识体系化梳理、本地研究智能体的网络级提示泄露，以及知识稀释净化后门大模型。此外还涉及5G基带语义漏洞、控制系统物理触发后门、隐私保护代码生成、分布式差分隐私合成、机密SBOM交换及低内存SNARKs等前沿成果。建议安全团队重点关注AIAgent安全边界与隐私计算落地。

本文介绍后量子SNARK方案RoKoko，由Klooss等提出，基于格密码与committedrefinement框架，首次同时实现线性时间证明者、多对数级通信与验证者复杂度，验证速度较当前最优方案提升约100倍，证明体积约200KB，安全性基于Module-SIS与Module-LWE假设，无需可信设置，但证明体积仍较配对基方案大三个数量级，工程适配待完善。

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文章总结： 该文档为USENIXSecurity2026会议论文清单摘要，涵盖AI安全、隐私保护、系统安全等多个前沿领域。关键发现包括：低内存SNARK方案Sc

文章总结： 本文汇总USENIXSecurity2026下半区论文摘要，核心聚焦AI安全与数据隐私。关键发现涵盖针对微调大模型的局部窗口成员推断攻击、AI智能体

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