2026年8月12—14日，第35届USENIX安全学术会议（USENIX Security Symposium）在美国马里兰州巴尔的摩市召开。我院助理教授秦悦作为共同通讯作者，与清华大学、中关村实验室、复旦大学和百度的研究人员合作完成的论文“Shielding QR Codes: Unveiling the Real-World Illicit Promotion Behind Adversarial QR Codes”已在USENIX Security 2026正式发表。

论文聚焦于对抗二维码规避平台审核、传播恶意内容的安全问题。此类二维码通过图像扰动逃避检测，同时保留扫码解码功能，为违规推广与跨平台引流提供隐蔽渠道。研究团队与百度合作，对五个社交媒体平台的逾4000万张图像开展系统测量，识别出68,467张对抗二维码图像，其中95.78%关联至2,079个恶意网址，涉及色情、赌博、恶意软件传播等七类业务。研究归纳了13种对抗处理手法，揭示了攻击者利用视觉遮蔽、多级跳转及不同平台审核与解码能力的差异传播恶意内容的方式。为应对上述威胁，研究团队提出对抗二维码检测与分析框架Adato。该框架通过定位二维码的定位图案并校验其几何结构，增强二维码识别能力，利用不同扫描工具与审核系统的识别差异检测对抗样本，并针对扰动类型进行修复与解码。实验中，Adato的检测精确率和召回率分别达到98.6%和97.8%。该研究揭示了真实场景中的对抗二维码滥用及其传播机制，为改进平台二维码审核与恶意内容识别提供了实证依据和技术支持。

会议介绍：

USENIX Security是网络与信息安全领域的国际顶级学术会议，与IEEE S&P、ACM CCS和NDSS并称该领域的“四大顶会”，被中国计算机学会（CCF）列为网络与信息安全领域A类国际会议。根据官方公布信息，USENIX Security 2026共收到有效投稿2,750篇，录用率约为13.2%。

作者介绍：

秦悦现为中央财经大学信息学院助理教授，博士毕业于美国印第安纳大学伯明顿分校。其长期从事数据驱动安全（Data-driven Cybersecurity）与可信人工智能（Trustworthy AI）研究，致力于识别和刻画人工智能及复杂网络系统中的安全与隐私风险，开发具备鲁棒性与隐私保护能力的实用方案，推动构建可解释、可验证且具备风险感知能力的下一代智能系统，已在国际顶级会议与期刊发表相关研究论文十余篇。

撰稿：秦悦

审核：高胜