安全、HCI、编程语言与数据库

安全：威胁模型 + 攻击/防御的实证 + 负责任披露；HCI：用户研究与设计贡献；PL：形式化 + 证明 + 实现；数据库：算法 + 系统 + 基准（TPC）。本章简述各方向的顶会、评审侧重与新人常见误区。

安全：威胁模型 + 攻防实证 + 负责任披露

• 问题形式：在某个威胁模型下，攻击是否可行、防御是否有效。威胁模型是安全论文的骨架：对手的能力、知识、访问权限——不定义威胁模型的攻击/防御无法评价；
• 证据：攻击/防御的实证（真实系统上的验证），理论证明（密码学方向）；
• 顶会：S&P、CCS、USENIX Security、NDSS；
• 硬约束：安全研究的伦理（负责任披露）是硬约束——发现漏洞要先报告厂商、约定披露窗口，而不是直接发表（见人类被试与数据伦理之外的另一套伦理流程，投稿时间要配合披露窗口）。

HCI：用户研究与设计贡献

• 问题形式：人如何使用/体验系统；如何设计更好的交互；
• 证据：用户研究（访谈、实验、日记研究，见用户研究与定性方法）；
• 贡献类型：HCI 的贡献可以是设计、系统或实证——设计贡献（新交互方式 + 论证）、系统贡献（构建 + 部署 + 研究）、实证贡献（对使用现象的研究）；
• 顶会：CHI、CSCW（journal 式）；评审侧重：研究的严谨性（效度威胁的控制）与贡献的清晰度；
• 常见误区：把可用性测试当用户研究（前者是工程评估，后者是研究）、样本量与效度威胁的忽视。

编程语言（PL）：形式化 + 证明 + 实现

• 问题形式：程序的性质（正确性、性能、安全性）如何被形式化、验证、保障；
• 证据：形式化定义 + 证明（常配机器可检验的证明，Coq/Lean/Agda）+ 实现（编译器/验证器）；PL 论文常需要机器可检验的证明——这是 PL 与其他方向最大的差异；
• 顶会：PLDI、POPL；artifact 评估常见（证明与工具的可运行性）；
• 常见误区：证明的假设（语义模型）不现实、实现与证明脱节。

数据库（DB）：算法 + 系统 + 基准

• 问题形式：数据的存储、查询、事务在规模与负载下的性能；
• 证据：算法贡献 + 系统实现 + 标准基准（TPC 系列是公认基准）；
• 顶会：SIGMOD、VLDB、ICDE；VLDB 滚动审稿（月度）；
• 常见误区：只用合成负载、忽略端到端开销（见计算机系统的评估标准——DB 是系统范式的近亲）。

新人常见误区（跨方向）

• 拿母方向的证据标准套目标方向（ML 的"多基准多种子"不是 HCI 的标准；PL 的"机器检验证明"不是系统的标准）；
• 忽视目标方向的伦理流程（安全的披露、HCI 的 IRB）；
• 会场选择的错位（工作类型与会议文化不匹配，见跨方向与跨学科研究）。

本章要点

• 安全研究的伦理（负责任披露）是硬约束
• HCI 的贡献可以是设计、系统或实证
• PL 论文常需要机器可检验的证明