arXiv のセキュリティ・暗号分野（cs.CR）と IACR 暗号学プレプリント。
説明山を登る：カリキュラム強化学習によるフロンティアモデルへのプロンプトインジェクション・レッドチーミング
要約本論文は、大規模言語モデルやエージェントに対する主要なセキュリティリスクであるプロンプトインジェクションを扱います。攻撃用LLMが最先端モデルに対してすべて失敗し学習信号が得られない冷間開始問題に対し、段階的に堅牢化する目標モデルに順に対抗させるカリキュラム学習手法を提案しています。AgentDynにおける攻撃成功率（ASR@10）は、GPT-5.6-Lunaに対して93.8%、GPT-5.6-Terraに対して45.0%と報告されており、RL-HammerやPISmithなどの既存手法は同条件で0%です。
説明覗き見のコスト：ML-KEM 電磁トレースに対する随時有効な漏えい検出
要約サイドチャネル評価者は測定の途中で漏えい検定の結果を確認し、その結果に基づいて測定を続けるか停止するかを決めることがよくあります。本論文は、明示的な条件付き対称性の帰無仮説のもとで誤警報確率を時間にわたって一様に制御する、賭けに基づく検定（ベッティング検定）による随時有効な漏えい検出を検討しています。公開されている ML-KEM 電磁データセットで、固定期間のランダム化検定と比べ、合成データおよび劣化した録音データでは検出に必要なトレース数が約 1.68〜2.38 倍になりました。劣化のない録音では、監視手続きは中央値 62〜316 トレースで早期に停止しました。
説明SaplingGuard：青少年とLLMの対話のための、プロファイル認識型マルチエージェント安全ガードレール
要約本論文は、下流モデルのパラメータを変更せずに導入できる、ユーザープロファイルと対話文脈を考慮した安全ガードレール「SaplingGuard」を提案しています。ユーザープロファイルの構築、文脈に応じたリスク評価、意図を保った提示文の最適化をそれぞれ担う3つのエージェントで構成され、青少年の発達に関わる潜在的リスクを識別します。七種類の発達リスクを含む276件の三ターン対話からなるSaplingBenchでの評価では、主要ヒット率が50.8%から63.7±1.1%に向上し、平均有害応答率は17.10%から5.27%に低下、平均安全スコアは0.7017から1.0043に上昇したと報告されています。
説明情報ブラックホール：3D点群再構成におけるバックドア機構の探究（点群オートエンコーダへのバックドア攻撃の研究）
要約点群オートエンコーダは3D世界表現の基礎部品ですが、これに対するバックドア攻撃の研究は少ないです。論文は、生成モデルの潜在分布では正常データと悪意あるデータが混ざり合い、再構成結果が元のデータへ引き寄せられると指摘します。著者は情報ブラックホール原理と、ガウス分布制約に基づく適応ガウスマッチング（AGM）を提案し、攻撃の制御性向上を図ります。実験はModelNetとShapeNetPartで行われています。
説明数値の出所：プロベナンスに基づく侵入検知の評価監査
要約本論文は、公開されている九つのプロベナンスベース侵入検知の実装を監査し、四つの検知器をそれぞれの自前コードで実行しています。ThreaTrace は近傍への評価を含めると適合率 0.938 となりますが、994 件の警告のうち自身の攻撃ラベルを持つのは 7 件のみです。テストラベルを用いたチェックポイント選択を取り除くと、攻撃検知の適合率は 0.16〜0.33 低下します。また、バッファ再利用の不具合により線形エンコーダに意図しない次数依存の入力が与えられていることも示されています。
説明ランダムオラクルモデルにおける署名長の下限
要約本論文は、ハッシュベース署名方式の署名が長くなる理由を検討する。純粋なランダムオラクルモデルにおいて、非適応的検証者と"ソルト付き健全性"を満たす署名方式に対し、署名長の下限を示す。ワンタイム署名では公開鍵と署名の合計長がΩ(λ²/log λ)でなければならず、多数回署名では署名長のみで同じ下限を満たす必要があるとしている。
説明人を忘れるとはどういうことか？視覚言語モデルにおける個人レベルのアンラーニング研究
要約本論文は、視覚言語モデル（VLM）における個人レベルのマルチモーダルアンラーニングを評価する初のベンチマーク「IDUnlearn-Bench」を提案しています。各個人を相互に関連したマルチモーダルな証拠として表現し、属性アクセス、身份アクセス、身份バインディング、身份再構築の4つのタスク群で評価します。実験の結果、属性中心の忘却が成功しても身份レベルの知識が大きく残ることや、あるリスクを減らすと別のリスクが増幅しうる非単調な振る舞いが示されました。
説明FEILIAN型コンポーネントにおける全出力線形構造の完全分類
要約本論文は、FEILIAN SubColumnを含む4ワードのARX構造について、全出力XOR微分が定数となるすべての入力差分を決定しています。任意のワード幅と任意のXOR線形内部写像に対し、線形構造の空間には普遍的な二次元MSBファミリーが含まれ、次元は最大5で、その値は実際に達成されると述べられています。さらに必要十分な分類器を与え、64ビットのFEILIANコンポーネントでは完全な空間がこの普遍的ファミリーに一致することを示しています。ただし、結果はコンポーネント構造と各境界での定数性に関するもので、反復置換の全端点構造の分類やハッシュへの攻撃を示すものではありません。
説明In-the-Head署名に対する実用的なヌル分岐証人攻撃：AIMer v2.0を対象とした暗号解析論文
要約本論文は、AIM2に基づくAIMer v2.0署名方式に、公開データのみで実行できる偽造攻撃が存在することを示しています。すべてのv2.0パラメータセットで、正直に生成された各公開鍵に対し、署名問い合わせなしで任意のメッセージへの署名を偽造できるとしています。中間値が制約されない零因子を利用してヌル分岐証人を構成し、完全な関係を満たす証人に補完しています。さらに、関係を満たす証人が単方向関数の原像にデコードされるとは限らず、AIMerの安全性帰着に欠陥があることを指摘しています。
説明HESP：ローカルLLMによるアラート・トリアージ・エージェントで「何を調べるか」と「いつ止めるか」を分離する手法
要約セキュリティ運用センターに届くアラートは分析者の処理能力をはるかに超えており、テレメトリを外部のホステッドモデルに送れない組織は、自前のハードウェア上で小型のオープンウェイトLLMによる自動トリアージが必要になります。本論文は、調査手順をモデルの外側で管理するコントローラHESPを提案します。HESPは競合する説明の台帳を保持し、コストあたりの期待情報利得で読み取り専用のプローブを選び、現在の証拠に裏付けられた判定のみを受け入れ、自ら調査を終了できます。5つのオープンウェイトモデル（7B〜72B）による制御された分析環境での7,272件の監査済みエピsoードでは、HESPが検証済み完了率を大きく向上させ、「何を調べるか」と「いつ止めるか」が別個の失敗要因であることを示しました。
説明EC-HMQV-C と ECMQV に対する強化型の並列攻撃（Embarrassingly Parallel 攻撃）
要約Sarr（2025年）が提案した、加算ベースの擬似乱歩を用いる並列ななりすまし攻撃を、イニシエータとレスポンダの二者群が対話する多者設定へ拡張した論文です。3つの改良攻撃を示し、それぞれの期待並列実行時間とプロセッサごとのメモリ計算量を導いています。128ビットの ECHMQV-C の例では、理想化された大規模並列環境で改良攻撃の並列時間が78ビットの安全性に相当すると述べられています。
説明オーケストレーション基盤における式サンドボックスの回避研究：列挙・遮断方式の安全性欠陥の分析
要約本論文は、オーケストレーション基盤で用いられる「列挙して遮断する」式サンドボックスには構造的な欠陥があると指摘しています。n8n の式サンドボックスに対する段階的な三度の回避で、三件の CVE が確認されたと報告しています。あわせて、信頼の洗浄パターン、AI による列挙の加速、カバレッジ分析手法、オープンソースツール、ブラックリストに代えてホワイトリストを用いる防御策を示しています。
説明エージェントのセキュリティ判断に使う System One モデルの評価：信頼性・較正・選択的自動化
要約本論文は、エージェント向けのセキュリティ検査に用いられる System One モデル（Jev、Laya、Decider、Bespoke Nimble など）を、専用分類器や言語モデル審査器と比較しています。プロンプトインジェクション検出、相互作用リスク判断、有害な要求のスクリーニングにおける判断精度、確率の較正、選択的自動化を検証しています。総合精度が高く平均較正誤差が小さくても、特定の攻撃群で高い確信度の誤判定が隠れる場合があることを示しています。また、厳しい見逃し上限の下では自動処理できる入力はわずかであり、言語モデル審査器は見逃された危険入力を検出できる一方、同じ誤りを繰り返し良性入力を誤検知することもあると報告しています。
説明ギャップに注意：RPKIの証明と改善
要約本論文は、リソース公開鍵基盤（RPKI）に対する初めての厳密なセキュリティ分析を示すものです。RPKIはIETFの標準で、プレフィックスハイジャックやサブプレフィックスハイジャックといった経路攻撃から、ドメイン間ルーティングを守ることを目的としています。著者らはモジュール型のセキュリティ仕様により、RPKIのBGPおよびIPとの相互作用を分析し、目標を達成するための十分条件を示しています。既存の展開は循環依存などの理由で、その条件を常には満たしていないと指摘し、標準に準拠した改善策を提案しています。
説明ICCS NGCC 第1ラウンド公開鍵候補の暗号解析
要約本論文は、ICCS 次世代商用暗号（NGCC）第1ラウンドで公開評価に提出された84件の公開鍵候補について、局所的なコード修正では解決できない設計レベルの欠陥8件を検討したものです。これらはNIST耐量子暗号標準化で知られた落とし穴と同様のもので、主に低次の部分環への射影によるIND-CPA安全性の低下、秘密であるべき値を公開データが固定してしまう問題、選択暗号文変換のない静的鍵の再利用、そして拒否サンプリングの符号処理による等価な署名鍵の漏えいなどが含まれます。著者はすべての発見をAI支援のもとで得たと述べ、成果物のリポジトリを公開しています。
説明APIシークレットはLLMの語彙のトークンになってはならない：LLMエージェントにおけるAPI認証情報の扱いの脅威分析と、ボールト仲介型実行境界の実証評価
要約本論文は、ツール利用型LLMエージェントにおけるAPI認証情報の漏えい経路を分析し、モデルはコネクタ識別子のみを選択し、認証は信頼された要求境界が提供するボールト仲介型の実行構造を提案しています。著者は、Corvic Security Vaultという実装を2つの統制されたブラックボックス実験で評価し、16件のプローブすべてが期待どおりの結果となり、認証情報は検査した各場所に現れなかったと報告しています。一方、集中管理だけでは正しい設定は保証されないという失敗事例も示し、ボールト仲介は必要条件であって十分条件ではないと述べています。
