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OT侵入検知における連合学習のプライバシーリスク検証：MLプレーンを用いた監査枠組み
要約産業制御（OT）環境で連合学習により侵入検知システムを訓練する際、モデル更新から工業プロセスに関する機微情報が漏えいしうる点を取り上げています。著者らは、連合学習の流れをOTシステムに組み込み、学習に関する情報フローを可視化する「MLプレーン」というアーキテクチャ抽象を提案しています。そのうえで、連合メンバーシップ推論攻撃（FedMIA）を初期評価手段とするプライバシー監査枠組みを概説し、スマートグリッドのテストベッドで実装を進めています。
説明ユーザー側防御を超えて：オープンウェイト拡散モデルにおける画像保護
要約本論文は、オープンウェイトの拡散モデルにおいて、モデル提供者がどのように画像保護を支援できるかを検討しています。保護効果、クリーンな画像の忠実度、互換性、改ざん耐性という四つの要件を提案しています。保護の除去に対する耐性を高めるため、長期的な攻撃シミュレーションを取り入れています。単一の保護ツールを用いた実験では、再整合に対する耐性が向上する一方、クリーンな画像の忠実度が低下することが示されており、実用的なモデル側保護のさらなる研究が必要だと論じています。
説明教師なしデータドリフト監視：運用中の音声ディープフェイク検出器のための手法
要約音声ディープフェイク検出器は通常、固定されたベンチマーク上の二値分類器として評価されますが、運用中のシステムでは攻撃手法、コーデック、話者、録音条件が変化し、ラベルも得られません。本論文は、運用中の検出器の内部埋め込みに基づく教師なしドリフト監視器を提案します。正規化マハラノビス距離を用いて入力を真正音声と偽造音声の参照と比較し、信頼・曖昧・新規の領域を定義して、なじみのない入力を人による確認に回します。4つの検出器と3つのデータセットで評価し、データセットの不一致を検出でき、ディープフェイクを受け入れてしまう安全上重要なケースを大幅に減らす一方、自動処理の範囲は狭まることを示しています。
説明StableJudge：LLM 評価者向けの軽量な敵対的攻撃防御フレームワーク
要約大規模言語モデルは論文などの採点に使われることがありますが、評価対象に埋め込まれたプロンプトインジェクションによってスコアが乗っ取られ、ランキングが歪められる恐れがあります。本論文は StableJudge を提案します。約 0.13B パラメータの Sentry が採点前に注入された部分を特定して無害化し、敵対的に進化する攻撃で学習されます。また、評価モデルの出力分布から決定的で細粒度のスコアを導きます。保持した科学論文の抄録と分布外の攻撃でも、攻撃下のスコア回復が改善され、汎用性能はおおむね維持されました。
説明拡張双射影 APN 関数
要約APN 関数は標数 2 において差分解読に対する最適な耐性を与え、既知の族と非同値な新しい無限族を構成することは暗号関数研究の重要課題です。本論文は双射影多項式に切断トレース項を加えた拡張双射影関数を導入し、新しい二次 APN 関数の無限族を示しています。さらに二進行列の階数に基づく効率的な APN 判定法を開発し、次元 28 までの全数探索を行っています。
注目点拡張双射影関数を提案し新しい二次APN無限族を構成、28次元までの全探索と微分スペクトルで非等価性を示しており、証拠は比較的充実している。
説明浮動小数点のバイアス加算による logit 漏えい
要約言語モデルの API は、logit や確率を隠していても、トークンごとのバイアスを公開している場合があります。本論文は、浮動小数点のバイアス加算に数値的なサイドチャネルがあり、トークンの識別情報だけで共通の加法成分が漏えいすることを示します。明示された binary32 演算の仮定と既知の到達可能スコア区間のもとで、最大 52 回のトークン問い合わせにより、logit のペアと未知の同順位優先度を正確に復元できます。11 の公開チェックポイント、vLLM、SGLang、llama.cpp で評価し、加算前に最大値を引く緩和策の有効性も確認しています。
注目点浮動小数点のバイアス加算による数値的サイドチャネルを発見し、トークン同定のみで共通シフトを復元する点が新しく、複数システムと多モデルでの実験が証拠を支えている。
説明PrivacyGuard：クラウドGUIエージェント向けのソース連動サニタイズとローカルで解決可能なPII参照
要約クラウド型GUIエージェントは、指示とスクリーンショットをリモートのプランナーに送信するため、個人識別情報（PII）が露出する恐れがあります。本論文のPrivacyGuardは、断片化・重複した証拠を再構成して元の範囲全体を書き換えるソース連動サニタイズ（SAN）と、変化した表記を会話内の実体に結び付ける参照ライフサイクル（REF）を提案します。五ターンの会話での評価では、審査されたソース値の漏えいが相対的に33.55%～82.60%減少し、異なる表記間の一貫性指標は0.04から0.81に向上しました。
説明デジタルツイン参照と信念誘導Q学習によるミリ波モデルでのジャマー識別とビーム電力制御
要約本論文は、28 GHzの現場特化型ネットワークモデルにおいて、ジャマーの識別とビーム電力制御を同時に行うための、デジタルツイン（DT）参照型の信念誘導Q学習（BGQL）法を提案しています。攻撃なしと攻撃ありの構成の間の受信側残差と、候補となる空間的妨害範囲を組み合わせて可疑度ベクトルを作成し、これを学習の状態、報酬、探索規則に組み込みます。30組の対応するモンテカルロ試行で、SARSA、Greedy、Randomと比較したところ、BGQLはリンク速率と能効の指標で優れた結果を示し、ジャマー1台の局所化再現率は100%、2台では78%〜81%でした。ただし、1回の実行に要する時間はSARSAより長くなっています。
説明Modulus Operandi：MPCと閾値FHEのための、ラウンド最適なモジュラス変換
要約本論文は、秘密を漏らさずに、q を法とする秘密分散値を t を法とする分散へ変換する安全多者計算のモジュラス変換を扱います。格ベース暗号の閾値復号で役立つ手法です。著者らは前処理モデルで3つの新プロトコルを提案し、任意の法に対して1ラウンドで完了するもの、前処理コストを抑えるが入力の上限がより厳しい変形、上限を必要としないが2ラウンドのものを示しています。さらに、算術ブラックボックスモデルで初の1ラウンド比較プロトコルを構成し、非対話型変換が不可能であることも示しています。
注目点任意の法に対する単一ラウンドのモジュラス変換プロトコルを提案し、非対話型変換の不可能性も示しており、新規性と理論的裏付けがある。閾値FHE復号への応用も明確。
説明すべての全単射4ビットS-boxに対する最適なしきい値実装と新しい無限族
要約本論文は、サイドチャネル対策であるしきい値実装（TI, threshold implementation）を扱い、軽量暗号でよく使われる4ビット全単射S-boxに対して、シェア数が最適で直接的かつ一段の一次の均一なTIを示しています。著者らは新しい構成族を導入し、暗号学的に自明でないべき乗置換の初の無限族を含めています。さらに、代数次数tの4ビット置換はいずれもt+1個のシェアと新たな乱数を用いずにTIで実装できると述べ、先行研究の予想や主張のいくつかを否定しています。
注目点べき乗関数の無限族に対する初の最適閾値実装を示し、全4ビット置換をt+1シェアで実装できることを証明し、既存の予想を覆した。
説明CT0：サイバーセキュリティ特化型Transformer
要約本論文は、サイバーセキュリティ向けのTransformerアーキテクチャCT0と、その最初の実装であるCT0-Micro（約40億パラメータ）を提案しています。オープンなベースモデルを、Cybersecurity AI（CAI）データセットによる二段階のオンポリシー蒸留で特化させています。1つの重みで高速判定とツール利用エージェントの2つのモードを提供し、複数のベンチマークで結果と限界を報告しています。
説明信念伝播法だけで一次マスク Kyber を破る
要約ARM Cortex-M4 上の一次マスク Kyber768 実装に対する横取り攻撃の研究です。有効性検査を通過する正規の暗号文のみを用い、約 2200 本の復号トレースから長期秘密鍵を復元しました。ニューラルネットワークで二つのマスク成分の汉明重量分布を推定し、信念伝播ソルバで全 1536 個の秘密と誤差係数を格簡約なしに復元しています。2000 トレースの場合、推定 BKZ ブロックサイズは 624 から 505 に下がるものの、格攻撃は依然として非実用的です。
注目点信念伝播と近似メッセージ伝搬の補正を組み合わせ、一次マスク付きKyberの全鍵係数を約2200トレースで復元。手法は新規で実験も充実し、耐性評価への影響は大きい。
説明CircuitBreak：安全性を担う疎なニューロン回路の剪定
要約本論文は、大規模言語モデルのフィードフォワード層にあるごく少数のニューロンを組み合わせて除去し、拒否応答を無効化する神経元剪定攻撃「CircuitBreak」を提案しています。対になる対照プロンプトは不要で、削除のたびに候補を再評価します。10 種の指示調整済みモデルでは、29〜150 個のニューロンを除去した時点で探索が収束し、攻撃成功率は約 88% に上昇しました（StrongREJECT 上で Llama Guard 3 8B が評価）。
注目点安全性を疎なニューロン回路としてモデル化し、貪欲探索で同時剪定する新手法を提案。十モデルでの攻撃成功率の大幅向上が示され、証拠は比較的充分で、安全研究への影響は大きい。
説明調査データに対する差分プライバシー保護付き選好アライメントの研究
要約本論文は、世界価値観調査（World Values Survey）のアンケート由来データを用いた、プライバシー保護型の言語モデル選好アライメントを研究している。このデータは政治、宗教、ジェンダー観などの機微な情報を含み、教師信号は成対順位ではなく順序尺度の評価ラベルである。著者はまず整合済みモデルの脆弱性を示し、評価予測としてタスクを定式化してラベル差分プライバシーを導入し、ランダム化応答、指数メカニズム、DP-SGDの3方式を比較した。実験では、単純なラベル単位の手法が勾配単位の手法より優れ、前処理における適切な集約関数も大きく寄与することが示された。
説明Fast Tendermint の再検討：合意違反の発見と二つの修正案
要約本論文は、Fast Tendermint が公表したラウンド切り替え規則が合意性（Agreement）に違反することを示します。f≥1 の各場合で拜占庭プロセス一つで違反を引き起こせ、f≥2 では二つのプロセスが二重署名なしに違反を引き起こせます。問題は、プロセスがラウンドを飛び越える際に、そのラウンドで決定された可能性のある値を記録しないことから生じます。付属の Quint 仕様はこのような飛び越えを許さないため影響を受けず、問題は公表された擬似コードにあります。修正案として、Walk は各ラウンドの事前コミットの定足数を得てから離脱し、離脱前に事前コミットすることを求め、Justify は提案自体に受諾に必要な証拠を含めます。両案は非同期下で合意性と妥当性、部分同期のゴシップモデルで終了性を満たします。
説明すべてのチャレンジが同等ではない：リアルタイム顔交換に対するインタラクティブ生体検知の評価
要約遠隔本人確認は、カメラ映像に生きた本人が映っていることを前提としますが、公開されているリアルタイム顔交換ツールを使えば、映像が検証者に届く前に人物を差し替えることができます。著者らは、6名の被験者、24の偽装された身元、DeepFaceLiveとFaceFusionの2種類のツールを用い、108回のライブセッションでランダムなジェスチャー挑戦を評価しました。結果として、姿勢系と組み合わせのジェスチャーが最も高い点推定値を示し、表情系には明確な改善が見られず、FaceFusionに対する手による遮蔽は静的ベースラインを下回りました。著者らは、挑戦セットは現在の攻撃設定に対して検証すべきであり、応答時間も導入環境に応じた補助的な信号になり得ると述べています。
説明Purpose IR：プライバシー保護型エージェント・ワークフロー状態のためのユーザー目的のコンパイル
要約本論文は、LLMエージェントのワークフローで再利用される状態の隐私境界を扱う。観測情報がタスクの証拠として必要であっても、その完全な意味内容の永続化が許可されるとは限らないという問題を提起する。著者らは、自然言語のユーザー目的を再利用状態の実行可能な意味境界へ変換する、有界な型付き中間表現 Purpose IR を提案する。LangGraph、CrewAI、MobileRun にまたがる1,200件および PrivacyLens の493件の軌跡で評価し、隐私とタスク成功率の向上を報告している。
説明局所差分プライバシー下におけるリスク考慮型道路網軌跡合成
要約本論文は、信頼できないサーバーに生の軌跡をアップロードせずに移動データを分析できるよう、局所差分プライバシー（LDP）の下で道路網軌跡の合成データを生成するTrajRACEを提案しています。出発点、区間数、区間遷移を加工して報告し、局所的な道路網と軌跡の文脈に応じて遷移ごとに異なる保護強度を割り当てます。三つの道路網軌跡データセットでの実験では、分布・クエリ・パターンの各指標で合成データの有用性が向上し、高リスクな局所遷移に対してより強い保護が得られることが示されています。
説明信頼された実行環境とマークル木を用いたリソース制約のあるスマートメーターのリモートアテステーション
要約本論文は、スマートメーターのリモートアテステーション手法を提案し、マークル木で通信データを構成して完全性と真正性を検証し、無許可の改ざんを検出するとしています。マークルルートと重要データのハッシュ計算は、OP-TEE上の信頼された実行環境（TEE）内で実行されます。著者らは、関連研究と比較して資源効率、セキュリティの堅牢性、資源制約デバイスへの実装可能性で優れると報告しています。
説明Doctor Trigger：公開記録に紐づく顔照合フレームワーク
要約本論文は、流通している顔画像が発行者の登録済み公開版と一致するかを、発行者が保持する非公開の記録と照合して検証するフレームワーク「Doctor Trigger」を提案します。公開前に発行者は各顔画像へ鍵付きの弱いフーリエ位相信号を埋め込み、そのスペクトル参照を保存します。検証時には画像と参照を比較し、鍵による射影で固有の信号が残っているかを測定します。FF++、DFDC、Celeb-DFでの実験では、スペクトルの一致により顔の入れ替えや生成的改変を登録版から区別できることが示されています。
説明ATTCK-R：保護された大規模言語モデルに対する知識認識型の長期的ジェイルブレイク手法
要約本論文は、プロンプトベースの安全保護が施された大規模言語モデルに対する脱獄攻撃の評価を扱います。安全保護を加えると、強力な多ターン基準手法の平均攻撃成功率が0.896から0.608に下がり、保護なしの評価は実際の脆弱性を過大評価することが示されています。著者らは、過去の成功と失敗から再利用可能な戦術を抽出し、戦略的に意味のある状態から攻撃を再開するATTCK-Rを提案します。9種類の大規模言語モデルでの評価では、近年の多ターン脱獄フレームワークを上回る結果が報告されています。
説明複雑な電子システムのセキュリティ仕様を導出する方法論
要約本論文は、複雑な電子システムに求められるセキュリティ要件を、リスクベースの手法で定める方法を提案している。システムの任務を列挙し、それぞれに必要な資産を導いたうえで脅威分析を行い、セキュリティ要件を定めて対応する対策を選ぶ流れを示す。データセンターと自動車向けチップレットを例に、プロビジョニング、トリミング、デバッグ、ブート、リモートアテステーションの各任務への適用を示している。
説明共有FPGA上のMLアクセラレータに対する機械学習支援型電力サイドチャネル攻撃
要約複数ユーザーで共有するFPGA上で、攻撃者が同じチップ上の被害者のMLアクセラレータの消費電力をTDCセンサーで測定し、入力画像を復元する手法を扱う論文です。機械学習によるアップスケーリングと色付けを組み合わせ、TDC測定によるオンチップ攻撃として初めてImageNet規模のフルカラー画像の再構成を示しています。また画素置換による防御を検討し、被害者のモデル精度への影響が攻撃者より大きく、変換後データで再学習した攻撃者には破られやすいと報告しています。
説明HDKEM：否認可能なハイブリッド鍵交換のための認証割り当て方式
要約本論文は、当事者が参加した証拠を移転可能な形で残さずに共有鍵を確立する否認可能認証鍵交換（DAKE）を扱います。各セッションを一つのリング署名で認証するプロトコルを分析し、HDKEMを提案します。これはML-KEM-768、X25519、および任意で成対の情報理論的鍵源を組み合わせた三スロット型ハイブリッド方式です。記載された構成要素モデルの下で、鍵の区別不能性、前方秘匿性、強い局所的否認可能性を達成するとしています。FalconRSとGandalfによる性能評価も示されています。
説明機密誤り訂正符号：信頼できる復号と メッセージの機密性を両立する暗号プリミティブ
要約本論文は、符号語が摂動を受けても信頼性高く復号でき、かつメッセージの機密性を保つ暗号プリミティブ、機密誤り訂正符号（CEC）を提案しています。機密性、頑健性、健全性という三つの安全性特性を定式化し、乱数性と安全性の分離構造に基づいてConc-CECを構成しています。さらに、AI生成画像向けの電子透かし方式CECMarkを提示し、著者らは56種類の摂動すべてで既存手法より高い頑健性を示し、誤検出率が10^-5未満だと報告しています。
注目点新しい暗号プリミティブCECと可証明安全性を提案し、56種の摂動下で既存透かし手法を上回る。影響はAI画像透かし分野に集中。
説明エージェントが話すと秘密も伝わる：トポロジー起点の情報漏えいと受信者条件付きのサニタイズ（マルチエージェントLLMシステム）
要約本論文は、マルチエージェントLLMシステム（MALS）における、感度ベースの従来型防御では捉えきれない情報漏えい問題を扱っています。権限のあるエージェントに開示された情報が、通常の連携を通じて権限のないエージェントへ伝わる可能性を示し、485のシナリオで三つのトポロジーを検証しました。提案手法RECONSは、感度だけでなく受信者と実行文脈に基づいて脱敏を行い、サニタイズなしの残留開示率96.7%を29.25%まで下げ、授権された開示の94.1%を保持しました。
注目点トポロジーによる機密情報の伝播問題を提示し、受信者と実行文脈に基づくサニタイザを設計。485シナリオと複数モデル・フレームワークで検証し、マルチエージェント系統のプライバシー防御に実質的に寄与する。
説明自動運転におけるカメラとレーダーのセンサーフュージョンの敵対的ロバスト性に関する研究
要約本論文は、自動運転で用いられるカメラとレーダーのセンサーフュージョンが敵対的攻撃に対してどの程度頑健かを体系的に測定した研究である。nuScenesデータセット上で統一的な評価手順を構築し、カメラ画像への8種類、レーダー点群への3種類の摂動を模擬した。5つの融合アルゴリズムを3次元物体検出と深度推定の2タスクで評価した結果、カメラへの摂動が両タスクの性能を大きく低下させ、レーダーへの摂動の影響は小さくタスクに依存することが示された。著者らは、融合が本質的に頑健性を保証するわけではないと結論づけ、設計上の示唆を導いている。
説明DelegateGuard：委任型LLMエージェントワークフローのための目的束縛型権限制御
要約LLMエージェントは機微なデータへの権限を保持したままサブタスクを委任することが増え、注入された委任先がデータを流出させたり権限を拡大したりするリスクがあります。本論文はDelegateGuardを提案します。これは参照モニタで、利用者の認可を減衰可能な権限に変換し、データ移動の操作をすべてLLMの外側で仲裁し、取り消しは委任グラフを通じて連鎖的に適用されます。実験では未付与の宛先への流出や権限拡大を阻止し、決定ごとのオーバーヘッドはマイクロ秒単位でした。
説明AutoSec-RAN：仕様に基づく大規模言語モデルの微調整によるO-RANの自動セキュリティ分析
要約本論文は、Mistral-7B-Instructを基盤に、69件のO-RANや3GPPなどの標準文書で構成したコーパスを用い、2段階のLoRA微調整と検索拡張生成（RAG）を組み合わせたAutoSec-RANフレームワークを提案しています。生のパケット証拠を使わず、調査員風の質問とシナリオのメタデータのみで回答させる設定です。5G/O-RANのテストベッドにおける前段（フロントホール）のDDoSリプレイシナリオで評価され、緩和策や脅威モデルの推論で高い評価を得た一方、攻撃方向のクラスでは差が見られたと報告しています。
説明取り消しは受信時点では完了しない：分散エージェント・ツールゲートウェイのための実行可能な結果契約
要約本論文は、分散エージェントワークフローが委任された権限をツールゲートウェイにキャッシュすること、そして発行者のコミット、伝送確認、受信側の永続化のいずれも、すべてのゲートウェイが変更を適用したことや保護された操作が停止したことを証明しないと指摘します。著者らは C0 から C5 までの有界な結果契約を定義し、Keycloak 26.7 を用いた実験で、伝送が成功していても 225 件中 112 件の呼び出しが許可され、すべての効果がコミットされたことを示しています。したがって伝送の成功は進捗の証拠であり、取り消し完了の判定ではありません。
説明CreepScope：ツール利用エージェントで使用後も残る認可の露出を測る手法
要約個々のツール呼び出しの認可チェックだけでは、以前の権限が使用後どれだけ利用可能なままかは分からないと論文は指摘し、この問題を「権限のクリープ（privilege creep）」と呼びます。著者らは、各ステップで到達可能な権限を採取して評価するプロトコル CreepScope を提案し、いくつかの指標で過剰な露出と残存権限を測定します。12の制御されたワークフローでの決定的リプレイでは、持続的な認可方式に明確な過剰露出が見られ、oracle で制御された Step Lease 方式は構成上ゼロとなりました。
説明解説：選択暗号文およびトラップドア攻撃に耐える公開鍵認証付きキーワード検索暗号の論文
要約本論文は、公開鍵暗号ベースのキーワード検索で、選択暗号文攻撃とトラップドア攻撃に安全な方式（CCTA安全）を得るための汎用変換を提案しています。この変換はCHK変換の一種で、受信者がトラップドアを生成する際に送信者を特定する点を利用し、キーワードをタグとして用いることができます。これにより、双線形写像と格子の両方に基づく初の完全なCCTA安全なPAEKS方式が得られたと述べられています。また、暗号文とトラップドアに埋め込まれた検証鍵により、暗号演算なしで送受信者の照合が可能になり、検索効率も向上するとされています。
説明ハードウェア支援とアダプティブ機械学習によるマルチステージ型ランサムウェア検出に関する論文
要約本論文は、ソフトウェアによる静的スキャンとマイクロプロセッサのハードウェア活動監視を組み合わせた、ランサムウェア検出フレームワークを提案しています。敵対的学習で難読化への耐性を高め、ニューラルアーキテクチャ探索でモデルの汎化性能を向上させています。実験では既存手法と比べて検出精度の向上と遅延の低減が示され、判断過程を追跡レベルで説明できる点も挙げられています。
説明エージェント環境向けのスケーラブルな弱→強検証器強化手法
要約本論文は、エージェント環境で報酬を与えるプログラム的な検証器を、エージェントが不正に高得点を得られないよう自動で強化する手法を提案しています。エージェントが直接変更できない隔離された検証器サンドボックスを用意し、「攻撃者－修復者」ループで残る脆弱性を発見・修正します。Terminal Bench、KernelBench、SETAで攻撃成功率を大きく下げ、反復回数を増やすほど防御が強まると報告しています。
説明テキスト認識を考慮したU-Netによる文書サムネイルからのフォレンジック文字復元
要約本論文は、低解像度のWord文書サムネイルがOCRで読み取りにくい問題に対し、画素の忠実度と機械可読テキストの制約を組み合わせたハイブリッド最適化を用いるU-Netベースの復元手法を提案しています。モデル選択にはOCRに基づく正規化レーベンシュタイン距離（NLD）を用い、文字の構造的正確さを優先します。実験では、NLDが大幅に低減し、著しく劣化したサムネイルからも機械可読テキストを比較的確実に復元できたと報告されています。
説明PortaPack Mayhem ファームウェアを搭載した HackRF One のフォレンジック分析
要約本論文は、オープンソースの Mayhem ファームウェア（v2.0.1）を動かす PortaPack 搭載の HackRF One で、microSD カード上にどのようなフォレンジック上重要なデータが、どの形式で、いつ書き込まれ、どう解釈すべきかを調べたものです。著者は自身の機器を約4か月実使用した後に取得した SD カードのイメージを用いています。原文によれば、サンプル画像からは削除された IQ キャプチャの末尾部分と、トリミングで除かれたセグメントが復元され、6 回のキャプチャが同一の 32 ビット識別子を共有するローリングコード OOK 送信機に帰属されています。
説明RetryBench：GPTツール利用における再試行許可と回復結果の分離
要約本論文は「偽の再試行許可（FRP）」を提案し、可視の契約が支持しないのにエージェントがタイムアウトしたツール呼び出しを再試行する誤りを扱います。複数の統制実験により、保護された回復が成功しても、支持されない再試行を確実に拒否できるとは限らないことを示しています。著者は許可と回復結果を併せて報告すべきだと主張しています。結論は4つの課題、固定されたGPTエンドポイント、1つの回復判断に限られ、内部メカニズムや単一エピソードの安全性は示していません。
説明モデルが見えないもの：LLMにおける隠蔽的かつ証明可能なテキスト不可視性
要約本論文は、トリガーで囲まれたテキストを言語モデルから行動上不可視にする手法を扱う。要約や引用から省かれ、質問応答で無視され、下流のフィルタリングでも検出されない状態を指す。著者はこれを情報フローの二重用途的な仕組み、サプライチェーン型バックドア、ホワイトボックス監査の問題として検討し、複数のモデルで無干渉性を検証している。さらに、この種のバックドアは重みに組み込まれると検出が難しくなるが、探索可能性と経路の可視性のトレードオフが根本的かどうかは確立していないと述べている。
注目点証明可能な非干渉性と隠れたバックドアを提示し、10モデル・7系統での検証とプローブ解析で裏付けている。
説明オープンRAN（Open RAN）システムのテストと自動化における生成AIの役割：GNG-OTAフレームワーク
要約オープン無線アクセスネットワーク（O-RAN）は分離・相互運用可能なアーキテクチャを採用していますが、テスト環境が複雑で仕様も変化するため、相互運用性の確保が課題となっています。本論文は、生成AIとグラフニューラルネットワークに基づくO-RANのテスト・自動化フレームワークGNG-OTAを提案しています。生成AI、自然言語処理、グラフニューラルネットワークを組み合わせ、O-RANの相互運用性と性能を自動でテストすることを目指しています。
説明現実の壁を貫く：無線電力サイドチャネルを用いた長距離・壁越しのAR/VRプライバシー盗聴
要約本論文は、AR/VR機器のネットワーク接続における電力サイドチャネルの攻撃面を分析しています。Wi-Fi信号などの伝送媒体で無線電力を、5.0〜8.0メートルの距離から壁越しに非侵入的に捕捉する手法です。提案手法MetaSpyは、機器の種類を特定し、閲覧やアプリ利用、VRゲーム内の活動、アバターによる再識別、頭部動作に対応した仮想キー入力などを推定します。市販のVRヘッドセット4機種での評価で高い精度が示され、AR/VR無線伝送におけるデータ機密性を守る対策も提案されています。
注目点壁越しの無線電力サイドチャネルを用い、AR/VRの利用者プライバシーを遠距離から窃取する新手法を示すが、実験規模と比較は限定的である。
説明Privacy Conductor：LLMベースの文書検索における文脈的完全性のアーキテクチャによる強制
要約本論文は、権限を持つ主体が定めたポリシーを決定論的なゲートで強制し、モデルには要求者が既に閲覧可能な文書のみを渡すアーキテクチャ「Privacy Conductor」を提案しています。2,520組の要求者と文書の組み合わせからなる合成臨床コーパスにおいて、ゲートはポリシーを正確に再現しました。そのため残るリスクは、ゲートが読み取る文書ラベルにあります。大規模言語モデルが生成したラベルと人間によるラベルを比較したところ、評価した全7構成でLLMのラベルがポリシーの効果を損なうことが分かりました。
注目点モデル外部の決定的ゲートでプライバシーポリシーを強制する新しい設計を提案し、臨床コーパスとHIPAA判例で検証しており、証拠は十分で影響範囲も広い。
説明静的SNARKから動的SNARKへのブラックボックス・コンパイラ
要約本論文は、静的SNARKとベクトルコミットメント方式をブラックボックスとして用い、Plonkish制約に対する動的SNARKを構成するコンパイラを提案しています。見記録（witness）の更新が小さい場合、証明者は旧い証明を利用して新しい証明を効率よく生成できます。ハッシュベースのSNARKとMerkle木で実装すると、QROMでポスト量子安全性を持ち、透明なセットアップを用いるとされています。著者らのLigeritoによる実装では、2^23ゲート回路で静的HyperPlonkと比べ、1万回の単一ゲート更新と1000回の128ゲート更新でそれぞれ147倍と11.7倍の累積加速を報告しています。
説明開発者の前提を推定・評価する LLM ベースのコード監査
要約本論文は、開発者が持つセキュリティ上の前提を推定し、その妥当性を評価して前提が破られる条件を導く Creed という手法を提案しています。構文パターンに依存する従来の静的解析では見つけにくい、応答時間の差によるタイミングサイドチャネルなどの意味レベルの欠陥を検出できると述べています。さらに、脆弱性の根本原因・症状・悪用条件を説明できる点を特徴としています。
説明SkillMarker：エージェントスキルの所有権検証のための KGW ベース電子透かし手法
要約エージェントスキルは平文で配布されるため、無断複製や漏えいのリスクがあり、実用的な所有権検証と漏えい追跡の仕組みは十分に整っていません。本論文は、KGW 方式の電子透かしを用いた SkillMarker を提案し、品質制約付きの書き換えと信号指向の候補探索を組み合わせて、指示の正確性を保ちつつ透かし信号を強化します。透かしの埋め込み、品質監査、検出を統合したオープンソースツールキットも公開されています。実験では、下流タスクの性能への平均的な影響はわずかで、1,536 トークン以上の連続した複製箇所をウィンドウ検出で識別でき、背景スキルと統合した後も検出率は 72.2〜77.8% でした。
説明キャッシュを再利用すべきか：モデル間KVキャッシュ再利用における安全性の非互換性と緩和策
要約本論文は、モデル間でKVキャッシュを共有する際の安全性問題を検討します。受信モデルが送信モデルの生成した接頭辞KV状態を再利用すると、本来の安全挙動から逸脱する場合があります。偏差の方向と大きさはモデルの組み合わせと再利用設定によって異なり、値（value）の再利用はキー（key）の再利用より大きな偏差を生じることが示されています。提案手法VReparoは、再利用された送信側の値テンソルを受信側の値テンソルに合わせるため、層ごと・KVヘッドごとのアフィン変換をオフラインで学習します。2組のモデルで平均HarmBench攻撃成功率は57.28%から39.21%、平均StrongREJECTスコアは0.4215から0.2163に低下し、初回トークンまでの時間（TTFT）は85.62%短縮されました。
