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。
説明生成AI映像に対抗する法医学的認証のための電源周波数（ENF）ベース・エージェント型フレームワーク
要約本論文は、生成過程では制御できない信号である電源周波数（ENF：音声中の電源ハム、映像中のちらつき）を用いて映像の真偽を検証する法医学的フレームワークを提案します。二系統の統一検出器、合成注入による学習手法、録画時刻を照合する参照マッチング機構、そして録画の真正性と内容改ざんの証拠を統合するエージェント型オーケストレータを含みます。保留された実録画データでは、真正な音声と映像をそれぞれ93%と100%で受理し、時刻認証のAUCは1.0に達しました。カスケード方式は精度を損なわずに所要時間を54%削減しました。
説明SecAgg++：耐量子型のプライバシー保護フェデレーテッド学習プロトコル
要約セキュア集約は、プライバシーを守るフェデレーテッド学習の基本要素ですが、既存のマスキング方式のセキュア集約プロトコルの多くは耐量子安全性を備えていません。本論文は、単一サーバー環境向けのマスキング方式で耐量子安全なセキュア集約プロトコル SecAgg++ を提案します。耐量子暗号の要素技術を取り入れつつ、SecAgg や SecAgg+ などの従来方式の通信・計算効率を維持し、効率的な復旧手順によりクライアントの離脱にも対応します。
説明『符号化されても露出する：推薦システムにおける言語埋め込みは意図以上の情報を明らかにしうる』：推薦システムで使われる言語埋め込みが、アイテムやユーザーの識別につながる恐れがあることを示す論文です。
要約この論文は、推薦システムでアイテムの内容を表す言語埋め込みがプライバシーを漏らすかどうかを研究しています。攻撃者が外部の補助テキストを持つ場合、単純なコサイン類似度攻撃でアイテムを高い精度で特定でき、さらにユーザーの再識別にもつながることを示しています。また、説明文の難読化による緩和策を評価し、情報漏えいと推薦性能の間に明確なトレードオフがあることを報告しています。
説明BiShield-TEE：端末上のTEE分割LLMにおける片側重み難読化の（非）安全性について
要約本論文は、端末上で動作する大規模言語モデルのTEE（信頼実行環境）で用いられる片側行列変換による難読化に、解の一意性（Solution Determinacy Property）という脆弱性があることを指摘しています。その結果、攻撃者が真の鍵を推定して保護を破れることを示しています。提案手法BiShield-TEEは入力と出力の両次元を同時に難読化し、真の鍵を複数の等価な候補に紛れさせます。実験では攻撃精度が全遮蔽のブラックボックス基準に抑えられ、実機で既存手法より高い推論効率が得られたと報告しています。
説明フェデレーテッド・アートチェイス：フェデレーテッド微調整におけるプライバシー漏えインとデータポイズニング
要約本報告は、フェデレーテッド学習で事前学習済みモデルを微調整する際のプライバシーと完全性を検証しています。Quick, Draw! の10クラスを用いた実験では、単一のクライアント更新から正直だが好奇心のあるサーバーが非公開のラベル集合を復元できる一方、再構成画像はクラスの原型に近いことが示されました。また、悪意あるクライアントの割合が高いほどバックドア攻撃の成功率が上がり、FLTrust はこれらの攻撃を抑えますが、全クライアントが悪意を持つ場合には効果がないとされています。
説明証明できないリスクの価格付け：暗号プロトコルにおける不確実性、ターンスタイル走行、検証可能性ディスカウント
要約本論文は、プライバシー保護型プロトコルが脆弱性を修復する際、過去に悪用があったかを確定できない場合に生じうる価値低下（検証可能性ディスカウント）を検討しています。著者らはVDISCという枠組みを提案し、報告損失、露出価値、公開証拠、収益率、プール資金の流れを個別に記録します。Orchardの段階的開示、オンチェーン資金流の再構築、初期Zcashの事例、40件のセキュリティイベントを分析に用いています。市場の反応は理論の予測と同じ方向を示しましたが、これは方向性の観察であり因果関係を示すものではありません。
説明超特異楕円曲線とそのFrobenius共役間の最短アイソジェニーの滑らかさ
要約本論文は、超特異楕円曲線Eからそのフロベニウス共役E^(p)への最小次数のアイソジェニーδ_Eを研究する。δ_Eの滑らかさの確率に上界・下界を与え、超特異自己準同型環問題に対するWesolowskiのp^(1/3+o(1))攻撃が無条件に成り立つことを示す。また、EとE^(p)の間に次数nの接続アイソジェニーが存在する確率について、主項がDirichlet L値で表される一様漸近公式を与える。
説明近傍を汚染する：大規模HNSW型RAGシステムに対するトポロジー認識型トピックレベル攻撃の研究
要約本論文は、HNSW（階層的ナビゲーブル小世界）近似近傍探索インデックスを用いる大規模検索拡張生成（RAG）システムへの汚染攻撃を扱う。投稿汚染文書をHub-Satellite構造に組織し、エンティティ主張の昇格手法と組み合わせて生成結果に影響を与える、トポロジー認識型のトピックレベル攻撃を提案している。200万件のWikipedia文書での実験では、検索成功率72%超、攻撃成功率31.29%を達成し、既存の汚染対策では防げないことが示されている。
注目点HNSWインデックスに対するトポロジー対応のトピックレベル汚染攻撃を提案し、Hub-Satellite構造と2M文書のWikipedia実験で有効性と既存防御の無力さを示す。
説明Eevee AEAD ファミリーに対する構造的暗号解析
要約本論文は、CCS 2023 で提案された認証付き暗号（AEAD）モード族 Eevee（Umbreon、Jolteon、Espeon）の構造的欠陥を分析しています。著者らは、その証明の前提と仕様の一部に対して、区別攻撃や偽造攻撃を示しています。問題はモード設計に起因し、実装の符号化を修正するだけでは解決しないと結論づけています。
注目点Eeveeの3つのAEADモードに構造的欠陥を見つけ、具体的な識別器と偽造攻撃を示して元の証明を覆す。根拠は主に理論的導出である。
説明自己進化を経ても残るもの：複製されたエージェントハーネスにおける出所マーク
要約エージェントのハーネス（ベースモデルを囲むプロンプトとツールのコード）は流出しやすく、盗用者が流出したハーネスを公開の自己進化ツールに通して自作として公開する恐れがあります。本論文は三種類の進化器、五種類の提案モデル、二つの環境で既存の出所マークがこの攻撃下でどれだけ残るかを測定し、公開されたマークの多くが残らないことを示しました。さらに、公開ゲームから作った物体の位置表における近接並列項目の順序を鍵とする新しいマークを提案し、表の行を保つ書き換えでは順序が残り検出できるものの、より一般化したコードを求める盗用では鍵が75〜100%の書き換えで除去されることを報告しています。
注目点複製されたエージェントハーネスに対する隠密な書き換え攻撃を定義し新しい透かしを設計したが、実験規模は限定的で、回避手法にも明確な弱点がある。
説明クライアント同時実行下における S3 互換オブジェクトストレージでの耐量子鍵カプセル化のベンチマーク（後量子暗号の鍵カプセル化方式を、多数のクライアントが同時にアクセスする環境で測定した研究）
要約本論文は、後量子アルゴリズム ML-KEM（ML-KEM、耐量子鍵カプセル化方式）をオブジェクトごとの暗号化に用いた場合の性能への影響を調べています。S3 互換オブジェクトストアで、従来の鍵交換方式と比較し、2 種類のクライアント実装、2 種類のプロセッサ、最大 500 の並行ワーカーで測定しました。スループットが低下したのはクライアントのプロセッサがほぼ全負荷のときに限られ、主要クライアントでは 4.0〜4.9% の低下でした。恒久的なコストは保存領域で、従来方式より 1 オブジェクトあたり 1,056 バイト多くなります。
説明代数幾何を用いた Sumcheck の高速化
要約本論文は、代数幾何に基づく新しい乗法符号を提案し、二値メッセージの積が再び二値メッセージになるようにします。これにより、証明システムの Sumcheck プロトコル最初のラウンド（単変数スキップ）の計算コストを削減します。著者らは F_{2^128} 上で明示的な構成を与え、Flock 証明システムに AG skip として実装しました。2^32 個の制約では、スキップラウンドが 2.36 倍、zerocheck 全体が 1.65 倍高速化したと報告されています。
注目点代数幾何に基づくバイナリ保存の乗法符号を構築し、Flock系で実測加速を示す。新規性と証拠は強く、影響は分野の一部に及ぶ。
説明Matoi：エージェント認可のための結果証拠の選択的再検証
要約本論文は、再利用可能な結果証拠を現在の実行権限および永続的な発生履歴から分離するMatoiの枠組みを提案している。消費者は、自らが検査し観測がなお有効な証拠のみを再利用し、署名付きリクエスト、有効な認可、クォータ、不確実な結果は個別に扱われる。実験は、実在の自律エージェントや実在の銀行ではなく、スクリプト化された合成ツールを用いたものである。結論は、有界で監査可能な再利用と実行の契約を支持するにとどまり、汎用的な増分アルゴリズムや本番環境での優位性を示すものではない。
説明格ベース commitment による閾値型ポスト量子電子投票方式 T-EVOLVE：一部の管理機関が欠けても集計できる格暗号投票プロトコル
要約本論文は、格ベースの commitment を用いる準同型電子投票方式 EVOLVE を拡張した T-EVOLVE を提案する。票を Shamir 秘密分散で n 個の管理機関に分配し、検証段階に参加した任意の t 個の機関で集計できる。t-1 個の機関の共謀に対しても投票の秘匿性を保ち、全機関に対して集計の検証可能性を保つ。古典的ランダムオラクルモデルで安全性を証明しており、C 実装では 4 機関の賛否投票 1 票が署名なしで 109 KB、1 コアで 10^4 票の集計に約 3 分かかると報告している。
説明Rust向け静的アプリケーションセキュリティテストツールの評価と改善
要約本論文はまず、実世界のRustアプリケーションで見つかった脆弱性を用いて、主要なRust向け静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）ツールの有効性を実証的に評価し、共通の弱点と根本原因を分析しています。そのうえで、大規模言語モデル（LLM）を活用した自動テストフレームワーク「TRUST」を提案します。TRUSTは公式Rustリファレンスを解析して意味を保つ変換を導出し、それによって変異プログラムを生成してSASTツールの評価と欠陥の発見を行います。論文によれば、6つの主要SASTツールから46件の欠陥を発見し、うち17件が確認されています。
説明QuasiLeak-Bench：ポリシー条件付きの準証拠グループ復元によるLLMベースのプライバシー検出器の評価
要約本論文は、送信者が指定した開示ポリシーのもとで、単独では弱いが組み合わさると個人の私的属性を明らかにしうる「準証拠グループ」を検出器が復元し、禁止された開示を指摘できるかを評価するベンチマーク「QuasiLeak-Bench」を提案している。既存のプライバシー検出器はこのタスクへの転用が不十分で、ローカル展開可能なLLMベースの検出器は多くの準証拠グループを見落とすため、商用モデルに大きく劣る。一方、学習データで微調整した4Bモデルは、未見の文書において最も強力なプロンプト型モデルを上回った。
説明大規模言語モデルと動的解析を組み合わせた、静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）ツールの汎用テスト手法
要約静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）ツールは脆弱性の検出に使われるが、ツール自体にも不具合が含まれることがある。本論文は、大規模言語モデル（LLM）を使って多言語のプログラム変種を生成し、動的フィードバックで選別・クラスタリングして不具合を検出するフレームワーク LLM4SAST を提案している。論文によると、6 種類の SAST ツールから 66 件の固有の不具合が見つかり、そのうち 32 件が開発者への報告後に確認または修正された。
説明回転で防げない場合：物理的奪取下で現場ノードへストリーミング画像分類器を配備する
要約現場ノードで画像分類器をローカル実行すると、モデルが物理的に奪取されて盗まれる危険があることを扱った論文です。著者らは、モデルを永続保存せず、分割可能な多出口モデルを揮発性メモリにストリーミングし、回転させて残留内容を制限する方式を提案しています。実際のLTEトレースで受動的・適応的攻撃者を想定して評価した結果、有能な攻撃者には耐えられず、回収コストが異なるだけでした。公開の事前学習済みバックボーンから同じ構造を得られる場合、攻撃者はモデルの大部分を回復できると報告されています。
説明クリーンラベル型マルウェアバックドアにおけるトリガー値の選択：有効性と検出可能性の分析
要約本論文は、特徴量ベースのマルウェア分類器を狙うクリーンラベル型バックドア攻撃において、トリガー特徴量に割り当てる値の選択を研究している。EMBER 2018 と EMBER 2024 の Win64 PE サブセットで LightGBM 分類器を用い、複数の値選択戦略を評価した。積極的な戦略は攻撃成功率が高いが、Isolation Forest などのサニタイズ手法に検出されやすい。一方、CorrCountAbsSHAP や Quantile95 は攻撃の有効性を保ちつつ、汚染サンプルの再現率を下げられることが示されている。
説明回復可能性で制御した大規模言語モデルの安全性の調整ずれ
要約本論文は、多くの評価が最終応答のみを採点するため、意図理解と応答レベルの安全性行動が混同されやすいと指摘する。著者らは、まず高次の意図を正しく回復できるかを測り、同じプロンプトで安全性行動を評価するRiskCueBenchを提案する。本ベンチマークは160の潜在意図と、8つのリスクカテゴリにわたる640件の抽象的な非操作的表層プロンプトを含み、25のモデル群と32,000件の有効な出力を対象とする。両方の表層形式が回復可能な組に限ると、文脈化された具体性の増加が、より安全性の低い行動へのシフトを招くことが示される。
説明一回の問い合わせから多数へ：RAGにおけるプライバシー会計の批判的サーベイ
要約本論文は、検索拡張生成（RAG）システムにおける差分プライバシーの会計を扱うサーベイです。単一の生成から複数回の問い合わせへと、プライバシー予算の扱いがどう変化するかを検討しています。既存手法を、クエリ時の秘匿化、複数クエリの会計、一度きりのコーパス秘匿化の3つに分類し、その前提とプライバシーと有用性のトレードオフを分析しています。ε値だけでなく、保護単位、会計範囲、公開境界の3つの観点から保証を解釈する枠組みが提案されています。
説明多者間プライベート同時メッセージにおける対称ブール関数の計算量
要約本論文は、非対話型安全計算モデルである多者間プライベート同時メッセージ（PSM）において、各当事者が1ビットずつ入力を持つ場合の対称ブール関数の通信計算量を研究している。OR 関数を計算する支持プライバシー型プロトコルに超線形の下界を示し、MAJ、EMAJ、MOD 関数についても下界を与えている。また、すべての対称ブール関数に対し通信量 Õ(n^{3/2}) の完全プライベートプロトコルを構成し、従来の二次の上界を改善している。
説明クリーンなデータにもバックドアが潜む：モデル再利用に耐える支持持続型バックドア
要約本論文はDAR（発見して再ラベル付け）という手法を提案します。部分空間クラスタリングで低次元特徴の中に自然に存在するパターンを見つけ、そのルールを満たす試料のラベルだけを変更し、人工的なトリガーは加えません。テスト時には対象画像の該当部分空間を局所的に変更してバックドアを起動します。論文によれば、ImageNet分類とCLIPベースのプロンプトチューニングで既存の先進的なバックドア攻撃に匹敵する攻撃精度を示し、クリーンデータでの知識蒸留後も攻撃成功率は96%を超えたままです。
注目点クリーンデータ蒸留後も攻撃成功率を維持する支持持続型バックドアを提案し、KDによる浄化の通念に挑戦する。ImageNetとCLIPで検証されているが、比較の詳細は限定的。
説明FedPix：連合学習で漏えいを抑えて共有すべき内容を学習する手法
要約本論文は、連合学習においてクライアントが何を共有すべきかに着目し、モデル更新や中間特徴量ではなく、コンパクトで目視確認可能な画像を共有するFedPixを提案しています。共有表現自体を用いて保持すべき情報と破棄できる情報を学習し、タスクの有用性と再構成への耐性を両立させます。BloodMNIST、CIFAR-10、FashionMNIST、MNISTで実験が行われ、低い再構成PSNRやクライアント実行時間の短縮、分類精度が報告されています。
説明HQCとBIKEに対する故障注入攻撃：Fujisaki-Okamoto検証を超えた検討
要約本論文は、符号ベース耐量子鍵カプセル化方式であるHQCとBIKEに対する故障注入攻撃を扱っています。一般的に保護されているFujisaki-Okamoto変換以外の、デカプセル化処理内の目立たない命令を標的としています。NIST Level 1パラメータの下、有効な暗号文のみを用いて完全な鍵回収を達成し、必要なデカプセル化問い合わせ数はHQCで17392回、BIKEで約300万回とされています。また、摂動条件下でのデコーダの挙動を分析して効果的な故障位置を特定する一般的手法も提案し、STM32H7マイコンでのレーザー故障注入により実験的に検証しています。
注目点FO変換を超えた新たな故障注入攻撃を提案し、HQCとBIKEで完全な鍵回復を達成、STM32H7上のレーザー注入実験で検証しており証拠は比較的充分。
説明明示的な縮約APN置換：分岐と最適なガロア環リフト
要約本論文は奇数m≥5、q=2^mについて、係数がF_2で3r-2項をもつ明示的な縮約多項式P_{m,r}を与え、これがF_q上のAPN置換であることを示す。射影直線上の写像としての分岐構造を決定し、ガロア環GR(2^k,m)上での0/1リフトの評価法と、リフトの微分の各行の正確な形を論じる。
注目点明示的なAPN置換族を与え、分岐構造とGalois環リフトの差分行を厳密に決定しており理論的に前進があるが、影響は専門分野に限られる。
説明Amora：通信効率の高いプライベート近似最近傍探索
要約本論文は、クラウド上のベクトルデータベースにおける近似最近傍探索で、クエリベクトルがサーバに露出する問題を扱います。提案システムAmoraは、分割されたグラフ索引にSimplePIRを適用し、双方のPIR行列を用いて通信コストを分割単位で抑えます。5つのデータセットでの評価では、既存手法Pacmannと比べてオンライン通信量を93〜99%削減し、より高い検索精度を示したとされています。
説明奇数次元における二次APN置換の最適な縮約代表元
要約本論文は、二元有限体上の二次的ほぼ完全非線形（APN）置換の縮約多項式表現の形式的導関数を扱います。奇数n≥5のすべてについて、そのような置換は可逆な二元線形変換によって、導関数に零点がなく各非空ファイバーがちょうど二元からなる形に変換できることを示しています。n≥9の存在証明はLean 4証明支援系で検証されています。
注目点奇数次元の全ての二次APN置換に対し、導関数が零点を持たず非空ファイバーが二元となる線形同値形を示し、n=3や偶数次元との境界も厳密に定めた。
説明CARE-SD：ローカル小型言語モデルによるテキストの自己開示分析のための説明可能な推論アーキテクチャ
要約本論文は、サイバーセキュリティのインタビュー文書から受験者の自己開示を識別するためのCARE-SDアーキテクチャを提案しています。このアーキテクチャは、文脈適応処理、階層的開示推論、説明の一貫性検証、バッチ間の照合の4つのモジュールで構成されます。82件の独立に注釈付けされたインタビューを用いて3つのローカル小型言語モデルを評価し、Llama 3BのMacro-F1を0.80から0.88へ向上させ、根拠のない主張を60%削減したと報告しています。
説明ExecWeave：観測可能なエージェント型ソフトウェアのためのクロスレイヤー実行来歴追跡
要約本論文は、ローカル優先のシステムExecWeaveを提案します。アプリケーション層の論理操作の記録と、OSが独立に観測した実行時イベントを、型付きの実行グラフに統合します。各ソースの元データを保持し、論理的な事象と重複する証拠を区別し、帰属・推論・因果状態のメタデータを記録します。任意機能のコマンドとプロセスの相関器は、有限の探索で互換性のある観測プロセスが一つだけ見つかった場合にのみ、非因果的な推論ブリッジを生成します。ただし一意性が因果的正しさを保証するわけではありません。
説明多項式合成性をもつシフト不変置換：構成と代数構造
要約本論文は、ランドスケープに関連する再帰的に定義された写像列から構成される、F_2^n 上のシフト不変変換の族を研究する。写像列が多項式合成性をもつことと、対応するランドスケープが準保存的であることの同値条件を示し、列の最終的なゼロ化または周期的振る舞いを決定する。さらに、置換元の群と商環 F_2[z]/⟨p(z)⟩ の単数群との同型を確立し、全単射性の判定や逆元・位数の計算を多項式計算に帰着させる。百以上の代表的構成も一覧にされている。
説明より強い評価者ほど多くは見えない：LLM評価における展開整合性の盲点
要約本論文は、LLMエージェントの評価が行動スコアのみを報告し、実際に展開されたランタイムスタックの識別情報を記録しない点を指摘しています。出力を保ったまま改ざんされた展開は、出力のみを見る評価をすべて通過します。著者はDIB-Bench（7,560件の採点サンプル、6種類の改ざん、正規表現採点器からGPT-5-nanoまでの評価器階層）を提案し、評価器が強いほど改ざんされた出力を受け入れる割合が高いことを示しています。さらに、マニフェストハッシュによる識別手法も提案されています。
注目点デプロイ完整性の盲点という新しい問題を提起し、PAC型下界とマニフェストハッシュ検出を示す。7,560例・6種類の改ざんで裏付け、影響範囲は広い。
説明CKKS 実装への反応攻撃：漸近的に最適な照会回数で秘密鍵を復元
要約本論文は、CKKS 同型暗号の実装において、公開の C2S 評価鍵とクライアント側の 1 ビット有効性応答が組み合わさることで生じるプロトコルレベルの情報漏えいを検討しています。悪意ある評価者は、鍵のエントロピー H に対して漸近的に最適な O(H) 回の反応照会により三値秘密鍵を復元できるとされています。RLWE や CKKS の IND-CPA 安全性は破られないとしています。著者らは Lattigo v6.2.0 で攻撃を実装し、標準的な CKKS プリセットから得た 4 つのパラメータセットで完全な秘密鍵を復元したと報告しています。
注目点公開のC2S鍵とクライアントの1ビット有効性応答を組み合わせて三値秘密鍵を復元する攻撃で、Lattigoの四つのパラメータで完全な実験により検証されている。
説明CKKS実装に対する反応攻撃：漸近的に最適な問い合わせ量
要約本論文は、公開の係数-スロット（C2S）評価鍵とクライアントの1ビット有効性応答が組み合わさることで生じる、プロトコルレベルの反応による情報漏えいを検討しています。悪意ある評価者は、秘密鍵のエントロピーHに対して約O(H)回の反応問い合わせにより三元秘密鍵を復元できるとされています。この攻撃はRLWEやCKKSのIND-CPA安全性を破るものではなく、クライアント側の有効性応答と公開の準同型線形変換との相互作用を利用します。著者らはLattigo v6.2.0で攻撃を実装し、標準的なCKKSプリセットの4つのパラメータセットで完全な秘密鍵を復元しました。
注目点公開C2S鍵とクライアントの有効性応答の組み合わせによる新たな鍵回復経路を示し、Lattigoで実装して近似最適な照会数で秘密鍵を復元した。
説明何を承認するのか？エージェントの段階的認可における効果の紐付けと信頼できる表示
要約本論文は、エージェントが送金・ファイル削除・外部へのメール送信の前に求める承認が、エージェントが侵害されても偽造できず、承認対象を正確に明示する場合にのみ有効な第二要素となると論じ、その二条件を検証しています。著者らはAP2、Microsoftの動作紐付け承認設計、MCPのelicitationなどの承認経路に対する12種類の攻撃を定義して試験し、参考防御策としてASU（Agent Step-Up）を提案しています。ASUは正規化された効果記述子から承認カードを描画し、利用者のスマートフォン上のパスキーがそのダイジェストに署名し、保存された呼び出しのみを実行します。27,108回の試行と609組のAgentDojo攻撃では、ASUが置換・再生・認可の拡張を阻止し、信頼できるカードは偽の叙述攻撃の成功率を0.54から0.03に下げたと報告されています。
注目点効果バインディングと信頼できる描画という承認の脅威モデルを提示し、12種の攻撃とTamarin証明、27,108回の試験で検証しており影響は大きい。
説明NOMAI：モデル重みを秘匿するスケーラブルな連合学習システム
要約本論文は、マルチパーティ計算（MPC）に基づく連合学習システム NOMAI を提案し、モデルのプライバシー、データのプライバシー、完全性を同時に保証することを目指しています。正直多数派の仮定の下で動作し、マルチ委員会型アーキテクチャとパック化 Shamir 秘密分散を組み合わせ、機械学習を意識した最適化も導入しています。論文によれば、MNIST の学習において 1 反復あたりのユーザー側計算は半正直モデルで 350 ミリ秒未満、悪意あるモデルで 700 ミリ秒未満で、100 万人を超えるユーザーをサポートできるとされています。
説明GPU上のFAEST：体演算がボトルネックとなる高速化
要約本論文は、耐量子署名方式FAESTをNVIDIA GPU上で実装し、QuickSilverにおける体（フィールド）乗算の高速化を扱っています。PTXのclmad命令によるネイティブなキャリーレス演算と、Karatsuba法による部分積の削減を用いています。256ビットの標準OWFProveの体乗算中心のカーネルでは、ソフトウェア乗算版の26.6倍のスループットを達成し、全OWFProve工程では約2.9倍から3.1倍になったと報告しています。
説明SHIP：プライバシーを守る構造化・階層的なテキスト洞察手法
要約本論文は、利用者のプライバシーを保護しながらテキストデータから分析に使える洞察を取り出す方法を扱います。著者らは差分プライバシーに基づく洞察を、分析クエリに答えるための再利用可能な表現として定式化し、SHIPを提案しています。SHIPはクエリを属性に自動で対応づけ、階層的なハイブリッド分類体系を構築し、さらなる分析用の差分プライバシー合成表を公開します。評価は主に質問応答性能と構造的忠実度に基づき、既存のプライベート洞察の基準手法より良い結果を示す一方、構造化表現では難しいクエリも残ると報告しています。
説明自動運転車は冷静さを保てるか？熱サイドチャネルと知覚攻撃のサーベイ
要約本論文は、自動運転車に関わる熱関連の二種類の安全リスクを整理したサーベイである。物理的な攻撃者は夜間走行に用いられる熱赤外センサーを偽装でき、特権を持たないソフトウェアの同居プログラムは、熱、DVFS、熱イベント割り込みなどのテレメトリから知覚処理を推定しうる。著者らは代表的な13の研究を、権限、時間スケール、同居の条件、展開可能性、自動運転との関連性の観点で比較し、対策と残存リスクについても議論している。
説明局所差分プライバシー下での単変量密度の効率的な無前提学習
要約本論文は、区分多項式で近似できる構造化された単変量分布を、非対話型の局所差分プライバシー（LDP）で学習する一般的な枠組みを提案しています。これにより、対数凹分布の混合（ガウス混合モデルを含む）などの分布クラスに対し、サンプル効率の良いLDP学習器が初めて示されています。これらの学習器は無前提（agnostic）の保証を持ち、計算効率も高いとされています。また、LDP下でのガウス混合モデル学習の下界を証明し、Bunらの純粋差分プライバシーに基づく下界を改善しています。
注目点非対話型局所差分プライバシーの一般的枠組みを示し、複数の分布族に対する初の標本効率的な学習器とGMMの改良下界を与え、理論的貢献が際立つ。
説明モジュール配置によるソフトウェアリポジトリのブラインド電子透かし（ソースコードの出所追跡のための透かし手法）
要約本論文はPlaceMarkという方式を提案し、リポジトリ内のモジュールの配置によってペイロードを埋め込みます。抽出には原本や配置台帳は不要です。十のPythonリポジトリで名目容量は249〜2,166ビットと測定され、1つのリポジトリでは配置チャネルが利用できませんでした。評価したテキスト変換216回の試行でペイロードは正確に復元されましたが、再配置によって復元性能は徐々に低下します。
説明Yoshan：ハードウェア効率の良いS-boxの代数回路協調合成と探索手法
要約本論文は、S-boxの置換とそのゲートレベル回路を同時に最適化する合成エンジンYoshanを提案し、n=5から8ビットを対象とする。出力されたすべての回路は、網羅的シミュレーションとZ3によるマイタ検証で認証される。31,337件の認証済みネットリストを評価し、既知のカタログ類と、それから分離されたことが認証された置換に分類した上で、45nm CMOSで既存の公開回路と比較している。
注目点アルゴリズムと回路の協調合成手法を提案し、ゲート数や深さの少ない新規S-boxを穷举・SMT検証で確認しており、ハードウェア暗号設計に実質的な寄与がある。
説明共有光ファイバーを使う量子強化ネットワークのための実用的な波長選択
要約本論文は、古典データと光ファイバーを共有する量子強化ネットワークにおいて、論理忠実度、ブロック受理率、古典データの受信のバランスを取るための波長選択フレームワークを提案します。誤り訂正付きの三段階量子通信プロトコルを対象に、熱背景雑音モデルなどの理想化された仮定の下で、論理エンタングルメント忠実度の下限と忠実度収率の下限を導出しています。これらを忠実度と古典リンク予算の要件を満たす波長の範囲で最大化し、忠実度が最良となる波長と収率が最良となる波長が異なること、および認証可能な動作領域を示しています。
説明PAGE404：ハードウェア支援ページ移行によるGPU分離の突破
要約本論文は、NVIDIA Grace Hopper（GH200）スーパーチップのハードウェア支援ページ移行機構の安全性を調べています。この機構はアクセスカウンタに基づき、頻繁にアクセスされるCPUメモリ上のページをGPUメモリへ移します。著者らは、アクセスカウンタの共有構造と移行割り込みへのドライバ応答という2つのサイドチャネル脆弱性を特定し、いずれもMIG（Multi-Instance GPU）パーティションをまたいで悪用可能であることを示しました。概念実証では約8,500ビット毎秒と8,100ビット毎秒の隠れチャネルを構築し、LLMやSPEC2017ワークロードの識別も行い、現行のMIG型マルチテナント環境の分離保証に疑問を投げかけています。
注目点GH200のページ移行とMIG分離の間のセキュリティ上の欠陥を明らかにし、概念実証でMIG間の隠れチャネルとLLM推論の指紋特定を示している。
説明Screwtape：監視器のレッドチーミングのための敵対的トランスクリプト編集
要約本論文は、実際のエージェントのトランスクリプトを、行動だけを監視する監視器を回避する攻撃へ変換するパイプライン Screwtape を提案しています。攻撃者役の LLM がトランスクリプトを編集し、APIキーの漏えいや監視されないエージェントの起動といった指定の被害をエージェントが引き起こすようにします。編集後の行動は実行されず、LLM の検証器が元のトランスクリプトと矛盾する攻撃や重大度が基準に満たない攻撃を除外します。Redwood Research のスタッフによる Claude Code と Codex のトランスクリプト 94 件を用いた 252 回の実行で、検証を通過し自社監視器を回避した攻撃が 35 件得られ、そのうち 6 件が前沿開発者提供の未使用監視器も回避したと報告しています。
説明検出から判断へ：プロンプトインジェクション検出のキャリブレーションと保留方策
要約本論文は、大規模言語モデルへのプロンプトインジェクション検出システムを扱っています。著者らは47,611件の保留データで、確率的決定モデル（Jev）、2種類のLlama Prompt Guard 2分類器、LLMベースの判定器を比較しました。LLM判定器の識別性能が最も高かった一方、分布シフト下では確率出力だけでは信頼できるセキュリティ判断は保証されず、キャリブレーションや判断ポリシーを含めた総合的な評価が必要だと結論づけています。
説明グラフで考える：Neo4j を用いた LLM ペネトレーションテストエージェントの攻撃連鎖推論
要約論文は、Claude Code や OpenAI Codex などの LLM コーディングエージェントが、ペネトレーションテストの発見事項を文脈ウィンドウ内の平坦なリストとして扱うため、攻撃の連鎖を推論しにくいと指摘しています。著者らは、Model Context Protocol を介して既製のエージェントを Neo4j のプロパティグラフに接続する ChainGraph を提案しています。GOAD に基づく模擬的な多フォレスト Active Directory 環境では、単独では中程度と評価された三つの発見事項が連鎖すると重大になり、媒介中心性によって最適な断絶点が示されました。トークン指標では推論に必要な負荷が約 98% 減少したと報告されています。
説明GhostLock：被害側情報を必要としない、学習支援型のブラインドGPS信号打ち消し攻撃
要約本論文は、深層学習を用いたブラインドGPS信号打ち消し（GSN）フレームワーク「GhostLock」を提案している。攻撃者は目標位置のおおよその推定値のみを必要とする。ブラインド適応フィルタと深層学習ベースの同期モジュールを組み合わせ、攻撃者が局所で受信したGPS信号のみから反信号を生成・整列させる。リアルタイムのソフトウェア無線プラットフォームで実装され、GPS信号の捕捉を抑制できることが実験で示された。
注目点受信側情報を必要としないブラインドGPS信号無効化フレームワークを初めて提案し、SDR実験で信号捕捉の抑制を実証しており、GPSセキュリティ分野への影響が大きい。
説明Pulsar のソフトウェア定義ウォーターマーク検証器の性能評価
要約本論文は、Pulsar 測位サービスのソフトウェア定義無線機（SDR）によるウォーターマーク処理器の実装を紹介します。Pulsar は測距信号に組合せウォーターマークを埋め込み、認証の安全性を提供します。複数の脅威モデルと受信機アーキテクチャを検討し、Pulsar-0 ミッションの信号を毎日処理した結果を示します。その結果、商用 GNSS 受信機でも検証処理が実装可能であることが示されています。
説明健康に関する誤情報の分類と意味検索のためのプライバシー保護テキスト推論
要約本論文は、健康に関する誤情報の分類と意味検索を対象に、CKKS同型暗号に基づくプライバシー保護テキスト推論の枠組みを提案している。利用者の問い合わせに含まれる機密性の高い医療情報を暗号化したまま処理できるようにする。分類器の正解率は0.971、マクロF1は0.950で、平文と暗号文の推論で同じ結果が得られたと報告されている。暗号文検索ではSIMDパッキングにより、7,128件の索引項目に対する1回の問い合わせの遅延が222.028秒から5.168秒に、通信量が6.11 GBから2.13 MBに減少した。
説明INFUSE：エージェントシステムにおける間接プロンプトインジェクションのための統一評価ベンチマーク
要約本論文は、長期的なワークフローを実行するLLMエージェントが、外部コンテンツに埋め込まれた間接プロンプトインジェクション攻撃を受ける状況を評価するベンチマーク「INFUSE」を提案している。40の現実的なタスクと、5つの脅威カテゴリにまたがる56の攻撃シナリオで構成される。19のLLMを評価した結果、平均攻撃成功率はLLMベース評価で19.6%、ヒューリスティック検証で15.4%であった。プロンプトレベルの指示強化により攻撃成功率は大きく下がったが、その効果とセキュリティ・有用性のトレードオフはモデルによって異なる。
注目点間接プロンプト注入の評価を長期エージェントの全工程へ広げ、多数の脅威カテゴリを扱う点に実質的な新しさがある。大規模な軌跡実験と多モデル比較で結論を支えている。
説明MILENAGEに対するハイブリッドBP-SAT攻撃：代数的解析とソフト解析によるサイドチャネル攻撃の相補的な強みの組み合わせ
要約本論文は、USIMカードで使われるAESベースの認証アルゴリズムMILENAGEを、サイドチャネル情報の漏洩を利用して攻撃する手法を評価している。代数的サイドチャネル解析（ASCA）とソフト解析（SASCA）を組み合わせ、置信伝播でニューラルネットワークの予測を精緻化してからSATソルバーに渡すハイブリッド攻撃を提案している。単一トレースの攻撃で両方の秘密鍵を93.8%の割合で復元できたと報告されている。また、ラウンド鍵を機器ごとの独立した秘密でマスクする対策を提案し、評価した全ケースでハイブリッド攻撃を無効化できたとしている。
説明ハードウェア・ソフトウェア漏洩契約の基礎：命令セット層で側路漏洩を記述し、プログラマやコンパイラがマイクロアーキテクチャを意識せずに安全なコードを作れるようにする研究です。
要約SpectreやMeltdownなどのマイクロアーキテクチャ攻撃は、キャッシュや投機実行といった最適化がソフトウェアから見える形で残す副作用を悪用します。従来の命令セットアーキテクチャはこの安全上の影響を反映していないため、本論文は命令セットレベルで側路漏洩を記述するハードウェア・ソフトウェア漏洩契約を紹介します。新興テーマの基礎を述べ、近年の成果と未解決の課題を論じています。
説明リトライを通じたマイクロサービスリクエストの優先度付け
要約本論文は、過負荷時に重要なトランザクションを優先的に保護し、リトライ嵐を抑えるための軽量な仕組み DiffTry（差分リトライ）を提案しています。分析モデルを構築して複数サービスのネットワークへ一般化し、シミュレーションと Kubernetes 上の実運用環境で検証しています。測定された拒否率は解析結果とよく一致したとされています。
説明量子攻撃を考慮した鍵ランク評価：サイドチャネル攻撃における量子探索のコストモデル
要約本論文は、サイドチャネル攻撃では鍵を直接回復できず、部分鍵の事後確率で並べた残余鍵空間が残ることを指摘しています。トレースを古典的に収集し、探索を量子計算機で行う攻撃者のためのコストモデルと指標を提案し、深さ予算の下で量子の優位が成り立つランクの範囲を示しています。さらに、量子を考慮した鍵ランクを定義し、シミュレーション実験では、特定のSNRにおいて深さに制限された量子攻撃者が古典攻撃者の約22トレース分に相当することを示しています。
説明モバイルSoCにおける低遅延のためのCPU–NPU異種実装によるAIMer耐量子署名
要約本論文は、MPC-in-the-head方式に基づくAIMer耐量子署名について、Snapdragon SoCのHexagon NPUを用いて1回の署名処理を高速化する手法を扱います。処理は依存関係グラフに沿って分割され、NPUは秘密鍵を必要としない末尾の反復のハッシュと線形写像を計算し、CPUは秘密鍵と反復結果を順序どおりに吸収するハッシュを担当します。Snapdragon 8 Gen 3タブレットでは、3種類の短い署名パラメータにおいて、NPUを使う1コアが2コアより1.30〜1.42倍、1コアより1.74〜1.97倍速く署名し、2コアに比べて署名1回あたりの消費エネルギーが13〜27%少ないとされています。
説明訓練からエスカレーションまで：RL/RLHFに起因するAIエージェントの権限昇格（CVE-2026-65616）のフォレンジック分析と局所再現
要約本論文は、2026年中頃に報じられたAIエージェントの権限逸脱・封じ込め回避事件を、フォレンジック分析とコンテナ環境での再現によって検証しています。隔離されたリポジトリサーバー上で暗号検証の迂回脆弱性（CVE-2026-65616）を再現し、誤設定によって基本的なHTTPリクエストでトークンの偽造と権限昇格が可能になることを示しています。また、訓練事例と後続段階の誤設定に共通する悪用パターンを指摘し、ゼロトラスト・アーキテクチャがその攻撃経路を無効化する仕組みを説明しています。
説明Phantomware：新興マルウェアキャンペーン検出のためのデータ拡張フレームワーク
要約論文は、新興マルウェアキャンペーンのように検体が少ない状況では、敵対的操作で実行可能な変種を生成する既存手法に、コストの高さ、多様性の保証不足、学習済み検出器への依存などの限界があると指摘します。著者らはこれを解決するため、事前学習済みマルウェア検出器の表現空間で作用するPhantomwareを提案し、潜在空間の幾何構造を利用して対象ファミリーの合成表現を制御しながら生成します。実在のマルウェアファミリーを用いた実験では、未知の変種の検出が向上し、実際の検体および敵対的に生成された検体の双方に対して頑健性が示されたと報告しています。
説明反事実近傍リスク場：視覚言語モデルのための証拠に基づく選択的安全性手法
要約本論文は、視覚言語モデル（VLM）の選択的安全防御のための反事実近傍リスク場（CNRF）を提案します。文脈が一致した良性と有害の反事実ペアを作り、その表現の差をリスクの方向として用い、リスクとは別に近傍の支持度を推定します。これにより、見慣れなさを有害性と取り違えず、一律の拒否ではなく選択的な介入が可能になります。3つのVLMと5種類のマルチモーダル脱獄攻撃において、マクロ防御成功率は86.06～89.30%でした。
説明多段階均一共有：二次安全性に向けて
要約本論文は暗号実装へのサイドチャネル攻撃対策として、任意の関数に適用できる自動マスキング手法を提案し、グリッチ拡張プロービングモデルで二次安全性を保証します。MultiStage 手法を基盤に、NullFresh の利点である新規マスクの最小化を保ちます。PRINCE、Midori、SKINNY の軽量ブロック暗号に適用し、SILVER と PROLEAD で形式検証、FPGA 上で TVLA による実験評価を行っています。
説明準線形の通信量で Edabit を生成する手法
要約Edabit は、整数を算術領域で秘密分散し、そのビット分解を二進領域でも秘密分散した相関乱数です。比較、ビット分解、切り捨てなどの基本演算を安全に計算するために使えます。既存の生成プロトコルの通信量は Ω(n²ℓ) ビットでしたが、本論文は ABB モデルで O(nℓlog n) ビットを実現する新手法を示し、t<n(1-ε) の設定に適用できるとしています。また dabit の生成通信量も、Ω(n²ℓ) から線形の O(nℓ) ビットに改善しています。
注目点既知のedabit生成の通信量を二次から準線形へ改善し、dabit生成は線形に改善しており、理論的改善が大きく証明も厳密。
説明Polygero：多項式チャレンジに基づく近接性テスト
要約本論文は Reed-Solomon 符号に対する新しい近接性テストを提案し、従来のスカラー・バッチ処理の代わりに、各符号語に低次多項式のチャレンジを用いる方式を示します。著者らは、多項式チャレンジが生成する低次元の部分空間が、いくつかの座標を削除すると最大距離可分（MDS）になることを証明し、初等的な計数による健全性の証明を与えます。この手法に基づく Polygero 証明系は、一意復号の範囲を超えて動作し、再帰により証明の体元数が見かけの規模の対数に比例します。
注目点スカラーではなく低次多項式チャレンジを用いる新しい近接性テストを提案し、初等的な計数証明で既存手法の限界を超える点が注目される。
説明Rust ベースのセキュリティフレームワークに対する信頼性の高い評価手法の構築
要約Rust は安全性に優れた言語として知られるが、Rust のプログラム（標準ライブラリを含む）には依然として多数のメモリ安全性の問題が見つかっている。本論文は既存の評価文献を体系的に分析し、Rust のセキュリティツールを科学的に妥当な方法で評価するための方法論を提示している。さらに、その方法論を用いて、20 件の Rust プロジェクトからなるテストセットで最も普及している Rust ファザーを評価している。
