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。
説明抽出と蒸留の組み合わせ：暗号解析の手法でディープニューラルネットワークのパラメータを復元する
要約本論文は、暗号解析に由来する重み方向の抽出と、予測ラベルからの学習を組み合わせて全結合ニューラルネットワークを再構成する手法を検討しています。ReLU向けの抽出実装をLeaky ReLUに適用し、最大の合成アーキテクチャでは、Leaky ReLUが最深隠れ層の51〜57個のニューロンを復元したのに対し、ReLUは一つも復元できませんでした。ただし、この利点はすべてのアーキテクチャや層で一様に見られるわけではなく、著者らは予測の一致があってもネットワークのパラメータが特定されるわけではないと述べています。
説明抽出と蒸留の融合：暗号解析の手法で深層ニューラルネットワークのパラメータを復元する
要約本論文は、暗号解析的な重み方向の抽出と予測ラベルからの学習を組み合わせ、全結合ニューラルネットワークの再構築を研究しています。ReLU 向けの抽出手法を Leaky ReLU に適用し、方向復元などに関する条件付きの理論的境界を示しています。合成アーキテクチャと CIFAR-10 の実験により、予測の一致だけではネットワークのパラメータを特定できないと論じています。
説明線形通信と概ね全域での終了を実現する、強適応的な非同期ビザンチン合意
要約本論文は非同期ネットワークにおける二値ビザンチン合意を扱います。攻撃者が節点を強適応的に乗っ取り、乗っ取り時に未配達メッセージを取り消せる場合、従来は Ω(t²) 通信が必要とされてきました。著者らは終了条件を緩和することでこの下界を回避し、正直な節点の少なくとも (1−ν) の割合が終了し、正直な決定はいずれも一致性と妥当性を満たすことを示します。構成はBLS署名鍵の再帰的共有と疎なグラフ上の証明書伝播を組み合わせ、ランダムオラクルモデルと代数的 one-more CDH 仮定の下で安全です。期待通信量は O(nκ²) ビットです。
注目点強適応的ビザンチン合意のΩ(t²)下限を終了性の緩和で回避し線形通信を実現する点は新規性が高い。証明は示されるが実験的検証は限定的。
説明ProbeID：レジストリ変動下で LLM エージェントの MCP ツール身元を検証する手法
要約本論文は、スキーマに適合したプローブへの応答を信頼できる受け入れ参照と正規化して比較し、曖昧な場合は判定を保留する ProbeID を提案しています。MCP-IdentityDrift のキャッシュ事例、エージェント用のプローブバンク、38 ツールを対象とした前向きの留保研究で評価しています。MCP-Bench のエージェントでは、汚染されたタスクを 15 件から 9 件（16 件中）に減らし、タスク成功率は変わらなかったと報告しています。検証の有効性は参照の完全性、プローブの網羅性、応答ノイズに依存するとされています。
説明ハッシュベース署名の厳密なビット安全性
要約本研究はLean4を用いてハッシュベース署名の安全性を分析し、攻撃者の作業量の数え方によってビット安全性の概念が異なることを示しています。128ビットのダイジェストを持つ2種類のXMSSを例に、多くの計測方式では強い偽造不可能性について127ビットの安全性が得られ、攻撃者による直接のランダムオラクル問い合わせのみを数える最も保守的な方式では122ビットになると述べています。計算量的困難性の仮定を用いずランダムオラクルモデルでこれらの上限を証明し、対応する攻撃も示しています。
説明検証者を誰が検証するのか：AI によるウェブ情報検証のための説明責任つき意味的合意機構
要約本論文は、複数の大規模言語モデルがウェブ上の根拠は一方の主張を支持するかを独立に判定して多数決をとる方式には限界があることを示しています。判定者が独立で誤りが無害であると仮定しても、有効な主張と無効な主張の両方を確実に区別する手続きは成り立たないと論じています。提案手法Astralは、全判定者を署名付きの同一のウェブ根拠スナップショットに固定し、信頼度閾値を超える2f+1の承認と有効な異議がないことを求めます。五つの公開ベンチマークでは攻撃成功率を下げた一方、多くの主張が二値判定されず監査に回されると報告しています。
説明バッチ化されたモジュラ合成による有限体上の多項式因数分解の高速化
要約有限体 F_q 上の次数 n の多項式の因数分解について、新しいモジュラ合成のアルゴリズムを提案している。同じレベルのジャイアントステップは引数を共有するため、関係行列と余りの表を一度だけ計算し、残りは矩形行列積で処理する。ランダムな基底変換により評価が良い位置に置かれることを示し、代数モデルでの指数を 1.80535 から 1.5532 へ改善している（ω=2 の場合は 3/2）。
注目点バッチ化したモジュラー合成とランダム基底変換により、代数モデルでの多項式因数分解の指数を1.80535から1.5532へ下げ、全入力に適用できる改善を示している。
説明理想暗号モデルにおける SHA-256 ベース LMS の証明可能安全性の再検討
要約ハッシュベースの LMS（Leighton-Micali 署名）は IETF、NIST、ISO で標準化されています。本論文は、既存の証明が SHA-256 の実際の構造（切り詰められた Merkle-Damgård 構成）を考慮していないと指摘し、LMS_SHA256_M32 および LMS_SHA256_M24 に対する偽造攻撃を示して、既存の安全性境界が具体的な構成に適用できないことを明らかにしています。著者らは理想暗号モデルで両方式の加算型 Davies-Meyer 抽象に対する安全性証明を与え、両者は中程度（ただし「完全」ではない）の安全性を確保すると結論づけています。
注目点理想暗号モデルでSHA-256ベースLMSの安全性を再証明し、既存の証明が適用できない偽造攻撃を示す。標準規格への影響は大きい。
説明6G向けおよびO-RANネットワークに対する標的型攻撃によるセキュリティ評価
要約本論文は、仮想化された6G指向O-RANテストベッドに対する標的型攻撃チェーンを評価している。F1ミッドホール・インターフェースは攻撃者からアクセス可能で、トランスポート層の保護は有効になっていない。攻撃では、正規のO-DUの接続を妨害し、観測した設定パラメータを用いて不正なO-DUを導入し、ユーザープレーンのトラフィックを傍受する。評価はOpen5GS、srsRAN Project、FlexRIC、OCPP 1.6に基づく電気自動車充電インフラを組み合わせた完全仮想化テストベッドで行われた。
説明Pacifo：信頼できる機械学習サービス向けの高効率な完全準同型暗号ベース軽量ResNet
要約本論文は、完全準同型暗号（FHE）の下でResNet20モデルを効率的に評価し、クライアントデータのプライバシーを保護するフレームワーク「Pacifo」を提案する。公開層と非公開層の分割方式と効率的なReLU近似により、推論時の非公開層数と高コストなFHE演算を削減し、さまざまなプライバシー要件に合わせた安全性設定も提供する。既存のFHE実装によるResNet20と比べ、実行時間は3.7～21.7倍高速化され、下流タスクでは元の平文モデルの精度を約95％～99％保つとされる。
説明エージェント型コードレビューは、マージ前に脆弱性を発見できるか？
要約本論文は、実世界で脆弱性を持ち込んだコミットに基づき、エージェント型のセキュリティレビューを評価する初の包括的ベンチマーク SecPRBench を提案します。著者らは自動化パイプラインで、Firefox、V8、OpenSSL など9つの主要システムから265件のタスクを収集・検証しました。8つの最先端モデルの再現率は32.5%から78.1%でした。見逃しの多くは単純な見落としではなく、欠陥のあるファイルを指摘しつつ別の仕組みを主張するものでした。
説明指示からエクスプロイトまで：自然言語とコードにまたがる悪意あるエージェントスキルを、プログラム解析で検出する
要約本論文は、自然言語の指示と実行可能コードを組み合わせた、LLMエージェントの第三者製スキルを対象とする静的解析フレームワークSCSを提案します。指示を中間表現に変換し、跨領域依存グラフを構築して、信頼・感度・能力（TSC）モデルで安全性の性質を伝播させます。手動検証済みの悪意あるスキル117件と良性スキル117件のベンチマークでは、評価した手法の中で平均精度85.6%、再現率95.2%、F1値86.9%を達成しました。ClawHubの実スキル66,157件の分析では2,473件の候補が得られ、補助的な動的検証と人手の確認を経て627件が悪意あるものと確認されました。
注目点自然言語指示とコードを統一する跨ドメイン依存グラフ解析は新規性が高い。117対117のベンチマークと大規模実データで検証され、証拠は相応だが規模は限定的。
説明離散対数関数の多項式近似に関する上界
要約本論文は、Coppersmith と Shparlinski による古典的結果を再検討する。有限体 F_p 上の次数 D 以下の一変数多項式が離散対数関数をどの程度近似できるかについて、既知の上界を約 √(Dp) の漸近形（Johnson 境界）へと改良した。D が p/2 を超える場合でも非自明な上界が得られる。D=1 の場合には、加法的組合せ論の和積現象を用いて O(p^{2/5}) の改良上界を示している。
注目点Coppersmith・Shparlinskiの古典的な上界をJohnson界へ改良し、加法的組合せ論の和積現象で線形の場合をp^{2/5}まで改善、証明は厳密。
説明自己評価による安全で機能的なコード生成
要約本論文は、推論時のフレームワークSecGentを提案します。CWE（Common Weakness Enumeration）データベースから弱点の文脈を検索し、安全なコード生成に活用します。脆弱なコードやパッチ済みコードの例には依存しません。機能テストとセキュリティテストの実行結果をフィードバックとして修復に使い、両方の要件を満たすことを目指します。CWEvalベンチマークで、4つのオープンソースLLMとClaude Sonnet 5.5を用いて評価され、機能と安全性の同時成功率で4つのベースラインを上回りました。
説明Combinatorial Lock：ハッシュ支援スペクトルフィルタリングによるマルチトリガー型バックドア攻撃への防御手法
要約同一モデル内に複数種類のトリガー（パッチ、ブレンド、ワーピング、潜在領域のSpy-Watermarkなど）が共存するバックドア攻撃に対する、学習不要で参照校正型の防御手法です。多トリガー識別を二値活性化シグネチャ上の組合せ問題として定式化し、異常時のみ適用するスペクトル除去とハッシュ圧縮シグネチャによる検証を組み合わせています。6種のモデルでの評価では攻撃成功率が最低0.1%まで下がり、クリーン精度は97.8%を維持しました。ASICおよびFPGAでの実装により実用性も確認されています。
説明RM(2,8)の被覆半径は88から91の間
要約本論文は、長さ2^8の二次Reed–Muller符号RM(2,8)の被覆半径を扱う。ρ(2,6)=18、ρ(2,7)=40は既知だが、ρ(2,8)の正確な値は未解決である。計算機支援による証明により、既存の上界96を91まで引き下げ、計算部分の検証手順も公開している。
説明行列積の高速化が格子ふるい法の高速化につながることを示す論文
要約本論文は、行列積の指数ωと格子ふるい法（lattice sieving）の効率との関係を扱う。ω が 9/4 から任意の定数 η を引いた値以下であれば、BDGL 解析で用いられる球面ヒューリスティックの下で、ヒューリスティックな格子ふるい法を (3/2−δ)^(n/2+o(n)) 時間に改善できると述べている。ここで δ は η に依存する。既知の行列積アルゴリズムを用いても、BDGL バケット内で準二次の探索が可能になるという。
注目点行列積指数の新たな上界を格篩法の指数的改善へ結びつけ、分野横断的で実質的な新結果を示している。証明は発見的仮定に依存する。
説明Web上のエージェント間で行われる合成的ソーシャルエンジニアリング攻撃の研究
要約本論文は、Webサービス間で動作するAIエージェントが、信頼性・権威・義務に関する訴えを用いて別のAI受信側を欺き、ユーザーが許可した目的から逸らせる状況を研究しています。著者らは合成的ソーシャルエンジニアリング(SSE)の分析枠組みを提示し、再現可能なテストベッドASE-ECで1,260回の研究エピソードを実施しました。限定的な事前合意を引用すると、未許可の要求の割合が43.3%から96.7%へ上昇した一方、受信側は裏付けのある判断を保ち、権限も変わらなかったと報告しています。
説明CAVから COBAへ：DER（分散型電源）が多い電力系統におけるグリッド端スマートインバータへの協調最適化ベース攻撃の研究
要約本論文は、アグリゲーション基盤やスマートインバータの制御経路が侵害された場合に、DER群を用いて協調的な攻撃が行われる可能性を検討しています。著者らは、ネットワーク情報と各所の有効・無効電力設定を用いて、選ばれた送電回廊の熱的負荷を最大化する協調最適化ベース攻撃（COBA）を提案し、一括指令しか出せない低情報型のCAV基準攻撃と比較しています。結果として、DERによる熱的リスクは全体の導入率だけでなく、トポロジー、対象の選定、指令能力によって左右されることが示されています。
説明離散対数関数の多項式近似に対する上界
要約本論文は Coppersmith と Shparlinski（CS00）による、多項式が離散対数関数をどの程度近似できるかという古典的結果を再検討している。単変数多項式について、上界を √(2Dp) から (1+o(1))·√(Dp) へと改善し、誤り訂正符号のリスト復号理論に由来する Johnson 限界を用いて証明している。次数 D=1 の場合には、加法的組合せ論の和積現象を用いて O(p^{2/5}) の漸近的に改善された上界を与えている。
注目点古典的上界をJohnson界の形に改良し、符号の列挙復号の手法を用いる。D=1では和積現象によりO(p^{2/5})へ改善する。
説明楕円曲線の半素数証明書が因数を明かすとき：公開証明書に対する暗号解読分析
要約本論文は、暗号用のモジュラス生成に使われる、素因数を明かさずに整数が素因数をちょうど二つもつことを示す公開の半素数証明書を扱います。著者はGoldwasser-Kilianの素性判定基準を応用してこの証明書を定式化し、複素乗算（CM）で構成された場合に多項式時間で因数分解できることを示しました。これによりReble（1084桁）およびBroadhurst（5061桁）のモジュラスを因数分解し、提案された修正案の一部も所定の仮定下で破れることを示しています。
注目点Goldwasser-Kilian素数判定を半素数証明に応用し、CM場合の多項式時間因数分解攻撃を示して実際に公開法を破った点が新しい。
説明話題性からROIへ：情報システムとセキュリティ運用におけるLLM導入の経済モデル
要約本論文は、運用中の情報システムにおける大規模言語モデル（LLM）への投資が価値を生むかを判断するための汎用経済モデルを提案します。パラメータを権威あるベンチマークを中心とする確率変数として扱い、悲観的から楽観的な効率想定の下でモンテカルロシミュレーションを行い、ROIの分布を評価します。セキュリティ運用センター（SOC）を最初の適用例とし、結果として導入の経済性は文脈に依存し、精度が鍵であること、そして多くの構成は採算が合わず、高精度かつ不確実性の低い場合にのみ利益が出ることを示しています。
説明LLMエージェントをMPIおよびバッチスケジューラ型HPCシステムで動かすための決定論的セキュリティランタイム：合意による統制とハードウェアルート信頼に基づく全ランクの監督
要約本論文は、AIエージェント向けの決定論的セキュリティランタイムEnclawedを、並列HPCシステムとエージェント群に対応させる手法を提案します。ポリシーのみで起動を判定するゲート、署名付きハートビートに基づく短期リース、各ランクを監督する仕組みにより、制御ホストが侵害されてもフェイルクローズドで動作すると報告されています。16ランクのLAMMPSジョブで計算ループは変わらず、起動に約3秒が加わったとされ、12件の実攻撃はすべて安全側で終了したとしています。
注目点単一ユーザー向けの安全ランタイムをHPC並列ジョブへ拡張し、署名付きハートビートとハードウェア信頼の根による監視を提案。12種の攻撃と24回の注入起動で評価したが規模は限定的。
説明進化型秘密分散における共有片サイズの縮小：一般しきい値と三つのしきい値の場合
要約本論文は、既存の共有を変更せず参加者を無期限に追加できる、完全安全な進化型しきい値秘密分散方式における共有片のサイズを研究している。一般のしきい値に対しては、同一の多項式で隣接する二つの再構成しきい値の秘密を共有する方法を提案し、Chengらの方式と組み合わせて、主要係数を k-1 から ⌊k/2⌋ に下げている。しきい値が3の場合には、Chengらの方式の低次項を減らす別の構成を示している。両構成とも正しさと完全な情報理論的安全性を満たす。
説明適応的ポリシー整形による自律型サイバー防御エージェントのアラインメント
要約強化学習ベースの自律型サイバー防御（ACD）エージェントを、再学習なしに人間が定めた運用目標に合わせる方法を研究した論文です。テスト時に事前学習済みポリシーを行動の予測属性を用いて調整する「ポリシー整形」として問題を定式化し、攻撃中に運用上の優先度が変わると、アラインメントと性能のトレードオフを動的に制御する適応的手法を提案しています。シミュレーション環境CybORGで、機密性・完全性・可用性（CIA）の3要素に基づき複数の目標を評価しています。
説明Holo-NN：圧縮センシングに基づくプライバシー保護型の近似最近傍検索
要約本論文は、高次元埋め込みベクトルに対するプライバシー保護型の近似最近傍（ANN）検索フレームワーク Holo-NN を提案している。データ依存の分岐を含む木構造やグラフ構造の索引を、単一の線形射影に置き換え、データベースを事前にコンパクトな全息センシング行列へ畳み込む。クエリ時の暗号化検索は、非対話的な行列ベクトル積一回のみで済み、CPU と GPU の双方で動作するとされている。
説明A-GE：細かな動きに基づくプライバシー保護型年齢確認
要約本論文は、一般的な端末の慣性計測装置（IMU）で取得した細かな動きから年齢関連の証拠を導くA-GE（Age-Grounded Evidence）システムを提案します。身元情報や政府発行の身分証は不要です。Web上でのセンシングに相当する約60Hzのサンプリング環境でも動作し、最低年齢のしきい値は14歳から21歳の範囲で設定できます。600名以上の参加者で評価され、Android、iOS、Webでのクライアント側展開も示されています。
説明削除・置換・修復・移植：BARBICAN（MCP向け多層プロンプトインジェクション防御ゲートウェイ）における構成要素の寄与分析
要約本論文は、多層防御システムにおいて一つの分類器が機能不全に陥ってもエンドツーエンドの指標に現れない理由を検証しています。仲裁段階の分類器が誤設定されたトークナイザにより文字化けしたテキストを受け取っていたこと、修正後にそのAUCが0.392から0.855に上がった一方、システム全体の再現率はわずかに低下したことを報告しています。ルーティングされた段階のアブレーション結果は、その段階が受け取る入力の類別比率と併せて読む必要があると主張しています。
説明任意の一方向性置換に基づく、NP向けのポスト量子完全零知識論証
要約本論文は、ポスト量子一方向性置換だけで、NP全体に対する古典的な完全零知識論証が成立し、量子攻撃者に対しても安全性が保証されることを初めて示しています。Naor、Ostrovsky、Venkatesen、Yungによる、対話型ハッシュ法を用いた任意の置換からのビットコミットメント方式（NOVY方式）が、ポスト量子一方向性の置換を前提に、量子多項式時間のコミッターに対して和束縛性と崩壊束縛性を持つことを確立しています。さらに、NOVY方式の崩壊束縛性により、ハミルトン閉路問題（HAMCYCLE）に対するBlumの完全零知識論証が、そのままの形で量子攻撃者に対しても成立することを示しています。
注目点後量子一方向性置換だけでNP全体の完全零知識論証に足りることを初めて示し、NOVY方式の量子束縛性も証明しており、理論的新規性が高い。
説明ツールボックスの偽装：LLMエージェントを欺くためのツール記述の最適化
要約本論文は、攻撃者が偽のツール記述によって大規模言語モデル（LLM）エージェントを悪意あるツールの利用へ誘導する手法を検討しています。著者らは、LLMによる反復的な最適化を用いて正規のツールと見分けにくい記述を生成する隠密型攻撃TSAを提案しています。実験では、四つの既存手法を上回る攻撃成功率を示し、ユーザー調査では人間の参加者も生成された記述と正規の記述を区別できなかったと報告しています。また、五種類のツールマルウェア検出器に対しても有効性が残ることが示されています。
説明STROKE：単純な疎な構造的遮蔽によるブラックボックス敵対的攻撃
要約本論文はSTROKEを提案します。これは出力スコアに基づく、クエリ効率の高いブラックボックス敵対的攻撃手法で、向きを持つ矩形の遮蔽により摂動を構成します。軽量な貪欲な追加と精緻化の手順で摂動を最適化します。さまざまな画像分類器において、少ないクエリ数で高い攻撃成功率を達成したと報告されています。単純な構造的遮蔽は、ブラックボックス敵対的攻撃にとって効果的かつ計算効率の良い探索空間になると結論づけています。
説明EVSEFuzz：プロトコル実装の自動テストツール
要約本論文は、電気自動車充電プロトコル実装のセキュリティを検査するファジングツールを自動生成するEVSEFuzzを紹介しています。Pythonのデータ型検証ツールを用いてメッセージ構造を理解し、準拠と非準拠の両方のメッセージを生成します。複数のオープンソースおよびクローズドソースの実装でテストされ、2件のCVEの公開につながる脆弱性が見つかりました。
説明共役不変環上の CKKS に対する効率的な（関数型）ブートストラッピング
要約CKKS は複素数データの暗号化計算を効率よく行える完全準同型暗号方式ですが、実数データを扱う場合は符号化能力が無駄になります。本論文は共役不変環上の CI-CKKS を対象に、直接ブートストラッピングを可能にする実数 FFT アルゴリズムと、実数値に基づく関数型ブートストラッピング手法を提案しています。Lattigo での実装では、単一暗号文のブートストラッピングが 1.14〜12.86 倍高速化され、関数型ブートストラッピングのスループットは標準 CKKS の既存手法に比べ 1.16〜1.68 倍向上したと報告されています。
説明ツールを信頼する：LLM脆弱性監査器による静的解析証拠への非対称的な依存
要約本論文は、大規模言語モデルと静的解析を組み合わせた脆弱性監査パイプラインにおいて、モデルが真偽の証拠を区別するかを検証した。C/C++の手続き内解析器を構築し、注記のみが異なる六つの証拠条件でPrimeVulの関数を16,572回監査した。結果として、虚偽の安全保証は実際の脆弱性の検出を低下させる一方、虚偽の警告はほとんど精度を有意に下げず、むしろ反論されやすいことが示された。
説明相互相関一致（MCA）とリスト復号：改善と分離
要約本論文は、線形符号における相互相関一致（MCA）と、リスト復号可能性との関係を検討しています。多項式生成器に対するMCA誤差の上界を改善し、リスト復号可能性からMCAが導かれる含意を精緻化するとともに、両概念が一般には異なることを示しています。さらに二つの符号族を構成し、1-√(1-p)の境界をさらに改良することや強い逆命題を示すことには障害があることを示しています。
