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。
説明量子化された深層ニューラルネットワークにおけるプライバシーリスクの再検討：量子化モデルは本当に安全か
要約本論文は、量子化された深層ニューラルネットワーク（QNN）のプライバシーリスクを初めて包括的に実証評価したものです。8種類の最新メンバーシップ推論攻撃と6種類の代表的な量子化手法を検証しました。4〜8ビットの一般的な量子化はメンバーシップのプライバシーリスクへの影響が限定的で、全精度モデルと同程度に脆弱であることが示されました。2ビットのような強い低ビット量子化は一定のプライバシー向上をもたらしますが、モデルの有用性を大きく損ないます。全精度モデル向けの既存の防御策も、QNNに適用すると保護効果は限定的で、有用性の低下をさらに拡大させることが分かりました。
説明POST が GET になるとき：HTTP メソッドの相互交換性とセキュリティへの影響の調査
要約本論文は、同じエンドポイントへの POST リクエストを、本文のパラメータをクエリ文字列に移して GET リクエストとして書き換えても、同等の応答が得られる HTTP メソッドの相互交換性を調査する。著者らは自動検出パイプライン MIDE を提案し、Tranco 上位 1 万サイトの大規模な未認証実験を行った。高信頼度で相互交換可能なリクエストが 407 サイトで確認され、一部では CSRF トークンや Web キャッシュ詐欺に関わる状況も観察された。
説明「あなたのプロンプトに一銭を」：AIチャットプラットフォームにおける文脈情報漏えいの測定研究
要約本論文は、汎用プラットフォームおよび健康・法律・教育などの分野特化型プラットフォームを含む42のAIチャットボットのウェブインターフェースを大規模に測定した研究です。ブラウザのJavaScriptエンジンレベルで計装し、各データフローを発生させたユーザー操作まで追跡しています。その結果、21のプラットフォームが会話タイトルを、9つが利用者の原文プロンプトを第三者のトラッカーに漏えいしており、多くがユーザーのメールアドレスも送信していることが分かりました。
説明SecDMP：証明可能に安全なデータメモリ依存プリフェッチ（拡張版）
要約データメモリ依存プリフェッチャ（DMP）は、近年デスクトップ及びサーバ向けCPUに導入されたマイクロアーキテクチャの最適化機構です。性能を向上させる一方で、Spectre対策済みの定数時間コードからも秘密情報がサイドチャネルで漏えいすることが示されています。本論文では、DMPの漏えいを分類し、RISC-Vプロセッサ上で最初のオープンソースDMPを実装して分析を検証しました。さらに、秘密データをメモリ上で標識し、DMPがそれらをマイクロアーキテクチャに符号化しないようにするハードウェア防御策SecDMPを提案し、無DMPの基準意味論を超える漏えいが生じないことを形式的に証明しています。
注目点DMPの漏洩を分類し、公開データの性能を保ちつつ全漏洩類を防ぐ形式的に証明可能なハードウェア防御SecDMPを示し、証拠も比較的充実している。
説明エンベロープ層：LLMエージェント防御で過小評価されている防御面
要約本論文は、従来「エンベロープ層」を悪意あるコンテンツがエージェントに入る経路として捉えてきた研究を踏まえ、A2A-TIBA攻撃を検証対象とした。二要因の要因実験と記憶実験により、ラベルの強さ、エンベロープの真正性、フレームワークの違い、既存の記憶が防御効果に与える影響を分析した。その結果、真正なエンベロープでは強いラベルが意味的突破率を下げる一方、弱いラベルは無ラベルの基準より良いとは限らず、偽造可能な場合は強いラベルの効果が弱まることが示された。記憶の影響はラベル操作より大きいとされる。著者はエンベロープ層を、受け入れ経路とコンテキスト組み立ての二層として捉え直し、その安全境界はラベル、フロントエンドの権限、過去の記憶によって動的に決まると論じている。
説明提交境界の制約：エージェント型エンティティ解決のための DIO/ODI に基づく認可ガードレール
要約本論文は、エージェント型エンティティ解決において、推論に使える証拠と永続的な同一性変更を認可できる証拠を分ける認可境界の設計を提案する。領域ポリシーで特定の再構成失敗を同一性保持制約に対応づけ、二段階の監督器が、命題の網羅、矛盾の解消、権限範囲内での操作、状態とポリシー版の有効性を確認したうえで提交を許可する。概念的なアーキテクチャであり、実装や実証検証はまだ行われていない。
