Quantum Private Information Retrieval on Forests
説明森林グラフ上の量子私的情報検索
要約本論文は、量子設定におけるグラフ私的情報検索（PIR）問題を扱い、互いに素な木の和集合である森林グラフに注目している。各サーバーが共有する初期もつれ状態としてGHZ状態を用い、森林グラフ上で速率3/Nを達成する方式を提案している。特例G=3K_2については速率4/6の方式とそれに一致する上界を示し、その容量を確定している。
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★★★★☆ 注目
MCP Tool Poisoning in Agentic AI Frameworks: A Cross-Framework Measurement Study
説明エージェント型AIフレームワークにおけるMCPツールポイズニング：フレームワーク横断の測定研究
要約モデルコンテキストプロトコル（MCP）では、攻撃者が制御できるツールの説明、スキーマ項目、応答データが検証なしでモデルのコンテキストに入ります。本論文は実際にツールを実行してこの問題を横断的に測定した初の研究で、25類の根本原因分類と、ツールmcpvenomによる12フレームワーク、18モデル、45攻撃シナリオの9,720セルの感受性マトリクスを示しています。全体の攻撃成功率は22.9%で、そのうち12.1%でシークレットの流出が確認されました。
注目点実際のツール実行を伴うMCPツール汚染の初の框架横断測定を提示し、25類の根本原因分類を提案する。摘要は12フレームワーク、18モデルの9,720セルの行列を報告する。
An Empirical Evaluation of Signing and Verification Performance of Verifiable Credential Formats: A Cross-Language Benchmark of SD-JWT VC, W3C VCDM, and mdoc
説明検証可能クレデンシャル3形式の発行・検証性能に関する言語横断ベンチマーク
要約本論文は、SD-JWT VC、Data Integrity暗号スイートを用いたW3C Verifiable Credentials Data Model 2.0（W3C VCDM）、mdoc（ISO/IEC 18013-5）の3つの検証可能クレデンシャル形式について、発行・選択的開示による提示・検証の各処理の性能を比較している。Node.js、Go、Pythonの実装を4つの環境で測定した結果、W3C VCDMはmdocやSD-JWT VCより大幅に遅く、その主な原因はRDFC-1.0による正規化処理にあると結論づけている。
★★★★☆ 注目
IAMRAGBENCH: Benchmarking Authorization Expansions in LLM-Generated AWS IAM Policies under RAG Poisoning
説明IAMRAGBENCH：RAG汚染下でLLMが生成するAWS IAMポリシーの権限拡大を評価するベンチマーク
要約本論文は、検索拡張生成（RAG）を用いる大規模言語モデルがAWS IAMポリシーを生成する際、攻撃者が汚染した文脈によって信頼できる認可範囲を超える権限が付与されるかを検証するため、60件のケースからなるベンチマーク「IAMRAGBENCH」を提案している。複数のモデルエンドポイントで、汚染された文脈を含めた場合に認可範囲の逸脱が多数発生したことを報告し、AWS CheckNoNewAccessの検出結果も検討している。著者は、IAM支援ツールを信頼できない提案生成器とみなし、デプロイ前に独立した認可チェックを行うべきだと結論づけている。
注目点RAGポイズニングによるIAMポリシーの権限拡大を評価する初のベンチマークで、攻撃成功率を定量化し展開前チェックを提案している。
O2N2: Efficient Doubly Oblivious Approximate Nearest Neighbor Search
説明O2N2：高効率な二重無意識近似最近傍探索フレームワーク
要約本論文は、信頼された実行環境で問い合わせ内容の漏えいを防ぐ、二重無意識（doubly oblivious）な近似最近傍探索フレームワーク O2N2 を提案している。ランダムに回転させた k-d 木フォレストでの単一経路探索を基盤とし、探索構造はポインタベースの Circuit ORAM に格納される。指定された高再現率の目標において、10-NN と 100-NN 探索で、最速の二重無意識ベースラインに対し 9.8〜125.9 倍の高速化を達成したと報告している。
End-to-End NTT on FPGA for FHE Acceleration
説明全準同型暗号を高速化するFPGA向けエンドツーエンドNTT（数論変換）
要約全準同型暗号は復号せずに暗号化されたデータへの計算を可能にするが、計算とメモリの負荷が大きい。本論文では、AMD Alveo V80の3つのダイにまたがって配置する全展開型のストリーミングNTT/INTTカーネルを設計し、Lattigoライブラリに統合してエンドツーエンドで評価した。128ビット安全パラメータの下で、鍵切り替えやブートストラップ、ニューラルネットワーク推論がそれぞれ1.8〜2.2倍、1.8〜2.1倍高速化されたと報告している。
A Symbolic-Neural Framework for Context-Aware Evidence Extraction from Mobile SQLite Databases
説明モバイルSQLiteデータベースからの文脈対応証拠抽出のための記号-ニューラル枠組み
要約本論文は、モバイル機器のSQLiteデータベースからフォレンジック証拠を抽出するSNEEFという枠組みを提案している。各行を来源メタデータ付きの文脈-値の組として符号化し、言語モデルで九種類のフォレンジック実体を認識した上で、PA-EEP来源プロトコルにより各実体を元のテーブルと行に結び付ける。AndroidとiOSの機器イメージから構築した五つのコーパスで評価され、文脈を用いない構成の0.728に対し、SNEEFのF1値は0.967であった。
TrafficInstruct: A Multi-Task Network Traffic Dataset and Benchmark for Instruction Tuning
説明TrafficInstruct：指示チューニング向けマルチタスクネットワークトラフィックデータセットとベンチマーク
要約本論文は、生のパケットキャプチャと55,000件の構造化された教師ありファインチューニング用レコードからなるネットワークトラフィックデータセット TrafficInstruct を紹介します。マルウェア、ボットネット、Tor、暗号化VPNなど10種類のトラフィック分析タスクを対象としています。データは管理された実行や攻撃実験から自動収集され、完全な収集セッション単位で訓練・検証・テストに分割されます。共有の凍結ベースモデル上で独立に学習したタスク別LoRAアダプタを評価し、タスク別適応が分類性能を向上させることを示しています。