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説明脆弱性は残したまま警告を消す：自然な書き換えによる CodeQL の汚染追跡の堅牢性テスト
要約CodeQL の JavaScript 汚染追跡が、脆弱性を保ったままの自然な書き換えに対してどれだけ頑健かを検証した論文である。大規模言語モデルが、実装を知らずに警告の経路上の一関数を保守的な変更として書き換えると、脆弱性は残るのに警告が消えることが確かめられた。実在の npm 脆弱性 172 経路のうち 26.2% が沈黙し、七つのライブラリモデリング上の欠落が原因とされている。
注目点新規性は、脆弱性を保つ自然な書き換えでCodeQLの汚染追跡の頑健性を検証する点にある。実在するnpm脆弱性の172フローで26.2%が消え、7つのモデリング欠落を特定し、複数解析器で確認した。
説明CapLite：モデルが安全成果物を書かずに小型言語モデルエージェントを守る、プロンプトインジェクション対策
要約本論文は、エージェント自身のモデルにセキュリティ成果物（プログラムや権限ポリシーなど）を書かせ、それをコードで強制する既存のプロンプトインジェクション対策を検討しています。15の公開重みモデルを調べた結果、小型モデルが書いたポリシーや制約は攻撃を許してしまい、CaMeLのプログラムも一部で実行に失敗すると報告しています。提案手法のCapLiteは、ツールスキーマからポリシーを導出し、ユーザーの要求に明示された引数を持つ書き込みのみを許可します。AgentDojoでの13,935の攻撃エピソードでは攻撃の成功はありませんでした。
説明暗号学的に非線形な全か無か変換についての論文
要約本論文は、情報理論的に安全な暗号学的非線形の全か無か変換（AONT）を研究する。まず計算によって（t,3,3）型AONTを列挙し、非加法的AONTが存在することを示す。次に、座標ごとの記号置換を用いて線形AONTから非加法的AONTを構成する一般的手法を提案する。生成された例の非線形性は、差分Δ_F一様性とWalsh振幅で評価され、Δ_F一様性を下げる理論的条件と統計結果も示される。
説明GRID-MRI：協調型サイバー物理攻撃下における電力系統のレジリエンス評価
要約本論文は、内生的な擾乱の深刻度、協調効果、気候および経済・規制条件を統合した電力系統の多次元レジリエンス指標（GRID-MRI）を提案している。改変IEEE 39母線系統を用い、2025年12月のポーランドにおけるサイバー攻撃事例を参考に、段階的に激化する3つのサイバー物理攻撃シナリオで検証を行った。その結果、個別攻撃や加算的な推定では安定していた系統が、協調攻撃では崩壊に至り、レジリエンス損失は加算的推定の3.72倍および4.09倍となった。これは加算的評価の限界を示している。
説明証明可能に安全な言語ステガノグラフィにおける、単一履歴によるトークン化の曖昧さの最適解消
要約証明可能に安全な言語ステガノグラフィでは、受信側が送信側のトークンを復元できると仮定されるが、テキストの経路からは文章しか届かず、トークン化の曖昧さによって抽出が失敗する。本論文は、完全な支持をもつ言語モデルで抽出が正確かつ誤りなく行われる場合、単一履歴の受信側は各ステップで接頭辞のない候補集合に制限され、停止エントロピーを手放さざるを得ないことを証明する。さらに、そのエントロピーを固定する「コイン投影」という閉形式の方式を提案し、理論上の限界に到達することを示す。英語、中国語、日本語での評価では、SyncPool と比べて多くのエントロピーをメッセージビットに変換できた。
注目点単一履歴の受信者は停止エントロピーを手放さざるを得ないことを示し、その界に達する閉形式のコイン射影方式を提案し、英日中テキストで比較している。
説明NonSense：FPGA改ざん防止センサーの（非）安全性に関する研究
要約本論文は、グリッチ攻撃などの物理的な故障注入攻撃を検知するためにFPGAに組み込まれたオンチップセンサーを対象とします。著者らは、これらのセンサー自体が脆弱で十分に研究されていない攻撃対象であると主張し、侵襲的な改ざんなしに検知および応答機構を回避できることを示しています。また、電源供給網の特性、温度、長期的な経年劣化がセンサーの信頼性に与える影響を論じ、それらに対する対策を提案しています。
説明検証可能なAIの基盤：証明コストの所在とハードウェアによる支援
要約本論文は、大規模言語モデルなどTransformerベースのモデルの推論や学習が宣言された計算どおりに行われたことを、非公開のモデルやデータを明かさずに利用者が検証できる仕組みを扱います。著者らは検証可能なAIのワークロード、証明システム、暗号カーネル、ハードウェアプラットフォームを結ぶ四層フレームワークを提示し、6種類の証明器と7種類のカーネルを実測しました。主要なコストは証明システムや入力長によって変わることが示され、ハードウェア選定は対象ワークロードのコスト特性に合わせて行うべきだと結論づけています。
説明編集された透かし入りテキストの割合の上下限：検出力包絡と校正感度
要約本論文は、透かし検出器では直接答えられない問い、すなわちコーパス中のどれだけの割合の文書が透かし入り言語モデルから生成されたかを扱います。Gumbel-maxおよびKGW緑リスト透かしについて、各文書が未知の量で編集されうる状況を想定し、最も不利な次トークン分布と逐次カップリングを用いて、保持下限・エントロピー予算・置換予算で定まる検出力包絡を導出します。さらに、割合の同定集合と有限サンプルの信頼区間を示します。OPT-1.3BおよびQwen3-1.7Bの文章を用いた再標本化試験では、ほとんどの場合に境界が真の値を覆いましたが、帰無分布の校正誤差には敏感であることが示されています。
説明「名ばかりの匿名化」：DMA第6条11項に基づくGoogle検索データの匿名化措置に関する批判的検討と再識別の実験
要約本論文は、欧州委員会が2026年7月に示したGoogle検索データの匿名化措置を検討する。この措置は、デジタル市場法（DMA）第6条11項に基づき、Alphabetが競合する検索エンジンとデータを共有する際に実施すべきものである。著者らは、残余リスクの捉え方、抑制閾値、契約上の保護措置への依存に概念的な欠陥があると指摘し、実際のGoogle検索データを用いて低コストな再識別、レコードの連結、機微な属性の推測が可能であることを示した。これらの措置は欧州データ保護委員会の三つの匿名化基準を満たさないと結論づけている。
説明Maturity²：暗号アジリティ成熟度モデルの成熟度を評価する
要約本論文は、ポスト量子暗号への移行などの暗号転換に組織が備えるための、業界主導の暗号アジリティ成熟度モデル3種を評価しています。既存の設計原則に照らして体系的に分析した結果、測定可能で再現可能な評価基準が欠けていること、暗号アジリティを高めるための規範的な指針が限られていることが主な弱点として示されています。また、各モデルの長所も指摘し、今後のモデルを強化するための具体的な提言を示しています。
説明STEALTH：低レベルのテンソルハードウェアに依存しない頑健な隠し文字列符号化方式
要約本論文は、言語モデルが生成する文章の中に秘密のメッセージを隠す手法を提案します。従来の一部の方式は、受信側が送信側と全く同じ確率を再計算できることを前提としますが、浮動小数点精度、量子化、GPUの違いがあるとほとんど復号できないことを示しています。STEALTHは、鍵付き擬似乱数ノイズによる指数競争サンプリングと、ビームサーチで復号するレートレスなspinal符号を組み合わせ、この問題を回避します。論文では、さまざまな精度、モデル、異なるGPUで全メッセージを復号でき、生成された文章は分類器や統計検定で本物のモデル出力と区別しにくいと報告しています。
説明バッチ処理・パッキング・証明：CKKS向けのより効率的な検証可能計算
要約本論文は、CKKS同型暗号方式における暗号化された計算の完全性を検証する問題を扱っています。算術化の改善、バッチ評価に対応する多項式コミットメントBatchFold、範囲証明のO(N)オーバーヘッドを取り除くパッキング技法、疎な多項式の評価を証明するSparsePackプロトコルを提案しています。汎用ニューラルネットワーク上での評価では、既存手法より証明が桁違いに小さく速いとされています。