PRIVATEEDIT: A Privacy-Preserving Pipeline for Face-Centric Generative Image Editing
この論文は、第三者の生成モデルを再トレーニングすることなく、オンデバイスでのセグメンテーションとマスキングにより生体情報を外部に露出させずに高品質な顔画像編集を実現するプライバシー保護パイプライン「PRIVATEEDIT」を提案するものである。
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362 件の論文
Parallel Test-Time Scaling with Multi-Sequence Verifiers
本論文は、複数の候補解を個別に評価する既存の手法の限界を克服し、候補群全体を共同処理する「マルチシーケンス・バリファイア（MSV）」を導入することで、正解選択精度の向上と並列デコーディングを活用した低遅延な早期停止を実現する新しいテスト時スケーリング手法を提案しています。
SENTINEL: Stagewise Integrity Verification for Pipeline Parallel Decentralized Training
本論文は、分散環境におけるパイプライン並列学習の新たな課題に鑑み、計算の重複なしに段階間の通信整合性を検証し、最大 40 億パラメータの LLM 訓練を可能にする「SENTINEL」という軽量な検証メカニズムを提案し、その理論的収束保証と実証実験を示すものです。
Goal-Driven Risk Assessment for LLM-Powered Systems: A Healthcare Case Study
本論文は、LLM 搭載システムにおける抽象的な脅威を具体化し、攻撃木を用いた構造化されたリスク評価アプローチを提案し、医療分野の事例研究を通じてその有効性を示すものである。
Image-based Prompt Injection: Hijacking Multimodal LLMs through Visually Embedded Adversarial Instructions
本論文は、自然な画像に視覚的に埋め込まれた敵対的指示によってマルチモーダル大規模言語モデルの動作を乗っ取る「画像ベースのプロンプトインジェクション」という新たな攻撃手法を提案し、その実用性と脅威を実証しています。
Internet malware propagation: Dynamics and control through SEIRV epidemic model with relapse and intervention
本論文は、再発と介入を考慮した SEIRV 数理モデルを構築し、Windows マルウェアデータを用いたパラメータ同定と最適化手法を通じて、マルウェアの伝播ダイナミクスを解明し、効果的で費用対効果の高い制御戦略を提案するものである。
Structure-Aware Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning
本論文は、モデル構造とバックドア摂動の相互作用に着目し、構造的感受性スコア（SRS）と構造的互換性係数（SCC）を導入することで、連合学習におけるモデル構造が摂動の伝播や攻撃成功率に決定的な影響を与えることを実証し、構造を考慮した防御設計の新たな知見を提供しています。
On the Suitability of LLM-Driven Agents for Dark Pattern Audits
本論文は、LLM 駆動の自律エージェントが、456 のデータブローカーサイトにおける CCPA 関連の権利請求ワークフローを自律的に検証し、その「ダークパターン」の検出可能性と限界を体系的に評価した研究である。
From Threat Intelligence to Firewall Rules: Semantic Relations in Hybrid AI Agent and Expert System Architectures
この論文は、サイバー脅威インテリジェンス報告書からハイパーニム・ヒポニム関係を用いて情報を抽出し、神経記号アプローチに基づくマルチエージェントシステムが CLIPS コードを生成して専門システムを構築し、ファイアウォールルールを自動作成することで、脅威への迅速かつ信頼性の高い対応を実現することを提案し、その有効性を実験的に示しています。
A Multi-Dimensional Quality Scoring Framework for Decentralized LLM Inference with Proof of Quality
この論文は、分散型 LLM 推論ネットワークにおける報酬配分を目的とした「Proof of Quality」の基盤となる、モデルやコスト、構造的・意味的品質など多角的な指標を統合・較正した新しい品質スコアリング枠組みを提案し、敵対的攻撃下でも堅牢な評価を実現することを示しています。
CAM-LDS: Cyber Attack Manifestations for Automatic Interpretation of System Logs and Security Alerts
本論文は、既存のログ分析手法の限界を克服し、大規模言語モデルによる自動解釈を可能にするため、多様な攻撃シナリオと技術を含む新規データセット「CAM-LDS」を構築し、その有効性を示すケーススタディを提示するものである。
Bayesian Adversarial Privacy
この論文は、標準的なベイズ決定理論の概念に基づきつつ、データが観測された場合でも情報開示の決定を事前分布の視点から行うという、差分プライバシーや統計的開示理論よりも文脈に即した厳密なプライバシーの定量的定義を提案し、その具体例と計算手法を詳述しています。
PTOPOFL: Privacy-Preserving Personalised Federated Learning via Persistent Homology
この論文は、勾配共有に代わって永続ホモロジーに基づく位相記述子を用いることで、データ再構成攻撃への耐性と非 IID 環境における個人化学習の精度を同時に向上させる新たな連合学習フレームワーク「PTOPOFL」を提案し、その理論的保証と医療および病理データを用いた実験による有効性を示しています。
Robustness of Agentic AI Systems via Adversarially-Aligned Jacobian Regularization
本論文は、LLM ベースの自律エージェントシステムのロバスト性を向上させるため、敵対的勾配方向にのみ感度を制御する「敵対的整合ヤコビアン正則化（AAJR）」を提案し、従来の大域制約に比べて保守性を低減しつつミニマックス最適化の安定性を保証する理論的枠組みを構築したものである。
Turning Trust to Transactions: Tracking Affiliate Marketing and FTC Compliance in YouTube's Influencer Economy
この論文は、YouTube 上のアフィリエイトマーケティングに関する 10 年間の大規模データ分析を通じて、FTC の開示基準への非遵守が深刻な課題であることを明らかにし、プラットフォームによる標準化された開示機能の導入がコンプライアンス向上に有効であると提言しています。
Toward multi-purpose quantum communication networks: from theory to protocol implementation
本論文は、VeriQloud の Qline ハードウェア上で量子オブリアス転送と量子トークンを実装し、理論から実装までの手法を確立することで、単一用途の量子ネットワークから多目的な量子通信ネットワークへの移行を可能にする実証研究である。
Multiparty Quantum Key Agreement: Architectures, State-of-the-art, and Open Problems
本論文は、ネットワークアーキテクチャ、量子リソース、セキュリティモデルの 3 つの軸に沿って多者量子鍵合意（MQKA）を包括的にレビューし、設計空間におけるトレードオフを分析するとともに、将来の量子インターネット展開に向けた未解決課題と研究ロードマップを提示しています。
An Efficient Learning Framework For Federated XGBoost Using Secret Sharing And Distributed Optimization
本論文は、秘密共有と分散最適化を活用して、データ漏洩のリスクなく多者間での効率的かつ安全な連合 XGBoost 学習を実現する新しいフレームワークを提案し、そのセキュリティ性と既存手法に対する優位性を示しています。