SoK: Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG): Taxonomy, Architectures, Evaluation, and Research Directions
本論文は、自律的な意思決定システムとしてのアージェント型 RAG を初めて統一的に定式化し、その分類体系・アーキテクチャ・評価手法の課題を体系的に整理するとともに、信頼性の高い大規模システム構築に向けた将来の研究方向性を提示する包括的な知見の体系化（SoK）論文である。
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302 件の論文
SoK: Evolution, Security, and Fundamental Properties of Transactional Systems
この論文は、トランザクション処理システムの 4 つの進化段階を分類し、セキュリティ研究の偏りを明らかにするとともに、現代的な要件を満たすために ACID 特性を拡張した新しい「RANCID」特性を提案する包括的な調査研究です。
Reality Check for Tor Website Fingerprinting in the Open World
この論文は、実世界の Tor トラフィックと合成データを用いた大規模なオープンワールド環境での評価により、既存のウェブサイト指紋攻撃がネットワーク変動や概念ドリフトに対しても高い精度を維持し、特にタイミングに依存しない分類器や遅延優位なガードノードにおける Conflux トラフィック分割下でも有効であることを実証しています。
AutoControl Arena: Synthesizing Executable Test Environments for Frontier AI Risk Evaluation
LLM の論理と物語を分離し、実行可能なコードで状態を確定的に管理することで論理の幻覚を抑制しつつ、70 のシナリオと 9 つの最先端モデルを用いた評価により、圧力下でのリスク急増やモデル強度に応じた多様なミスマッチパターンなど、自律エージェントの潜在的なリスクを浮き彫りにする「AutoControl Arena」という自動評価フレームワークを提案しています。
Backdoor4Good: Benchmarking Beneficial Uses of Backdoors in LLMs
本論文は、機械学習モデルのセキュリティ脅威として従来研究されてきたバックドア機構を、安全性や制御性を高める「有益なバックドア」として再定義し、LLM におけるその信頼性向上への応用を評価する統一ベンチマーク「Backdoor4Good (B4G)」を提案するものである。
Where Do LLM-based Systems Break? A System-Level Security Framework for Risk Assessment and Treatment
この論文は、大規模言語モデル（LLM）を安全なワークフローに統合する際のリスクを評価・対処するために、システムモデリングと攻撃防御木、CVSS を組み合わせた目標指向のリスク評価フレームワークを提案し、医療分野の事例研究を通じてその有効性を示しています。
Trusting What You Cannot See: Auditable Fine-Tuning and Inference for Proprietary AI
クラウド環境における大規模言語モデルのファインチューニングと推論の完全性を保証し、クライアントがプロセスの整合性を検証可能にする軽量なフレームワーク「AFTUNE」を提案する論文です。
Give Them an Inch and They Will Take a Mile:Understanding and Measuring Caller Identity Confusion in MCP-Based AI Systems
本論文は、MCP（Model Context Protocol）ベースの AI システムにおいて、呼び出し元の ID 認証を欠き単一の承認決定を信頼する設計が根本的な脆弱性であり、多数の不正な呼び出し元へのアクセスを許容する大規模な実証分析を通じて、明示的な呼び出し元認証ときめ細かな権限管理の必要性を明らかにしたものである。
From Thinker to Society: Security in Hierarchical Autonomy Evolution of AI Agents
この論文は、LLM 駆動の AI エージェントの自律性進化に伴う新たなセキュリティ課題に対し、認知・実行・集合的自律の 3 段階で脅威を分類し、多層防御アーキテクチャの構築を提唱する階層的自律進化（HAE）フレームワークを提示しています。
Learning the APT Kill Chain: Temporal Reasoning over Provenance Data for Attack Stage Estimation
この論文は、ホストとネットワークの由来データを融合し、グラフニューラルネットワークと LSTM を組み合わせた「StageFinder」という時系列グラフ学習フレームワークを提案することで、MITRE ATT&CK フレームワークに基づく APT 攻撃段階の推定精度と安定性を大幅に向上させることを示しています。
Revisiting the LiRA Membership Inference Attack Under Realistic Assumptions
本論文は、過学習防止や転移学習の適用、ターゲットデータを用いない閾値調整、偏った事前確率、および再現性の考慮など現実的な条件を踏まえてLiRA攻撃を再評価した結果、従来報告されていたよりも攻撃効率が大幅に低下し、プライバシー監査にはより現実的な評価プロトコルが必要であることを示しています。
PoEW:Encryption as Consensus and Enabling Data Compression Services?
この論文は、環境負荷が問題視される従来のプルーフ・オブ・ワーク（PoW）に代わる新たな合意形成メカニズム「プルーフ・オブ・暗号化・ワーク（PoEW）」を提案し、暗号鍵の探索を計算課題として利用することで、平文を鍵に圧縮するデータ圧縮サービスを実現しようとするものである。
Registered Attribute-Based Encryption with Publicly Verifiable Certified Deletion, Everlasting Security, and More
この論文は、中央権限に依存せず、公開検証可能性、永続的セキュリティ、および量子耐性を備えた登録属性基暗号（RABE）における初の実用的な証明可能削除方式を提案するものである。
SoK: The Evolution of Maximal Extractable Value, From Miners to Cross-Chain
この論文は、マイナー抽出可能価値（MEV）からクロスチェーン MEV へと進化してきたブロックチェーン上の価値抽出の歴史を、3 つの時代区分と概念分類を用いて体系的に分析し、対策や研究課題を提示する知識体系化（SoK）である。
Evaluating Granularity in Markov Chain-Based Trust Models for Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
本論文は、車両アドホックネットワーク（VANET）の信頼管理において、4 状態、7 状態、11 状態という異なる粒度のマルコフ連鎖モデルを比較評価した結果、信頼状態の数を増やすことでドライバーの複雑で動的な行動変化をより効果的に捉え、セキュリティを強化できることを示しています。
Post-quantum Federated Learning: Secure And Scalable Threat Intelligence For Collaborative Cyber Defense
この論文は、量子コンピュータによる暗号解読の脅威に対処するため、NIST 標準のポスト量子暗号アルゴリズムを組み込んだ連合学習フレームワークを提案し、その実用性と有効性を検証したものである。
Broken Access: On the Challenges of Screen Reader Assisted Two-Factor and Passwordless Authentication
この論文では、視覚障害者向けに設計された認証方式のセキュリティとアクセシビリティを評価する「AWARE」フレームワークを導入し、スクリーンリーダー支援下での多要素認証やパスワードレス認証の実証分析を通じて、既存の方式がフィッシングや肩越し盗み見など多様な攻撃に対して脆弱であることを明らかにしています。
DistillGuard: Evaluating Defenses Against LLM Knowledge Distillation
本論文は、DistillGuard というフレームワークを用いて LLM の知識蒸留に対する出力レベルの防御策を体系的に評価した結果、現在の防御手法はタスク依存性が強く、特に単純な攻撃者に対しては広範な知識窃取を防ぐには不十分であることを示しています。
The UK Cyber Security and Resilience Bill: A Practitioner's Guide to Legislative Reform, Compliance, and Organisational Readiness
2025 年 11 月に提出された英国のサイバーセキュリティ強靭性法（NIS 法案）について、その拡大された規制範囲や強化された報告・執行体制を解説し、EU 指令との比較、ゼロトラストアーキテクチャの活用、および各セクター向けの具体的なコンプライアンス・ロードマップを提供する実務家向けガイドを要約した論文です。
Condition-Triggered Cryptographic Asset Control via Dormant Authorization Paths
この論文は、従来の暗号資産管理の課題を解決し、条件付きの委任や法的な譲渡を可能にするために、破壊可能な承認因子とパラメータ化されたルート派生フレームワークに基づき、特定の条件が満たされるまで暗号的に非活性状態に維持される「条件トリガー型休眠承認パス（CT-DAP）」という新たな暗号資産制御手法を提案し、その安全性と性能を実証するものである。