Comparative Analysis of Cross-Chain Token Standards
이 논문은 xERC20, OFT, NTT, CCT, SuperchainERC20 등 5 가지 주요 크로스체인 토큰 표준을 아키텍처, 메시지 전달 메커니즘, 상호 운용성 범위, 체인 호환성 및 보안 기능 등 기술적 설계와 구현 접근 방식, 신뢰 모델, 목표 생태계 측면에서 포괄적으로 비교 분석합니다.
🔒 Category
cs.CR
315 편의 논문
Before You Hand Over the Wheel: Evaluating LLMs for Security Incident Analysis
이 논문은 보안 사고 분석 (SIA) 의 복잡성과 벤치마킹 부재를 해결하기 위해, 다양한 SIA 태스크를 수행할 수 있는 에이전트와 대규모 데이터셋을 포함한 평가 프레임워크 'SIABENCH'를 제안하고 11 개의 주요 LLM 을 평가합니다.
Proteus: A Practical Framework for Privacy-Preserving Device Logs
이 논문은 PII(개인식별정보) 노출 없이도 포렌식 분석의 정확성을 유지하고 다중 스냅샷 상관관계를 방지하기 위해 키드 해시 가명화와 시간 회전 암호화를 결합한 새로운 프라이버시 보호 장치 로그 프레임워크인 'Proteus'를 제안하고 Android 환경에서 그 효율성을 입증합니다.
Radio-Frequency Side-Channel Analysis of a Trapped-Ion Quantum Computer
이 논문은 이온 트랩 양자 컴퓨터에서 레이저 변조를 위해 사용되는 고주파 (RF) 신호의 누출을 새로운 사이드 채널 공격 벡터로 식별하고, 이를 통해 게이트 펄스 특성을 추출하는 방법과 이를 완화하는 전략을 제시합니다.
Functional Approximation Methods for Differentially Private Distribution Estimation
이 논문은 함수 분석과 함수적 메커니즘에 영감을 받아 다항식 투영 및 희소 근사 기법을 통해 경험적 누적분포함수를 근사하고 계수를 개인화함으로써 기존 방법보다 우수한 성능을 보이는 새로운 차분적 프라이버시 보장 분포 추정 프레임워크를 제안합니다.
SHIELD: A Host-Independent Framework for Ransomware Detection using Deep Filesystem Features
이 논문은 손상된 운영체제 환경에서도 우회할 수 없는 파일시스템 계층의 심층 디스크 활동을 분석하여 랜섬웨어를 탐지하고 실시간으로 차단하는 오프-호스트 프레임워크 'SHIELD'를 제안하고, 이를 통해 FPGA/ASIC 배포가 가능한 높은 탐지 정확도와 낮은 오검출률을 입증합니다.
Hiding in Plain Sight: A Steganographic Approach to Stealthy LLM Jailbreaks
이 논문은 악성 의도를 자연스러운 텍스트에 은닉하는 스테가노그래피 기법을 활용한 'StegoAttack' 프레임워크를 제안하여, 기존 jailbreak 방법들의 한계를 극복하고 높은 공격 성공률과 은닉성을 동시에 달성했다고 요약할 수 있습니다.
Towards Enhanced Quantum Resistance for RSA via Constrained Rényi Entropy Optimization: A Theoretical Framework for Backward-Compatible Cryptography
이 논문은 양자 컴퓨팅의 위협에 대응하면서도 기존 RSA 인프라와의 하향 호환성을 유지하기 위해, 제약된 레니 엔트로피 최적화 (CREO) 프레임워크를 제안하여 쇼어 알고리즘의 효율성을 저하시키는 수학적 접근법을 제시합니다.
Refereed Learning
이 논문은 두 명의 경쟁하는 증명자 중 한 명만 정직한 환경에서 '심판 학습 (refereed learning)'을 제안하여, 단일 증명자나 증명자 없이 접근하는 기존 방법보다 훨씬 적은 비용으로 두 블랙박스 모델 중 더 나은 모델을 고차원 공간에서 높은 정밀도로 선택할 수 있음을 증명하고 있습니다.
Expert Selections In MoE Models Reveal (Almost) As Much As Text
이 논문은 혼합 전문가 (MoE) 모델에서 토큰 라우팅 결정만으로도 텍스트를 거의 완벽하게 복원할 수 있는 공격을 제시하여, 전문가 선택 정보가 원본 텍스트만큼 민감하게 취급되어야 함을 보여줍니다.
A Survey on Quantitative Modeling of Trust in Online Social Networks
이 논문은 심리학 이론을 바탕으로 온라인 소셜 네트워크의 신뢰 형성 요인을 분석하고, 알고리즘 기반에 따른 최신 신뢰 모델을 체계적으로 분류·검토하며, 구현을 위한 데이터셋과 기법 등을 포함한 실용적 가이드북을 제시함으로써 신뢰 모델링 연구의 종합적 개요와 향후 과제를 다룹니다.
Wide-Area GNSS Spoofing and Jamming Detection Using AIS-Derived Spatiotemporal Integrity Monitoring
이 논문은 통신 계층 결함을 선별하고 운동학적 일관성 및 시공간적 군집 분석을 결합한 3 단계 프레임워크를 제안하여, 약 9.66 억 개의 AIS 데이터를 기반으로 한국 연안에서 GNSS 스푸핑 및 재밍을 탐지하고 오탐지율을 98.6% 감소시켰음을 보여줍니다.
The Attack and Defense Landscape of Agentic AI: A Comprehensive Survey
이 논문은 대규모 언어 모델과 비 AI 시스템 구성 요소를 결합한 AI 에이전트의 보안 문제를 다루기 위해 설계 공간, 공격 지형, 방어 메커니즘을 체계적으로 분석하고 최초의 보안 위험 및 방어 전략 프레임워크를 제시하는 종합적인 조사 연구입니다.
WebWeaver: Breaking Topology Confidentiality in LLM Multi-Agent Systems with Stealthy Context-Based Inference
이 논문은 LLM 다중 에이전트 시스템의 토폴로지 기밀성을 침해하는 새로운 공격 프레임워크인 'WebWeaver'를 제안하며, 단일 에이전트의 컨텍스트만 활용하여 기존 방법보다 훨씬 은밀하고 정확하게 전체 토폴로지를 추론하는 방식을 제시합니다.
A systematic review of secure coded caching
이 논문은 보안 부호화 캐싱의 보안 및 프라이버시 요구사항을 분석하고 기존 방식의 효율성과 한계를 평가하며, 다른 보안 콘텐츠 전송 기법과 비교하여 향후 해결해야 할 과제를 제시하는 체계적인 검토를 수행합니다.
Systematic Scaling Analysis of Jailbreak Attacks in Large Language Models
이 논문은 다양한 공격 방법과 모델에 걸쳐 FLOPs(연산량) 를 기준으로 한 체계적인 스케일링 분석을 통해, 최적화 기반 공격보다 프롬프트 기반 공격이 더 높은 계산 효율성과 은폐성을 가지며, 특히 허위정보 관련 해악이 다른 유형의 해악보다 더 쉽게 유발됨을 규명했습니다.
Primitive-Root Determinant Densities over Prime Fields and Implications for PRIM-LWE
이 논문은 소수 유한체에서 원시근 행렬식 밀도에 대한 가설을 무조건적으로 증명하여 PRIM-LWE 문제의 차원 균일 감소 상수가 0 이 아님을 보이고, 암호학적으로 중요한 소수 모듈러스에 대한 기대 거절 샘플링 오버헤드가 로그 로그 함수로 제한된다는 결과를 제시합니다.
DNS-GT: A Graph-based Transformer Approach to Learn Embeddings of Domain Names from DNS Queries
이 논문은 DNS 쿼리 시퀀스 간의 맥락적 정보를 효과적으로 포착하여 도메인 이름 임베딩을 학습하는 자기지도 학습 기반의 그래프 트랜스포머 모델 'DNS-GT'를 제안하고, 도메인 분류 및 봇넷 탐지 작업에서 기존 방법보다 우수한 성능을 입증합니다.
Security-by-Design for LLM-Based Code Generation: Leveraging Internal Representations for Concept-Driven Steering Mechanisms
이 논문은 코드 생성 LLM 이 취약점을 인식하고 있음을 규명하고, 이러한 내부 표현을 활용하여 보안 개념을 능동적으로 제어하는 'SCS-Code'라는 경량화 모듈 방식을 제안함으로써 기존 방법론보다 뛰어난 보안 및 기능적 정확도를 달성함을 보여줍니다.
Adversarial Reinforcement Learning for Detecting False Data Injection Attacks in Vehicular Routing
이 논문은 차량 경로 최적화를 방해하는 허위 데이터 주입 공격에 대응하기 위해 공격자와 방어자 간의 제로섬 게임을 다중 에이전트 강화학습으로 모델링하여 내비게이션 네트워크의 회복력을 극대화하는 최적 탐지 전략을 제안합니다.