PRIVATEEDIT: A Privacy-Preserving Pipeline for Face-Centric Generative Image Editing
이 논문은 제 3 자 생성 모델의 재학습 없이 온디바이스 분할 및 마스킹 기술을 통해 생체 정보를 외부에 노출하지 않으면서도 고품질의 얼굴 중심 이미지 편집을 가능하게 하는 프라이버시 보호 파이프라인 'PRIVATEEDIT'을 제안합니다.
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362 편의 논문
Parallel Test-Time Scaling with Multi-Sequence Verifiers
이 논문은 여러 후보 해답을 병렬로 생성하는 테스트 시간 확장 기법의 한계를 해결하기 위해, 모든 후보를 통합적으로 분석하여 보정 능력을 향상시키고 지연 시간을 줄이는 '다중 시퀀스 검증자 (MSV)'를 제안합니다.
SENTINEL: Stagewise Integrity Verification for Pipeline Parallel Decentralized Training
이 논문은 기존 비잔틴 허용 기법이 적용되지 않는 파이프라인 병렬 분산 학습 환경에서 연산 중복 없이 경량 모멘텀 기반 모니터링을 통해 위변조 통신을 탐지하고 4B 파라미터 규모의 LLM 학습을 보장하는 SENTINEL 메커니즘을 제안합니다.
Goal-Driven Risk Assessment for LLM-Powered Systems: A Healthcare Case Study
이 논문은 의료 분야에서 LLM 기반 시스템의 새로운 보안 위협을 식별하고 위험을 우선순위화하기 위해 공격 트리 기반의 구조화된 목표 주도 위험 평가 방법을 제안하고 이를 사례 연구를 통해 검증합니다.
Image-based Prompt Injection: Hijacking Multimodal LLMs through Visually Embedded Adversarial Instructions
이 논문은 자연스러운 이미지 내에 인간의 눈에는 보이지 않지만 다중 모달 LLM 의 행동을 조작할 수 있는 적대적 지시문을 숨기는 '이미지 기반 프롬프트 인젝션 (IPI)' 공격 기법을 제안하고, 이를 통해 블랙박스 환경에서 최대 64% 의 공격 성공률을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
Internet malware propagation: Dynamics and control through SEIRV epidemic model with relapse and intervention
이 논문은 재발과 개입을 고려한 SEIRV 전염병 모델을 통해 인터넷 멀웨어의 전파 역학을 분석하고, 민감도 분석 및 최적화 기법을 활용하여 비용 효율적인 제어 전략을 도출하고 개입 시기의 중요성을 규명합니다.
Structure-Aware Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning
이 논문은 연방학습에서 백도어 공격의 성공 여부가 단순한 교란 설계뿐만 아니라 모델 구조와 교란 간의 상호작용, 특히 구조적 호환성 계수 (SCC) 에 크게 의존함을 규명하고, 이를 기반으로 구조 인식 프랙탈 교란 주입 프레임워크 (TFI) 를 제안합니다.
On the Suitability of LLM-Driven Agents for Dark Pattern Audits
이 논문은 LLM 기반 에이전트가 456 개 데이터 브로커 웹사이트의 CCPA 관련 권리 요청 워크플로우를 탐색하며 어두운 패턴을 식별할 수 있는 가능성과 한계를 실증적으로 분석한 연구입니다.
From Threat Intelligence to Firewall Rules: Semantic Relations in Hybrid AI Agent and Expert System Architectures
이 논문은 사이버 위협 인텔리전스 보고서에서 하이퍼님-하위어미 의미 관계를 활용하여 신경-상징적 접근법과 다중 에이전트 시스템을 결합해 CLIPS 기반의 전문가 시스템용 방화벽 규칙을 자동 생성함으로써 웹 보안 위협에 대한 신뢰할 수 있는 대응 능력을 향상시키는 방법을 제시합니다.
A Multi-Dimensional Quality Scoring Framework for Decentralized LLM Inference with Proof of Quality
이 논문은 분산형 LLM 추론을 위한 Proof of Quality(PoQ) 프레임워크에 통합할 수 있도록 출력 품질을 다차원적으로 평가하고, 신뢰성 없는 차원을 제거하여 보정된 복합 점수가 단일 평가자나 합의 기반 베이스라인과 동등하거나 더 나은 성능을 발휘함을 입증합니다.
CAM-LDS: Cyber Attack Manifestations for Automatic Interpretation of System Logs and Security Alerts
이 논문은 자동화된 로그 분석의 한계를 극복하기 위해 다양한 공격 시나리오를 포괄하는 새로운 데이터셋 'CAM-LDS'를 제안하고, 이를 활용한 대규모 언어 모델 (LLM) 기반의 로그 해석 가능성과 효과를 입증합니다.
Bayesian Adversarial Privacy
이 논문은 차분 프라이버시보다 더 의미 있고 통계적 공개 이론보다 더 엄격한 새로운 맥락적·구체적 프라이버시 개념을 제안하며, 민감 정보 공개 결정이 데이터 관측 여부와 관계없이 사전 관점 (prior viewpoint) 에서 이루어져야 함을 강조합니다.
PTOPOFL: Privacy-Preserving Personalised Federated Learning via Persistent Homology
이 논문은 영속적 호몰로지에서 도출된 위상 기술자를 활용하여 그래디언트 공유를 대체함으로써 데이터 재구성 공격 위험을 줄이고 비동일 분포 (Non-IID) 환경에서도 개인화된 학습 성능을 극대화하는 새로운 프라이버시 보호 개인화 연동 학습 프레임워크인 PTOPOFL 을 제안합니다.
Robustness of Agentic AI Systems via Adversarially-Aligned Jacobian Regularization
이 논문은 자율 에이전트 시스템의 강건성을 위해 전역적 제약을 완화하고 적대적 상승 방향의 민감도만 제어하는 '적대적 정렬 야코비안 정규화 (AAJR)'를 제안하여, 최소 - 최대 안정성과 전역적 표현력 간의 균형을 달성하는 구조적 이론을 제시합니다.
Turning Trust to Transactions: Tracking Affiliate Marketing and FTC Compliance in YouTube's Influencer Economy
이 논문은 10 년간 200 만 개의 유튜브 영상을 분석하여 제휴 마케팅이 광범위하지만 FTC 규정 준수율이 낮음을 규명하고, 플랫폼의 표준화된 공개 기능이 투명성 제고에 핵심적임을 강조하며 규제 기관과 플랫폼 간 협력을 권고합니다.
Toward multi-purpose quantum communication networks: from theory to protocol implementation
이 논문은 기존 양자 키 분배 하드웨어를 활용하여 양자 은밀 전송과 양자 토큰 프로토콜을 구현하고, 시뮬레이션과 실장 장비를 결합한 풀스택 방법론을 통해 다목적 양자 통신 네트워크로의 전환 가능성을 입증했다.
Multiparty Quantum Key Agreement: Architectures, State-of-the-art, and Open Problems
이 논문은 네트워크 아키텍처, 양자 자원, 보안 모델이라는 세 가지 축을 기반으로 다자간 양자 키 합의 (MQKA) 프로토콜을 체계적으로 분석하고 분류하여, 공정성 및 결탁 저항성 등의 과제를 해결하기 위한 연구 로드맵과 개방된 문제를 제시합니다.
An Efficient Learning Framework For Federated XGBoost Using Secret Sharing And Distributed Optimization
이 논문은 비밀 공유와 분산 최적화를 활용하여 데이터 유출 없이 다자간 환경에서 효율적이고 안전한 페더레이션 XGBoost 학습 프레임워크를 제안하고 기존 모델 대비 우수성을 입증합니다.