Transformer FFNの曲率暗号解読法、構造抽出チャネルを解明
ムナワル・ハサン氏とアポストル・ヴァシレフ氏は2026年8月31日(現地時間)、arXiv cs.LGに「Curvature Cryptanalysis of Smooth Transformer Feed-Forward Networks」と題する論文を発表した。この研究は、滑らかな2層フィードフォワードネットワーク（FFNs）が、特定の条件下で追加の構造モデル抽出チャネルを露出させることを示した。パラメータや勾配へのアクセスなしに、選ばれた入力と生の出力情報のみを用いることで、隠れた内部構造を高精度で回復する手法が詳述されている。