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研究論文発表プラットフォームarXiv cs.CRは2026年8月19日(現地時間)、ユニバーサルクロスチェーンアカウントのためのセキュアプロトコル「0xPass」に関する論文を公開した。この論文は、複数の異なるブロックチェーンエコシステム間で資産管理や操作を単一インターフェースで行う際に生じる、認証、承認、トランザクション署名、鍵管理、回復、分散化といったセキュリティおよび信頼の課題に対応するモジュール式アーキテクチャを提示している。
arXiv cs.CRは2026年8月19日(現地時間)、Victor Kebande氏による論文「AoNT Trap: Borromean-Entangled Mutable Chameleon Trapdoor Hash All-or-Nothing Stream Cipher」を公開した。同論文は、ボロメオ相互依存性、トラップドア機能による可変性、ストリーミング暗号化を統合した新しいストリーム暗号「Borromean-Entangled Chameleon Trapdoor Hash All-or-Nothing (AoNT) Stream Cipher (BEC-Trap)」を紹介している。BEC-Trapは、キー、初期化ベクトル、内部状態をボロメオ構造で結合し、単一コンポーネントの侵害がキーストリーム全体の崩壊につながる設計が特徴とされている。
arXivは2026年8月2日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) 推論におけるゼロ知識 (ZK) 検証を悪用する新たな攻撃手法「Hollow-LLM Attack」に関する研究論文を公開しました。この攻撃は、プロバイダーが宣言されたモデルアーキテクチャとパラメータ数を維持しつつ、計算を実質的に削減する「ゴーストウェイト」を埋め込むことを可能にするものです。論文は、これによりプロバイダーが小規模モデルのコストで証明可能な正確な出力を提供しながら、大規模モデルを偽装できる「収益性の高い均衡」が生まれると指摘しています。
arXiv cs.CRは6月25日(現地時間)、Jimmy Laurence Rippin氏らが執筆した論文を公開しました。この論文は、自律的なエージェント型AIシステムが、コード実行やウェブ検索を通じた情報アクセスといった現実的なツール利用を行うことで、従来の監視では検知が極めて困難なステガノグラフィを実現できることを実証しています。同研究は、AIエージェントが高度な秘密通信システムを構築し得る可能性を指摘し、マルチエージェント環境における新たなセキュリティリスクの出現を示唆しています。