arXiv雑要約
セキュリティ - 2026/01/30 公開
GUIGuard：プライバシー保護GUIエージェントのための汎用的なフレームワークへ [cs.CR, cs.AI, cs.CV]目的：GUIエージェントにおけるプライバシー保護
- GUIエージェントは自動化の効率化に貢献するが，個人情報の取り扱いが課題となる。
- GUI操作は，より詳細でアクセスしやすい個人情報を含むため，プライバシーリスクが高い。
- GUIエージェントのプライバシー保護を実現し，実用性を高めることを目指す。
- 既存のエージェントはプライバシー認識において限定的な性能しか示しておらず，特にAndroidやPC環境での精度が低いことが示された。
- プライバシー保護下においても，タスクプランニングのセマンティクスを維持可能であり，クローズドソースモデルの方がより一貫性を示すことが確認された。
- 適切な保護戦略により，プライバシーを維持しつつタスクの精度を向上させることが可能である。
LLMを用いた認証と不正検知 [cs.CR]目的：LLMによる認証と不正検知の改善
- デジタルシステムの拡大に伴い，セキュリティの重要性は増しており，高度な認証と不正検知が求められている。
- 従来の認証方法は厳格であり，記憶の曖昧さや表現の多様性に対応できないという課題がある。
- LLMを活用することで，より柔軟で堅牢な認証・不正検知システムの構築を目指す。
- LLMを用いた認証システムは，正当な回答の99.5%を受け入れ，誤認率を0.1%に抑えることが示された。
- RAGを活用した不正検知パイプラインは，誤検知率を17.2%から3.5%に大幅に削減することに成功した。
- これらの結果は，LLMがセキュリティワークフローのユーザビリティと堅牢性を大幅に向上させる可能性を示す。
GAVEL：活性化モニタリングによるルールベースの安全性向上 [cs.AI, cs.CR, cs.LG]目的：活性化に基づく安全性評価におけるルールベースのアプローチ
- 大規模言語モデルの安全性を確保することは，社会実装において不可欠である。
- 既存の活性化安全アプローチは，精度が低く，柔軟性や解釈可能性に課題がある。
- ドメイン固有の行動をより正確に捉える，ルールベースの活性化安全システムを開発すること。
- 活性化を認知要素としてモデル化し，それらの組み合わせで複雑な行動を表現する。
- 認知要素に対する述語ルールを定義することで，リアルタイムに安全性の侵害を検出する。
- モデルの再学習を伴わずに，安全対策の構成と更新が可能となり，透明性と監査可能性を向上させる。
ねじれG-コードと傾ねられたねじれG-コードに関する3つの結果 [math.AG, cs.CR, cs.IT, math.IT]目的：ねじれG-コードの検証可能性に関する未解決問題の解決，次元3のねじれ群代数上のイデアルがアーベル群コードとなることの証明，ねじれ群コードの次元と距離に関する上限の導出
- 符号理論は，情報伝送の信頼性を確保する上で不可欠であり，誤り訂正符号は重要な役割を果たす。
- ねじれ群コードは，従来の群コードに比べて構造が複雑であり，検証可能性の判定が困難である。
- ねじれ群コードの構造を理解し，検証可能性の判定基準を確立することで，より効率的な誤り訂正符号の設計が可能となる。
- ねじれ歪み群コードが検証可能であるための条件が決定され，未解決の問題が解決された。
- 次元3のねじれ群代数上のすべてのイデアルがアーベル群コードであることが証明され，既存の結果が一般化された。
- ねじれ群コードの次元と距離に関する上限が導出され，その上限が達成される条件が特定された。
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