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この論文は、プライバシーを厳格に守る「純粋差分プライバシー」（δ=0）の下で、複数の統計問い合わせを安全に公開するときの誤差が、予想されていた平方根スケールになることを示します。具体的には、データ集合の大きさをn、プライバシー強度をε、問い合わせの数をk、データ宇宙の大きさをTと
本論文は、量子通信で「認証」をどう扱うべきかを幅広く調べた総説です。著者らはまず、文献でしばしば混同される三つの認証機能を区別します。すなわち、古典メッセージの認証、量子メッセージの認証、そして主体（エンティティ）の認証です。各機能ごとに代表的な方式を、セキュリティ前提、準備に必
この論文は、AIエージェントや自分で動作環境に手を伸ばせる「逃げられる」AIシステムが、自分自身の内側に置かれた安全措置を突破してしまう問題を扱います。研究者は、コントロールをエージェントのプロセス外に置くことで、エージェントから到達できない形で行動を許可・拒否する仕組みを設計し
この論文は「一回限り署名（One‑Shot Signature）」と呼ばれる量子署名を、回路レベルで具体的に実装した成果を示します。研究者らは古典的な公開鍵と、使うと壊れる量子の秘密鍵を生成する鍵生成段階と、その量子鍵を使って古典的な署名を出力する署名段階の二段階からなるアルゴリ
この論文は、AIシステムのセキュリティ評価を自動化するための枠組み「AVISE（AI Vulnerability Identification and Security Evaluation）」を紹介します。著者たちは、特に言語モデルに対する「ジャイルブレイク」（モデルの安全制約
この論文は、AIシステムの安全性を体系的に評価するためのフレームワーク「AVISE（AI Vulnerability Identification and Security Evaluation）」を提案します。AVISEはモジュール式でオープンソースです。研究者や実務者がAIモ
この論文は、量子乱数発生器（QRNG: 量子乱数発生器）由来の良質な乱数（エントロピー）を、ポスト量子暗号（PQC: 量子耐性を持つ暗号）で保護した経路を使って小型機器に届ける仕組みを示します。研究チームはサーバー側でQRNG（Quantis PCIe‑240M）から乱数を取り出
この論文は、DNAやRNAを扱う「ゲノム言語モデル（GLM）」が学習データの個別配列をどの程度“記憶”するかを調べる研究です。著者らは、モデルが訓練データの特定の配列を再現すると、個人のゲノム情報が漏れる恐れがあると指摘します。こうした漏えいは遺伝情報が不変で特定可能である点から
この論文は、患者データを各施設に残したまま機械学習モデルを作る「フェデレーテッドラーニング（FL）」に、実運用で必要なガバナンス（統制）機能を組み込んだ基盤を示します。研究者らは、参加者の認証・認可・記録（Authentication, Authorisation, Accoun
この論文は、複数の自律エージェントが記憶を共有し、ツール権限を委譲し合いながら協調する「マルチエージェント人工知能（MAS）」が抱える固有のセキュリティ問題を体系的に明らかにします。MASでは、単一のAIモデルとは異なり、行動が挙動的で出現的（予測しにくく現れる）になりやすく、既