Omission-Safe Conditional Contracts for Evidence-Closed CI Qualification:面向证据封闭 CI 认证的遗漏安全条件契约
arXiv 论文提出一种遗漏安全的条件契约方法,将 pinned workflow 编译为独立于目标存在的条件 job 要求,并用独立实现校验 source-complete derivation certificates。
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arXiv 论文提出一种遗漏安全的条件契约方法,将 pinned workflow 编译为独立于目标存在的条件 job 要求,并用独立实现校验 source-complete derivation certificates。
论文提出 Agentic Process Evidence(APE),一种对智能体过程进行签名、防篡改、机器可读的证明机制,将智能体会话与其产出结果关联(process-aware logging),以应对 AI 编码智能体在 SDLC 中带来的供应链风险、策略护栏与任务对齐三类问题。
STAR 利用服务端可信执行环境(TEE)实现可扩展的匿名速率限制,在抵御 TLS/HTTP 洪水攻击的同时保护用户隐私,无需假设服务方与权威机构不串通。针对恶意服务通过内存访问模式推断用户密钥的威胁,STAR 采用针对密钥相关内存访问的反制措施并以动态分析评估实现,另设计安全分片机制分发客户端请求。
arXiv 论文提出一种基于 Digital Identity Optimization(DIO)与 Ontology of Digital Identity(ODI)的授权护栏规范,为 Agentic Entity Resolution 系统在证据推理与持久化身份变更提交之间划定授权边界。
HqcLethe 提出一种无状态密钥交换方案,以流式方式将 HQC 封装按包大小切分发送,用中国剩余定理把多项式乘法拆成每包独立的余数并加掩码,其安全性在 Rocq 中用 SSProve 证明,并用 ProVerif 验证会话保密、服务器认证与前向保密。
arXiv 论文《When Human Corrections Travel》探讨联邦学习与视觉-语言-动作(VLA)策略结合时的安全问题,指出跨任务、环境、人员和机器人本体共享人类纠正产生的适配更新,可能提升平均任务成功率却压制罕见安全干预或在其他机器人上产生不安全响应。
arXiv 论文提出"超级智能软件工程"(OSTEON)框架,主张当软件 Agent 能力超越人类工程师时,治理(门控、契约、决策与知识衰减控制)必须随能力同步扩展,否则仅靠能力无法保证软件正确性。
一篇 arXiv 经验报告记录了单名开发者全程零手写代码、在三个工作日内构建并部署一套合规关键、人在环路的考试评分系统的过程。作者提出核心论点:AI 对软件工程的改变不在于让编程更快,而在于改变了稀缺资源——写代码变得充裕,而可靠评测与工程判断成为约束迭代的瓶颈。
arXiv 论文提出 Binding-Complete Execution Admission Contract(BCEAC),指出策略引擎给出 ALLOW 决定并不等于治理来源完整参与、上下文精确绑定或具备执行准入依据,并将治理解析、策略评估、独立准入校验与下游执行中介分离。
GhostFaceMPC 是首个在安全多方计算(MPC)下完成深度卷积神经网络特征提取与匹配的端到端隐私保护人脸识别系统,全程不暴露原始图像或生物特征嵌入。论文提出面向 MPC 的 GhostFaceNet 量化方案与电路优化,使 MPC 下的人脸识别具备实用性,代码已开源。
论文提出 KNOX,将 AI 工作负载运行在 TEE 内以构建监管沙箱,并针对给定用户提示生成受证实的策略清单,列出适用法规、预期工具调用与允许的系统调用。执行器执行动作前,受证实的参考监视器会将其与策略清单比对,仅在匹配时放行,每个动作与判定都记入受证实的执行图供监管方核验。作者称 KNOX 满足合规、保密、可证实与可扩展四项要求,能检查法规合规性与提示词注入等导致的行为偏离,开销低于 1%。
DISTA-LP 是一个面向度量差分隐私(mDP)的隐私保护分布式优化框架,用紧凑的替代参数化取代原始 LP 系数矩阵上传,仅发布经校准扰动的参数向量,从而降低上传阶段的泄露与问题维度。
该论文提出一种安全多模态联邦优化框架,将本地数据保护与联邦更新保护分离:可信密钥管理方通过 HPKE 下发单一客户端密钥,客户端再用基于 HMAC 的 HKDF 本地派生各模态专属对称密钥。
论文提出 Proof-Carrying Contracts(PC2)框架,要求 AI Agent 在执行请求操作前提交可机器校验的证明,证明其在模型允许的所有情形下都保持约定约束,由名为 Airlock 的执行系统校验证明并控制操作访问。
针对联邦学习安全聚合在用户掉线时无法按实际掉线情况调整通信的问题,研究者提出在 T-colluding 安全约束下的自适应安全聚合框架,用单一方案适配所有可行掉线场景。
针对 Abate 等人的形式化验证编译器证明技术在低层失效的问题,研究提出 blame-aware 重组(blame-aware recomposition)扩展,使隔间可完全观察彼此代码时仍能完成证明。该方法引入 overlay 语义将这类观察刻画为未定义行为,并应用于基于可编程标签引用监视器的隔间隔离机制。
论文提出“可问责的部分理解”(APU)框架,用于应对 Agentic AI 系统中软件自主读写、解释并授权安全相关行为所带来的认知攻击面。作者给出四类相互作用的攻击分类(针对意图解释、证据生产与消费、委托权限范围、人类监督者理解),并规定 APU 的六项必要条件与五项设计原则。