マイクロビジネス向けの脅威モデリングフレームワークとウェブベースの脅威モデリングツールの開発
マイクロビジネスのオーナーは、サイバーセキュリティの専門知識がなくても、ビジネス上の脅威をモデル化し、軽減するための体系的なフレームワークと使いやすいツールを利用することで、サイバーセキュリティ体制を強化できる。
大規模言語モデルと形式検証の統合による暗号プロトコル脆弱性検出の自動化：CryptoFormalEval
大規模言語モデル(LLM)と形式検証ツールを組み合わせることで、新たな暗号プロトコルの脆弱性を自動的に検出できる可能性がある。
サイバーセキュリティにおける人工知能：レジリエントなサイバー外交フレームワークの構築
自動化とAIは、現代の外交の複雑さとペースを管理することで、米国のサイバー外交を強化するための変革をもたらすものであり、意思決定、効率性、セキュリティ対策の向上を実現する。
シャープネス認識最小化によって強化された、バックドア攻撃に対する信頼性の高い毒サンプル検出
本稿では、ディープラーニングモデルに対するバックドア攻撃対策として、毒サンプル検出（PSD）の性能向上に取り組んでいます。特に、攻撃の影響が弱く、従来のPSDでは検出が困難なケースにおいても、シャープネス認識最小化（SAM）を用いた学習により、攻撃の影響を増幅させることで、検出精度を大幅に向上させる手法を提案しています。
機械学習における防御手法の競合のない組み合わせ
機械学習モデルに複数の防御手法を組み合わせる際、手法間の競合を避けることで、各防御手法の効果を維持し、複合的なリスクからモデルを効果的に保護できる。
参加型センシングシナリオにおける最適化およびセキュア化されたマルチメディアストリーミングプロトコルの実装
本稿では、クラウドセンシング環境におけるマルチメディアストリーミングのセキュリティ上の課題と、AES-CTR暗号化に基づくセキュアなRTPプロトコルを用いた解決策を提案する。
微分プライバシーのラプラス変換解釈
本稿では、プライバシー損失分布のラプラス変換を通して、微分プライバシーの諸概念の新たな解釈を提示し、時間領域と周波数領域の双対性を利用することで、(q, ρ)-Rényi DP と (ε, δ)-DP の関係性を明確化し、さらに正確な適応的合成定理を導出しています。
大言語モデルに対する正確な勾配逆転攻撃：DAGER
連合学習におけるプライバシー保護の脆弱性を突く、大規模言語モデルに対する初の正確な勾配逆転攻撃「DAGER」とその有効性について。
垂直型連合学習システムにおける敵対的支配入力（ADI）
本稿では、垂直型連合学習（VFL）システムにおける新たな脅威である敵対的支配入力（ADI）の存在を明らかにし、その脅威がもたらす影響と対策について論じています。
静的スクリプトマルウェア検出のための構文コード表現：SCORE
本稿では、従来のシグネチャベースのマルウェア対策ソフトでは検出が困難なサーバーサイドスクリプトマルウェアを、構文コード表現を用いた深層学習ベースの手法で高精度に検出する手法を提案する。
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