論文の概要: Formal Models and Convergence Analysis for Context-Aware Security Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12440v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 12:21:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.309383
• Title: Formal Models and Convergence Analysis for Context-Aware Security Verification
• Title（参考訳）: 文脈認識型セキュリティ検証のための形式モデルと収束解析
• Authors: Ayush Chaudhary,
• Abstract要約: 本稿では,ML強化適応システムに対する証明可能な保証を確立する,文脈認識型セキュリティ検証のための公式なフレームワークを提案する。 1)適応的検証が成功した場合のサンプル複雑性境界,(2)コンテキストリッチネスと検出能力に関する情報理論制限,(3)MLベースのペイロードジェネレータの収束保証。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a formal framework for context-aware security verification that establishes provable guarantees for ML-enhanced adaptive systems. We introduce context-completeness - a new security property - and prove: (1) sample complexity bounds showing when adaptive verification succeeds, (2) information-theoretic limits relating context richness to detection capability, (3) convergence guarantees for ML-based payload generators, and (4) compositional soundness bounds. We further provide a formal separation between static context-blind verifiers and context-aware adaptive verifiers: for a natural family of targets, any static verifier with finite payload budget achieves completeness at most alpha, while a context-aware verifier with sufficient information achieves completeness greater than alpha. We validate our theoretical predictions through controlled experiments on 97,224 exploit samples, demonstrating: detection accuracy improving from 58% to 69.93% with dataset growth, success probability increasing from 51% to 82% with context enrichment, training loss converging at O(1/sqrt(T)) rate, and false positive rate (10.19%) within theoretical bounds (12%). Our results show that theoretically-grounded adaptive verification achieves provable improvements over static approaches under stated assumptions while maintaining soundness guarantees.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ML強化適応システムに対する証明可能な保証を確立する,文脈認識型セキュリティ検証のための公式なフレームワークを提案する。 1)適応的検証が成功した場合のサンプル複雑性境界,(2)コンテキストリッチネスと検出能力に関する情報理論的限界,(3)MLベースのペイロードジェネレータの収束保証,(4)構成音性境界。 さらに、静的な文脈盲検定と文脈認識適応検定を形式的に分離する: 対象の自然なファミリーに対して、有限ペイロード予算を持つ任意の静的検定は、ほとんどのアルファにおいて完全性を達成する一方、十分な情報を持つ文脈認識検定は、アルファよりも完全性を達成する。 我々は97,224個のエクスプロイトサンプルの制御実験により, 検出精度が58%から69.93%に向上し, コンテキストの豊か化により51%から82%に向上し, O(1/sqrt(T))レートで収束するトレーニング損失, 理論的境界内における偽陽性率(10.19%)を実証した。 提案手法は, 音質保証を維持しつつ, 仮定条件下での静的なアプローチよりも高い性能向上を達成できることを示す。

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