論文の概要: zkCraft: Prompt-Guided LLM as a Zero-Shot Mutation Pattern Oracle for TCCT-Powered ZK Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00667v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 11:31:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 14:47:45.404639
• Title: zkCraft: Prompt-Guided LLM as a Zero-Shot Mutation Pattern Oracle for TCCT-Powered ZK Fuzzing
• Title（参考訳）: ZkCraft: TCCTによるZKファジィングのためのゼロショット変異パターンとしてのPrompt-Guided LLM
• Abstract要約: zkCraftは決定論的、R1CS対応のローカライゼーションと証明付き検索を組み合わせて意味的不整合を検出するフレームワークである。 証明付きローカライゼーションは, 偽陽性が低い多彩な下限および過制約の断層を検出し, コストのかかるソルバ相互作用を低減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.274627641804014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zero-knowledge circuits enable privacy-preserving and scalable systems but are difficult to implement correctly due to the tight coupling between witness computation and circuit constraints. We present zkCraft, a practical framework that combines deterministic, R1CS-aware localization with proof-bearing search to detect semantic inconsistencies. zkCraft encodes candidate constraint edits into a single Row-Vortex polynomial and replaces repeated solver queries with a Violation IOP that certifies the existence of edits together with a succinct proof. Deterministic LLM-driven mutation templates bias exploration toward edge cases while preserving auditable algebraic verification. Evaluation on real Circom code shows that proof-bearing localization detects diverse under- and over-constrained faults with low false positives and reduces costly solver interaction. Our approach bridges formal verification and automated debugging, offering a scalable path for robust ZK circuit development.
• Abstract（参考訳）: ゼロ知識回路は、プライバシ保存とスケーラブルなシステムを実現するが、証人計算と回路制約の密結合のため、正しく実装することは困難である。 決定論的かつR1CS対応なローカライゼーションと証明付き検索を組み合わせて意味的不整合を検出する,実践的なフレームワークであるzkCraftを提案する。 zkCraftは、候補制約の編集を1つのRow-Vortex多項式にエンコードし、反復するソルバクエリを、簡潔な証明とともに編集の存在を証明した Violation IOP に置き換える。 決定論的LLM駆動突然変異テンプレートは、監査可能な代数的検証を保ちながら、エッジケースに対するバイアス探索を行う。 実Circom符号の評価では、証明付きローカライゼーションは、偽陽性が低い多様な下限および過制約の断層を検出し、コストのかかる解法相互作用を減少させる。 我々のアプローチは形式的検証と自動デバッグを橋渡しし、堅牢なZK回路開発のためのスケーラブルなパスを提供する。

関連論文リスト

• Beneath the Diff: Diagnosing and Mitigating Algorithmic Mode Collapse in Code-Level Autonomous Research Loops [11.99667127177886]
  我々は、反復的なメトリック駆動のコード編集が、ループを超えて一般化する真の改善をもたらすことを示す。 本稿では,カテゴリ被覆再重み付け,永続的な編集メモリ,検証ゲートを組み合わせた軽量化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-31T08:11:19Z)
• Towards Automated Formal Verification of zkEVMs Using LLM-Guided Constraint Synthesis [14.825615940318038]
  ZkEVMは、オフチェーン実行の正しさを保証するゼロ知識を生成する。 微妙な実装上のバグは、意味的に欠陥のある状態を証明する有効な証明につながる可能性がある。 SMTソルバによる形式検証は、これを防止できるが、仕様によってボトルネックとなる。 Rustから実行可能なPython/Z3検証モデルを合成するフレームワークであるVeri Synthを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-22T06:20:36Z)
• PAC-Bayesian Certificates for Quadratic Closed-Loop Control [0.0]
  PAC-ベイズ境界は、データ依存予測器に対する有限サンプル保証を提供する。 学習に基づく制御にそれらを適用することは、自然な目的が二次的な軌道コストであるため困難である。 PAC-Bayes-Chernoff 証明書の集合を,実現可能な閉ループ応答に対する後部分布として提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-26T17:24:21Z)
• Towards Human-Like Interactive Speech Recognition With Agentic Correction and Semantic Evaluation [53.844308305341166]
  単一パスのASRフロントエンドと意味的訂正,意図のルーティング,推論に基づく編集を組み合わせた閉ループフレームワークである textbfAgentic ASR を提案する。 複数言語、名前付き集中型、コードスイッチングベンチマークの実験は、反復的相互作用が意味的誤りを一貫して減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T06:23:31Z)
• How LLMs Fail and Generalize in RTL Coding for Hardware Design? [56.361436215029045]
  我々は,認知理論に触発された問題解決性に基づく新しい誤り分類法を導入する。 我々の分類学は、障害を構文、意味、解決可能な機能、解決不可能な機能タイプに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-26T14:34:49Z)
• IMPACT-CYCLE: A Contract-Based Multi-Agent System for Claim-Level Supervisory Correction of Long-Video Semantic Memory [73.22944697933603]
  既存のパイプラインは不透明でエンドツーエンドの出力を生成し、検査の中間状態は公開しない。 IMPACT-Cycleは,マルチモーダル反復クレームレベルのメンテナンスとして,長時間ビデオ理解を再構築するマルチエージェントシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-22T03:03:33Z)
• CoT-Seg: Rethinking Segmentation with Chain-of-Thought Reasoning and Self-Correction [50.67483317563736]
  本稿では,段階的に考察し,必要な情報を検索し,結果を生成し,自己評価を行い,結果を洗練するシステムを提案する。 CoT-Segは、思考の連鎖推論と自己補正を組み合わせることで、推論セグメンテーションを再考する、トレーニング不要のフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-24T11:41:54Z)
• RULERS: Locked Rubrics and Evidence-Anchored Scoring for Robust LLM Evaluation [15.787947727055611]
  本稿では,自然言語ルーブを実行可能な仕様に変換するコンパイラ・エグゼクタフレームワークであるRULERSを紹介する。 RULERSは、基準をバージョニングされた不変バンドルにコンパイルし、決定論的証拠検証による構造化復号を強制し、軽量なワッサーシュタインベースのポストホックキャリブレーションを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T15:31:42Z)
• Accelerate Speculative Decoding with Sparse Computation in Verification [49.74839681322316]
  投機的復号化は、複数のドラフトトークンを並列に検証することにより、自動回帰言語モデル推論を加速する。 既存のスペーシフィケーション方式は主にトークン・バイ・トーケンの自己回帰復号化のために設計されている。 そこで本研究では,注目度,FFN,MoEを両立させるスパース検証フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-26T07:53:41Z)
• KBQA-R1: Reinforcing Large Language Models for Knowledge Base Question Answering [64.62317305868264]
  テキスト模倣から強化学習によるインタラクション最適化へパラダイムをシフトするフレームワークである textbfKBQA-R1 を提案する。 KBQAを多ターン決定プロセスとして扱うことで,行動のリストを用いて知識ベースをナビゲートすることを学ぶ。 WebQSP、GrailQA、GraphQuestionsの実験では、KBQA-R1が最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-10T17:45:42Z)
• BlockCert: Certified Blockwise Extraction of Transformer Mechanisms [0.0]
  本稿では,トランス機構のブロックワイズ抽出のためのフレームワークであるBlockCertを紹介する。 我々は、これらの局所的な保証をグローバルな偏差境界まで引き上げる単純なリプシッツに基づく合成定理をLean 4で定式化します。 以上の結果から,明示的な証明を用いたブロックワイズ抽出は,実際のトランスフォーマー言語モデルで実現可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-20T06:04:34Z)
• Unsupervised Conformal Inference: Bootstrapping and Alignment to Control LLM Uncertainty [49.19257648205146]
  生成のための教師なし共形推論フレームワークを提案する。 我々のゲートは、分断されたUPPよりも厳密で安定した閾値を提供する。 その結果は、ラベルのない、API互換の、テスト時間フィルタリングのゲートになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-26T23:40:47Z)
• Randomized Smoothing Meets Vision-Language Models [6.224335082856828]
  ランダムスムーシング(RS)は、機械学習モデルの正確性を保証するために使用される。 生成モデルではRSが引き続き有効であることを示す。 我々は,検体数に対する検体半径と精度を解析的に関連づけたスケーリング法を導出した。 これらの進歩は、最先端のVLMに対して、明確に定義され、計算的に実現可能なロバストネス認証を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-19T15:33:22Z)
• CompassVerifier: A Unified and Robust Verifier for LLMs Evaluation and Outcome Reward [50.97588334916863]
  評価と結果報酬のための正確で堅牢な軽量検証モデルであるCompassVerifierを開発した。 数学、知識、多種多様な推論タスクにまたがる多分野の能力を示し、様々な答えの型を処理する能力を示す。 我々は,複数のデータソースから収集したモデル出力からなるVerifierBenchベンチマークを導入し,メタエラーパターンを手動で解析してCompassVerifierを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-05T17:55:24Z)
• zkFuzz: Foundation and Framework for Effective Fuzzing of Zero-Knowledge Circuits [31.293912288211718]
  ZK回路はプライバシー保護計算を可能にし、多くの暗号プロトコルの中心となっている。 既存のツールは、中間計算やプログラム中止など、いくつかの重要な動作を見落としている。 我々の理論的貢献は、ZK回路バグの基本的な言語に依存しない定式化であるTrace-Constraint Consistency Test (TCCT)である。 当社のシステムコントリビューションは、TCCT違反を検出するための新しいプログラム突然変異ベースのファジリングフレームワークであるzkFuzzである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T10:43:48Z)
• Semi-DETR: Semi-Supervised Object Detection with Detection Transformers [105.45018934087076]
  半教師付き物体検出(SSOD)におけるDETRに基づくフレームワークの解析 本報告では,第1次変圧器を用いたエンド・ツー・エンド半教師対象検出器であるSemi-DETRについて述べる。 我々の手法は、最先端の手法をクリアマージンで上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T16:32:14Z)
• RS-Del: Edit Distance Robustness Certificates for Sequence Classifiers via Randomized Deletion [23.309600117618025]
  離散列分類器のランダム化スムーシングを適用して、編集距離境界の敵に対して確固たるロバスト性を提供する。 私たちの証明は、確立されたNeyman-Pearsonアプローチから逸脱したものです。 一般的なMalConvマルウェア検出モデルに適用すると、スムーシング機構RS-Delは128バイトの編集距離半径で91%の精度を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T01:40:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。