論文の概要: Circumventing Platform Defenses at Scale: Automated Content Replication from YouTube to Blockchain-Based Decentralized Storage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18071v1
- Date: Wed, 18 Mar 2026 04:48:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.73969
- Title: Circumventing Platform Defenses at Scale: Automated Content Replication from YouTube to Blockchain-Based Decentralized Storage
- Title（参考訳）: 大規模プラットフォーム防衛の回避 - YouTubeからブロックチェーンベースの分散ストレージへのコンテンツレプリケーション自動化
- Abstract要約: 本稿では、YouTubeからJoystream上の分散ストレージへ自動で大規模なコンテンツ抽出と複製を行う生産システムであるYouTube-Synchを紹介する。
15回,144回のプルリクエストに対する3.5年間のケーススタディを報告した。
データベーススループットの問題による28の重複オンチェーンオブジェクト,OAuth大量有効期限後の1万以上のチャネル損失,キュー汚染による719の日次エラーなど,3つのインシデントを分析した。
- 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 YouTube-Synch [1], a production system for automated, large-scale content extraction and replication from YouTube to decentralized storage on Joystream. The system continuously mirrors videos from more than 10,000 creator-authorized channels while handling platform constraints such as API quotas, rate limiting, bot detection, and OAuth token churn. We report a 3.5-year longitudinal case study covering 15 releases and 144 pull requests, from early API dependence to API-free operation. A key finding is that YouTube's defense layers are operationally coupled: bypassing one control often triggers another, creating cascading failures. We analyze three incidents with measured impact: 28 duplicate on-chain objects caused by database throughput issues, loss of over 10,000 channels after OAuth mass expiration, and 719 daily errors from queue pollution. For each, we describe the architectural response. Contributions include a three-generation proxy stack with behavior variance injection, a trust-minimized ownership verification protocol that replaces OAuth for channel control, write-ahead logging with cross-system state reconciliation, and containerized deployment. Results show that sustained architectural adaptation can maintain reliable cross-platform replication at production scale.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、YouTubeからJoystream上の分散ストレージへ自動で大規模なコンテンツ抽出と複製を行う生産システムであるYouTube-Synch [1]を提案する。
このシステムは、APIクォータ、レート制限、ボット検出、OAuthトークンチャーンといったプラットフォーム制約を処理しながら、1万以上のクリエーターが認可したチャンネルからのビデオを継続的に反映する。
初期API依存からAPIフリー操作までの15リリースと144のプルリクエストをカバーする3.5年間のケーススタディを報告する。
重要な発見は、YouTubeの防衛レイヤが運用的に結合されていることだ。
データベーススループットの問題による28の重複オンチェーンオブジェクト,OAuth大量有効期限後の1万以上のチャネル損失,キュー汚染による719の日次エラーなど,3つのインシデントを分析した。
それぞれのアーキテクチャ対応について説明する。
コントリビューションには、振る舞い分散インジェクションを備えた3世代プロキシスタック、チャネル制御のためのOAuthを置き換える信頼性最小化されたオーナシップ検証プロトコル、クロスシステム状態の調整によるライトアヘッドロギング、コンテナ化されたデプロイメントなどが含まれている。
その結果、持続的なアーキテクチャ適応は、プロダクションスケールで信頼性の高いクロスプラットフォームレプリケーションを維持することができることがわかった。
関連論文リスト
- Asymmetric Phase Coding Video Watermarking [4.564848621539382]
共有秘密を除去するトレーニング不要なビデオ透かしを提示する。
シグナーはクロマ面の位相スペクトルに完全なEd25519シグネチャを埋め込む。
1000個の未計算の現実世界のクリップでは、システムは99.3%のコーパスの認証署名を出荷し、1000回の試行で間違った公開鍵をゼロ回受け取っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-29T11:53:25Z) - Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs [84.58379404903394]
我々は、暗号化された推論トレースのためのスケーラブルな復号化ジェイルブレイクを開発する。
抗蒸留機構を回避し、敵がプロプライエタリなモデルの推論を抽出できるようにする。
それは必然的に、推論プロセス内に隠された有害な情報を明らかにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-10T17:24:50Z) - Stylometric Defenses Against Author Impersonation in Software Repositories [0.0]
クロスモーダルなパッチレベルの埋め込みは、現実世界のリポジトリにおける著者の偽装に対する行動トリアージをサポートすることができる。
我々は,Linuxカーネルのコミット履歴20年以上にわたって,クロスモーダルトランスフォーマーを微調整して,コード差分を埋め込んで,メッセージを統一的なスタイル空間にコミットする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-03T11:02:13Z) - DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation [69.8840101036735]
投機的復号化はLarge Language Model (LLM)推論を加速させる。
最近の並列起草者は、1つの前方通過で長いトークン列を効率的に提案するが、トークン間の依存関係が欠如しているため、急速に受け入れが低下する。
我々はDSparkという投機的復号化フレームワークを導入し、高いスループットの並列生成を適応的かつロードアウェアな検証と統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-06T14:28:06Z) - COHORT: Collaborative Orchestration for Hardening via Offensive Replay on Emulated Topologies [20.918689443204286]
COHORTはデプロイ可能な緩和手順を自動化する最初のエンドツーエンドフレームワークである。
ロール分解型マルチエージェントLLMワークフローは、候補を提案し、それらを実際のデバイスコマンドとして実装し、批判ループを通じて洗練する。
各候補は攻撃的リプレイにより評価される: 軽減されたネットワーク上で元の敵を再実行し、未緩和のベースラインに対してペア比較する。
接続-回帰チェック(LANpingとインターネットHTTPプローブ)は、正当なLANまたはインターネット接続を妨害する緩和を拒否する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-29T15:39:05Z) - MARQUIS: A Three-Stage Pipeline for Video Retrieval-Augmented Generation [64.33427079838602]
ビデオからの検索強化生成は、大規模なコーパスから関連するオーディオ視覚的証拠を検索し、一貫性のある属性付きテキストに合成するシステムを必要とする。
MARQUIS:クエリ拡張、融合、再ランク付けを通じて、これらの制限に対処する3段階のパイプライン。
記事生成において、ITER-QA-BASEはCAGベースライン平均スコアを3.09から3.83に改善し、MARQUIS-RLMは3.30の人間スコアと非QAシステムの中で最も強い引用リコールを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-17T20:19:04Z) - Deterministic Replay for AI Agent Systems [0.0]
大規模な言語モデルを外部ツールやAPIと組み合わせるAIエージェントシステムは本質的に非決定論的である。
既存の可観測性プラットフォームは実行ログをキャプチャするが、独立して実行を再現することはできない。
エージェント実行の決定論的リプレイのための開発者ファーストのCLIフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-30T12:00:45Z) - Sovereign Agentic Loops: Decoupling AI Reasoning from Execution in Real-World Systems [2.124730017640531]
Sovereign Agentic Loops (SAL) は、モデルが正当化された構造化意図を出力する制御プレーンアーキテクチャである。
SALは難読化膜を結合し、識別に敏感な状態へのモデルアクセスを制限し、監査性と再生のために暗号的にリンクされたEvidence Chainを結合する。
OpenKedgeのクラウドインフラストラクチャ用プロトタイプでは、SALはポリシー層における安全でない意図の93%をブロックし、一貫性チェックを通じて残りの7%を拒否し、12.4msの中央値レイテンシを追加した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-24T00:56:55Z) - 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) - Governing Dynamic Capabilities: Cryptographic Binding and Reproducibility Verification for AI Agent Tool Use [0.0]
AIエージェントは、MPPとA2Aを介して実行時に機能を動的に取得する。
サイレントな能力エスカレーションを可能にし、EU AI Actトレーサビリティ要件に違反します。
能力バウンドエージェント証明書は、スキルマニフェストハッシュでX.509 v3を拡張する。
検証可能な相互作用台帳は、複数エージェントの法医学的再構築のためにハッシュリンクされた署名された記録を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-15T11:46:57Z) - TxRay: Agentic Postmortem of Live Blockchain Attacks [52.658018348998105]
5年も経たないうちに、DeFiのエコシステムは15.75億米ドル以上を失い、エクスプロイトが報告された。
我々は、限られた証拠から生のACT攻撃を再構築する死後システムであるTxRayを提示する。
DeFiHackLabsの114件のインシデントで、TxRayは105件のインシデントに対して専門家による根本原因と実行可能なPoCを生成し、92.11%のエンド・ツー・エンドの再現を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-01T16:17:33Z) - DRS-OSS: LLM-Driven Diff Risk Scoring Tool for PR Risk Prediction [3.17083738531489]
Diff Risk Scoring (DRS) は、差分が欠陥をもたらす可能性を推定し、レビューの優先順位付け、テスト計画、CI/CDゲーティングを改善する。
DRS-OSSは、パブリックAPI、Web UI、GitHubプラグインを備えたオープンソースのDSSシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-26T22:52:18Z) - Exploiting Data Structures for Bypassing and Crashing Anti-Malware Solutions via Telemetry Complexity Attacks [3.1351527202068445]
我々は、データ処理コンポーネントが攻撃面を悪用し、分析の拒否(DoA)状態に繋がることを示す。
本稿では,Telemetry Complexity Attacks (TCA)について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-06T15:45:03Z) - Stable Video Infinity: Infinite-Length Video Generation with Error Recycling [76.91310169118408]
本研究では、高時間一貫性、可視的シーン遷移、制御可能なストリーミングストーリーラインを有する無限長ビデオを生成することができる安定ビデオインフィニティ(SVI)を提案する。
SVIにはError-Recycling Fine-Tuningが組み込まれており、これはDiffusion Transformerの自己生成エラーをスーパーバイザのプロンプトにリサイクルする、新しいタイプの効率的なトレーニングである。
我々は、一貫性、創造性、条件設定を含む3つのベンチマークでSVIを評価し、その汎用性と最先端の役割を徹底的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-10T09:45:46Z) - Bridging the Gap: A Framework for Real-World Video Deepfake Detection via Social Network Compression Emulation [45.75248191612314]
このギャップの背後にある重要な要因は、YouTubeやFacebookのようなプラットフォームが適用する攻撃的でプロプライエタリな圧縮だ。
ソーシャルネットワークの動画共有パイプラインをエミュレートする第1のフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、研究室ベースのトレーニングとディープフェイク検出器の実際の展開の間のギャップを埋める、スケーラブルで実用的なソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:11:31Z)
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。