論文の概要: ACF: A Collaborative Framework for Agent Covert Communication under Cognitive Asymmetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08276v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 14:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.952364
• Title: ACF: A Collaborative Framework for Agent Covert Communication under Cognitive Asymmetry
• Title（参考訳）: ACF:認知的非対称性下でのエージェント被覆通信のための協調的フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,非対称協調フレームワーク (ACF) を提案する。 ACFは意味的忠実度と包括的コミュニケーションの両方に優れ、対称性は深刻なチャネル劣化に悩まされる。 計算の不明瞭さを維持し、証明可能なエラー境界を持つ信頼できる秘密抽出を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.371382181884023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As generative artificial intelligence evolves, autonomous agent networks present a powerful paradigm for interactive covert communication. However, because agents dynamically update internal memories via environmental interactions, existing methods face a critical structural vulnerability: cognitive asymmetry. Conventional approaches demand strict cognitive symmetry, requiring identical sequence prefixes between the encoder and decoder. In dynamic deployments, inevitable prefix discrepancies destroy synchronization, inducing severe channel degradation. To address this core challenge of cognitive asymmetry, we propose the Asymmetric Collaborative Framework (ACF), which structurally decouples covert communication from semantic reasoning via orthogonal statistical and cognitive layers. By deploying a prefix-independent decoding paradigm governed by a shared steganographic configuration, ACF eliminates the reliance on cognitive symmetry. Evaluations on realistic memory-augmented workflows demonstrate that under severe cognitive asymmetry, symmetric baselines suffer severe channel degradation, whereas ACF uniquely excels across both semantic fidelity and covert communication. It maintains computational indistinguishability, enabling reliable secret extraction with provable error bounds, and providing robust Effective Information Capacity guarantees for modern agent networks.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能が進化するにつれて、自律エージェントネットワークは対話型秘密通信の強力なパラダイムを提供する。 しかし、エージェントは環境相互作用を通じて内部記憶を動的に更新するため、既存の手法は認知的非対称性という重要な構造的脆弱性に直面している。 従来のアプローチでは、エンコーダとデコーダの間に同じシーケンスプレフィックスを必要とする、厳密な認知対称性が要求される。 動的デプロイメントでは、必然的なプレフィックスの相違により同期が破壊され、重度のチャネル劣化が引き起こされる。 認知的非対称性のこの中核的課題に対処するために、直交統計層と認知層を介して意味的推論から包括的コミュニケーションを構造的に分離する非対称協調フレームワーク(ACF)を提案する。 共有ステガノグラフィー構成によって支配されるプレフィックス非依存のデコードパラダイムをデプロイすることにより、ACFは認知対称性への依存を排除できる。 リアルな記憶強化ワークフローの評価は、重度の認知的非対称性の下では、対称なベースラインが深刻なチャネル劣化に悩まされるのに対し、ACFは意味的忠実さと隠蔽コミュニケーションの両方に独自に優れていることを示している。 計算不能性を維持し、証明可能なエラー境界を持つ信頼できる秘密抽出を可能にし、現代のエージェントネットワークに対して堅牢な効果的な情報容量保証を提供する。

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