論文の概要: Latent Geometry as a Structural Monitor: Eigenspace Alignment for Anomaly Detection in Anonymity Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20391v1
• Date: Tue, 19 May 2026 18:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.32764
• Title: Latent Geometry as a Structural Monitor: Eigenspace Alignment for Anomaly Detection in Anonymity Networks
• Title（参考訳）: 構造モニタとしての潜時幾何学:匿名ネットワークにおける異常検出のための固有空間アライメント
• Abstract要約: 本研究では,大規模な行動群を,大きな遷移の前後で変形を測定することのできる幾何学的エネルギー景観として扱うことを提案する。 67日連続の観測窓にTor匿名ネットワークを適用すると、デュアルオブザーバパイプラインは安定な9次元の負荷を持つ部分空間不変性を識別する。 2026年2月20日の法医学的な分析により、インフラストラクチャイベントは公式にリレー分割仮説を偽装し、トポロジー変更なしでの接続劣化を検出可能なネットワーク障害モードとして特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional anomaly detection marks events when measured signals cross predefined thresholds. This captures the moment of transition but not the structural pressure that precedes it. We propose treating large behavioral populations as geometric energy landscapes whose deformation can be measured before and during major transitions. The central thesis is that structure precedes geometry: the structural organization of the population is the signal, and geometric metrics are instruments for measuring it. Applied to the Tor anonymity network across 67 consecutive daily observation windows, the dual-observer pipeline identifies a stable nine-dimensional load-bearing subspace invariant across the observation period and validates this structure by Monte Carlo simulation at 16.8 sigma above the noise floor. Primary detection gates achieve 0.0% false positive rate on 24 confirmed stable windows. Forensic analysis of the February 20, 2026 confirmed infrastructure event formally falsifies the relay-departure hypothesis, identifying connectivity degradation without topology change as a detectable network failure mode. The result is a candidate structural-monitoring framework for behavioral populations with sufficient telemetry.
• Abstract（参考訳）: 従来の異常検出は、測定された信号が予め定義された閾値を越えたときの事象を示す。 これは遷移の瞬間を捉えますが、それ以前の構造的な圧力は捉えません。 本研究では,大規模な行動集団を,大きな遷移の前後で変形を測定することのできる幾何学的エネルギー景観として扱うことを提案する。 中心的な主張は、構造が幾何学に先行する、すなわち人口の構造的構造は信号であり、幾何学的計量はそれを測定するための道具である、というものである。 67日連続の観測窓にわたるTor匿名ネットワークに適用された二重オブザーバパイプラインは、観測期間にわたって安定な9次元の荷重を持つ部分空間を識別し、ノイズフロアの16.8シグマでモンテカルロシミュレーションによりこの構造を検証する。 一次検出ゲートは、24の確認された安定ウィンドウ上で0.0%の偽陽性率を達成する。 2026年2月20日の法医学的な分析により、インフラストラクチャイベントは公式にリレー分割仮説を偽装し、トポロジー変更なしでの接続劣化を検出可能なネットワーク障害モードとして特定した。 その結果、十分なテレメトリを備えた行動集団のための構造監視フレームワークの候補となる。

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