論文の概要: Conductance-Repair Evidence Graphs for Prospective Security Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04070v1
• Date: Sun, 05 Jul 2026 01:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.811649
• Title: Conductance-Repair Evidence Graphs for Prospective Security Retrieval
• Title（参考訳）: 予測的セキュリティ検索のためのコンダクタンス・リペア・エビデンスグラフ
• Abstract要約: コンダクタンス・リペアエビデンスグラフは、時間的許容マスク上で検索を行うタイムスタンプフレームワークであり、不足チャネルは予測者ではなく決定論的グラフフロー再帰によって拡張される。 現在のアーティファクトは、30の重複した公開セキュリティ記録、57の用語、58の許容可能なドキュメント終端を具体化している。 ランダムエッジ保持では、コンダクタンス修復はリコール@(k)を0.017から0.069に、平均精度は0.062から0.060に変更し、合成セキュリティフィクスチャはリコール@(k)を0.055から0.099に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Security retrieval is often evaluated as ranking over complete evidence, but operational triage is prospective: CVE descriptions, weakness metadata, fix commits, EPSS scores, KEV membership, validation-vector metadata, and side-channel benchmark routes arrive through separate channels, and many are missing, delayed, poisoned, or visible only after the decision time. We introduce conductance-repair evidence graphs, a timestamped framework in which retrieval is performed over a temporal admissibility mask and missing channels are widened by a deterministic graph-flow recurrence rather than by a learned predictor. The method emits a repair certificate recording source probes, decision time, withheld edges, repaired channels, forbidden post-decision edges, backend availability, numerical deviation, and verifier results. The theoretical layer gives an adaptive \(\lceil\log_2 N\rceil\) lower bound for missing-channel identification, an NP-hardness result for minimum harmful repair, and a fixed-parameter certified search bound for \(q\) questionable channels. The current artifact materializes 30 deduplicated public security records, 57 terms, and 58 withheld admissible document-term edges. Under random edge withholding, conductance repair changes recall@\(k\) from 0.017 to 0.069 and average precision from 0.062 to 0.060, while a synthetic security fixture improves recall@\(k\) from 0.055 to 0.099; the public AP drop exposes a limit of broad admissible repair under random edge corruption. The implementation benchmarks the same flow/SVD/einsum kernel under NumPy, PyTorch, JAX, and TensorFlow when available, recording unavailable backends rather than silently substituting them. BBBC019 and LIVECell metadata are retained only as structural controls for sparse evolving source channels, with no clinical or biological performance claim.
• Abstract（参考訳）: CVEの説明、弱点のメタデータ、修正コミット、EPSSスコア、KEVメンバシップ、バリデーション-ベクターメタデータ、サイドチャネルベンチマークルートが別々のチャネルを経由し、多くは欠落、遅延、中毒、あるいは決定時間後にのみ可視である。 コンダクタンス・リペアエビデンスグラフは,時間的許容マスク上で検索を行うタイムスタンプ化フレームワークであり,学習した予測者ではなく,決定論的グラフフロー再帰によってチャネルの欠落が拡大される。 本発明の方法は、修理証明書記録元プローブ、決定時間、保持エッジ、補修チャネル、禁止された事後エッジ、バックエンド可用性、数値偏差、検証結果を出力する。 理論層は、欠損チャネル同定のための適応的な \(\lceil\log_2 N\rceil\) 下位境界、最小の有害な修復のためのNP-ハードネス結果、および \(q\) 問合せ可能なチャネルに対する固定パラメータ認定探索を与える。 現在のアーティファクトは、30の重複した公開セキュリティ記録、57の用語、58の許容可能なドキュメント終端を具体化している。 ランダムエッジ保持では、コンダクタンス修復はリコール@\(k\)を0.017から0.069に、平均精度は0.062から0.060に、合成セキュリティフィクスチャはリコール@\(k\)を0.055から0.099に改善する。 実装は、NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlowの下で同じフロー/SVD/einsumカーネルをベンチマークし、静かな置換ではなく、不利用可能なバックエンドを記録する。 BBBC019 と LIVECell のメタデータは、臨床または生物学的な性能保証なしに、スパース進化するソースチャネルの構造制御としてのみ保持される。

関連論文リスト

• Reversibility-Verified De-identification for Cloud-Local LLM Inference: A Locally Certified Dehydrate-Rehydrate Loop with Layered Assurance (DR-SL) [1.802678437602184]
  DR-SL (Dehydrate-Rehydrate with Self-Learning loop) は、脱同定完全性を2つの測定可能な条件として定式化する。 完全局所二分岐検証器は、終了が保証されたレキソグラフィゲートの下で脱水を繰り返す。 ファノ型の低い境界、フグの目撃者、そしてレート・プライバシ・フィージビリティの基準を証明し、その範囲を明確化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-14T01:04:58Z)
• From Runnable to Verifiable: An Independent Reproducibility Study of LLM/Agent-Driven Vulnerability Validation Artifacts [4.093009863847175]
  セキュリティ研究成果物は、エージェント駆動の脆弱性によってますます生成される。 公衆に入手可能で、飛行可能で、飛行可能で、飛行可能で、飛行確認済みの人工物とのギャップは、十分に測定されていない。 我々はこの文献について事前登録されたコンセンサス監査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-10T13:05:02Z)
• Conformal Changepoint Localization and Root Cause Analysis with Corrupted Observations [55.76952683833966]
  本稿では,データ破損時の信頼性設定サイズを低減するために,重み付きCONCH(W-CONCH)と重み付きCROC(W-CROC)を提案する。 画像ベースおよび実世界の変化点と根本原因ベンチマークの実験は、不確実性ベースの重み付けが信頼性セットのサイズを大幅に減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-29T05:16:59Z)
• Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion [46.262619407930266]
  我々は、専門家のMITRE Center for Threat-Informed Defense mappingsから1,207 CVEのキュレートされた金のデータセットにマルチラベル分類器をトレーニングする。 その結果得られたモデルは、ゼロショットの埋め込み類似性のベースラインと比較して、おおよそdoubles recall@5である。 次に,LLMによるラベリングが金のデータセットを拡張できるかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-28T10:59:04Z)
• Compute-Budgeted Exploitability Evidence Graphs for Prospective Vulnerability Triage [0.2864713389096699]
  計算予算による脆弱性トリアージについて検討し、各CVEは固定決定時間で見える公開証拠からのみ得点される。 偽のランダムスプリットとフィルターされていない証拠は、明らかな予見的リコールを8.5倍、EPSS-highリコールを5.0倍に膨らませる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-17T13:47:34Z)
• Conformal Certification of Reasoning Trace Prefixes [30.432255322700126]
  CROP(Conformal Reasoning Output Prefixes)は,クリーンアノテート認証のためのバリデーション非依存の校正手順である。 CROPをオーバー・アンド・アンダー・ホールドし、有効な中間的推論を保ち、下流の補修精度を向上させることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T15:31:42Z)
• Exactness Matters for Physical Rule Enforcement [4.230349220081444]
  より強い物理ルールの執行がいつ信頼できるか、いつそれが流通シフトの源となるかは、まだ不明である。 この問題は作用素の正確性(すなわち、補修写像が対象多様体上の恒等写像であるかどうか)を通して研究する。 制御ミスマッチ、スクリーニングされたクリーンアップ、アダプティブゲーティング、および外部バックボーンチェックは、最適な近似登録操作ポイントが生またはほぼ同一であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T07:59:59Z)
• A Testable Certificate for Constant Collapse in Teacher-Guided VAEs [3.812090634738739]
  変異型オートエンコーダの後方崩壊は、しばしばその症状によって診断される。 本研究では, 具体的故障モード, 入力非依存定数崩壊について検討し, 正確なしきい値が認められたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T07:48:41Z)
• Verifier-Bound Communication for LLM Agents: Certified Bounds on Covert Signaling [0.0]
  言語モデルエージェントを結合することで、ポリシーに準拠したメッセージの調整を表面レベルで隠蔽することができる。 生成と受け入れを分離するプロトコルであるCLBCを提案する。 このプロトコルは、遅延リークと明示的な残留チャネルの観点から、転写リークの上限をいかに高めるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-27T23:42:37Z)
• Conditional Coverage Diagnostics for Conformal Prediction [47.93989136542648]
  条件付きカバレッジ推定が分類問題であることを示す。 得られたメトリクスの族をターゲットカバレッジ(ERT)の過剰なリスクと呼びます。 ERTのオープンソースパッケージと、以前の条件付きカバレッジメトリクスをリリースしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-12T18:47:39Z)
• Revisiting Multivariate Time Series Forecasting with Missing Values [65.30332997607141]
  現実の時系列では欠落値が一般的である。 現在のアプローチでは、計算モジュールを使用して、不足した値を補う、計算済みの予測フレームワークが開発されている。 このフレームワークは、致命的な問題を見落としている: 欠落した値に対して基礎的な真理は存在せず、予測精度を劣化させる可能性のあるエラーの影響を受けやすいようにしている。 本稿では,Information Bottleneck原則に基づく新しいフレームワークであるConsistency-Regularized Information Bottleneck(CRIB)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-27T20:57:48Z)
• COIN: Uncertainty-Guarding Selective Question Answering for Foundation Models with Provable Risk Guarantees [51.5976496056012]
  COINは、統計的に有効な閾値を校正し、質問毎に1つの生成された回答をフィルタリングする不確実性保護選択フレームワークである。 COINはキャリブレーションセット上で経験的誤差率を推定し、信頼区間法を適用して真誤差率に高い確率上界を確立する。 リスク管理におけるCOINの堅牢性,許容回答を維持するための強いテストタイムパワー,キャリブレーションデータによる予測効率を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T07:04:49Z)
• Lazy Layers to Make Fine-Tuned Diffusion Models More Traceable [70.77600345240867]
  新たな任意の任意配置(AIAO)戦略は、微調整による除去に耐性を持たせる。 拡散モデルの入力/出力空間のバックドアを設計する既存の手法とは異なり,本手法では,サンプルサブパスの特徴空間にバックドアを埋め込む方法を提案する。 MS-COCO,AFHQ,LSUN,CUB-200,DreamBoothの各データセットに関する実証研究により,AIAOの堅牢性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T12:03:39Z)
• GDP: Stabilized Neural Network Pruning via Gates with Differentiable Polarization [84.57695474130273]
  ゲートベースまたは重要度に基づくプルーニング手法は、重要度が最小のチャネルを削除することを目的としている。 GDPは、各チャネルのオン・アンド・オフを制御するために、ベルやホイッスルのない畳み込み層の前に接続することができる。 CIFAR-10とImageNetデータセットを用いて行った実験は、提案したGDPが最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T03:17:10Z)
• Real-Time Anomaly Detection in Edge Streams [49.26098240310257]
  マイクロクラスタ異常の検出に焦点を当てたMIDASを提案する。 さらに、アルゴリズムの内部状態に異常が組み込まれている問題を解くために、MIDAS-Fを提案する。 実験の結果,MIDAS-Fの精度はMIDASよりも有意に高かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T17:59:27Z)

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。