論文の概要: OreProof: Verifiable Provenance with Limited Disclosure for Critical-Minerals Supply Chains Using Zero-Knowledge Proofs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00340v1
- Date: Mon, 31 Aug 2026 20:34:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.06729
- Title: OreProof: Verifiable Provenance with Limited Disclosure for Critical-Minerals Supply Chains Using Zero-Knowledge Proofs
- Title(参考訳): OreProof:Zero-Knowledge Proofsを用いた臨界ミネラルサプライチェーンの開示制限による検証可能な証明
- Abstract要約: OreProofは、臨界ミネラルサプライチェーンのためのプロトタイプトレーサビリティプラットフォームである。
ハイブリッドオンチェーン/オフチェーンデータモデル、選択的な開示のためのGroth16ゼロ知識証明、Merkleバッチのアンカーパイプライン、UNTP準拠の検証証明を組み合わせたものだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.593007195936186
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Critical-minerals supply chains face a structural tension: regulators and buyers demand verifiable provenance, yet upstream actors are hesitant to disclose supplier identities, assay grades/yields, and prices that verification appears to require. We report a design science account of OreProof, a prototypical traceability platform addressing this verifiability-disclosure trade-off. Instantiated for gold, OreProof combines a hybrid on-chain/off-chain data model, Groth16 zero-knowledge proofs for selective disclosure, a Merkle-batched anchoring pipeline, and UNTP-aligned verifiable credentials on a public zkEVM testnet. Against a transparent baseline, directly inferable confidential attributes fell from three of four categories to none under a defined attacker model, while batched anchoring substantially improved throughput. Our contributions are the artifact prototype as well as four nascent design principles: prove over committed data rather than exposing it; credential only verifiable origin and flag unknown inputs for blended commodities; emit standards-aligned credentials from the outset; and partition disclosure by supply-chain role.
- Abstract(参考訳): 規制当局や買い手は確実な証明を要求するが、上流のアクターは、サプライヤーの身元、格付け/利回り、検証に必要な価格を公開するのをためらっている。
本稿では,この検証可能性開示トレードオフに対処するプロトタイプトレーサビリティプラットフォームであるOreProofの設計科学について報告する。
金のために確立されたOreProofは、ハイブリッドオンチェーン/オフチェーンデータモデル、選択的な開示のためのGroth16ゼロ知識証明、メルクルバッチアンカーパイプライン、パブリックなzkEVMテストネット上のUNTP準拠の認証証明書を組み合わせたものだ。
透過的なベースラインに対して、直接推論可能な機密属性は、4つのカテゴリのうち3つから、定義されたアタッカーモデル以下に低下した。
私たちのコントリビューションは、アーティファクトのプロトタイプと、それを公開するよりもコミットしたデータを証明し、クレデンシャルのみを検証し、ブレンドされた商品に対して未知のインプットをフラグ付けし、最初から標準に準拠した認証情報を発行し、サプライチェーンの役割によるパーティション開示を行います。
関連論文リスト
- Tracing Provenance and Detecting Tampering with Complementary LLM Watermarks [68.64050157343334]
既存の透かしは編集の際は残されているが、このような堅牢性は、敵が帰属を維持しながら重要な内容を変更することを可能にする。
実証と改ざんの証拠を共同で提供する革新的な透かしを導入する。
信号は同じメカニズムを共有するが、独立キーと正規化テキスト上の異なるシードウィンドウを使用するため、一方は編集に耐性があり、もう一方は読み取り可能な変更に敏感である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-13T01:55:16Z) - Privacy-Preserving AI Verification via Minimal Information Disclosure [0.5013248430919224]
我々は,検証対象の証拠自体の情報内容を設計し,定量化するミニマル情報開示(MID)を導入する。
MIDは、条件付き相互情報による側方漏洩を測定する。
MIDの実用性は,実行タイプ,ハードウェアアイデンティティ,計算スケール,モデルアイデンティティにまたがる6つの検証タスクと4つの物理測定で実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-03T18:18:11Z) - GoodDiffusion: Proactive Copyright Protection for Diffusion Bridge Models via Learnable Sample-specific Signatures [88.63093209858387]
モデルレベルの使用時間制御を実現するために,バックドア機構にインスパイアされたGoodDiffusionを提案する。
GoodDiffusionは、有効なシグネチャを持つ認証クエリの高品質な生成を保存するが、許可されていないインプットの生成を拒否する。
セキュリティを強化するために,各入力に条件付きサンプル固有署名を割り当てるLearningable Signature Network(LSN)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-29T04:07:09Z) - Privacy-Preserving Compliance on Public Ledgers via Selective Disclosure Authorization Schemes [9.133320151595084]
我々は、公開台帳の粒度と取り消し可能なコンプライアンスチェックのための暗号プリミティブを、その基盤となる証人を明らかにすることなく開発する。
そこで我々は,ゼロ知識証明をオンチェーンアドレスにアンロックする14制約Circom回路を用いて,送信側バインディングコンポーネントを実装した。
ブラウザベースの証明生成は200ミリ秒未満で実行され、オンチェーンの検証コストは240,512ガスで、異なる呼び出し者による証明再利用を中和し、厳格な属性プライバシを保存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-18T09:38:13Z) - An Evidence-driven Protocol for Trustworthy CI Pipelines [37.76528129929801]
本稿では,信頼性の高い継続的インテグレーションパイプラインのためのエビデンス駆動プロトコルを提案する。
決定論的ビルドシステム(DBS)と信頼された実行環境(TEE)を組み合わせる。
このアプローチは、分散環境におけるCIアーティファクトの完全性、信頼性、検証の保証を、暗号的に検証可能な形で提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-20T12:22:20Z) - The Hidden Signal of Verifier Strictness: Controlling and Improving Step-Wise Verification via Selective Latent Steering [67.8271652641864]
我々は,隠蔽状態の介入によって検証の厳密性を制御できるかどうかを検討した。
VerifySteerは、サンプルレベルのルーティングに潜時補正信号を使用し、段落境界に選択的に介入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-20T05:48:16Z) - Stress-Testing Neural Network Verifiers with Provably Robust Instances [10.017475431603389]
我々は,地中構造ラベルを用いた検証インスタンス生成のための再利用可能なフレームワークを提案する。
また、インスタンスの硬さの異なるソースを推定可能な量の集合であるDifficulty Profileについても紹介する。
我々のフレームワークとこれらのプロファイルを用いて、5つの最先端検証ツールを評価し、異なるインスタンスが検証パイプラインの異なる側面を強調していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-16T20:56:52Z) - CertDW: Towards Certified Dataset Ownership Verification via Conformal Prediction [48.82467166657901]
本稿では,最初の認証データセット透かし(CertDW)とCertDWベースの認証データセットオーナシップ検証手法を提案する。
共形予測に触発されて,主確率 (PP) と透かし頑健性 (WR) の2つの統計指標を導入する。
我々は、不審モデルのWR値が、透かしのないデータセットでトレーニングされた良性モデルのPP値を大幅に上回る場合に、PPとWRの間に証明可能な低い境界が存在することを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-16T07:17:23Z) - CBW: Towards Dataset Ownership Verification for Speaker Verification via Clustering-based Backdoor Watermarking [85.68235482145091]
大規模音声データセットは貴重な知的財産となった。
本稿では,新しいデータセットのオーナシップ検証手法を提案する。
我々のアプローチはクラスタリングに基づくバックドア透かし(CBW)を導入している。
我々は,ベンチマークデータセットに対する広範な実験を行い,本手法の有効性とロバスト性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-02T02:02:57Z) - Towards Copyright Protection for Knowledge Bases of Retrieval-augmented Language Models via Reasoning [58.57194301645823]
大規模言語モデル(LLM)は、現実のパーソナライズされたアプリケーションにますます統合されている。
RAGで使用される知識基盤の貴重かつしばしばプロプライエタリな性質は、敵による不正使用のリスクをもたらす。
これらの知識基盤を保護するための透かし技術として一般化できる既存の方法は、一般的に毒やバックドア攻撃を含む。
我々は、無害な」知識基盤の著作権保護の名称を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T09:15:56Z) - Towards Credential-based Device Registration in DApps for DePINs with ZKPs [46.08150780379237]
ブロックチェーン上のデバイス認証を検証するクレデンシャルベースのデバイス登録(CDR)機構を提案する。
本稿では,Groth16 と Marlin を用いた zkSNARK を用いた汎用システムモデルを提案し,CDR を技術的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T09:50:10Z)
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。