論文の概要: Attestable Audit: Property-Based Attestation for Proprietary Workloads without Artifact Disclosure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04480v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 12:29:47 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-06 21:32:18.166439
• Title: Attestable Audit: Property-Based Attestation for Proprietary Workloads without Artifact Disclosure
• Title（参考訳）: Atestable Audit:Artifact Disclosureを使わずにプロプライエタリなワークロードに対するプロパティベース検査
• Abstract要約: アーティファクトを開示することなく、このギャップを埋めるアーキテクチャを提案する。 Pythonコード上でBanditセキュリティアナライザを実行するGlamine Library OSによるIntel SGXの概念実証実装は、このアプローチの実用性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Trusted Execution Environments (TEEs) prove the integrity of code and data to a remote peer through remote attestation: the TEE issues an attestation report by signing, with a hardware-bound key, its configuration information, including measurements (cryptographic digests) of the code loaded inside it. A verifier appraises the report by matching these measurements against reference values. When the measured artifact is proprietary, however, the verifier cannot derive the reference values itself: it can only confirm that something with a given measurement is running inside the TEE---not that the program behaves as expected---forcing full trust in the reference value provider. We propose an architecture that closes this gap without disclosing the artifact, composing two TEE workloads: attestable build (Hugenroth et al., 2025), which binds a source code digest to a build artifact measurement, and attestable audit (proposed in this paper), which binds the same source code digest to the verdicts of automated audits---fuzzing, static analysis, AI code auditing, formal methods---executed inside a TEE. Both are instances of Confidential Computing Proofs: TEE attestation viewed as a hardware-backed zero-knowledge proof. Chaining the two certificates lets the verifier conclude that the running artifact was built from source code satisfying the audited properties, without disclosing either the source code or the build artifact. A proof-of-concept implementation on Intel SGX with the Gramine Library OS, running the Bandit security analyzer on Python code, demonstrates the practicality of the approach.
• Abstract（参考訳）: Trusted Execution Environments (TEEs)は、リモートの証明を通じて、コードとデータの完全性を証明する。 検証器は、これらの測定値と基準値とを一致させて、レポートを評価する。 しかし、測定された成果物がプロプライエタリである場合、検証者は基準値自体を導出することはできない。与えられた測定値がTEE内で実行されていることを確認するだけで、プログラムが期待通りに振る舞うのではなく、参照値プロバイダへの完全な信頼を強制する。 Intestable build (Hugenroth et al , 2025)は、ビルドアーティファクトの測定にソースコードダイジェストをバインドするものであり、Atestable audit (本論文では、同じソースコードダイジェストを自動監査の判断にバインドする。 どちらも、Confidential Computing Proofsの例である。 TEE証明は、ハードウェアが支援するゼロ知識証明と見なされている。 2つの証明書をチェインすることで、検証者は、実行中のアーティファクトは、ソースコードまたはビルドアーティファクトを開示することなく、監査済みプロパティを満たすソースコードから構築されたと結論付けることができる。 Pythonコード上でBanditセキュリティアナライザを実行するGlamine Library OSによるIntel SGXの概念実証実装は、このアプローチの実用性を示している。

関連論文リスト

• From Source Code to Network Profile: Automated and Traceable MUD Profile Generation for IoT Devices [86.57251613552715]
  ファームウェアとソフトウェアソースコードからIoTデバイス用のトレース可能なMUDプロファイルを生成する,ソースコード駆動のツールであるAutoMUDを紹介する。 コードレベルのエビデンスを分析することで、AutoMUDは、稀なエクササイズや条件付き通信パスを公開し、生成されたすべてのルールをソースレベルの証明にリンクし、除外された結果をレビューの明確な理由で保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-25T17:52:09Z)
• Zero-Knowledge Predicate Proofs Between AI Agents: A Measured, Cross-Protocol Gateway and the Source-Integrity Gap [0.0]
  マルチエージェントAIプラットフォームは、ステージングからプロダクションへ素早く移行するが、エージェントが信頼を確立する方法はまだ初歩的だ。 提案から実行システムまで,エージェント間での検証可能なデータ最小化を行う。 32ビットのしきい値述語は6.2msで証明され、608バイトのBulletproofs証明で1.0msで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-30T23:16:17Z)
• Vero: Can AI Agents Build Formally Verified Software Repositories? [45.09790101960906]
  Veroはリポジトリレベルで共同実装と証明を評価する最初のベンチマークである。 Python、Dafny、Verus、Coqにまたがる実世界のリポジトリから43のマルチモジュールインスタンスが含まれている。 ベンチマークの信頼性を改善するため、Veroには、エージェントが提供された仕様の不満足さを正式に証明できる監査メカニズムも含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-13T17:41:27Z)
• 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)
• Kettle: Attested builds for verifiable software provenance [0.0]
  Kettleは、Trusted Execution Environments(TEEs)内に構築されたソフトウェアに対して、暗号的に検証可能な証明を生成する Kettleビルドは、ソースコミット、依存関係セット、ツールチェーン、ビルド環境、出力アーティファクトのダイジェストを、測定された機密VM内で生成された証明ドキュメントに記録する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T18:18:02Z)
• Agentic Witnessing: Pragmatic and Scalable TEE-Enabled Privacy-Preserving Auditing [0.0]
  我々は,検証を実行から推論へ移行するフレームワークであるエージェント・ウィットネス(Agentic Witnessing)を提案する。 システムは3つのエージェントで構成されている: 検証者(データセットのプロパティをチェックしたい)、プロバー(データセットを所有している)、監査者(データセットを検査する)。 TEE(Trusted Execution Environment)内でLLMベースの監査者を分離することにより、Verifierは生のデータセットを公開することなく、単純なクエリを通じてProverのプライベートデータをクエリすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-27T09:07:15Z)
• TrustMee: Self-Verifying Remote Attestation Evidence [0.7491482431654224]
  本稿では,遠隔検定の自己検証という概念を紹介する。 Trusteeフレームワークのプラットフォームに依存しない検証ドライバであるTrustMeeとして、この概念を実装します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T17:56:08Z)
• 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)
• OpenFactCheck: Building, Benchmarking Customized Fact-Checking Systems and Evaluating the Factuality of Claims and LLMs [59.836774258359945]
  OpenFactCheckは、カスタマイズされたファクトチェックシステムを構築するためのフレームワークである。 ユーザーは自動的にファクトチェッカーをカスタマイズし、文書やクレームの事実的正当性を検証できる。 CheckerEVALは、人間の注釈付きデータセットを使用して、自動ファクトチェッカーの検証結果の信頼性を高めるソリューションである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T07:15:19Z)
• HasTEE+ : Confidential Cloud Computing and Analytics with Haskell [50.994023665559496]
  信頼性コンピューティングは、Trusted Execution Environments(TEEs)と呼ばれる特別なハードウェア隔離ユニットを使用して、コテナントクラウドデプロイメントにおける機密コードとデータの保護を可能にする。 低レベルのC/C++ベースのツールチェーンを提供するTEEは、固有のメモリ安全性の脆弱性の影響を受けやすく、明示的で暗黙的な情報フローのリークを監視するための言語構造が欠如している。 私たちは、Haskellに埋め込まれたドメイン固有言語(cla)であるHasTEE+を使って、上記の問題に対処します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T00:56:23Z)
• Quantum Proofs of Deletion for Learning with Errors [91.3755431537592]
  完全同型暗号方式として, 完全同型暗号方式を初めて構築する。 我々の主要な技術要素は、量子証明器が古典的検証器に量子状態の形でのLearning with Errors分布からのサンプルが削除されたことを納得させる対話的プロトコルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T10:07:32Z)

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。