ZK-Trace: Certified Collusion Tracing with Zero-Knowledge Credentials for Federated GNSS Interference Monitoring

📄 arXiv: 2609.08763v1 📥 PDF

作者: Redwanul Karim, Nisha L. Raichur, Lucas Heublein, Tobias Feigl, Christopher Mutschler, Felix Ott

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2026-09-08

备注: 23 pages, 5 figures, 17 tables

💡 一句话要点

提出ZK-Trace以解决GNSS干扰监测中的泄露问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: GNSS监测 零知识凭证 特征匹配 分布式系统 安全追踪

📋 核心要点

  1. 现有的GNSS监测方法在面对部分信任的环境时，容易导致分类器的泄露，影响系统的安全性和可靠性。
  2. ZK-Trace通过结合公共身份标记、Tardos指纹和零知识凭证，提出了一种无需泄露者合作的离线追踪机制。
  3. 实验结果显示，ZK-Trace能够有效追踪大部分混合副本，且在特征匹配中保持了高准确性，验证了其在统计和密码学假设下的可行性。

📝 摘要（中文）

本论文提出了一种名为ZK-Trace的方法，旨在解决在部分信任的站点中分发专有分类器时可能出现的泄露问题。ZK-Trace结合了公共身份标记、特定接收者的Tardos指纹和零知识凭证验证，支持在泄露者不合作的情况下进行离线追踪。研究建立了针对任意恢复位模式的条件虚假指控界限，并在隐性偏差残差通道下设定了有限的完整性界限。实验结果表明，该方法在追踪多个所有者的混合副本时表现出色，且在特征匹配方面具有较高的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在分布式GNSS监测中，部分信任的站点可能泄露专有分类器的问题。现有方法在安全性和追踪能力上存在不足，尤其是在缺乏合作的情况下。

核心思路：ZK-Trace的核心思想是结合公共身份标记、特定接收者的Tardos指纹和零知识凭证验证，以实现无需泄露者合作的有效追踪。这种设计确保了追踪过程的隐私性和安全性。

技术框架：ZK-Trace的整体架构包括身份标记生成、指纹嵌入、凭证验证和追踪决策四个主要模块。首先生成公共身份标记，然后为每个接收者生成特定的Tardos指纹，最后通过零知识凭证进行验证和追踪。

关键创新：该研究的主要创新在于建立了条件虚假指控界限和有限完整性界限，使得在隐性偏差通道下的追踪成为可能。这与现有方法的本质区别在于提供了更强的安全性和准确性。

关键设计：在设计中，论文设定了虚假命名预算为0.001，并通过区间算术检查器实现了条件界限的可执行性。此外，特征匹配过程中的参数设置和损失函数设计也经过精心调整，以确保高效的追踪性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ZK-Trace在追踪160个单一所有者副本时表现出色，成功追踪712个720个双所有者混合副本，且未错误指控无辜者。在特征匹配方面，20次实验中保留特征标记的成功率为100%，跨架构转移成功率为95%。

🎯 应用场景

ZK-Trace的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要高安全性和隐私保护的GNSS监测系统中。该方法能够有效防止分类器泄露，确保数据的完整性和可靠性，未来可扩展至其他分布式系统的安全监测与追踪。

📄 摘要（原文）

Federated global navigation satellite system (GNSS) monitoring distributes a proprietary classifier to partly trusted stations, any of which may leak its copy. ZK-Trace combines public identity marks, recipient-specific Tardos fingerprints, and zero-knowledge credential verification. The registry supports offline tracing without the leaker's cooperation. We establish conditional false-accusation bounds for arbitrary recovered bit patterns, a finite completeness bound under a hidden-bias residual channel, and a deterministic tracing-score bound for correlated feature-distillation errors. An interval-arithmetic checker makes the conditional bound executable and allocates a common budget across accusation and tamper decisions. Under innocent-row independence, the certificate-based evaluation uses a false-naming budget of 0.001 per investigation. It isolates all 160 single-owner copies and traces 712 of 720 two-owner mixtures without naming an innocent. Experiments use a simulated GNSS federation and CIFAR-10. Feature matching preserves the feature mark in 20/20 runs and cross-architecture transfer in 19/20, at copy-accuracy costs of 4.8 and 6.1 percentage points on GNSS and CIFAR-10. Function-only distillation erases the feature mark, and distillation also removes weight-space marks. These results support verifiable tracing under explicit statistical and cryptographic assumptions. Credential knowledge and recipient evidence serve distinct roles.