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Este artículo presenta un análisis comparativo exhaustivo de cinco estándares y marcos principales de tokens transcadena (xERC20, OFT, NTT, CCT y SuperchainERC20), examinando sus diferencias en arquitectura, mecanismos de paso de mensajes, modelos de confianza y compatibilidad de ecosistemas.
Este artículo presenta SIABENCH, un marco de evaluación agéntico pionero que introduce un nuevo conjunto de datos y automatiza la prueba de múltiples modelos de lenguaje grande en diversas tareas de análisis de incidentes de seguridad para abordar la falta de benchmarks rigurosos en este campo.
El artículo presenta Proteus, un marco práctico para el registro de dispositivos que preserva la privacidad mediante pseudonimización basada en hash y cifrado rotativo, permitiendo análisis forense sin revelar información de identificación personal ni sacrificar la fidelidad de los datos.
Este artículo identifica y explota una nueva canalización lateral en procesadores cuánticos de iones atrapados mediante la detección de fugas de señales de radiofrecuencia que modulan los láseres, demostrando cómo extraer información sobre las operaciones de compuertas y proponiendo estrategias para mitigar esta vulnerabilidad.
Este artículo presenta un marco novedoso para la estimación de funciones de distribución acumulada (CDF) con privacidad diferencial, basado en proyecciones polinómicas y aproximaciones dispersas que superan o igualan a los métodos existentes y son especialmente adecuados para entornos descentralizados y datos en flujo.
El artículo presenta SHIELD, un marco de detección de ransomware independiente del host que utiliza características profundas del sistema de archivos registradas a nivel de controlador de almacenamiento para identificar y mitigar amenazas con alta precisión y resistencia a la evasión.
El artículo presenta StegoAttack, un marco de ataque que utiliza esteganografía para incrustar consultas maliciosas en párrafos benignos, logrando un alto éxito de ataque (95,50%) en modelos de lenguaje avanzados al resolver la compensación entre el sigilo semántico y lingüístico.
Este artículo propone el marco de optimización de entropía de Rényi restringida (CREO) para mejorar la resistencia cuántica del RSA mediante la restricción de la proximidad de sus primos, logrando así una mayor seguridad sin comprometer la compatibilidad con sistemas existentes.
Este artículo introduce el concepto de "aprendizaje arbitrado", donde un aprendiz utiliza dos proponentes competidores (uno honesto) para evaluar modelos opacos, logrando protocolos que seleccionan el mejor modelo con una precisión multiplicativa consultando la función de verdad solo una vez y comunicando una cantidad de bits polinómica, superando así drásticamente la eficiencia de los métodos tradicionales con un solo proponente.
Este artículo demuestra que es posible reconstruir casi la totalidad del texto original en modelos de mezcla de expertos (MoE) analizando únicamente las selecciones de expertos, revelando que estas decisiones de enrutamiento filtran información tan sensible como el propio contenido.
Este artículo presenta una revisión exhaustiva y una categorización de los modelos de confianza cuantitativa más avanzados en redes sociales en línea, abarcando sus fundamentos teóricos, mecanismos algorítmicos, recursos de implementación y desafíos pendientes.
Este artículo presenta un marco de tres etapas basado en datos AIS que, tras filtrar defectos de comunicación, utiliza análisis de consistencia cinemática y agrupación espaciotemporal para detectar eficazmente el spoofing y el jamming del GNSS en aguas costeras, logrando una reducción del 98,6% en falsas alarmas sin necesidad de sensores dedicados.
Este artículo presenta la primera encuesta sistemática y exhaustiva sobre la seguridad de los agentes de IA, analizando su espacio de diseño, el panorama de ataques y los mecanismos de defensa, mientras introduce un marco innovador para abordar los riesgos y desafíos en este dominio emergente.
El artículo presenta WebWeaver, un marco de ataque que infiere de manera sigilosa y precisa la topología completa de sistemas multiagente basados en LLM comprometiendo únicamente un agente arbitrario mediante el análisis de contextos, superando así las limitaciones de los métodos anteriores que dependen de suposiciones poco realistas o de identidades directas.
Esta revisión sistemática analiza los requisitos de seguridad y privacidad en la memoria caché codificada, evalúa los esquemas existentes y sus limitaciones, y prioriza los desafíos abiertos para el futuro en el contexto de las redes de distribución de contenido.
Este artículo presenta un marco de leyes de escalado para analizar sistemáticamente cómo el éxito de los ataques de jailbreak en modelos de lenguaje grandes varía con el esfuerzo computacional, revelando que los métodos basados en prompts son más eficientes y efectivos que los de optimización, y que la vulnerabilidad depende significativamente del tipo de objetivo dañino.
Este artículo resuelve incondicionalmente una cuestión abierta sobre el problema PRIM-LWE al demostrar que la densidad de matrices con determinante de raíz primitiva sobre cuerpos finitos tiene un límite inferior de orden $1/\log\log x$, estableciendo así cotas explícitas para la sobrecarga de muestreo en criptografía postcuántica sin depender de conjeturas sobre primos primoriales.
Este artículo presenta DNS-GT, un modelo basado en Transformers que genera representaciones de nombres de dominio a partir de secuencias de consultas DNS mediante preentrenamiento auto-supervisado y ajuste fino, logrando un rendimiento superior en tareas de detección de intrusiones como la clasificación de dominios y la detección de botnets.
Este trabajo presenta SCS-Code, un mecanismo de diseño seguro que aprovecha las representaciones internas de los modelos de lenguaje para orientar la generación de código hacia resultados funcionales y seguros, superando así a los métodos actuales en diversos benchmarks.
Este artículo propone un marco basado en el aprendizaje por refuerzo adversarial para formular un juego de suma cero entre atacantes y defensores, permitiendo detectar inyecciones de datos falsos en redes de transporte y garantizar un límite superior en el tiempo total de viaje incluso bajo ataque.