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El artículo presenta a Lattice (LAT), un sistema de efectivo electrónico peer-to-peer diseñado como una capa de liquidación resistente a la computación cuántica que combina resistencia de hardware mediante Proof-of-Work RandomX, resiliencia de red con ajustes de dificultad LWMA-1 y criptografía post-cuántica mediante firmas ML-DSA-44, todo ello sin soporte para firmas clásicas.
El artículo presenta ZK-ACE, un protocolo de autorización centrado en la identidad que elimina los objetos de firma poscuántica voluminosos en las transacciones de blockchain al reemplazarlos por declaraciones de autorización de conocimiento cero vinculadas a identidades, logrando así una reducción de un orden de magnitud en los datos visibles para el consenso y garantizando seguridad contra reutilización y suplantación.
El artículo presenta AR-ACE, un protocolo de retransmisión para entornos de blockchain post-cuánticos que elimina la sobrecarga de pruebas de validez en la ruta de propagación al utilizar atestaciones compactas, delegando la verificación agregada únicamente al constructor y logrando así una reducción de un orden de magnitud en el ancho de banda.
Este artículo presenta una metodología para descubrir el Valor Máximo Extraíble de Tokens (tMEV) mediante el análisis estático de contratos inteligentes, demostrando que su enfoque identifica oportunidades de beneficio diez veces superiores a las actividades MEV actuales en Ethereum.
Este informe describe la experiencia y las técnicas empleadas para convertir un monolito de C++ de 800.000 líneas en una aplicación Java EE ejecutable en WildFly, abordando desafíos arquitectónicos y de sintaxis mediante una herramienta basada en clang-tool que permite la regeneración continua del código.
Los autores proponen un protocolo de distribución de claves cuánticas bipartito que aprovecha la no separabilidad causal, específicamente una matriz de procesos sin orden causal definido, para lograr una probabilidad de coincidencia de bits del 85,35% en un juego de adivinanza de orden causal, lo cual es suficiente para la corrección de errores estándar.
Este artículo presenta un estudio comparativo exhaustivo de las técnicas avanzadas, arquitecturas y metodologías de evaluación de los sistemas de detección de intrusiones en el Internet de las Cosas (IoT), ofreciendo un recurso valioso para abordar los desafíos de seguridad en este ámbito.
SplitAgent es una arquitectura distribuida innovadora que permite la colaboración entre agentes empresariales y en la nube preservando la privacidad mediante una sanitización dinámica sensible al contexto, logrando un equilibrio superior entre la precisión de las tareas y la protección de datos confidenciales.
El artículo presenta XTRIDE, una herramienta de inferencia de tipos basada en n-gramas que recupera estructuras y firmas de funciones en binarios con una precisión superior al 90% y una velocidad entre 70 y 2300 veces mayor que los métodos actuales, facilitando así su integración en pipelines de ingeniería inversa automatizada.
Este artículo presenta BladeChain, un sistema basado en blockchain que garantiza la trazabilidad inmutable y auditable de las inspecciones de álabes de motores de avión mediante la integración de la gestión de múltiples partes interesadas, la programación automatizada y el rastreo de la procedencia de los modelos de inteligencia artificial.
Este artículo presenta el primer análisis sistemático de la integración entre Gráficos de Ataque y Sistemas de Detección de Intrusos, proponiendo un nuevo marco de ciclo de vida unificado que establece un bucle de retroalimentación continua para mejorar tanto la precisión de los modelos de amenazas como la capacidad de detección de intrusiones.
El artículo presenta SlowBA, un ataque de puerta trasera novedoso que compromete la eficiencia de los agentes de interfaz gráfica basados en modelos de lenguaje y visión al inducir cadenas de razonamiento excesivamente largas mediante patrones de activación específicos, aumentando significativamente la latencia de respuesta sin sacrificar la precisión de la tarea.
Este trabajo presenta una arquitectura de capacidades novedosa que, mediante la implementación en FPGA y un sistema operativo en tiempo real basado en Zephyr, logra la seguridad de dispositivos embebidos sin un núcleo de confianza de software en tiempo de ejecución, aislando completamente todos los subsistemas y periféricos no confiables sin requerir cambios en el hardware.
El artículo presenta CliCooper, un marco de aprendizaje dividido cooperativo multi-cliente que protege la privacidad mediante obfuscación de etiquetas y activaciones con privacidad diferencial, y garantiza la integridad y la propiedad intelectual del modelo mediante un esquema de marca de agua en cadena dinámico, logrando una alta precisión mientras reduce drásticamente los ataques de inferencia y reconstrucción.
Este artículo presenta un marco teórico unificado sobre los factores que impulsan el comportamiento humano en ciberseguridad dentro de las organizaciones y propone su aplicación como modelo para desarrollar estrategias de defensa contra ataques de manipulación dirigidos a agentes de IA autónomos.
Este artículo demuestra que la inteligencia artificial generativa ha democratizado el ciberataque a robots de consumo, permitiendo automatizar la explotación de vulnerabilidades críticas en dispositivos como cortacéspedes, exoesqueletos y limpiadores de ventanas, lo que revela una asimetría urgente que exige la evolución de las defensas tradicionales hacia agentes defensivos nativos de IA.
Este artículo demuestra que los esquemas actuales de marcaje de agua mediante puertas traseras para la verificación de propiedad de conjuntos de datos son vulnerables a la falsificación, ya que un atacante puede generar marcas de agua falsas estadísticamente indistinguibles de las originales para refutar alegaciones de infracción.
Este artículo presenta TCBS-Attack, un nuevo método de ataque de jailbreak en caja negra que utiliza una búsqueda evolutiva guiada por los límites de decisión de los verificadores de texto e imagen para superar eficazmente las defensas de cadena completa en modelos de generación de texto a imagen.
Este artículo introduce la primera evaluación sistemática de ataques conscientes de clústeres contra esquemas de marca de agua en grafos, demostrando que los adversarios que explotan la estructura comunitaria de los datos logran una mayor eficiencia en la reducción de la precisión de atribución que las perturbaciones aleatorias, revelando así la vulnerabilidad de las defensas actuales ante amenazas más sofisticadas.
Esta encuesta revisa la evolución de la privacidad diferencial desde sus fundamentos teóricos hasta su integración en modelos de aprendizaje automático, abarcando desde la IA simbólica hasta los grandes modelos de lenguaje, con el fin de ofrecer una visión integral para el desarrollo de sistemas de IA seguros y responsables.