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💻 informatique

Measuring How LLM Tool Descriptions, Cross-Tool Ambiguity, and Action Chains Compose into Excessive Agency Exploits

Ce document introduit AGENTSPILL, un audit empirique démontrant que les grands modèles de langage sont hautement sensibles aux exploits d'agence excessive — atteignant un taux de réussite global de 50,6 % — particulièrement via l'injection de descriptions d'outils et le chaînage d'actions non confirmées, qui poussent les modèles à donner la priorité aux instructions manipulées sur les définitions canoniques des outils et à exécuter de manière autonome des séquences destructrices.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 informatique

Labelled-Metadata Channels and Declarative Payload Phrasing in Hidden Prompt Injection: A Cross-Format Measurement Study

Cet article présente une étude de mesure multi-formats démontrant que les vulnérabilités d'injection indirecte de requêtes proviennent souvent de pipelines d'extraction qui ne parviennent pas à assainir les charges utiles cachées intégrées dans les métadonnées, les en-têtes binaires et les champs structurés à travers divers formats de fichiers, plutôt que de l'interprétation du contenu par les LLM eux-mêmes.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 informatique

The Claim-to-Action Gap: Measuring How Misinformation Turns False State into Tool Calls in Tool-Using LLM Agents

Cet article introduit un nouveau cadre de mesure de l'écart « de la revendication à l'action » chez les agents LLM utilisant des outils en démontrant que les fausses affirmations déclenchent des actions réelles préjudiciables dans près de 70 % des essais, une vulnérabilité qui est neutralisée efficacement (réduisant le taux d'action à 0 %) en implémentant une étape de vérification recommandée par l'OWASP avant l'exécution.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 informatique

Factorial Benchmarking of Exact and Finite-Shot Gradient Resolvability in a Four-Qubit Hybrid Quantum Neural Network

Cette étude emploie un plan factoriel complet 2³ pour évaluer un réseau de neurones quantiques hybride à quatre qubits, révélant que si des interactions spécifiques entre la structure et l'objectif influencent significativement l'amplitude du gradient exact, leurs effets dans des conditions de tir limité demeurent statistiquement ambigus et ne démontrent pas encore de succès d'optimisation ou d'avantages matériels.

Brandon Shen2026-08-11
💻 informatique

The Intent Gap: A Taxonomy of Real-User Failure Modes in Frontier AI Agents

Cet article identifie un « écart d'intention » critique où les modèles d'IA de pointe échouent à satisfaire les besoins réels des utilisateurs malgré une conformité littérale aux instructions, révélant que les évaluations actuelles conçues par des chercheurs omettent ces échecs pertinents lors du déploiement car les utilisateurs réels verbalisent rarement leur insatisfaction, un phénomène que l'auteur quantifie à travers une nouvelle taxonomie dérivée de l'exploration de corpus de conversations à grande échelle.

Kanupriya Yakhmi2026-08-11
💻 informatique

HABIT: A Self-Evolving AI-Agent Harness for GUI-Based CAE Software---Application to Aerospace

Cet article présente HABIT, un harnais d'agent IA auto-évolutif et indépendant de l'hôte conçu pour automatiser les flux de travail complexes de l'ingénierie assistée par ordinateur (CAE) basés sur des interfaces graphiques dans le secteur de l'aérospatiale, en synchronisant des appels d'outils fiables avec les états logiciels en temps réel et en s'adaptant continuellement aux habitudes de l'utilisateur grâce à un système d'apprentissage piloté par la mémoire.

Shaoqi WU, Jingyi LI, Jiayi YAO, Xingyuan JU2026-08-11
💻 informatique

A Hybrid Graph Neural Network Approach for Fraud Detection in Financial Transactions

Cet article propose un nouveau cadre de réseau neuronal sur graphes hybride qui intègre des réseaux de convolution sur graphes, des réseaux d'attention sur graphes, des transformateurs sur graphes et une amélioration des caractéristiques basée sur les ondelettes pour capturer des motifs structurels et spectraux multi-échelles, surpassant de manière significative les méthodes existantes dans la détection de fraudes financières complexes avec une précision et une évolutivité élevées.

Mohamed Hechmi2026-08-11
💻 informatique

A PINN Approach for Solving Singularly Perturbed Parabolic Partial Differential Equations with Two Small Parameters

Cet article propose deux modèles de réseaux de neurones informés par la physique, DeepXDE et une implémentation brute en PyTorch, pour résoudre efficacement des équations aux dérivées partielles paraboliques singulièrement perturbées avec deux petits paramètres, répondant ainsi aux limites des méthodes numériques standards pour capturer les couches limites et intérieures.

Archishman Nag, Akmal Raza, Arshad Khan2026-08-11
💻 informatique

Feature-Reduced IoT Intrusion Detection Using Clustering-Based Mutual Information and Meta-Heuristic CNN Optimization

Cet article propose un pipeline de détection d'intrusions pour l'IoT, efficace sur le plan computationnel, qui intègre une stratégie de rééquilibrage hybride SMOTE-ENN-LOF, un algorithme de sélection de caractéristiques basé sur l'information mutuelle et le partitionnement (BBFS), ainsi que des réseaux de neurones convolutifs 1D optimisés par la recherche de type Hunger Games afin de parvenir à une détection d'attaques fiable avec des ensembles de caractéristiques réduits et des architectures de modèles compactes à travers divers jeux de données IoT.

S KUMAR REDDY MALLIDI, Rajeswara Rao Ramisetty2026-08-11
💻 informatique

Explainable Hybrid ConvNeXt–Vision Transformer Model for Pneumonia Detection from Chest X-ray Images

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond hybride et explicable combinant ConvNeXt-Base avec CBAM et Vision Transformer (ViT-B/16) qui atteint une précision de détection de la pneumonie supérieure (94,03 %) et une meilleure interprétabilité sur les images de radiographies thoraciques par rapport aux modèles de référence existants.

Israt Fatema Shorna, Sadek Al Prince, Aziz Misher Mishu, Gazi Mehraj Sakib, Fairuz Aman2026-08-11