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💬 NLP

An Embarrassingly Simple Detector for Model Extraction Attacks in Large Language Model API Traffic

यह शोध पत्र LLM मॉडल निष्कर्षण हमलों (extraction attacks) के लिए एक प्रभावी और सरल डिटेक्टर का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो यह परीक्षण करके कि क्या एक समय अंतराल (time window) में प्रश्नों का समग्र सिमेंटिक वितरण (semantic distribution) ऐतिहासिक सौहार्दपूर्ण ट्रैफ़िक से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होता है, मैक्सिमम मीन डिसक्रीपेंसी (MMD) का उपयोग करता है और न्यूनतम गलत सकारात्मकता (false positives) के साथ लगभग पूर्ण डिटेक्शन दर प्राप्त करता है।

Shuze Liu, Qianwen Guo, Yushun Dong2026-06-05
💬 NLP

Membrane: A Self-Evolving Contrastive Safety Memory for LLM Agent Defense

मेम्ब्रेन (Membrane) एक स्व-विकसित गार्डरेल है जो एक कंट्रास्टिव सेफ्टी मेमोरी (Contrastive Safety Memory) का उपयोग करता है ताकि हानिकारक प्रश्नों को उनके हानिरहित समकक्षों के साथ गतिशील रूप से जोड़ा जा सके, जिससे विकसित होते हुए जेलब्रेक्स के विरुद्ध सटीक, अनुकूलन योग्य रक्षा सक्षम होती है और मौजूदा तरीकों की तुलना में गलत इनकार (false refusals) को काफी कम किया जा सके।

Minseok Choi, Seungbin Yang, Dongjin Kim, Subin Kim, Jungmin Son, Yunseung Lee, Jaegul Choo, Youngjun Kwak2026-06-05
📊 statistics

TinyML-Driven Cybersecurity for Autonomous Spacecraft: Latency-Accuracy Analysis for SPARTA RF and Cyber Threat Detection

यह शोध पत्र SPARTA अटैक मॉडल के तहत स्वायत्त अंतरिक्ष यान साइबर-आरएफ (cyber-RF) खतरों का पता लगाने के लिए चार TinyML-अनुकूल मॉडलों के विलंबता-सटीकता (latency-accuracy) ट्रेड-ऑफ का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन (Logistic Regression), रैंडम फॉरेस्ट (Random Forest) की तुलना में सूक्ष्मसेकंड-स्तर के इन्फरेंस और न्यूनतम सटीकता हानि के साथ एक बेहतर संतुलन प्रदान करता है।

Van Le, Trevor Tran, Tan Le2026-06-05
💻 computer science

GCD: Garbled, Corrected, Demonstrandum -- Fixing and Proving Go's Extended GCD Implementation

यह शोध पत्र Go के एक्सटेंडेड GCD कार्यान्वयन में दो महत्वपूर्ण विचलनों की पहचान और सुधार करता है जो RSA कुंजी निर्माण से समझौता करते हैं, और तत्पश्चात Gobra और Lean सत्यापन उपकरणों का उपयोग करके सुधारा गया कोड की शुद्धता और समाप्ति को सिद्ध करता है, साथ ही यह भी प्रदर्शित करता है कि AI एजेंट औपचारिक प्रमाणों को परिष्कृत करने में कैसे सहायता कर सकते हैं।

Linard Arquint2026-06-05
💻 computer science

Towards Worst-case Hardness for Low-Noise LPN

यह शोध पत्र लर्निंग पेरिटी विद नॉइज़ (LPN) समस्या के लिए एक नया वर्स्ट-केस-टू-एवरेज-केस रिडक्शन प्रस्तुत करता है जो, सांख्यिकीय स्मूथिंग से कंप्यूटेशनल इंडिस्टिंग्विशेबिलिटी की ओर स्थानांतरित होकर, इन्वर्स-पॉलीनोमियल नॉइज़ रेट्स के लिए हार्डनेस प्राप्त करता है जो पब्लिक-की एनक्रिप्शन के लिए पर्याप्त है, एक ऐसा क्षेत्र जो पहले वर्स्ट-केस रिडक्शन के माध्यम से अप्राप्य था।

Divesh Aggarwal, Rishav Gupta, Hai Hoang Nguyen, Kel Zin Tan, Prashant Nalini Vasudevan2026-06-05
🤖 AI

GenTI: Benchmarking LLMs for Autonomous IDPS Rule Generation for Unseen Attacks

यह शोध पत्र GenTI को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन LLM-संचालित बेंचमार्क और फ्रेमवर्क है जो उच्च-गुणवत्ता वाले, संदर्भ-जागरूक IDPS नियमों के सृजन को स्वचालित करने के लिए एनोटेटेड डिटेक्शन नियमों के एक बड़े पैमाने के डेटासेट का लाभ उठाता है, जो अनदेखे हमलों का पता लगाने में महत्वपूर्ण सुधार करता है और साथ ही फॉल्स पॉजिटिव (false positives) को कम करता है।

Hassan Jalil Hadi, Rehana Yasmin, Ali Shoker2026-06-05
💻 computer science

RedEdit: Agentic Red-Teaming of Image Safety Classifiers via MCTS-Guided Photo-Editing

यह शोध पत्र RedEdit को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्लैक-बॉक्स एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो एक विज़न-लैंग्वेज-मॉडल प्रस्तावक (proposer) और मोंटे कार्लो ट्री सर्च (Monte Carlo Tree Search) को प्रभावी ढंग से जोड़ता है ताकि न्यूनतम, अर्थपूर्ण रूप से संरक्षित फोटो संपादनों के माध्यम से इमेज सेफ्टी क्लासिफायर को सफलतापूर्वक बायपास किया जा सके, जिससे वर्तमान कंटेंट मॉडरेशन सिस्टम की महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर किया जा सके।

Weilin Lin, Ziqi Lin, Zhenxing Zhou, Jianze Li, Tong Zhang, Hui Xiong, Li Liu2026-06-05
💻 computer science

Opportunities and Challenges in Securely Reusing and Repurposing Mobile Devices

यह शोध पत्र मोबाइल उपकरणों के पुनरुद्देश्य (repurposing) की साइबर सुरक्षा चुनौतियों की जांच करता है, जो एक ओपन-हार्डवेयर स्मार्टफोन पर प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कैसे वेंडर-नियंत्रित सुरक्षा तंत्र अक्सर तब अखंडता और विश्वास बनाए रखने में विफल रहते हैं जब उपकरणों का पुन: उपयोग उनके मूल पारिस्थितिकी तंत्र (ecosystems) के बाहर किया जाता है, जिससे उपकरणों के जीवनचक्र के सुरक्षित विस्तार में बाधा उत्पन्न होती है।

Adelin Roty, Jan Tobias Mühlberg, Jean-François Determe2026-06-05
💻 computer science

Steering LLM Viewpoints through Fabricated Evidence Injection

यह शोध पत्र "घोस्टराइटर" (Ghostwriter) को पेश करता है, जो एक दो-चरणीय हमला ढांचा है जो विश्वसनीयता संकेतकों के साथ निर्मित साक्ष्यों पर LLMs के विश्वास करने की प्रवृत्ति का फायदा उठाकर भ्रामक दृष्टिकोणों को इंजेक्ट करता है, जो वाणिज्यिक और फ्रंटियर दोनों मॉडलों में महत्वपूर्ण कमजोरियों को प्रदर्शित करता है और एक प्रभावी रक्षा के रूप में अनुकूलित सुरक्षा नीतियों का प्रस्ताव करता है।

Xi Yang, Chang Liu, Zhenglin Huang, Haoran Li, Weiming Zhang, Jian Weng, Yangqiu Song2026-06-05
💻 computer science

SecRL-Prune: Structured Reinforcement Learning-Based Pruning of CodeLLMs for Preserving Adversarial Code Mutation

यह शोध पत्र SecRL-Prune को पेश करता है, जो CodeLLMs के लिए एक संरचित सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित प्रूनिंग फ्रेमवर्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि महत्वपूर्ण मॉडल संपीड़न (10-30%) कोड निष्पादन की शुद्धता और विविध, मैलवेयर-बचाव करने वाले कोड उत्परिवर्तनों (mutations) को उत्पन्न करने के महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिम, दोनों को सुरक्षित रख सकता है।

Parsa Memarzadehsaghezi, Pooria Madani, Khalil El-Khatib2026-06-05