🔒 Category

cs.CR

3428 पेपर

💻 computer science

SABER: Benchmarking Operational Safety of LLM Coding Agents in Stateful Project Workspaces

यह शोध पत्र SABER को प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो केवल प्रॉम्प्ट रिफ्यूज़ल (prompt refusal) के बजाय अंतिम एनवायरनमेंट स्टेट्स (final environment states) का विश्लेषण करके यथार्थवादी, स्टेटफुल प्रोजेक्ट वर्कस्पेस के भीतर LLM कोडिंग एजेंटों की परिचालन सुरक्षा का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान मॉडल उच्च हानिकारक सुरक्षा-उल्लंघन दरों और विशिष्ट सुरक्षा प्रोफाइल प्रदर्शित करते हैं।

Qi Hu, Yifeng Tang, Qinghua Wang, Lanyang Zhao, Pengji Zhang, Yuhao Qing, Xin Yao, Dong Huang, Lin Zhang, Zhuoran Ji2026-06-02
💻 computer science

Needles at Scale: LLM-Assisted Target Selection for Windows Vulnerability Research

यह शोध पत्र Symbolicate-Enrich-Sample को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला, LLM-सहायता प्राप्त पाइपलाइन है जो बड़े पैमाने पर भेद्यता अनुसंधान (vulnerability research) में लक्ष्य चयन की बाधा को दूर करने के लिए स्ट्रिप्ड विंडोज बाइनरीज़ में लाखों फंक्शन्स को उच्च-जोखिम वाले उम्मीदवारों की एक प्राथमिकता वाली संक्षिप्त सूची तक फ़िल्टर करता है।

Michael J. Bommarito II2026-06-02
💻 computer science

Formal Verification of Secure Encrypted Virtualization

यह शोध पत्र एक औपचारिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (trusted execution environments) की गोपनीयता, अखंडता और उपलब्धता को कड़ाई से सुनिश्चित करने के लिए AMD सिक्योर एन्क्रिप्टेड वर्चुअलाइजेशन (SEV) की सुरक्षा गारंटियों को अमूर्त (abstract) और सत्यापित करता है।

Hansika Weerasena, Amitabh Das, Prabhat Mishra2026-06-02
💻 computer science

Agent Operating Systems (AOS): Integrating Agentic Control Planes into, and Beyond, Traditional Operating Systems

यह शोध पत्र एक एजेंट ऑपरेटिंग सिस्टम (AOS) की अवधारणा प्रस्तुत करता है, जो एक नया सिस्टम आर्किटेक्चर है जो संभाव्य (probabilistic), लक्ष्य-निर्देशित AI एजेंटों द्वारा उत्पन्न अद्वितीय शेड्यूलिंग, मेमोरी, सुरक्षा और गवर्नेंस की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए पारंपरिक ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर या उनके साथ एजेंटिक कंट्रोल प्लेन को एकीकृत करता है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे बड़े पैमाने पर नियंत्रणीय, जवाबदेह और सुरक्षित बने रहें।

Ankur Sharma, Deep Shah2026-06-02
🤖 machine learning

Near-Optimal Pure Machine Unlearning for Smooth Strongly Convex Losses

यह शोध पत्र स्मूथ स्ट्रॉन्गली कॉन्वेक्स लॉस (smooth strongly convex losses) के लिए मशीन अनलर्निंग की सांख्यिकीय लागत पर निकट-इष्टतम ऊपरी और निचली सीमाएं स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इष्टतम त्रुटि दर अनलर्निंग पैरामीटर ε\varepsilon और मॉडल आयाम dd के बीच के संबंध के आधार पर रिट्रेनिंग-फ्रॉम-स्क्रैच (retraining-from-scratch) और घातांकीय रूप से छोटे पदों के बीच अंतर्वेशन (interpolate) करती है।

Matthew Regehr, Gautam Kamath, Andrew Lowy2026-06-02
🤖 machine learning

Fair Finetuning Mitigates Distribution Inference Attacks

यह शोध पत्र फेयर फाइन-ट्यूनिंग (FFt) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो इक्वलाइज्ड ऑड्स (Equalized Odds) बाधाओं के तहत पूरक डेटा पर मॉडलों को फाइन-ट्यून करके डिस्ट्रीब्यूशन इन्फरेंस हमलों को कम करती है, जो सैद्धांतिक रूप से यह सिद्ध करता है कि एडवरसेरियल लाभ निष्पक्षता विषमता (fairness disparity) द्वारा सीमित है और विविध डेटासेटों में हमले की सफलता में महत्वपूर्ण कमी को अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है।

Rakshit Naidu2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

SECUREVENT: Hybrid AI/ML Security Monitoring for Distributed Event-Based Systems

यह शोधपत्र SECUREVENT का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड AI/ML सुरक्षा आर्किटेक्चर है जो पारंपरिक क्रिप्टोग्राफिक नियंत्रणों को उन्नत विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) और फेडरेटेड लर्निंग के साथ एकीकृत करता है ताकि उभरते खतरों के विरुद्ध इवेंट-आधारित प्रणालियों की गतिशील और वितरित प्रकृति की प्रभावी ढंग से निगरानी और सुरक्षा की जा सके।

Eric Liang2026-06-02
🤖 machine learning

ContinuousBench: Can Differentially Private Synthetic Text Improve Capabilities?

यह शोधपत्र ContinuousBench को प्रस्तुत करता है, जो एक गतिशील रूप से पुन: उत्पन्न होने वाला बेंचमार्क है जिसे यह मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या विभेदक रूप से निजी (differentially private) सिंथेटिक टेक्स्ट संवेदनशील कॉर्पोरा से वास्तविक ज्ञान को स्थानांतरित कर सकता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि गैर-निजी संश्लेषण सफल होता है, वर्तमान अत्याधुनिक विभेदक रूप से निजी विधियाँ उच्च गोपनीयता बजट पर भी ऐसा करने में विफल रहती हैं।

Peihan Liu, Lucas Rosenblatt, Weiwei Kong, Natalia Ponomareva, Gautam Kamath, Rachel Cummings, Roxana Geambasu, Yu Gan (…)2026-06-02
💻 computer science

Implementation and Optimization of HQC Decoding on NPU-Integrated Devices

यह शोध पत्र एनपीयू-एकीकृत (NPU-integrated) उपकरणों के भीतर क्वालकॉम हेक्सागन (Qualcomm Hexagon) प्रोसेसर पर NIST-मानकीकृत HQC डिकोडिंग एल्गोरिदम के एक अनुकूलित कार्यान्वयन को प्रस्तुत करता है, जो वेक्टरकृत निष्पादन के लिए प्रमुख डिकोडिंग कर्नेल को पुनर्गठित करके हेक्सागन वेक्टर एक्सटेंशन (HVX) का लाभ उठाकर ऊर्जा दक्षता में 18.13 गुना तक सुधार प्राप्त करता है।

Vu Minh Chau, Nguyen Ngoc Kiet, Pham Quang Minh, Mai Xuan Ngoc, Nguyen Duc Anh, Hoang Ta2026-06-02
💻 computer science

PeAR: A Static Binary Rewriting Framework for Binary-Only Fuzzing

यह शोध पत्र PeAR को प्रस्तुत करता है, जो एक स्टैटिक बाइनरी रीराइटिंग फ्रेमवर्क है जो यह प्रदर्शित करता है कि स्टैटिक इंस्ट्रुमेंटेशन, बाइनरी-ओनली फज़िंग के लिए डायनेमिक इंस्ट्रुमेंटेशन का एक व्यावहारिक और प्रभावी विकल्प है, जो उच्च लक्ष्य अनुकूलता (target compatibility), पर्सिस्टेंट मोड के माध्यम से महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ, और कंपाइलर-आधारित विधियों के तुलनीय कवरेज प्राप्त करता है।

Alvin Charles, Adrian Herrera, Peter Oslington, Alwen Tiu2026-06-02