💰 quantitative finance

The Privacy Subsidy: Kyle's λ\lambda under Noise-Perturbed Order-Flow Observation

यह शोध पत्र उन गोपनीयता-संरक्षित क्रिप्टोकरेंसी एक्सचेंजों के लिए एक अद्वितीय रैखिक काइल संतुलन (Kyle equilibrium) व्युत्पन्न करता है जहाँ एक मार्केट मेकर शोर-युक्त (noise-perturbed) ऑर्डर फ्लो का अवलोकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि मूल्य प्रभाव (price impact) और सूचित व्यापार रणनीतियाँ गोपनीयता शोर के साथ पुन: स्केल होती हैं, उनका गुणनफल अपरिवर्तित रहता है, जिससे एक बंद-रूप "गोपनीयता सब्सिडी" (privacy subsidy) स्थापित होती है जो सूचना रिसाव के लिए तरलता प्रदाताओं को मुआवजा देने हेतु आवश्यक शुल्क को परिमाणित करती है।

Yuki Nakamura2026-05-18
💻 computer science

Beyond Controlled Noise: Achieving Symmetric FHE through Dynamic Position Shifting

यह शोध पत्र एक नवीन सममित (symmetric) फुल्ली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन योजना प्रस्तावित करता है जो डायनेमिक पोजीशन शिफ्टिंग के साथ प्लेनटेक्स्ट फ्रैगमेंटेशन का उपयोग करके पारंपरिक नॉइज़ ग्रोथ और कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को कम करता है, जिसमें गुणन (multiplication) को प्रबंधित करने के लिए एक डुअल-रेगुलेटर सिस्टम और बीजगणितीय हमलों (algebraic attacks) के विरुद्ध सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक बाइंडिंग मैकेनिज्म का उपयोग किया गया है।

Mostefa Kara2026-05-18
💻 computer science

PersonaFingerprint: Measuring Persona Inference on Modern Websites with LLM-Driven Browsing

यह शोधपत्र "PersonaFingerprint" प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा अध्ययन है जो यह प्रदर्शित करता है कि आधुनिक एन्क्रिप्टेड वेब ट्रैफ़िक मेटाडेटा का उपयोग उच्च सटीकता के साथ उपयोगकर्ता के ब्राउज़िंग व्यक्तित्व (persona) का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जो पारंपरिक वेबसाइट फिंगरप्रिंटिंग से परे एक नए गोपनीयता जोखिम को उजागर करता है।

Chuxu Song, Hao Wang, Richard Martin2026-05-18
🤖 AI

Who Owns This Agent? Tracing AI Agents Back to Their Owners

यह शोध पत्र एजेंट एट्रिब्यूशन (agent attribution) के लिए पहले व्यावहारिक प्रोटोकॉल को प्रस्तुत करता है, जो वेंडरों को इंटरैक्शन स्ट्रीम में मजबूत कैनरीज (canaries) इंजेक्ट करके स्वायत्त एआई एजेंटों को उनके तैनात खातों तक ट्रैक करने में सक्षम बनाता है, जिन्हें एजेंट के प्रदर्शन को कम किए बिना दबाया नहीं जा सकता है।

Ruben Chocron, Doron Jonathan Ben Chayim, Eyal Lenga, Gilad Gressel, Alina Oprea, Yisroel Mirsky2026-05-18
💻 computer science

PCDM: A Diffusion-Based Data Poisoning Attack Against Federated Learning Systems

यह शोध पत्र PCDM का प्रस्ताव करता है, जो फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक डिफ्यूजन-आधारित डेटा पॉइज़निंग फ्रेमवर्क है, जो एक समायोज्य पॉइज़निंग वेक्टर और जंपिंग डिफ्यूजन रणनीति वाले पॉइज़निंग-ओरिएंटेड कंडिशनल डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है ताकि ऐसे गुप्त और प्रभावी पॉइज़न्ड डेटा को उत्पन्न किया जा सके जो वैश्विक मॉडल के प्रदर्शन को कम करते हुए रक्षा प्रणालियों से बचने में मौजूदा GAN-आधारित तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Wei Sun, Yijun Chen, Bo Gao, Ke Xiong, Yuwei Wang, Pingyi Fan, Khaled Ben Letaief2026-05-18
🤖 machine learning

Vendor-Conditioned Contrastive Learning for Predicting Organizational Cyber Threat Targets

यह शोधपत्र TRACE को प्रस्तुत करता है, जो CySecBERT पर निर्मित एक वेंडर-कंडीशन्ड कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है, जो संगठनात्मक साइबर खतरे के लक्ष्यों की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करने और टेम्पोरल डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट के विरुद्ध मजबूती प्रदर्शित करने के लिए 352,866 पोस्ट्स के एक बड़े पैमाने के, मल्टी-सोर्स कॉर्पस का लाभ उठाता है।

Benjamin M. Ampel2026-05-15
⚛️ quantum physics

Cryptographic Conditions for Efficient Testing of Distributions and Quantum States

यह शोध पत्र वितरण और क्वांटम अवस्था परीक्षण के लिए एक क्रिप्टोग्राफिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक नमूना जटिलता (सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी) और स्वतंत्रता सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है, यह सिद्ध करते हुए कि कुशलतापूर्वक नमूना योग्य वितरणों को सत्यापित करने के लिए बहुपद रूप से कई नमूने पर्याप्त हैं, भले ही नमूने प्रतिकूल रूप से उत्पन्न और सह-संबंधित हों, जिसमें इन परिणामों को प्राप्त करने और धारणा-मुक्त प्रमाणित यादृच्छिकता (रैंडमनेस) एवं क्वांटम लाभ बेंचमार्किंग जैसे अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए नवीन कोलमोगोरोव जटिलता तकनीकों का उपयोग किया गया है।

Bruno Cavalar, Eli Goldin, Matthew Gray, Taiga Hiroka, Min-Hsiu Hsieh, Tomoyuki Morimae2026-05-15
💬 NLP

Do Reasoning LLMs Refuse What They Infer in Long Contexts?

यह शोध पत्र लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग (long-context reasoning) वाले एलएलएम (LLM) में एक महत्वपूर्ण सुरक्षा अंतराल को उजागर करता है, जो यह दर्शाता है कि जबकि मॉडल स्पष्ट रूप से हानिकारक अनुरोधों को प्रभावी ढंग से अस्वीकार करते हैं, उनकी अस्वीकृति दर तब काफी कम हो जाती है जब हानिकारक उद्देश्यों को खंडित संदर्भ टुकड़ों में छिपा दिया जाता है जिन्हें पुनर्गठित करने के लिए कंपोजिशनल इन्फरेंस (compositional inference) की आवश्यकता होती है।

Yu Fu, Haz Sameen Shahgir, Huanli Gong, Zhipeng Wei, N. Benjamin Erichson, Yue Dong2026-05-15
💻 computer science

XAI and Statistical Analysis for Reliable Intrusion Detection in the UAVIDS-2025 Dataset: From Tree to Hybrid and Tabular DNN Ensembles

यह शोध पत्र UAVIDS-2025 डेटासेट का उपयोग करके UAV घुसपैठ का पता लगाने के लिए एक सुदृढ़ और व्याख्यात्मक रूपरेखा प्रस्तुत करता है, जो विशेषता महत्व की पहचान करने और वर्महोल (Wormhole) एवं ब्लैकहोल (Blackhole) हमलों में गलत वर्गीकरण के कारणों को उजागर करने के लिए SHAP-आधारित व्याख्यात्मकता के साथ XGBoost जैसे उन्नत एन्सेम्बल मॉडल को जोड़ता है।

Iakovos-Christos Zarkadis, Christos Douligeris2026-05-15
💻 computer science

AgentTrap: Measuring Runtime Trust Failures in Third-Party Agent Skills

यह शोधपत्र AgentTrap को प्रस्तुत करता है, जो 141 कार्यों वाला एक गतिशील बेंचमार्क है जिसे तीसरे पक्ष के स्किल्स (third-party skills) में अंतर्निहित दुर्भावनापूर्ण रनटाइम व्यवहारों का प्रतिरोध करने की LLM एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल अक्सर असुरक्षित प्रभावों को साधारण जेलब्रेक के बजाय सामान्य वर्कफ़्लो घटकों के रूप में मानकर विफल हो जाते हैं।

Haomin Zhuang, Hanwen Xing, Yujun Zhou, Yuchen Ma, Yue Huang, Yili Shen, Yufei Han, Xiangliang Zhang2026-05-15