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3448 पेपर

💻 computer science

ff-Differential Privacy Filters: Validity and Approximate Solutions

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि पूर्णतः अनुकूलन योग्य संयोजन (fully adaptive composition) के लिए प्राकृतिक ff-डिफरेंशियल प्राइवेसी फ़िल्टर मौलिक रूप से अमान्य है, इसकी वैधता के लिए आवश्यक शर्तों को स्थापित करता है, और एक पूर्णतः अनुकूलन योग्य केंद्रीय सीमा प्रमेय (central limit theorem) प्रस्तावित करता है ताकि एक क्लोज्ड-फॉर्म अनुमानित गॉसियन फ़िल्टर का निर्माण किया जा सके जो एसिम्प्टोटिक (asymptotic) व्यवस्थाओं में मौजूदा RDP-आधारित विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Long Tran, Antti Koskela, Ossi Räisä, Antti Honkela2026-05-13
💻 computer science

TM-RUGPULL: A Temporary Sound, Multimodal Dataset for Early Detection of RUG Pulls Across the Tokenized Ecosystem

यह शोध पत्र TM-RugPull प्रस्तुत करता है, जो 1,028 टोकन परियोजनाओं का एक कठोरता से क्यूरेट किया गया, मल्टीमॉडल डेटासेट है जिसे मौजूदा संसाधनों में डेटा लीकेज और मोडैलिटी की सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे टोकनाइज्ड इकोसिस्टम में रग-पुल स्कैमों के शीघ्र पता लगाने के लिए एक नया बेंचमार्क स्थापित होता है।

Fatemeh Shoaei, Mohammad Pishdar, Mozafar Bag-Mohammadi, Mojtaba Karami, Bert Lagaisse2026-05-13
💻 computer science

Hardness Amplification for (Sparse) LPN

यह शोध पत्र लर्निंग पेरिटी विद नॉइज़ (LPN) और इसके स्पार्स वेरिएंट्स के लिए नए हार्डनेस एम्प्लीफिकेशन परिणाम स्थापित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कोई भी एल्गोरिदम जो इंस्टेंस के एक छोटे अंश पर कम सफलता की संभावना के साथ LPN को हल करता है, उसे एक ऐसे एल्गोरिदम में परिवर्तित किया जा सकता है जो लगभग सभी इंस्टेंस पर उच्च संभावना के साथ इसे हल करता है, जिससे इन क्रिप्टोग्राफिक समस्याओं के औसत-मामले की हार्डनेस नींव को मजबूती मिलती है।

Divesh Aggarwal, Rishav Gupta, Li Zeyong2026-05-13
💻 computer science

PASA: A Principled Embedding-Space Watermarking Approach for LLM-Generated Text under Semantic-Invariant Attacks

यह शोध पत्र PASA को प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांतपूर्ण वॉटरमार्किंग एल्गोरिदम है जो लेटेंट एम्बेडिंग स्पेस के भीतर सिमेंटिक स्तर पर वॉटरमार्क को एम्बेड और डिटेक्ट करता है, जिससे उच्च टेक्स्ट गुणवत्ता और डिटेक्शन सटीकता, मजबूती एवं डिस्टॉर्शन के बीच इष्टतम संतुलन बनाए रखते हुए पैराफ्रेसिंग जैसे सिमेंटिक-इनवेरिएंट हमलों के विरुद्ध मजबूती प्राप्त होती है।

Zhenxin Ai, Haiyun He2026-05-13
🤖 machine learning

AESOP: Adversarial Execution-path Selection to Overload Deep Learning Pipelines

यह शोध पत्र AESOP को प्रस्तुत करता है, जो डीप लर्निंग इन्फरेंस पाइपलाइनों की गतिशील संरचना का लाभ उठाकर रणनीतिक रूप से निष्पादन पथों (execution paths) का चयन करके सिस्टम संसाधनों को ओवरलोड करता है, जिससे सिंगल-मॉडल हमलों की तुलना में काफी अधिक कंप्यूटेशनल और लेटेंसी इन्फ्लेशन प्राप्त होता है और संरक्षकों को थ्रूपुट पतन या भारी डेटा हानि में से किसी एक को चुनने के लिए मजबूर करता है।

Tingxi Li, Mingfang Ji, Ravishka Shemal Rathnasuriya, Simin Chen, Yitao Hu, Wei Yang2026-05-13
💻 computer science

Few-Shot Truly Benign DPO Attack for Jailbreaking LLMs

यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन (DPO) एक महत्वपूर्ण सुरक्षा भेद्यता पेश करता है जहाँ केवल 10 हानिरहित प्रेफरेंस पेयर्स का उपयोग करने वाला एक "वास्तव में सौम्य" फाइन-ट्यूनिंग हमला, जो ओवर-रिफ्यूज़ल को कम करने के वैध प्रयासों की नकल करता है, विविध प्रॉम्प्ट्स पर रिफ्यूज़ल व्यवहारों को व्यापक रूप से दबाकर फ्रंटियर LLMs को प्रभावी ढंग से जेलब्रेक कर सकता है।

Sangyeon Yoon, Wonje Jeung, Yoonjun Cho, Dongjae Jeon, Albert No2026-05-13
💻 computer science

MT-JailBench: A Modular Benchmark for Understanding Multi-Turn Jailbreak Attacks

यह शोध पत्र MT-JailBench को पेश करता है, जो एक मॉड्यूलर बेंचमार्क फ्रेमवर्क है जो प्रयोगात्मक स्थितियों के प्रभावों को हमला तंत्र से अलग करने के लिए मल्टी-टर्न जेलब्रेक मूल्यांकन को मानकीकृत करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि प्रॉम्प्ट जनरेशन सफलता का प्राथमिक चालक है और इष्टतम घटकों को पुनर्संयोजित करने से बेहतर, सामान्यीकरण योग्य हमला रणनीतियाँ प्राप्त होती हैं।

Xinkai Zhang, Zhipeng Wei, Huanli Gong, Jing Ting Zheng, Yuchen Zhang, Yue Dong, N. Benjamin Erichson2026-05-13
💻 computer science

DCVD: Dual-Channel Cross-Modal Fusion for Joint Vulnerability Detection and Localization

DCVD एक एकीकृत ढांचा है जो सॉफ्टवेयर भेद्यता (vulnerability) का पता लगाने और सटीक स्टेटमेंट-लेवल लोकलाइजेशन को एक साथ सुधारने के लिए स्पष्ट मल्टी-ग्रैनुलैरिटी सुपरविजन के साथ ड्यूल-चैनल क्रॉस-मोडल फ्यूजन का लाभ उठाता है, जो मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Wenxin Tang, Wenbin Li, Junliang Liu, Jingyu Xiao, Xi Xiao, Mingzhe Liu, Jinlong Yang, Xuan Liu, Yuehe Ma, Wang Luo, Qin (…)2026-05-13
💻 computer science

MambaNetBurst: Direct Byte-level Network Traffic Classification without Tokenization or Pretraining

MambaNetBurst एक कॉम्पैक्ट, टोकनाइज़र-मुक्त नेटवर्क ट्रैफ़िक क्लासिफायर है जो सीधे रॉ पैकेट बाइट्स पर एंड-टू-एंड सुपरवाइज्ड क्लासिफिकेशन करने के लिए Mamba-2 बैकबोन का लाभ उठाता है, जो टोकनाइज़ेशन, पैचिंग या सेल्फ-सुपरवाइज्ड प्रीट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना विविध बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Gayan K. Kulatilleke, Siamak Layeghy, Mahsa Baktashmotlagh, Marius Portmann2026-05-13
💻 computer science

Sequential Behavioral Watermarking for LLM Agents

यह शोध पत्र SeqWM को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुक्रमिक व्यवहार संबंधी वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क है जो स्वामित्व संकेतों को इतिहास-सशर्त एजेंट ट्रांज़िशन पैटर्न में एम्बेड करता है ताकि एजेंट उपयोगिता को संरक्षित करते हुए मजबूत, स्थिति-अज्ञेय (position-agnostic) प्रक्षेपवक्र सत्यापन सक्षम किया जा सके, जो मौजूदा विधियों की भंगुरता पर विजय प्राप्त करता है जो कार्यों को स्वतंत्र परीक्षणों के रूप में मानती हैं।

Hyeseon An, Shinwoo Park, Dongsu Kim, Yo-Sub Han2026-05-13