🔒 Category

cs.CR

3448 पेपर

💻 computer science

Red-Teaming Agent Execution Contexts: Open-World Security Evaluation on OpenClaw

यह शोध पत्र डीपट्रैप (DeepTrap) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित ढांचा है जो परिवर्तनीय निष्पादन संदर्भों (mutable execution contexts) के प्रतिकूल हेरफेर को अनुकूलित करके एजेंटिक एआई प्रणालियों में सुरक्षा संबंधी कमजोरियों की पहचान करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ऐसे प्रासंगिक समझौते कार्य पूर्णता को बनाए रखते हुए असुरक्षित व्यवहार उत्पन्न कर सकते हैं और पारंपरिक केवल-प्रतिक्रिया मूल्यांकन की अपर्याप्तता को रेखांकित करते हैं।

Hongwei Yao, Yiming Liu, Yiling He, Bingrun Yang2026-05-13
💻 computer science

Adversarial SQL Injection Generation with LLM-Based Architectures

यह शोध पत्र प्रतिकूल SQL इंजेक्शन पेलोड उत्पन्न करने के लिए दो नवीन LLM-आधारित प्रणालियों, RADAGAS और RefleXQLi को प्रस्तुत करता है और विविध वेब एप्लिकेशन फायरवॉल्स (WAFs) के विरुद्ध उनकी प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि ये मॉडल AI/ML-आधारित सुरक्षा प्रणालियों को बायपास करने में बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, वे नियम-आधारित प्रणालियों के विरुद्ध संघर्ष करते हैं और यह प्रदर्शित करते हैं कि पेलोड विविधता हमेशा उच्च बायपास सफलता के साथ सह-संबंधित नहीं होती है।

Ali Karakoc, H. Birkan Yilmaz2026-05-13
💻 computer science

Continuous Discovery of Vulnerabilities in LLM Serving Systems with Fuzzing

यह शोध पत्र GRIEF को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रेबॉक्स फज़र (greybox fuzzer) है जो कैश आइसोलेशन विफलताओं और प्रदर्शन हस्तक्षेप जैसी महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर करने के लिए LLM सर्विंग सिस्टम की समवर्ती (concurrency) और स्टेट-मैनेजमेंट जटिलताओं को लक्षित करता है, जिसने vLLM और SGLang जैसे इंजनों में दो CVEs सहित 15 नई समस्याओं की सफलतापूर्वक पहचान की है।

Yunze Zhao, Yibo Zhao, Yuchen Zhang, Zaoxing Liu, Michelle L. Mazurek2026-05-13
💻 computer science

Context-Aware Spear Phishing: Generative AI-Enabled Attacks Against Individuals via Public Social Media Data

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कैसे जनरेटिव एआई न्यूनतम सार्वजनिक सोशल मीडिया डेटा का लाभ उठाकर अत्यधिक व्यक्तिगत, संदर्भ-जागरूक स्पियर-फिशिंग अभियानों को स्वचालित कर सकता है जो पारंपरिक हमलों की तुलना में प्रभावशीलता और मानवीय संदेह एवं मौजूदा एआई सुरक्षा उपायों से बचने के मामले में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो प्लेटफॉर्म-स्तरीय सुरक्षा को बढ़ाने की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Elham Pourabbas Vafa, Sayak Saha Roy, Shirin Nilizadeh2026-05-13
💻 computer science

Natural Language based Specification and Verification

यह शोध पत्र एक ऐसे नवीन दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है और प्रारंभिक रूप से उसे मान्य करता है जो प्राकृतिक भाषा विनिर्देशों (specifications) को उत्पन्न करने और कोड के कंपोजिशनल वेरिफिकेशन (compositional verification) करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिसका लक्ष्य कठोर औपचारिक भाषाओं पर निर्भर हुए बिना असुरक्षित कार्यान्वयनों के उत्पादन को रोकना है।

Zhaorui Li, Chengyu Song2026-05-13
🤖 AI

Under the Hood of SKILL.md: Semantic Supply-chain Attacks on AI Agent Skill Registry

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि AI एजेंट स्किल रजिस्ट्रीज़ (SKILL.md) में प्राकृतिक-भाषा मेटाडेटा केवल निष्क्रिय दस्तावेज़ीकरण नहीं है, बल्कि एक महत्वपूर्ण हमला सतह (attack surface) है जहाँ सिमेंटिक सप्लाई-चेन हेरफेर खोज, चयन और शासन प्रक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से बाधित कर सकते हैं, जिससे दुर्भावनापूर्ण स्किल्स को पता लगाने से बचने और एजेंट एडॉप्शन पर हावी होने की अनुमति मिलती है।

Shoumik Saha, Kazem Faghih, Soheil Feizi2026-05-13
🤖 AI

Decaf: Improving Neural Decompilation with Automatic Feedback and Search

यह शोध पत्र Decaf को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा सिस्टम है जो कंपाइलर फीडबैक और सर्च का लाभ उठाकर न्यूरल डीकंपाइलेशन आउटपुट की सिमेंटिक शुद्धता (semantic correctness) में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे मूल सोर्स कोड के साथ समानता से समझौता किए बिना Real -O2 स्प्लिट पर सफलता दर 26.0% से बढ़कर 83.9% हो जाती है।

Alexander Shypula, Osbert Bastani, Edward Schwartz2026-05-13
🤖 machine learning

FERMI: Exploiting Relations for Membership Inference Against Tabular Diffusion Models

यह शोध पत्र FERMI को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक है जो मल्टी-टेबल सेटिंग्स में टैबुलर डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए प्राइवेसी रिस्क असेसमेंट को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए प्रशिक्षण के दौरान उपलब्ध रिलेशनल ऑक्सिलरी इंफॉर्मेशन का लाभ उठाता है, जो मौजूदा सिंगल-टेबल बेसलाइन की तुलना में ट्रू पॉजिटिव रेट्स में 53% तक बेहतर प्रदर्शन करता है।

Abtin Mahyar, Masoumeh Shafieinejad, Yuhan Liu, Xi He2026-05-13
🤖 AI

Every Bit, Everywhere, All at Once: A Binomial Multibit LLM Watermark

यह शोध पत्र एक नवीन द्विपद मल्टीबिट (binomial multibit) LLM वॉटरमार्किंग योजना प्रस्तुत करता है जो कम एनकोड किए गए बिट्स को गतिशील रूप से प्राथमिकता देने के लिए एक स्टेटफुल एनकोडर का उपयोग करके प्रत्येक टोकन स्थिति पर पेलोड के प्रत्येक बिट को एनकोड करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइन की तुलना में बेहतर सटीकता और मजबूती प्राप्त होती है और मूल्यांकन के लिए एक अधिक व्यावहारिक प्रति-बिट कॉन्फिडेंस स्कोरिंग मीट्रिक प्रस्तावित किया जाता है।

Thibaud Gloaguen, Robin Staab, Mark Vero, Martin Vechev2026-05-13
🤖 AI

Cochise: A Reference Harness for Autonomous Penetration Testing

यह शोध पत्र कोचीज़ (Cochise) का परिचय देता है, जो कि स्वायत्त पेनिट्रेशन टेस्टिंग के लिए एक पृथक प्लानर-एक्जीक्यूटर (Planner-Executor) आर्किटेक्चर को लागू करने वाला एक न्यूनतम 597-लाइन का पायथन रेफरेंस हार्नेस है, जो शोधकर्ताओं को गेम ऑफ एक्टिव डायरेक्टरी (GOAD) टेस्टबेड के विरुद्ध LLM-संचालित एजेंटों का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है और साथ ही रिप्ले, विश्लेषण और ट्राजेक्टरी डेटा साझा करने के लिए ओपन-सोर्स टूल्स प्रदान करता है।

Andreas Happe, Jürgen Cito2026-05-13