🤖 AI

Undetectable Backdoors in Model Parameters: Hiding Sparse Secrets in High Dimensions

यह शोध पत्र "स्पार्स बैकडोर" (Sparse Backdoor) को प्रस्तुत करता है, जो एक आपूर्ति श्रृंखला हमला (supply chain attack) है जो पूर्व-प्रशिक्षित इमेज क्लासिफायर में गॉसियन डिदरिंग (Gaussian dithering) द्वारा छिपा हुआ एक प्रमाणित रूप से अप्राप्य स्पार्स परटर्बेशन (sparse perturbation) इंजेक्ट करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि समझौता किए गए मॉडल को स्वच्छ संदर्भ से अलग करना मानक हार्डनेस धारणाओं के तहत कम्प्यूटेशनल रूप से असंभव है।

Sarthak Choudhary, Atharv Singh Patlan, Nils Palumbo, Ashish Hooda, Kassem Fawaz, Somesh Jha2026-05-07
💻 computer science

Binary Image-Based Intrusion Detection for Operational Technology Networks: Extending the SPHBI Methodology from IoT to Modbus TCP

यह शोध पत्र सिंगल पैकेट हेडर बाइनरी इमेज (SPHBI) पद्धति को मॉडबस टीसीपी (Modbus TCP) नेटवर्क तक विस्तारित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि केवल आठ बाइट्स के एप्लिकेशन-लेयर डेटा को शामिल करने से एक हल्का मॉडल डीप लर्निंग विकल्पों की तुलना में काफी कम मापदंडों के साथ 98.1% बाइनरी सटीकता और 94.4% मल्टीक्लास सटीकता प्राप्त करने में सक्षम होता है, जबकि यह रिप्ले हमलों का पता लगाने में सिंगल-पैकेट विधियों की अंतर्निहित सीमा को भी उजागर करता है।

Aamir Omar2026-05-07
💻 computer science

Laundering AI Authority with Adversarial Examples

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विश्वसनीय अधिकारियों के रूप में तैनात विजन-लैंग्वेज मॉडल "एआई अथॉरिटी लॉन्ड्रिंग" (AI authority laundering) के प्रति संवेदनशील हैं, जहाँ दशकों पुराने सरल एडवर्सरियल परटर्बेशन्स (adversarial perturbations) GPT-5.4 और Claude Opus 4.6 जैसे प्रोडक्शन सिस्टम को हेरफेर की गई छवियों के बारे में आत्मविश्वास के साथ आधिकारिक लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए छल सकते हैं, जिससे मॉडल अलाइनमेंट (model alignment) से समझौता किए बिना दुष्प्रचार के प्रसार, कंटेंट मॉडरेशन से बचने और उत्पाद अनुशंसाओं के हेरफेर को सक्षम बनाया जा सकता है।

Jie Zhang, Pura Peetathawatchai, Florian Tramèr, Avital Shafran2026-05-07
💻 computer science

Assessing Generalisation Capability of Machine Learning Models for Intrusion Detection

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि रैंडम फॉरेस्ट जैसे सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडल विशिष्ट घुसपैठ पहचान डेटासेट पर उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, वे अनदेखे नेटवर्क वातावरणों पर लागू होने पर एक महत्वपूर्ण सामान्यीकरण अंतराल (जनरलाइजेशन गैप) से ग्रस्त होते हैं, जो उभरते साइबर-सुरक्षा खतरों को संबोधित करने के लिए अनुकूलनशील, संदर्भ-संवेदनशील मॉडलों की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Md Zakir Hossain, Md Ayshik Rahman Khan, Md Rafiqul Islam, Syed Mohammed Shamsul Islam, Tom Gedeon2026-05-07
💻 computer science

An Evaluation of Chat Safety Moderations in Roblox

यह अध्ययन 20 लाख संदेशों के एक संग्रह का विश्लेषण करके रोब्लॉक्स (Roblox) की स्वचालित चैट मॉडरेशन का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान प्रणाली ग्रूमिंग, उत्पीड़न और हिंसा सहित हानिकारक सामग्री की एक विस्तृत श्रृंखला को प्रभावी ढंग से रोकने में विफल रहती है और उपयोगकर्ता पहचान से बचने के लिए विभिन्न तकनीकों का सक्रिय रूप से उपयोग करते हैं।

Priya Kaushik, Sonja Brown, Rakibul Hasan, Sazzadur Rahaman2026-05-07
🤖 AI

Pen-Strategist: A Reasoning Framework for Penetration Testing Strategy Formation and Analysis

पेन-स्ट्रैटेजिस्ट (Pen-Strategist) फ्रेमवर्क एक फाइन-ट्यून्ड रीजनिंग मॉडल और एक सिमेंटिक क्लासिफायर पेश करके कुशल साइबर सुरक्षा पेशेवरों की कमी को संबोधित करता है जो पेनिट्रेशन टेस्टिंग रणनीतियां तैयार करने, कार्रवाई योग्य कदम चुनने और असुरक्षित मशीनों पर उप-कार्यों (subtasks) को पूरा करने में मौजूदा बेसलाइन्स और कमर्शियल एलएलएम (LLMs) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Yasod Ginige, Pasindu Marasinghe, Sajal Jain, Suranga Seneviratne2026-05-07
💻 computer science

Securing the Web with HSTS-Enforced

यह शोध पत्र "HSTS-Enforced" प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सुरक्षा तंत्र है जो वर्तमान ऑप्ट-इन मॉडल को DNS रिकॉर्ड और प्रीलोड सूचियों का उपयोग करके एक डिफ़ॉल्ट HTTPS ऑप्ट-आउट दृष्टिकोण में उलट देता है, जिससे HTTP की आवश्यकता वाले साइटों के लिए सुलभता बनाए रखते हुए TLS स्ट्रिपिंग कमजोरियों को समाप्त किया जा सकता है।

Aaron van Diepen, Adrian Zapletal, Fernando Kuipers2026-05-07
🤖 machine learning

Gray-Box Poisoning of Continuous Malware Ingestion Pipelines

यह योगदान निरंतर मालवेयर अंतर्ग्रहण पाइपलाइनों (continuous malware ingestion pipelines) पर फंक्शनलिटी-प्रिजर्विंग बाइनरी मैनिपुलेशन के माध्यम से ग्रे-बॉक्स पॉइजनिंग हमलों की जांच करता है ताकि डिटेक्शन रिकॉल दरों को कम किया जा सके और साथ ही यह भी प्रदर्शित करता है कि एक होमोजेनियस एनसेम्बल डिफेंस ऐसे प्रतिकूल नमूनों में से 95.6% तक को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है।

Jan Dolejš, Martin Jureček, Róbert Lórencz2026-05-07
🤖 machine learning

Vol-Mark: A Watermark for 3D Medical Volume Data Via Cubic Difference Expansion and Contrastive Learning

Vol-Mark 3D मेडिकल वॉल्यूमेट्रिक डेटा के लिए एक नवीन प्रतिवर्ती (reversible) ज़ीरो-वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क है जो मजबूत फीचर एक्सट्रैक्शन के लिए कंट्रास्टिव लर्निंग और कम-डिस्टॉर्शन एम्बेडिंग के लिए क्यूबिक डिफरेंस एक्सपेंशन को जोड़ता है, जिससे नैदानिक सटीकता से समझौता किए बिना विभिन्न हमलों के विरुद्ध डेटा अखंडता और स्वामित्व सत्यापन सुनिश्चित होता है।

Jiangnan Zhu, Yuntao Wang, Shengli Pan, Yujie Gu2026-05-07
🤖 AI

On the (In-)Security of the Shuffling Defense in the Transformer Secure Inference

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि शफलिंग डिफेंस (shuffling defense), जिसे सुरक्षित ट्रांसफॉर्मर इन्फरेंस में मॉडल वेट एक्सट्रैक्शन के लिए एक सुदृढ़ शमन माना जाता था, एक नए हमले के प्रति संवेदनशील है जो परमिटेड एक्टिवेशन्स (permuted activations) को संरेखित करके कम क्वेरी लागत पर उच्च सटीकता के साथ मॉडल वेट्स को रिकवर कर लेता है।

Zhengyi Li, Yakai Wang, Kang Yang, Yu Yu, Jiaping Gui, Yu Feng, Ning Liu, Minyi Guo, Jingwen Leng2026-05-07