cs.CR पेपर | Gist.Science

Global Web, Local Privacy? An International Review of Web Tracking

यह अध्ययन दस देशों में वेब ट्रैकिंग का मूल्यांकन करता है और यह निष्कर्ष निकालता है कि जबकि यूरोपीय संघ का GDPR और ePrivacy निर्देश ट्रैकर कनेक्शनों को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं और एक "ब्रसेल्स शील्ड" (Brussels shield) बनाते हैं, अमेरिकी विज्ञापन तकनीक (ad tech) प्रथाओं के प्रभुत्व वाले वैश्विक स्तर पर जुड़े वेब में उपयोगकर्ता की गोपनीयता को प्रभावी ढंग से सुरक्षित करने के लिए गोपनीयता कानूनों का कड़ा प्रवर्तन महत्वपूर्ण बना हुआ है।

Harry Yu, Patton Yin, Sebastian Zimmeck2026-04-22

💻 computer science

Position: No Retroactive Cure for Infringement during Training

यह शोध पत्र तर्क देता है कि मशीन अनलर्निंग जैसी पोस्ट-हॉक शमन रणनीतियाँ जनरेटिव एआई में कॉपीराइट उल्लंघन के लिए उत्तरदायित्व को पूर्वव्यापी रूप से ठीक नहीं कर सकती हैं क्योंकि कानूनी जिम्मेदारी अंतिम आउटपुट के बजाय अनधिकृत अधिग्रहण और प्रशिक्षण प्रक्रिया पर टिकी होती है, जो सत्यापन योग्य एक्स-एंटे (ex-ante) अनुपालन की ओर बदलाव को आवश्यक बनाती है।

Satoru Utsunomiya, Masaru Isonuma, Junichiro Mori, Ichiro Sakata2026-04-22

💻 computer science

Owner-Harm: A Missing Threat Model for AI Agent Safety

यह शोध पत्र "ओनर-हार्म" (Owner-Harm) को प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक थ्रेट मॉडल है और उस महत्वपूर्ण सुरक्षा ब्लाइंड स्पॉट को संबोधित करता है जहाँ AI एजेंट अपने ही तैनातकर्ताओं (deployers) को नुकसान पहुँचाते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि वर्तमान रक्षा प्रणालियाँ टूल वोकैबुलरी (tool vocabularies) के across सामान्यीकरण करने में विफल रहती हैं और इन जोखिमों का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए एक सिम्बोलिक-सिमेंटिक डिफेंस जनरलाइजेशन (SSDG) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव देता है।

Dongcheng Zhang, Yiqing Jiang2026-04-22

💻 computer science

Evaluating Answer Leakage Robustness of LLM Tutors against Adversarial Student Attacks

यह शोध पत्र उत्तर निकालने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रतिकूल छात्र हमलों (adversarial student attacks) के प्रति LLM-आधारित ट्यूटर्स की संवेदनशीलता की जांच करता है, मजबूती का मूल्यांकन करने के लिए एक मानक बेंचमार्क के रूप में एक फाइन-ट्यून किए गए प्रतिकूल एजेंट (adversarial agent) को पेश करता है, और उत्तरों के रिसाव को कम करने के लिए प्रभावी रक्षा रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Jin Zhao, Marta Knežević, Tanja Käser2026-04-22

💻 computer science

From Finite Enumeration to Universal Proof: Ring-Theoretic Foundations for PQC Hardware Masking Verification

यह शोध पत्र लीन 4 (Lean 4) में पहला मशीन-जाँचा गया सार्वभौमिक प्रमाण प्रस्तुत करता है जो यह स्थापित करता है कि सभी मॉड्युली $q > 0$ के लिए अंकगणितीय मास्किंग (arithmetic masking) हेतु मान-स्वतंत्रता (value-independence), समान मार्जिनल वितरणों (identical marginal distributions) को निहित करती है, जिससे पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफिक हार्डवेयर के लिए परिमित-डोमेन SMT-आधारित सत्यापन को एक सुदृढ़, रिंग-सैद्धांतिक आधार द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सके।

Ray Iskander, Khaled Kirah2026-04-22

💻 computer science

Towards Optimal Agentic Architectures for Offensive Security Tasks

यह शोध पत्र 20 संवादात्मक लक्ष्यों (interactive targets) में आक्रामक सुरक्षा कार्यों के लिए विभिन्न मल्टी-एजेंट समन्वय टोपोलॉजी का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि हालांकि व्यापक समन्वय कवरेज में सुधार कर सकता है, लेकिन इष्टतम आर्किटेक्चर एक गैर-एकदिष्ट लागत-गुणवत्ता सीमा (non-monotonic cost-quality frontier) पर निर्भर करता है जहाँ अवलोकन क्षमता (observability) और डोमेन, वास्तुशिल्प जटिलता की तुलना में काफी अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।

Isaac David, Arthur Gervais2026-04-22

🤖 machine learning

Towards Understanding the Robustness of Sparse Autoencoders

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि अनुमान के समय (inference time) ट्रांसफॉर्मर रेसिडुअल स्ट्रीम्स में प्रीट्रेंड स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (Sparse Autoencoders) को एकीकृत करना, ऑप्टिमाइज़ेशन ज्योमेट्री को पुनर्गठित करके व्हाइट-बॉक्स और ब्लैक-बॉक्स दोनों प्रकार के जेलब्रेक हमलों के विरुद्ध LLM की मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे हमले की सफलता दर में 5 गुना तक की कमी आती है और स्पर्सिटी (sparsity) एवं रक्षा प्रभावकारिता के बीच एक मोनोटोनिक संबंध प्रकट होता है।

Ahson Saiyed, Sabrina Sadiekh, Chirag Agarwal2026-04-22

🤖 AI

ARES: Adaptive Red-Teaming and End-to-End Repair of Policy-Reward System

ARES एक नवीन ढांचा है जो एक "सेफ्टी मेंटर" (Safety Mentor) का उपयोग करके RLHF-संरेखित LLMs में प्रणालीगत कमजोरियों को संबोधित करता है, जो नीति (policy) और रिवॉर्ड मॉडल (reward model) दोनों में एक साथ होने वाली विफलताओं को उजागर करने के लिए दोहरे-लक्षित प्रतिकूल प्रॉम्प्ट (dual-targeted adversarial prompts) उत्पन्न करता है, जिसके बाद मॉडल की क्षमताओं से समझौता किए बिना समग्र सुरक्षा सुदृढ़ता को बढ़ाने के लिए एक दो-चरणीय मरम्मत प्रक्रिया अपनाई जाती है।

Jiacheng Liang, Yao Ma, Tharindu Kumarage, Satyapriya Krishna, Rahul Gupta, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan, Charith Peris2026-04-22

🤖 machine learning

Mechanistic Anomaly Detection via Functional Attribution

यह शोध पत्र एक मोडैलिटी-अज्ञेयवादी (modality-agnostic) यांत्रिक विसंगति पहचान ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विजन और लैंग्वेज मॉडल्स में बैकडोर्स, एडवरसैरियल एग्जांपल्स और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सैंपल्स का पता लगाने के लिए कार्यात्मक एट्रिब्यूशन (functional attribution) के रूप में समस्या को पुनर्गठित करने हेतु इन्फ्लुएंस फंक्शन्स का उपयोग करके विसंगत आंतरिक तंत्रों की पहचान करता है।

Hugo Lyons Keenan, Christopher Leckie, Sarah Erfani2026-04-22

💻 computer science

Security Is Relative: Training-Free Vulnerability Detection via Multi-Agent Behavioral Contract Synthesis

यह शोध पत्र फीनिक्स (Phoenix) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो गेरकिन (Gherkin) विनिर्देशों के माध्यम से प्रोजेक्ट-विशिष्ट व्यवहारिक अनुबंधों (behavioral contracts) को संश्लेषित करके वैश्विक भेद्यता वर्गीकरण की सीमाओं को दूर करता है, जिससे यह अत्याधुनिक पहचान सटीकता प्राप्त करता है और यह प्रदर्शित करता है कि सुरक्षा एक पूर्ण सिंटैक्स के बजाय संदर्भ द्वारा परिभाषित एक सापेक्ष गुण है।

Yongchao Wang, Zhiqiu Huang2026-04-22

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