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cs.CR

3307 पेपर

🤖 AI

Footprints of Data in a Classifier: Understanding the Privacy Risks and Solution Strategies

यह अध्ययन इस बात की जांच करता है कि कैसे प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और क्लासिफायर आर्किटेक्चर अवशिष्ट डेटा पदचिह्नों (residual data footprints) के माध्यम से गोपनीयता संबंधी कमजोरियां पैदा करते हैं, जो डेटा असंतुलन और वितरण संबंधी बदलावों के तहत सार्वभौमिक संवेदनशीलता को प्रदर्शित करते हैं, साथ ही गोपनीयता सुरक्षा और मॉडल प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाने के लिए अस्पष्टीकरण रणनीतियों (obfuscation strategies) और एक ट्रेड-ऑफ इंडेक्स का प्रस्ताव भी देते हैं।

Payel Sadhukhan, Tanujit Chakraborty2026-07-23
💻 computer science

Secret Quorums: Protecting Byzantine Protocols Against Adaptive Adversaries

यह शोध पत्र "सीक्रेट कोरम" (Secret Quorums) को प्रस्तुत करता है, जो रिंग वेरीफिएबल रैंडम फंक्शन्स का लाभ उठाने वाला एक नवीन एब्स्ट्रैक्शन है ताकि कमेटी-आधारित प्रोटोकॉल संचार ओवरहेड बढ़ाए बिना छोटे, गुमनाम वैलिडेटर उपसमुच्चयों का उपयोग कर सकें जो एडेप्टिव एडवर्सरीज के विरुद्ध लचीले बने रहते हैं, जिसे नए स्टेल्थडस्ट (StealthDust) भुगतान प्रोटोकॉल के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Maxence Perion, Sara Tucci-Piergiovanni, Rida Bazzi2026-07-23
⚡ electrical engineering

Malicious Pseudo-Ranging and Localization of Static LOS Wireless Users via Downlink Modulation Classification and Uplink Refinement

यह शोध पत्र एक नवीन निष्क्रिय हमले (passive attack) का प्रस्ताव करता है जो एक जासूसी करने वाले (eavesdropper) को पहले डाउनलिंक मॉड्यूलेशन वर्गीकरण का उपयोग करके उपयोगकर्ता के स्थान का छद्म-दूरी (pseudo-range) निर्धारित करने और फिर अपलिंक चैनल स्निफिंग के माध्यम से उस स्थिति को परिष्कृत करने के माध्यम से एक स्थिर लाइन-ऑफ-साइट उपयोगकर्ता को स्थानीयकृत करने में सक्षम बनाता है।

Ali Hanif, Abdulrahman Katranji, Nour Kouzayha, Muhammad Mahboob Ur Rahman, Tareq Y. Al-Naffouri2026-07-23
💻 computer science

Visualizing Privacy-Relevant Data Flows in Android Applications

यह शोध पत्र SliceViz प्रस्तुत करता है, जो एक वेब-आधारित टूल है जो स्टैटिक प्रोग्राम स्लाइसिंग और सॉफ्टवेयर विज़ुअलाइज़ेशन को जोड़ता है ताकि एंड्रॉइड डेवलपर्स को गोपनीयता-संबंधित डेटा प्रवाहों की पहचान करने और उनके बारे में तर्क करने में मदद मिल सके, जिसकी क्षमता का सत्यापन 12 प्रतिभागियों के साथ एक उपयोगकर्ता अध्ययन के माध्यम से किया गया है।

Mugdha Khedkar, Michael Schlichtig, Santhosh Mohan, Eric Bodden2026-07-23
🤖 machine learning

EditLord: Learning Code Transformation Rules for Code Editing

EditLord एक कोड एडिटिंग फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षण डेटा से संक्षिप्त मेटा-नियमों को स्पष्ट रूप से निकालने के लिए एक लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करके कोड ट्रांसफॉर्मेशन चरणों को निर्देशित करता है, जिससे प्रदर्शन, मजबूती और कार्यात्मक शुद्धता में सुधार होता है, और इस प्रकार यह मौजूदा अत्याधुनिक इमप्लिसिट एंड-टू-एंड दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Weichen Li, Albert Jan, Baishakhi Ray, Junfeng Yang, Chengzhi Mao, Kexin Pei2026-07-23
📊 statistics

Membership Inference Attacks for Unseen Classes

यह शोध पत्र मेंबरशिप इन्फरेंस हमलों के लिए "अनसीन क्लास" (unseen class) सेटिंग प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मौजूदा अत्याधुनिक विधियाँ तब विफल हो जाती हैं जब ऑडिटर्स के पास प्रतिनिधि हानिकारक सामग्री तक पहुंच नहीं होती है, जबकि यह भी दिखाता है कि क्वांटाइल रिग्रेशन हमले इस सीमित परिदृश्य में शैडो मॉडल-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Pratiksha Thaker, Neil Kale, Zhiwei Steven Wu, Virginia Smith2026-07-23
🤖 AI

Locus: Agentic Predicate Synthesis for Directed Fuzzing

Locus एक नवीन एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो लक्षित अवस्थाओं (target states) की ओर निर्देशित फज़िंग को निर्देशित करने के लिए अर्थपूर्ण मध्यवर्ती प्रेडिकेट्स (intermediate predicates) को संश्लेषित करता है, जो अत्याधुनिक फज़र्स की दक्षता में पर्याप्त सुधार करता है और सफलतापूर्वक पहले से अनपैच की गई वास्तविक दुनिया की कमजोरियों की खोज करता है।

Jie Zhu, Chihao Shen, Ziyang Li, Jiahao Yu, Yizheng Chen, Kexin Pei2026-07-23
💻 computer science

CGCE: Classifier-Guided Concept Erasure in Generative Models

यह शोध पत्र क्लासिफायर-गाइडेड कॉन्सेप्ट इरेज़र (CGCE) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क है जो इन्फरेंस के समय हल्के क्लासिफायर का उपयोग करके असुरक्षित टेक्स्ट एम्बेडिंग्स को परिष्कृत करके जनरेटिव मॉडल्स की एडवरसेरियल हमलों के विरुद्ध मजबूती और सुरक्षा को बढ़ाता है, जिससे मॉडल की मूल जनरेटिव गुणवत्ता से समझौता किए बिना अवांछनीय अवधारणाओं को प्रभावी ढंग से मिटाया जा सकता है।

Viet Nguyen, Vishal M. Patel2026-07-23
💻 computer science

Matching Ranks Over Probability Yields Truly Deep Safety Alignment

यह शोध पत्र PRESTO पद्धति का परिचय देता है, जो लक्षित वितरण में टोकन रैंक को मिलाने के माध्यम से ओपन-सोर्स LLMs में डीप सेफ्टी अलाइनमेंट को बढ़ाता है ताकि नए रैंक-असिस्टेड प्रीफिलिंग (RAP) हमले का प्रभावी ढंग से मुकाबला किया जा सके, जिससे मानक डेटा ऑग्मेंटेशन डिफेंस की तुलना में सुरक्षा में 4.7 गुना तक सुधार होता है।

Jason Vega, Gagandeep Singh2026-07-23
🤖 AI

HALLMARK: Diagnosing Three Failure Modes in LLM Citation Verifiers

यह शोधपत्र HALLMARK को पेश करता है, जो LLMs में साइटेशन हेलोसिनेशन (citation hallucination) के निदान के लिए एक व्यापक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वास्तविक फैब्रिकेशन्स को चूकने की उच्च लागत के बावजूद, फॉल्स-पॉजिटिव दरएं—न कि रिकॉल—साइटेशन वेरीफायर की तैनात करने योग्यता (deployability) को निर्धारित करने वाला महत्वपूर्ण बॉटलनेक हैं।

Patrik Reizinger, Wieland Brendel2026-07-23