🤖 machine learning

AutoRAN: Automated Hijacking of Safety Reasoning in Large Reasoning Models

यह शोध पत्र AutoRAN को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एक कमजोर मॉडल का उपयोग करके निष्पादन (execution) का अनुकरण करने और लीक हुए रीजनिंग पैटर्न के आधार पर हमलों को पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत करने के माध्यम से बड़े रीजनिंग मॉडलों की सुरक्षा तर्क (safety reasoning) को हाईजैक करने को स्वचालित करता है, जिससे सुरक्षा गार्डरेल्स को बायपास करने में लगभग पूर्ण सफलता दर प्राप्त होती है और यह प्रदर्शित होता है कि रीजनिंग ट्रेसेस स्वयं एक महत्वपूर्ण अटैक सरफेस हैं।

Jiacheng Liang, Tanqiu Jiang, Yuhui Wang, Rongyi Zhu, Fenglong Ma, Ting Wang2026-04-17
🤖 machine learning

Fall into a Pit, Gain in a Wit: Cognitive-Guided Harmful Meme Detection via Misjudgment Risk Pattern Retrieval

यह शोध पत्र PatMD प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो हानिकारक मीम डिटेक्शन को बेहतर बनाने के लिए सीखे गए गलत निर्णय के जोखिम वाले पैटर्न (misjudgment risk patterns) को पुनः प्राप्त करने और लागू करने का उपयोग करता है ताकि मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को सामान्य तर्क संबंधी त्रुटियों से बचने के लिए निर्देशित किया जा सके, जिससे विडंबना (irony) और रूपक (metaphor) जैसे सूक्ष्म अलंकारिक उपकरणों के विरुद्ध सटीकता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Wenshuo Wang, Ziyou Jiang, Junjie Wang, Mingyang Li, Jie Huang, Yuekai Huang, Zhiyuan Chang, Feiyan Duan, Qing Wang2026-04-17
💻 computer science

CONTEX-T: Contextual Exploitation of Encrypted Traffic for Device Fingerprinting via Transformer Time-Frequency Analysis

यह शोध पत्र CONTEX-T को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो पैकेट मेटाडेटा को समय-आवृत्ति (time-frequency) निरूपणों में बदलकर और उन्हें विजन ट्रांसफॉर्मर्स के साथ विश्लेषित करके एन्क्रिप्टेड IoT उपकरणों की पहचान करने में 99% से अधिक सटीकता प्राप्त करता है, जिससे एक महत्वपूर्ण सुरक्षा भेद्यता का खुलासा होता है जहाँ मजबूत एन्क्रिप्शन के बावजूद टेम्पोरल और स्पेक्ट्रल सिग्नेचर बने रहते हैं।

Nazmul Islam, Mohammad Zulkernine2026-04-17
💻 computer science

Privacy Filters are Captured by Residues: A Characterization of Free Natural Filters and the Cost of Adaptivity

यह शोध पत्र अनुकूल रूप से चुने गए डिफरेंशियल प्राइवेट मैकेनिज्म के लिए प्राइवेसी अकाउंटिंग को एकीकृत और बेहतर बनाने हेतु रेसिड्यू फिल्टर्स (residue filters) को प्रस्तुत करता है, साथ ही उन स्थितियों का लक्षण वर्णन करता है जिनके तहत नेचुरल फिल्टर्स "निःशुल्क" होते हैं और यह प्रदर्शित करता है कि अडैप्टिव एडवर्सरीज के विरुद्ध विफल होने पर भी, उनका आउटपुट केवल पॉली-लॉगैरिद्मिक गिरावट के साथ लगभग डिफरेंशियल प्राइवेट बना रहता है।

Matthew Regehr, Bingshan Hu, Ethan Leeman, Pasin Manurangsi, Pierre Tholoniat, Mathias Lécuyer2026-04-17
💻 computer science

DAO to (Anonymous) DAO Transactions

यह शोध पत्र \textsc{Dao2^2} को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो वितरित की-डेरिवेशन (distributed key derivation), स्टेल्थ-एड्रेस जनरेशन (stealth-address generation) और थ्रेशोल्ड सिग्नेचर (threshold signatures) का उपयोग करके संगठनों (DAOs) के बीच सुरक्षित, थ्रेशोल्ड-अधिकृत लेनदेन को सक्षम बनाता है, जिसमें वैकल्पिक प्राप्तकर्ता गुमनामी और वितरित फंड नियंत्रण शामिल है ताकि मास्टर सीक्रेट्स को पुनर्गठित किए बिना कम-विलंबता (low-latency) और स्केलेबल ट्रांसफर प्राप्त किया जा सके।

Minfeng Qi, Lin Zhong, Qin Wang2026-04-17
🤖 machine learning

Anomaly Detection in IEC-61850 GOOSE Networks: Evaluating Unsupervised and Temporal Learning for Real-Time Intrusion Detection

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि सुपरवाइज्ड रैंडम फॉरेस्ट मॉडल उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, अनसुपरवाइज्ड टेम्पोरल मॉडल—विशेष रूप से GRU-आधारित ऑटोएन्कोडर्स—IEC-61850 GOOSE नेटवर्क में विसंगतियों का पता लगाने के लिए वास्तविक समय के प्रदर्शन और सामान्यीकरण का एक बेहतर संतुलन प्रदान करते हैं, जो उन्हें सख्त विलंबता बाधाओं और सीमित लेबल वाले डेटा वाले वातावरण के लिए एक व्यावहारिक विकल्प बनाता है।

Joseph Moore2026-04-17
💻 computer science

Head Count: Privacy-Preserving Face-Based Crowd Monitoring

यह शोध पत्र एक गोपनीयता-संरक्षण भीड़ निगरानी प्रणाली का प्रस्ताव करता है जो व्यक्तियों की वास्तविक पहचान को प्रकट किए या संग्रहीत किए बिना, समय और स्थानों के माध्यम से व्यक्तियों की गणना करने के लिए फजी एक्सट्रैक्टर्स (fuzzy extractors) और होमोमोर्फिक रूप से एन्क्रिप्टेड ब्लूम फिल्टर्स (homomorphically encrypted Bloom filters) के साथ चेहरे की पहचान (face recognition) का उपयोग करता है।

Fatemeh Marzani, Thijs van Ede, Geert Heijenk, Maarten van Steen2026-04-17
💻 computer science

Filament: Denning-Style Information Flow Control for Rust

फिलामेंट (Filament) रस्ट (Rust) के लिए एक डेनिंग-शैली (Denning-style) की स्टैटिक सूचना-प्रवाह नियंत्रण लाइब्रेरी है जो स्पष्ट प्रवाह (explicit flows) के लिए टाइप इन्फरेंस (type inference), अप्रत्यक्ष प्रवाह (implicit flows) के लिए एक हल्के `pc_block!` कंस्ट्रक्ट और निर्बाध लाइब्रेरी इंटरऑपरेबिलिटी के लिए विशेष मैक्रोज़ का लाभ उठाकर कंपाइलर संशोधनों के बिना सूक्ष्म-स्तरीय सुरक्षा प्रवर्तन प्राप्त करती है, जबकि यह कोकून (Cocoon) जैसे मौजूदा समाधानों की तुलना में अधिक उदार प्रोग्रामिंग मॉडल प्रदान करती है।

Jeffrey C. Ching, Quan Zhou, Danfeng Zhang2026-04-17
💻 computer science

AndroScanner: Automated Backend Vulnerability Detection for Android Applications

यह शोध पत्र AndroScanner को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित पाइपलाइन है जो एंड्रॉइड अनुप्रयोगों में OWASP API सुरक्षा शीर्ष 10 के विरुद्ध बैकएंड कमजोरियों का पता लगाने के लिए स्टैटिक और डायनेमिक विश्लेषण को जोड़ता है, जिसने एक प्रोडक्शन ऐप में ज़ीरो-डे 'एक्सेसिव डेटा एक्सपोज़र' (Excessive Data Exposure) सहित पांच खामियों की सफलतापूर्वक पहचान की है।

Harini Dandu2026-04-17
🤖 AI

Robustness Analysis of Machine Learning Models for IoT Intrusion Detection Under Data Poisoning Attacks

यह अध्ययन IoT घुसपैठ का पता लगाने में डेटा पॉइजनिंग हमलों के प्रति चार सामान्य मशीन लर्निंग क्लासिफायर की संवेदनशीलता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि एन्सेम्बल मॉडल अपेक्षाकृत स्थिर रहते हैं, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और डीप न्यूरल नेटवर्क महत्वपूर्ण प्रदर्शन गिरावट का शिकार होते हैं, जिससे एआई-संचालित सुरक्षा ढांचों में प्रतिकूल रूप से मजबूत प्रशिक्षण और एकीकृत लचीलापन परीक्षण की महत्वपूर्ण आवश्यकता रेखांकित होती है।

Fortunatus Aabangbio Wulnye, Justice Owusu Agyemang, Kwame Opuni-Boachie Obour Agyekum, Kwame Agyeman-Prempeh Agyekum, K (…)2026-04-17