cs.CR पेपर | Gist.Science

NeuroTrace: Inference Provenance-Based Detection of Adversarial Examples

NeuroTrace एक ऐसा ढांचा और बेंचमार्क डेटासेट प्रस्तुत करता है जो क्रॉस-लेयर निष्पादन संरचनाओं (cross-layer execution structures) को कैप्चर करने के लिए इन्फरेंस प्रोवेनेंस ग्राफ्स (Inference Provenance Graphs) का लाभ उठाता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इन्फरेंस प्रोवेनेंस का विश्लेषण करना विविध डोमेन में एडवरसैरियल उदाहरणों (adversarial examples) का पता लगाने के लिए एक सुदृढ़ और हस्तांतरणीय विधि प्रदान करता है।

Firas Ben Hmida, Philemon Hailemariam, Kashif Ali Khan, Birhanu Eshete2026-04-17

🤖 AI

Hijacking Large Audio-Language Models via Context-Agnostic and Imperceptible Auditory Prompt Injection

यह शोध पत्र \textit{AudioHijack} को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो संदर्भ-अज्ञेय (context-agnostic) और अदृश्य प्रतिकूल ऑडियो प्रॉम्प्ट्स उत्पन्न करके लार्ज ऑडियो-लैंग्वेज मॉडल्स को सफलतापूर्वक हाईजैक करता है, जो टोकेनाइजेशन बाधाओं को पार करते हैं और विविध मॉडल्स एवं वास्तविक दुनिया के वॉइस एजेंट्स में अनधिकृत व्यवहारों को प्रेरित करते हैं।

Meng Chen, Kun Wang, Li Lu, Jiaheng Zhang, Tianwei Zhang2026-04-17

💻 computer science

EdgeDetect: Importance-Aware Gradient Compression with Homomorphic Aggregation for Federated Intrusion Detection

एजडिटेक्ट (EdgeDetect) 6G-IoT के लिए एक संचार-कुशल और गोपनीयता-संरक्षित फेडरेटेड घुसपैठ पहचान प्रणाली है जो 98% सटीकता प्राप्त करने के साथ-साथ अपलिंक ट्रैफ़िक को 96.9% तक कम करने और अनुमान (inference) एवं पॉइजनिंग हमलों से बचाव करने के लिए मीडियन-आधारित ग्रेडिएंट बाइनराइजेशन और पायलीयर (Paillier) होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन को संयोजित करती है।

Noor Islam S. Mohammad2026-04-17

🤖 AI

Layered Mutability: Continuity and Governance in Persistent Self-Modifying Agents

यह शोधपत्र निरंतर स्व-संशोधित एजेंटों का विश्लेषण करने के लिए एक "स्तरित परिवर्तनशीलता" (लेयर्ड म्यूटेबिलिटी) ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसमें यह तर्क दिया गया है कि उनका प्राथमिक शासन जोखिम अचानक गलत संरेखण नहीं है, बल्कि स्थानीय रूप से तर्कसंगत अपडेट का अनधिकृत व्यवहारिक विचलन में संचय है, जो एक रैचेट प्रयोग के माध्यम से अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित किया गया है जो महत्वपूर्ण पहचान हिस्टेरेसिस (आइडेंटिटी हिस्टेरेसिस) दर्शाता है।

Krti Tallam2026-04-17

💬 NLP

Segment-Level Coherence for Robust Harmful Intent Probing in LLMs

यह शोध पत्र एक सेगमेंट-स्तरीय कोहेरेंस प्रोबिंग विधि प्रस्तुत करता है जो हानिकारक CBRN-संबंधित इरादों का मजबूती से पता लगाने के लिए कई साक्ष्य टोकन को एकत्रित करता है, जो अनुकूलित जेलब्रेकिंग और कैरेक्टर-लेवल अस्पष्टता के विरुद्ध भी उच्च पहचान सटीकता बनाए रखते हुए फॉल्स पॉजिटिव्स को काफी कम करता है।

Xuanli He, Bilgehan Sel, Faizan Ali, Jenny Bao, Hoagy Cunningham, Jerry Wei2026-04-17

💻 computer science

Efficient Fuzzy Private Set Intersection from Secret-shared OPRF

यह शोध पत्र $L_p$ दूरी मेट्रिक्स के लिए अत्यधिक कुशल फजी प्राइवेट सेट इंटरसेक्शन प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो रैखिक जटिलता प्राप्त करने और रनिंग टाइम एवं संचार लागत दोनों में अत्याधुनिक निर्माणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए सीक्रेट-शेयर्ड ऑब्लिवियस प्रोग्रामेबल PRFs और एक प्रीफिक्स तकनीक का लाभ उठाते हैं।

Xinpeng Yang, Meng Hao, Chenkai Weng, Robert H. Deng, Yonggang Wen, Tianwei Zhang2026-04-17

🤖 machine learning

No More Guessing: a Verifiable Gradient Inversion Attack in Federated Learning

यह शोध पत्र फेडेरेटेड लर्निंग के लिए एक सत्यापन योग्य ग्रेडिएंट इनवर्जन अटैक (VGIA) प्रस्तुत करता है जो ज्यामितीय और बीजगणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करके व्यक्तिगत प्रशिक्षण रिकॉर्ड की सटीक रिकवरी को प्रमाणित करता है, जिससे मानव निरीक्षण पर निर्भर हुए बिना टैबुलर डेटा पर मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Francesco Diana, Chuan Xu, André Nusser, Giovanni Neglia2026-04-17

💻 computer science

Emulation-based System-on-Chip Security Verification: Challenges and Opportunities

यह शोध पत्र सिस्टम-ऑन-चिप्स (SoCs) के लिए इम्यूलेशन-आधारित सुरक्षा सत्यापन पर एक व्यापक सर्वेक्षण और परिप्रेक्ष्य प्रस्तुत करता है, जो यथार्थवादी वर्कलोड के तहत हार्डवेयर सुरक्षा को मान्य करने में पारंपरिक सिमुलेशन की सीमाओं को संबोधित करने के लिए वर्तमान पद्धतियों, चुनौतियों और उभरते अवसरों को रेखांकित करता है।

Tanvir Rahman, Shuvagata Saha, Ahmed Y. Alhurubi, Sujan Kumar Saha, Farimah Farahmandi, Mark Tehranipoor2026-04-17

🤖 machine learning

FedIDM: Achieving Fast and Stable Convergence in Byzantine Federated Learning through Iterative Distribution Matching

FedIDM एक बायज़ेंटाइन-रोबस्ट (Byzantine-robust) फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो असामान्य क्लाइंट अपडेट्स की पहचान करने और उन्हें फ़िल्टर करने के लिए विश्वसनीय संक्षेपित डेटा (condensed data) उत्पन्न करने हेतु पुनरावृत्ति वितरण मिलान (iterative distribution matching) का उपयोग करके, महत्वपूर्ण दुर्भावनापूर्ण हमलों के तहत भी मॉडल उपयोगिता को बनाए रखते हुए तेज़ और स्थिर अभिसरण (convergence) प्राप्त करता है।

He Yang, Dongyi Lv, Wei Xi, Song Ma, Hanlin Gu, Jizhong Zhao2026-04-17

💻 computer science

NFTDELTA: Detecting Permission Control Vulnerabilities in NFT Contracts through Multi-View Learning

NFTDELTA एक स्टैटिक एनालिसिस फ्रेमवर्क है जो लोकप्रिय कलेक्शंस में महत्वपूर्ण सुरक्षा खामियों की पहचान करने में उच्च सटीकता और स्केलेबिलिटी प्राप्त करने के लिए, NFT कॉन्ट्रैक्ट्स में परमिशन कंट्रोल कमजोरियों का पता लगाने हेतु सीक्वेंस और ग्राफ फीचर्स को एकीकृत करने के लिए मल्टी-व्यू लर्निंग का उपयोग करता है।

Hailu Kuang, Xiaoqi Li, Wenkai Li, Zongwei Li2026-04-17

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