cs.CR पेपर | Gist.Science

Towards the Development of an LLM-Based Methodology for Automated Security Profiling in Compliance with Ukrainian Cybersecurity Regulations

यह शोध पत्र एक ऐसी कार्यप्रणाली का प्रस्ताव करता है जो सुरक्षा प्रोफाइल के निर्माण को स्वचालित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का लाभ उठाती है, जिससे तकनीकी नियंत्रणों और यूक्रेनी साइबर सुरक्षा नियमों के बीच संरेखण सुनिश्चित होता है और साथ ही ISO/IEC 27001 और NIST जैसे अंतर्राष्ट्रीय मानकों को एकीकृत किया जाता है।

Daniil Shafranskyi, Iryna Stopochkina, Mykola Ilin2026-04-09

💻 computer science

ClawLess: A Security Model of AI Agents

ClawLess एक सुरक्षा ढांचा है जो BPF-आधारित syscall इंटरसेप्शन वाले यूजर-स्पेस कर्नेल के माध्यम से औपचारिक रूप से सत्यापित, गतिशील नीतियों को लागू करके स्वायत्त AI एजेंटों की सुरक्षा सुनिश्चित करता है, जो प्रतिकूल एजेंटों के विरुद्ध भी मजबूत सुरक्षा प्रदान करता है।

Hongyi Lu, Nian Liu, Shuai Wang, Fengwei Zhang2026-04-09

💻 computer science

Adversarial Robustness of Time-Series Classification for Crystal Collimator Alignment

यह शोध पत्र एक डिफरेंशिएबल प्रीप्रोसेसिंग रैपर को लागू करके CERN के LHC पर क्रिस्टल-कोलिमेटर अलाइनमेंट के लिए उपयोग किए जाने वाले एक CNN की एडवरसेरियल मजबूती (adversarial robustness) को बढ़ाता है, जो ग्रेडिएंट-आधारित हमलों और फाइन-ट्यूनिंग को सक्षम बनाता है, जिससे क्लीन परफॉर्मेंस से समझौता किए बिना रोबस्ट एक्यूरेसी में 18.6% तक सुधार होता है और विश्लेषण को सीक्वेंस-लेवल टेम्पोरल कमजोरियों तक विस्तारित किया जाता है।

Xaver Fink, Borja Fernandez Adiego, Daniele Mirarchi, Eloise Matheson, Alvaro Garcia Gonzales, Gianmarco Ricci, Joost-Pi (…)2026-04-09

💻 computer science

FedSpy-LLM: Towards Scalable and Generalizable Data Reconstruction Attacks from Gradients on LLMs

यह शोध पत्र FedSpy-LLM प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और सामान्यीकरण योग्य हमला ढांचा (attack framework) है जो फेडरेटेड लर्निंग ग्रेडिएंट्स से निजी प्रशिक्षण डेटा को पुनर्गठित करने के लिए एक नवीन ग्रेडिएंट डिकंपोजिशन रणनीति का लाभ उठाता है, जो बैच आकार, अनुक्रम लंबाई (sequence length), और मॉडल आर्किटेक्चर की सीमाओं को प्रभावी ढंग से दूर करता है—जिसमें पैरामीटर-एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग (PEFT) का उपयोग करने वाले मॉडल भी शामिल हैं।

Syed Irfan Ali Meerza, Feiyi Wang, Jian Liu2026-04-09

💬 NLP

Say Something Else: Rethinking Contextual Privacy as Information Sufficiency

यह शोध पत्र LLM एजेंटों के लिए प्रासंगिक गोपनीयता (contextual privacy) को एक सूचना पर्याप्तता (Information Sufficiency) कार्य के रूप में पुनर्गठित करता है, जिसमें मुक्त-पाठ छद्मनामकरण (free-text pseudonymization) को एक बेहतर रणनीति के रूप में पेश किया गया है और एक संवादात्मक मूल्यांकन प्रोटोकॉल प्रस्तुत किया गया है जो यह प्रकट करता है कि कैसे एकल-संदेश मूल्यांकन बहु-चरण (multi-turn) अंतःक्रियाओं की तुलना में गोपनीयता रिसाव का कम आकलन करते हैं।

Yunze Xiao, Wenkai Li, Xiaoyuan Wu, Ningshan Ma, Yueqi Song, Weihao Xuan2026-04-09

💻 computer science

The Defense Trilemma: Why Prompt Injection Defense Wrappers Fail?

यह शोध पत्र एक "डिफेंस ट्राइलेमा" (defense trilemma) को सिद्ध करता है जो यह दर्शाता है कि कनेक्टेड प्रॉम्प्ट स्पेस वाले लैंग्वेज मॉडल्स के लिए कोई भी निरंतर, उपयोगिता-संरक्षण वाला रैपर डिफेंस (utility-preserving wrapper defense), प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के विरुद्ध पूर्ण सुरक्षा की गारंटी नहीं दे सकता है, जो कि एक सैद्धांतिक असंभवता है जिसे लीन 4 (Lean 4) में यांत्रिक रूप से सत्यापित किया गया है और कई एलएलएम (LLMs) में अनुभवजन्य रूप से मान्य किया गया है।

Manish Bhatt, Sarthak Munshi, Vineeth Sai Narajala, Idan Habler, Ammar Al-Kahfah, Ken Huang, Blake Gatto2026-04-09

💻 computer science

Hybrid ResNet-1D-BiGRU with Multi-Head Attention for Cyberattack Detection in Industrial IoT Environments

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड डीप लर्निंग मॉडल प्रस्तावित करता है जो ResNet-1D, BiGRU और Multi-Head Attention को संयोजित करता है, जो क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) को प्रभावी ढंग से संबोधित करके और कई डेटासेट्स में मजबूत सामान्यीकरण क्षमता प्रदर्शित करके इंडस्ट्रियल IoT सिस्टम पर साइबर हमलों का पता लगाने में बेहतर सटीकता और रियल-टाइम प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Afrah Gueriani, Hamza Kheddar, Ahmed Cherif Mazari2026-04-09

📊 statistics

Optimal Rates for Pure {\varepsilon}-Differentially Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails

यह शोध पत्र भारी-पूंछ वाले ग्रेडिएंट्स (heavy-tailed gradients) के तहत शुद्ध $\epsilon$ -डिफरेंशियल प्राइवेट स्टोकेस्टिक कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए मिनीमैक्स इष्टतम अतिरिक्त-जोखिम दर (minimax optimal excess-risk rate) को स्थापित करता है, जो एम्पिरिकल लॉस के लिप्सचिट्ज़ एक्सटेंशन को निजी रूप से अनुकूलित करने के लिए एक नवीन ढांचे को पेश करता है, जो उच्च संभाव्यता के साथ बहुपद समय (polynomial time) में इन दरों को प्राप्त करता है।

Andrew Lowy2026-04-09

💻 computer science

Guiding Symbolic Execution with Static Analysis and LLMs for Vulnerability Discovery

यह शोध पत्र SAILOR प्रस्तुत करता है, जो भेद्यता लक्ष्यीकरण (vulnerability targeting) के लिए स्टैटिक एनालिसिस और इटरेटिव ड्राइवर सिंथेसिस (iterative driver synthesis) के लिए LLMs को एकीकृत करके सिम्बोलिक एक्जीक्यूशन हारनेस निर्माण को स्वचालित करने वाला एक अभिनव ढांचा है, जो 10 बड़े C/C++ प्रोजेक्ट्स में 379 पहले से अज्ञात मेमोरी-सेफ्टी भेद्यताओं की खोज करने में सक्षम है जहाँ मौजूदा बेसलाइन विफल रहे थे।

Md Shafiuzzaman, Achintya Desai, Wenbo Guo, Tevfik Bultan2026-04-09

💻 computer science

Can Drift-Adaptive Malware Detectors Be Made Robust? Attacks and Defenses Under White-Box and Black-Box Threats

यह शोध पत्र एक सार्वभौमिक सुदृढ़ीकरण ढांचे (robustification framework) को प्रस्तुत करता है जो व्हाइट-बॉक्स और ब्लैक-बॉक्स दोनों हमलों के विरुद्ध ड्रिफ्ट-एडेप्टिव मैलवेयर डिटेक्टरों की प्रतिकूल प्रतिरोध क्षमता (adversarial resilience) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि इष्टतम रक्षा रणनीतियाँ खतरे-मॉडल-विशिष्ट होती हैं और मजबूती (robustness) विभिन्न प्रकार के हमलों में स्वतः ही स्थानांतरित नहीं होती है।

Adrian Shuai Li, Md Ajwad Akil, Elisa Bertino2026-04-09

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