🔒 Category

cs.CR

3510 पेपर

💻 computer science

Synthetic Trust Attacks: Modeling How Generative AI Manipulates Human Decisions in Social Engineering Fraud

यह शोध पत्र सिंथेटिक ट्रस्ट अटैक्स (STAs) और STAM फ्रेमवर्क को पेश करता है ताकि यह तर्क दिया जा सके कि एआई-संचालित धोखाधड़ी ने महत्वपूर्ण हमले के सतह (attack surface) को सिंथेटिक मीडिया का पता लगाने से बदलकर मानव निर्णय लेने की प्रक्रिया में हेरफेर करने की ओर स्थानांतरित कर दिया है, जिससे नए वर्गीकरण, कोडिंग स्कीमा और परिचालन प्रोटोकॉल के माध्यम से निर्णय परत (decision layer) पर केंद्रित रक्षा रणनीति की आवश्यकता उत्पन्न हुई है।

Muhammad Tahir Ashraf2026-04-08
💻 computer science

ML Defender (aRGus NDR): An Open-Source Embedded ML NIDS for Botnet and Anomalous Traffic Detection in Resource-Constrained Organizations

यह शोध पत्र ML Defender (aRGus NDR) को प्रस्तुत करता है, जो eBPF/XDP पर निर्मित एक ओपन-सोर्स, लागत प्रभावी एम्बेडेड ML नेटवर्क घुसपैठ पहचान प्रणाली है, जो एक हाइब्रिड रूल-बेस्ड/रैंडम फॉरेस्ट आर्किटेक्चर पर आधारित है और लगभग पूर्ण सटीकता (F1=0.9985) प्राप्त करती है तथा कमोडिटी हार्डवेयर पर फाल्स पॉजिटिव्स को काफी कम कर देती है, जिससे उन्नत बॉटनेट और विसंगति का पता लगाना संसाधन-सीमित संगठनों के लिए सुलभ हो जाता है।

Alonso Isidoro Román2026-04-08
💻 computer science

Towards Predicting Multi-Vulnerability Attack Chains in Software Supply Chains from Software Bill of Materials Graphs

यह शोध पत्र एक नवीन SBOM-संचालित ग्राफ-लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो मल्टी-वल्नरेबिलिटी अटैक चेन्स की भविष्यवाणी करने के लिए सॉफ्टवेयर सप्लाई चेन को हेट्रोजेनियस ग्राफ के रूप में मॉडल करता है, जो हेट्रोजेनियस ग्राफ अटेंशन नेटवर्क और लिंक प्रेडिक्शन मॉडल के माध्यम से असुरक्षित घटकों और कैस्केडिंग CVE इंटरैक्शन की पहचान करने में उच्च सटीकता प्रदर्शित करता है।

Laura Baird, Armin Moin2026-04-08
💻 computer science

SkillAttack: Automated Red Teaming of Agent Skills through Attack Path Refinement

यह शोध पत्र स्किलअटैक (SkillAttack) का परिचय देता है, जो एक स्वचालित रेड-टीमिंग फ्रेमवर्क है जो गैर-दुर्भावनापूर्ण एलएलएम (LLM) एजेंट स्किल्स में अंतर्निहित कमजोरियों को गतिशील रूप से समझाने के लिए एडवरसेरियल प्रॉम्प्टिंग और एक क्लोज्ड-लूप रिफाइनमेंट प्रक्रिया का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वास्तविक इंटरैक्शन के तहत अच्छी मंशा वाली स्किल्स भी महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिम पैदा करती हैं।

Zenghao Duan, Yuxin Tian, Zhiyi Yin, Liang Pang, Jingcheng Deng, Zihao Wei, Shicheng Xu, Yuyao Ge, Xueqi Cheng2026-04-08
🤖 machine learning

Feature-Aware Anisotropic Local Differential Privacy for Utility-Preserving Graph Representation Learning in Metal Additive Manufacturing

यह शोध पत्र FI-LDP-HGAT प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो मेटल एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग में ग्राफ-आधारित दोषों का पता लगाने की उपयोगिता को बनाए रखने के लिए एक स्ट्रैटिफाइड हिरार्किकल ग्राफ अटेंशन नेटवर्क को फीचर-इम्पॉर्टेंस-अवेयर एनिसोट्रोपिक गॉसियन मैकेनिज्म के साथ जोड़ता है, जबकि विशेषता की महत्वपूर्णता के आधार पर शोर बजट (नॉइज़ बजट) को रणनीतिक रूप से आवंटित करके लोकल डिफरेंशियल प्राइवेसी को संतुष्ट करता है।

MD Shafikul Islam, Mahathir Mohammad Bappy, Saifur Rahman Tushar, Md Arifuzzaman2026-04-08
💻 computer science

Lightweight True In-Pixel Encryption with FeFET Enabled Pixel Design for Secure Imaging

यह शोध पत्र SecurePix प्रस्तुत करता है, जो एक कॉम्पैक्ट CMOS-संगत इमेज सेंसर आर्किटेक्चर है जो विजुअल डेटा को स्रोत पर ही प्रभावी ढंग से सुरक्षित करने के लिए फेरोइलेक्ट्रिक फील्ड-इफेक्ट ट्रांजिस्टर (FeFETs) का उपयोग करके हल्का, ट्रू इन-पिक्सेल एन्क्रिप्शन करता है, जो कम बिजली के ओवरहेड को बनाए रखते हुए न्यूरल नेटवर्क रिकग्निशन सटीकता को नाटकीय रूप से कम करता है और सिमेट्रिक कुंजियों के माध्यम से अधिकृत रिकवरी को सक्षम बनाता है।

Md Rahatul Islam Udoy, Diego Ferrer, Wantong Li, Kai Ni, Sumeet Kumar Gupta, Ahmedullah Aziz2026-04-08
💬 NLP

XMark: Reliable Multi-Bit Watermarking for LLM-Generated Texts

यह शोध पत्र XMark को पेश करता है, जो LLM-जनित टेक्स्ट के लिए एक नवीन मल्टी-बिट वॉटरमार्किंग विधि है, जो सीमित टोकन के साथ भी उच्च डिकोडिंग सटीकता प्राप्त करके और कम विकृत लॉजिट वितरण के माध्यम से टेक्स्ट की गुणवत्ता बनाए रखकर मौजूदा सीमाओं को दूर करता है।

Jiahao Xu, Rui Hu, Olivera Kotevska, Zikai Zhang2026-04-08
🤖 AI

Broken by Default: A Formal Verification Study of Security Vulnerabilities in AI-Generated Code

यह औपचारिक सत्यापन अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सात फ्रंटियर एलएलएम (LLMs) में एआई-जनरेटेड कोड मौलिक रूप से असुरक्षित है, जिसमें 55.8% आर्टिफैक्ट्स में गणितीय रूप से सिद्ध कमजोरियां मौजूद हैं जो उद्योग-मानक उपकरणों से बच निकलती हैं और स्पष्ट सुरक्षा निर्देशों के बावजूद बनी रहती हैं।

Dominik Blain, Maxime Noiseux2026-04-08✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Your LLM Agent Can Leak Your Data: Data Exfiltration via Backdoored Tool Use

यह शोध पत्र "बैक-रिवील" (Back-Reveal) का परिचय देता है, जो एक नया हमला है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे बैकडोर वाले टूल-उपयोग करने वाले एलएलएम (LLM) एजेंटों को छद्म टूल कॉल्स के माध्यम से व्यवस्थित रूप से संवेदनशील उपयोगकर्ता डेटा को बाहर निकालने के लिए ट्रिगर किया जा सकता है, जिसमें मल्टी-टर्न इंटरैक्शन द्वारा संचयी रिसाव (cumulative leakage) की संभावना बढ़ जाती है।

Wuyang Zhang, Shichao Pei2026-04-08
🤖 AI

Foundations for Agentic AI Investigations from the Forensic Analysis of OpenClaw

यह शोध पत्र रिकवरेबल ट्रेसेस (recoverable traces) का विश्लेषण करके, एक आर्टिफैक्ट टैक्सोनॉमी (artifact taxonomy) प्रस्तावित करके, और LLM-संचालित निष्पादन द्वारा पेश की गई नॉन-डिटरमिनिज्म (nondeterminism) और एब्स्ट्रैक्शन (abstraction) की अनूठी चुनौतियों को उजागर करके, एजेंटिक एआई फोरेंसिक्स (agentic AI forensics) के लिए एक मौलिक ढांचा स्थापित करने हेतु ओपनक्लॉ (OpenClaw) एजेंट सिस्टम का एक अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है।

Jan Gruber, Jan-Niclas Hilgert2026-04-08