🔒 Category

cs.CR

3528 पेपर

🔭 astrophysics

Out-of-Domain Stress Test for Temporal Braid Group Privilege Escalation Detection

यह शोध पत्र सिंथेटिक क्लाउड IAM ग्राफ्स पर प्रयुक्त समान शून्य-पैरामीटर पाइपलाइन को सौर कोरोनल चुंबकीय क्षेत्र के विस्फोटों की भविष्यवाणी करने के लिए सफलतापूर्वक लागू करके, प्रिविलेज एस्केलेशन पैटर्न के लिए एक डिस्क्रिमिनेटर के रूप में बुराऊ-लियपुनोव एक्सपोनेंट की मजबूती को प्रमाणित करता है, जो असंबंधित डोमेन में एक सार्वभौमिक टेम्पोरल ब्रेड ग्रुप सांख्यिकी के रूप में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Christophe Parisel2026-04-06
🤖 machine learning

Backdoor Attacks on Decentralised Post-Training

यह शोध पत्र पाइपलाइन पैरेललिज्म का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडलों के विकेंद्रीकृत पोस्ट-ट्रेनिंग पर पहला बैकडोर हमला प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक मध्यवर्ती चरण को नियंत्रित करने वाला एक दुर्भावनापूर्ण प्रतिभागी सफलतापूर्वक एक ऐसा ट्रिगर इंजेक्ट कर सकता है जो मॉडल अलाइनमेंट को नाटकीय रूप से कम कर देता है और सुरक्षा अलाइनमेंट प्रशिक्षण के बाद भी प्रभावी रहता है।

Oğuzhan Ersoy, Nikolay Blagoev, Jona te Lintelo, Stefanos Koffas, Marina Krček, Stjepan Picek2026-04-06
🤖 AI

Automated Malware Family Classification using Weighted Hierarchical Ensembles of Large Language Models

यह शोधपत्र एक ज़ीरो-लेबल मैलवेयर फैमिली क्लासिफिकेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो निर्णय-स्तर के भविष्यवाणियों को एकत्रित करने के लिए प्रीट्रेंड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के एक वेटेड पदानुक्रमित एन्सेम्बल (weighted hierarchical ensemble) का लाभ उठाता है, जिससे लेबल किए गए डेटासेट या मॉडल रिट्रेनिंग पर निर्भर किए बिना ओपन-वर्ल्ड परिदृश्यों में मजबूती और स्केलेबिलिटी को बढ़ाया जा सकता है।

Samita Bai, Hamed Jelodar, Tochukwu Emmanuel Nwankwo, Parisa Hamedi, Mohammad Meymani, Roozbeh Razavi-Far, Ali A. Ghorba (…)2026-04-06
🤖 AI

Opal: Private Memory for Personal AI

ओपल (Opal) व्यक्तिगत एआई के लिए एक निजी मेमोरी सिस्टम है जो डेटा-निर्भर तर्क (data-dependent reasoning) को एक विश्वसनीय एनक्लेव (trusted enclave) में अलग करके फिक्स्ड, ओब्लिवियस डिस्क एक्सेस सक्षम करता है, जिससे मौजूदा सुरक्षित बेसलाइन की तुलना में रिट्रीवल सटीकता, थ्रूपुट और लागत-दक्षता में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Darya Kaviani, Alp Eren Ozdarendeli, Jinhao Zhu, Yu Ding, Raluca Ada Popa2026-04-06
🤖 AI

From Theory to Practice: Code Generation Using LLMs for CAPEC and CWE Frameworks

यह शोध पत्र जावा, पायथन और जावास्क्रिप्ट में 615 असुरक्षित कोड स्निपेट्स के एक नवीन डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जिसे कॉमन अटैक पैटर्न एन्यूमरेशन्स (CAPEC) और कॉमन वीकनेस एन्यूमरेशन्स (CWE) विवरणों को मैप करने के लिए GPT-4o, Llama और Claude मॉडल्स का उपयोग करके जेनरेट किया गया है, जिससे सुरक्षा अनुसंधान और मशीन लर्निंग-आधारित डिटेक्शन सिस्टम को आगे बढ़ाने के लिए विस्तृत, लेबल किए गए भेद्यता डेटा की कमी को दूर किया जा सके।

Murtuza Shahzad, Joseph Wilson, Ibrahim Al Azher, Hamed Alhoori, Mona Rahimi2026-04-06
🤖 AI

AutoVerifier: An Agentic Automated Verification Framework Using Large Language Models

यह शोध पत्र AutoVerifier को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-आधारित एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो दावों को संरचित ट्रिपल्स (triples) में विभाजित करके और उन्हें छह रीजनिंग परतों के माध्यम से विश्लेषण करके एंड-टू-एंड तकनीकी दावा सत्यापन को स्वचालित करता है, और मानवीय विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना जटिल वैज्ञानिक डोमेन में पद्धतिगत दोषों और हितों के टकराव की पहचान करने की अपनी क्षमता को सफलतापूर्वक प्रदर्शित करता है।

Yuntao Du, Minh Dinh, Kaiyuan Zhang, Ninghui Li2026-04-06
🤖 AI

Analyzing Healthcare Interoperability Vulnerabilities: Formal Modeling and Graph-Theoretic Approach

यह शोध पत्र FHIR रिसोर्स एक्सेस ग्राफ (FRAG) को पेश करके HL7 FHIR स्वास्थ्य सेवा इंटरऑपरेबिलिटी प्लेटफॉर्म में कंकरेंसी कंट्रोल (concurrency control) की कमी को संबोधित करता है, जो एक औपचारिक ग्राफ-सैद्धांतिक मॉडल है जो सिमल्टेनियस राइट कॉन्फ्लिक्ट्स (simultaneous write conflicts), TOCTOU उल्लंघनों और कैस्केडिंग अपडेट रेसेस (cascading update races) जैसे रेस कंडीशंस का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, और 90.0% F1 स्कोर प्राप्त करता है जो मौजूदा टाइम-विंडो-आधारित बेसलाइन्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jawad Mohammed, Gahangir Hossain2026-04-06
🤖 AI

Credential Leakage in LLM Agent Skills: A Large-Scale Empirical Study

यह शोध पत्र LLM एजेंट कौशल में क्रेडेंशियल रिसाव (credential leakage) का पहला बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो 520 असुरक्षित कौशलों की पहचान करने के लिए 17,000 से अधिक नमूनों का विश्लेषण करता है, 10 रिसाव पैटर्न को वर्गीकृत करता है (जो मुख्य रूप से डिबग लॉगिंग और क्रॉस-मोडल कोड-NL इंटरैक्शन द्वारा संचालित होते हैं), और उजागर किए गए रहस्यों की उच्च शोषण क्षमता और निरंतरता को प्रदर्शित करता है।

Zhihao Chen, Ying Zhang, Yi Liu, Gelei Deng, Yuekang Li, Yanjun Zhang, Jianting Ning, Leo Yu Zhang, Lei Ma, Zhiqiang Li2026-04-06
💬 NLP

Supply-Chain Poisoning Attacks Against LLM Coding Agent Skill Ecosystems

यह शोधपत्र डॉक्यूमेंट-ड्रिवन इम्प्लिसिट पेलोड एक्ज़ीक्यूशन (DDIPE) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सप्लाई-चेन हमला है जो स्किल डॉक्यूमेंटेशन में मैलिशियस लॉजिक को एम्बेड करके LLM एजेंट सुरक्षा उपायों को बायपास करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे इम्प्लिसिट हमले स्पष्ट निर्देश हमलों की तुलना में काफी उच्च सफलता दर के साथ एजेंट कार्यों को सफलतापूर्वक हाईजैक कर सकते हैं।

Yubin Qu, Yi Liu, Tongcheng Geng, Gelei Deng, Yuekang Li, Leo Yu Zhang, Ying Zhang, Lei Ma2026-04-06
🤖 AI

AlertStar: Path-Aware Alert Prediction on Hyper-Relational Knowledge Graphs

यह शोधपत्र AlertStar को प्रस्तुत करता है, जो एक पाथ-अवेयर (path-aware) फ्रेमवर्क है जो नेटवर्क घुसपैठ अलर्ट को हाइपर-रिलेशनल नॉलेज ग्राफ के रूप में मॉडल करता है ताकि फ्लो-लेवल मेटाडेटा क्वालीफायर को स्ट्रक्चरल पाथ जानकारी के साथ एकीकृत करके परिष्कृत थ्रेट रीजनिंग (threat reasoning) को सक्षम किया जा सके, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर भविष्यवाणी प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।

Zahra Makki Nayeri, Mohsen Rezvani2026-04-06