cs.CR पेपर | Gist.Science

When to Trust the Map: Confidence-Aware LLM Routing for Automotive CVE-to-ATM Mapping

यह शोध पत्र एक कॉन्फिडेंस-अवेयर (confidence-aware) एलएलएम (LLM) रूटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ऑटोमोटिव सीवीई-टू-एटीएम (CVE-to-ATM) मैपिंग को एक चयनात्मक स्वचालन समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, जिसमें पदानुक्रमित इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (hierarchical in-context learning) और कैलिब्रेटेड कॉन्फिडेंस स्कोर का उपयोग करके मैपिंग्स को ऑटो-कन्फर्मेबल (auto-confirmable), रिव्यू (review), या होल्ड (hold) श्रेणियों में रूट किया जाता है, जिससे अनिश्चित मामलों को विश्लेषक समीक्षा के लिए अलग करते हुए ज़ीरो-शॉट बेसलाइन्स की तुलना में सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Heeyun Heo, Sangmin Park, Huy Kang Kim, Sanghoon Jeon2026-07-22

💻 computer science

GLID: Gated Local Intrinsic Dimension Repairs the Blind Spots of Face-Forgery Detectors

GLID एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) फेस-फॉरजरी डिटेक्टर है जो इमेज पैच टोकन के स्थानीय अंतर्निहित आयाम (local intrinsic dimension) का अनुमान लगाकर एक ज्यामितीय संकेत उत्पन्न करता है जो डेटा-संचालित शिक्षण का पूरक बनता है, जिससे यह फाउंडेशन-मॉडल डिटेक्टरों के ब्लाइंड स्पॉट्स को ठीक करता है और अनदेखी फॉरजरी फैमिली पर पुनर्र्विक्षण (retraining) की आवश्यकता के बिना अत्याधुनिक क्रॉस-जेनरेटर मजबूती प्राप्त करता है।

Guang Yang, Fengchen Liu2026-07-22

🤖 AI

Cross-Agent Campaign Attribution: Linking Asynchronous Attacks Across LLM Agents

यह शोध पत्र स्वतंत्र LLM एजेंटों के बीच वितरित, एसिंक्रोनस (asynchronous) प्रतिकूल सत्रों को जोड़ने की चुनौती को संबोधित करने के लिए एसिंक्रोनस एट्रिब्यूशन फिंगरप्रिंट वेक्टर ( $A^2FV$ ) पद्धति और SCD-v1 बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि संरचनात्मक और शैलीगत अवशेष (residues) वहां प्रभावी अभियान एट्रिब्यूशन (campaign attribution) सक्षम करते हैं जहाँ पारंपरिक प्रति-सत्र डिटेक्टर विफल हो जाते हैं।

SangJin Park, Myungsub Choi, Jineok Kim, Minseung Kang2026-07-22

💻 computer science

Private Approximation of Graph Spectra and Cuts via Spectral Amplifiers

यह शोध पत्र एक बहुपद-समय (polynomial-time) विभेदक रूप से निजी (differentially private) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो नवीन निजी स्पेक्ट्रल प्रिमिटिव्स और एक परिष्कृत एज-सेंसिटिव टर्मिनल कट ओरेकलल (edge-sensitive terminal cut oracle) को पेश करके बेहतर वर्स्ट-केस त्रुटि सीमाओं के साथ सभी कट्स (cuts) का अनुमान लगाने वाला एक सिंथेटिक ग्राफ जारी करता है।

Chenglin Fan, Jingcheng Liu, Pan Peng, Hangyu Xu, Zongrui Zou2026-07-22

💻 computer science

Tracing the Shadows: Automatic Tracking and Analysis of Crypto Money Laundering via Transaction Semantic Analysis

यह शोध पत्र AMLGuard को प्रस्तुत करता है, जो एक सिमेंटिक-अवेयर फ्रेमवर्क है जो उच्च-स्तरीय लेनदेन इरादों का अनुमान लगाने और सिंगल एवं क्रॉस-चैन DeFi वातावरण में अवैध फंड प्रवाह को सटीक रूप से ट्रैक करने के लिए स्टैटिक रूल-बेस्ड एनालिसिस और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड LLM रीजनिंग का लाभ उठाता है, जिससे $1 बिलियन से अधिक की चोरी गई संपत्तियों के मनी लॉन्ड्रिंग टोपोलॉजी के पुनर्निर्माण में उत्कृष्ट प्रिसिजन और रिकॉल प्राप्त होता है।

Hao Wu, Haijun Wang, Shangwang Li, Yin Wu, Ming Fan, Ting Liu, Xiapu Luo2026-07-22

💻 computer science

Sarus: Privacy-Preserving Multi-Vendor Perception Fusion via Homomorphic Encryption

सारस (Sarus) एक गोपनीयता-संरक्षण ढांचा है जो होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के माध्यम से मल्टी-वेंडर स्वायत्त वाहनों को धारणा डेटा (perception data) को संलयित करने में सक्षम बनाता है, जिससे एक सर्वर विविध सेंसरों से एन्क्रिप्टेड गॉसियन मोमेंट वेक्टर्स को एकत्रित कर सकता है, बिना मालिकाना मॉडल आउटपुट को प्रकट किए, जबकि वास्तविक समय के प्रदर्शन को बनाए रखते हुए दृश्य-स्तरीय कवरेज में सुधार करता है।

Munawar Hasan, Apostol Vassilev2026-07-22

🤖 AI

They'll Verify. They Just Won't Act. How Authority Framing and Laundered Code Turn a Trusted Agentic CI/CD Pipeline Into an Attack Surface

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि विविध LLMs पर निर्मित एक मल्टी-एजेंट CI/CD पाइपलाइन तब भी व्यवस्थित समझौते (systemic compromise) के प्रति संवेदनशील बनी रहती है जब अधिकार-आधारित इंजेक्शन (authority-framed injections), प्रॉम्प्ट गोपनीयता और वितरित सत्यापन (distributed verification) दोनों को दरकिनार कर देते हैं, जिससे डाउनस्ट्रीम एजेंट ऐसे दुर्भावनापूर्ण कोड को मंजूरी दे देते हैं जो पारंपरिक सामग्री-आधारित स्कैनरों से बच निकलता है।

Yohann Sidot2026-07-22

🤖 machine learning

Gradient-Free Privacy Leakage in Federated Language Models through Selective Weight Tampering

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि फेडरेटेड लैंग्वेज मॉडल ग्रेडिएंट-मुक्त गोपनीयता रिसाव के प्रति संवेदनशील हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि मध्यवर्ती मॉडल स्नैपशॉट्स और दुर्भावनापूर्ण प्रतिभागियों द्वारा चयनात्मक वेट टैम्परिंग (weight tampering), सर्वर के सहयोग के बिना भी मेंबरशिप इन्फरेंस और निजी डेटा पुनर्निर्माण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं।

Md Rafi Ur Rashid, Vishnu Asutosh Dasu, Kang Gu, Najrin Sultana, Shagufta Mehnaz2026-07-21

💻 computer science

HE-LRM: Encrypted Deep Learning Recommendation Models using Fully Homomorphic Encryption

यह शोध पत्र HE-LRM प्रस्तुत करता है, जो एक प्रदर्शन-अनुकूलित ढांचा है जो क्लाइंट-साइड डिजिट डिकंपोजिशन और मल्टी-एम्बेडिंग पैकिंग को पेश करके स्पार्स कैटेगोरिकल इनपुट्स की संचार और गणना संबंधी बाधाओं को दूर करता है, जिससे डीप लर्निंग रिकमेंडेशन मॉडल्स के लिए फुली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन का उपयोग करके कुशल, एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड इन्फरेंस सक्षम होता है।

Karthik Garimella, Austin Ebel, Gabrielle De Micheli, Brandon Reagen2026-07-21

⚛️ quantum physics

Dyadic-Chaotic Lifting S-Boxes for Enhanced Physical-Layer Security within 6G Networks

यह शोध पत्र 6G फिजिकल-लेयर सुरक्षा के लिए एक नवीन, हल्का और पुनर्गठनीय काओस-लिफ्टेड (chaos-lifted) S-बॉक्स प्रस्तुत करता है जो समय-परिवर्तनीय 8-बिट क्रमपरिवर्तन (permutations) उत्पन्न करने के लिए डायडिक कंडीशनल सैंपलिंग के साथ एक $\beta$ -ट्रांसफॉर्मेशन-संचालित डायनेमिकल सिस्टम का उपयोग करता है, जो सख्त विलंबता (latency) और ऊर्जा बाधाओं को पूरा करते हुए प्री-कंप्यूटेशन और साइड-चैनल हमलों का प्रभावी ढंग से मुकाबला करने के लिए इष्टतम बीजगणितीय डिग्री और उच्च नॉन-लिनियरिटी प्राप्त करता है।

Ilias Cherkaoui, Indrakshi Dey2026-07-21

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