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🤖 AI

Differential Privacy in Generative AI Agents: Analysis and Optimal Tradeoffs

यह शोध पत्र एंटरप्राइज एआई एजेंटों में गोपनीयता रिसाव (प्राइवेसी लीकेज) का विश्लेषण करने के लिए एक संभाव्य विभेदक गोपनीयता (प्रोबेबिलिस्टिक डिफरेंशियल प्राइवेसी) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो रिसाव को जनरेशन मापदंडों से जोड़ने वाले बाउंड्स (सीमाओं) को व्युत्पन्न करता है और गोपनीयता एवं उपयोगिता के बीच संतुलन बनाने के लिए आदर्श तापमान सेटिंग्स निर्धारित करने हेतु एक अनुकूलन समस्या (ऑप्टिमाइज़ेशन प्रॉब्लम) को सूत्रबद्ध करता है।

Ya-Ting Yang, Quanyan Zhu2026-03-19
🤖 AI

LLAMAFUZZ: Large Language Model Enhanced Greybox Fuzzing

LLAMAFUZZ एक नवीन ग्रेबॉक्स फज़र है जो संरचित इनपुट को प्रभावी ढंग से उत्पन्न करने और उत्परिवर्तित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के प्री-ट्रेन्ड ज्ञान और फाइन-ट्यून्ड क्षमताओं का लाभ उठाता है, जो विभिन्न वास्तविक दुनिया के प्रोग्रामों में कोड कवरेज और बग डिस्कवरी के मामले में AFL++ जैसे मौजूदा टूल्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Hongxiang Zhang, Yuyang Rong, Yifeng He, Hao Chen2026-03-18
🤖 machine learning

Malice in Agentland: Down the Rabbit Hole of Backdoors in the AI Supply Chain

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि हमलावर फाइनट्यूनिंग डेटा, प्री-बैकडोर बेस मॉडल, या परिवेश हेरफेर के माध्यम से डेटा संग्रह पाइपलाइनों को विषाक्त करके एआई एजेंट आपूर्ति श्रृंखला को प्रभावी ढंग से बाधित कर सकते हैं, जिससे उच्च सफलता दर के साथ डेटा रिसाव जैसे दुर्भावनापूर्ण व्यवहारों को ट्रिगर करने वाले कठिन-से-पता लगाने योग्य बैकडोर्स को एम्बेड किया जा सकता है।

Léo Boisvert, Abhay Puri, Chandra Kiran Reddy Evuru, Nazanin Sepahvand, Nicolas Chapados, Quentin Cappart, Alexandre Lac (…)2026-03-18
🤖 machine learning

A Scalable Approach to Solving Simulation-Based Network Security Games

यह शोध पत्र MetaDOAR को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का मेटा-कंट्रोलर है जो बड़े पैमाने पर नेटवर्क सुरक्षा खेलों के लिए स्केलेबल और कुशल मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) को सक्षम करने के लिए सीखे गए पार्टीशन-अवेयर फ़िल्टरिंग और Q-वैल्यू कैशिंग के साथ Double Oracle और PSRO प्रतिमानों को बढ़ाता है।

Michael Lanier, Yevgeniy Vorobeychik2026-03-18
💻 computer science

Quantum Key Distribution Secured Federated Learning for Channel Estimation and Radar Spectrum Sensing in 6G Networks

यह शोध पत्र एक क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन-सुरक्षित फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो BB84-शैली के प्रोटोकॉल और पेयरवाइज एडिटिव मास्किंग का उपयोग करता है ताकि 6G चैनल अनुमान और रडार स्पेक्ट्रम सेंसिंग के लिए गोपनीयता-संरक्षण सहयोगात्मक प्रशिक्षण को सक्षम किया जा सके, जिससे उच्च सटीकता प्राप्त होती है जबकि यह सुनिश्चित होता है कि जासूस व्यक्तिगत मॉडल अपडेट को पुनर्गठित नहीं कर सकते।

Ferhat Ozgur Catak, Murat Kuzlu, Jungwon Seo, Umit Cali2026-03-18
💻 computer science

BadLLM-TG: A Backdoor Defender powered by LLM Trigger Generator

BadLLM-TG एक नवीन बैकडोर डिफेंस विधि है जो एनएलपी (NLP) मॉडलों के लिए एक बड़े भाषा मॉडल-आधारित ट्रिगर जनरेटर का उपयोग करती है जिसे प्रॉम्प्ट-संचालित सुदृढीकरण सीखने (reinforcement learning) के माध्यम से अनुकूलित किया गया है ताकि प्रतिकूल प्रशिक्षण (adversarial training) के लिए प्रभावी ट्रिगर्स को संश्लेषित किया जा सके, जिससे हमले की सफलता दर में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Ruyi Zhang, Heng Gao, Songlei Jian, Yusong Tan, Haifang Zhou2026-03-18
💻 computer science

Remarks on the Relevance of Privacy Expectations for Default Opt-out Settings

यह शोध पत्र तर्क देता है कि पहले से स्थापित गोपनीयता-संरक्षण सॉफ्टवेयर पर सार्वभौमिक 'ऑप्ट-आउट' तंत्रों को डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के रूप में अनुमति दी जानी चाहिए क्योंकि उनका उपयोग स्वाभाविक रूप से उपभोक्ताओं की उचित गोपनीयता अपेक्षाओं को दर्शाता है और एक वैध सकारात्मक विकल्प का गठन करता है, जिससे राज्य के गोपनीयता कानूनों और भ्रामक प्रथाओं पर एफटीसी (FTC) के निषेधों के बीच संघर्ष का समाधान होता है।

Sebastian Zimmeck2026-03-18
💻 computer science

How Vulnerable Are AI Agents to Indirect Prompt Injections? Insights from a Large-Scale Public Competition

यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने की रेड टीमिंग प्रतियोगिता के निष्कर्ष प्रस्तुत करता है जो यह दर्शाता है कि मूल्यांकन किए गए सभी फ्रंटियर एआई मॉडल छिपे हुए अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों (concealed indirect prompt injection attacks) के प्रति संवेदनशील हैं, जो यह प्रकट करता है कि उच्च मॉडल क्षमता अधिक मजबूती (robustness) के साथ सहसंबंध नहीं रखती है और वर्तमान निर्देश-अनुसरण आर्किटेक्चर की मौलिक कमजोरियों को उजागर करती है।

Mateusz Dziemian, Maxwell Lin, Xiaohan Fu, Micha Nowak, Nick Winter, Eliot Jones, Andy Zou, Lama Ahmad, Kamalika Chaudhu (…)2026-03-18
💻 computer science

Grant, Verify, Revoke: A User-Centric Pattern for Blockchain Compliance

यह शोध पत्र ZK-Compliance को प्रस्तुत करता है, जो एक उपयोगकर्ता-केंद्रित ढांचा है जो ब्लॉकचेन नियामक अनुपालन के लिए पहचान संबंधी विशेषताओं के चयनात्मक प्रकटीकरण को सक्षम करने हेतु ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ का लाभ उठाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपनी वास्तविक दुनिया की पहचान को सार्वजनिक लेनदेन इतिहास से स्थायी रूप से जोड़े बिना पात्रता सत्यापित करने की अनुमति मिलती है।

Supriya Khadka, Sanchari Das2026-03-18
💻 computer science

ClawWorm: Self-Propagating Attacks Across LLM Agent Ecosystems

यह शोध पत्र ClawWorm को प्रस्तुत करता है, जो OpenClaw जैसे प्रोडक्शन-स्केल LLM एजेंट पारिस्थितिक तंत्रों को लक्षित करने वाला पहला स्व-प्रसारित वर्म हमला है, जो निरंतरता के लिए कॉन्फ़िगरेशन को स्वायत्त रूप से हाईजैक करता है और बिना किसी अतिरिक्त हमलावर हस्तक्षेप के मल्टी-एजेंट नेटवर्क में फैलता है।

Yihao Zhang, Zeming Wei, Xiaokun Luan, Chengcan Wu, Zhixin Zhang, Jiangrong Wu, Haolin Wu, Huanran Chen, Jun Sun, Meng S (…)2026-03-18