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3542 पेपर

🤖 AI

MCP Bridge: A Lightweight, LLM-Agnostic RESTful Proxy for Model Context Protocol Servers

यह शोध पत्र MCP ब्रिज (MCP Bridge) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, LLM-अज्ञेय (LLM-agnostic) RESTful प्रॉक्सी है जो मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) सर्वरों को उन्नत सुरक्षा के साथ संसाधन-बाधित वातावरणों में चलाने में सक्षम बनाता है, और साथ ही एक फाइन-ट्यून्ड Qwen3 मॉडल प्रस्तुत करता है जो उन्नत सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) तकनीकों के माध्यम से MCPToolBench++ बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Arash Ahmadi, Sarah Sharif, Yaser M. Banad2026-03-11
💻 computer science

PyPitfall: Dependency Chaos and Software Supply Chain Vulnerabilities in Python

यह शोध पत्र PyPitfall प्रस्तुत करता है, जो पायथन सॉफ्टवेयर सप्लाई चेन के भीतर असुरक्षित डिपेंडेंसीज़ और ट्रांसिटिव सुरक्षा जोखिमों की व्यापक व्यापकता को उजागर करने के लिए 378,000 से अधिक PyPI पैकेज की डिपेंडेंसी संरचनाओं का विश्लेषण करने वाला एक मात्रात्मक अध्ययन है।

Jacob Mahon, Chenxi Hou, Zhihao Yao2026-03-11
⚛️ quantum physics

On Limits on the Provable Consequences of Quantum Pseudorandomness

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि क्वांटम छद्म-यादृच्छिकता (quantum pseudorandomness) की विशिष्ट अवधारणाएं संभवतः समतुल्य नहीं हैं, क्योंकि यह ऑरेकल पृथक्करण (oracle separations) को सिद्ध करता है, जैसे कि नगण्य त्रुटि के बिना QPRGs के बिना लॉग-लंबाई वाले PRFSGs का अस्तित्व, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि क्वांटम छद्म-यादृच्छिकता अपने शास्त्रीय समकक्ष से मौलिक रूप से भिन्न व्यवहार करती है।

Samuel Bouaziz--Ermann, Minki Hhan, Garazi Muguruza, Quoc-Huy Vu2026-03-11
💻 computer science

Optimal conversion from Rényi Differential Privacy to ff-Differential Privacy

यह शोध पत्र यह सिद्ध करता है कि अनुमानित रूपांतरण नियम, जो एक रेनी डिफरेंशियल प्राइवेसी प्रोफाइल को सिंगल-ऑर्डर बाउंड्स के पॉइंटवाइज मैक्सिमम (जो RDP प्राइवेसी क्षेत्रों के इंटरसेक्शन के समतुल्य है) के माध्यम से एक ff-डिफरेंशियल प्राइवेसी ट्रेड-ऑफ फंक्शन में मैप करता है, इष्टतम है और किसी भी वैध RDP प्रोफाइल या टाइप I एरर स्तर के लिए इसे समान रूप से सुधारा नहीं जा सकता है।

Anneliese Riess, Juan Felipe Gomez, Flavio du Pin Calmon, Julia Anne Schnabel, Georgios Kaissis2026-03-11
🤖 AI

Clear, Compelling Arguments: Rethinking the Foundations of Frontier AI Safety Cases

यह शोध पत्र एक अधिक सुदृढ़ और रक्षात्मक ढांचे का प्रस्ताव करने के लिए सुरक्षा-महत्वपूर्ण उद्योगों से स्थापित कार्यप्रणालियों का उपयोग करते हुए, फ्रंटियर एआई (frontier AI) के लिए संरेखण-केंद्रित सुरक्षा मामलों (alignment-focused safety cases) की वर्तमान सीमाओं की आलोचना करता है, जिसे धोखेबाज संरेखण (deceptive alignment) और CBRN क्षमताओं पर एक केस स्टडी के माध्यम से स्पष्ट किया गया है।

Shaun Feakins, Ibrahim Habli, Phillip Morgan2026-03-11
💻 computer science

DeZent: Decentralized z-Anonymity with Privacy-Preserving Coordination

यह शोध पत्र deZent को प्रस्तुत करता है, जो z-अनामता (z-anonymity) का एक विकेंद्रीकृत कार्यान्वयन है जो सेंसर नेटवर्क में गोपनीयता-संरक्षण डेटा अनामिकता को समन्वित करने के लिए स्टोकेस्टिक काउंटिंग संरचनाओं और सुरक्षित योगों (secure sums) का उपयोग करता है, जिससे केंद्रीकृत दृष्टिकोणों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है और साथ ही संचार ओवरहेड को काफी कम किया जाता है और एक केंद्रीय इकाई पर विश्वास को न्यूनतम किया जाता है।

Carolin Brunn, Florian Tschorsch2026-03-11
🤖 AI

NetDiffuser: Deceiving DNN-Based Network Attack Detection Systems with Diffusion-Generated Adversarial Traffic

यह शोधपत्र NetDiffuser को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो ट्रैफ़िक की वैधता को बनाए रखते हुए डीप लर्निंग-आधारित नेटवर्क घुसपैठ पहचान प्रणालियों (network intrusion detection systems) को प्रभावी ढंग से धोखा देने के लिए प्राकृतिक प्रतिकूल उदाहरण (natural adversarial examples) उत्पन्न करने हेतु एक फीचर वर्गीकरण एल्गोरिदम और डिफ्यूजन मॉडल का लाभ उठाता है।

Pratyay Kumar, Abu Saleh Md Tayeen, Satyajayant Misra, Huiping Cao, Jiefei Liu, Qixu Gong, Jayashree Harikumar2026-03-11
🤖 machine learning

Quantifying Memorization and Privacy Risks in Genomic Language Models

यह शोध पत्र एक व्यापक बहु-सदिश गोपनीयता मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो पर्प्लेक्सिटी-आधारित पहचान, कैनरी अनुक्रम निष्कर्षण और सदस्यता अनुमान को एकीकृत करके जीनोमिक लैंग्वेज मॉडल्स में मेमोराइजेशन जोखिमों को परिमाणित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि ये मॉडल आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण गतिकी पर निर्भर डेटा रिसाव प्रदर्शित करते हैं।

Alexander Nemecek, Wenbiao Li, Xiaoqian Jiang, Jaideep Vaidya, Erman Ayday2026-03-11
🤖 AI

Arbiter: Detecting Interference in LLM Agent System Prompts

यह शोध पत्र आर्बिटर (Arbiter) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो कोडिंग एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट्स में हस्तक्षेप पैटर्न का पता लगाने के लिए औपचारिक नियमों को मल्टी-मॉडल एलएलएम (LLM) विश्लेषण के साथ जोड़ता है, जिससे यह पता चलता है कि प्रॉम्प्ट आर्किटेक्चर विफलता के प्रकारों को प्रभावित करता है और मल्टी-मॉडल मूल्यांकन उन विशिष्ट कमजोरियों को उजागर करता है जिन्हें सिंगल-मॉडल दृष्टिकोण द्वारा नहीं पकड़ा जा सका।

Tony Mason2026-03-11
🤖 AI

Security Considerations for Multi-agent Systems

यह अध्ययन मल्टी-एजेंट एआई प्रणालियों के अद्वितीय खतरे के परिदृश्य को व्यवस्थित रूप से अभिलक्षित करता है और 16 सुरक्षा ढांचों का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि कोई भी पहचाने गए जोखिमों का बहुमत कवरेज प्राप्त नहीं करता है, जिसमें अनिश्चितता (Non-Determinism) और डेटा रिसाव (Data Leakage) सबसे कम संबोधित किए गए क्षेत्र हैं।

Tam Nguyen, Moses Ndebugre, Dheeraj Arremsetty2026-03-11