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3542 पेपर

💻 computer science

Improved Search-to-Decision Reduction for Random Local Functions

यह शोध पत्र किसी भी स्थिर-आर्िटी (constant-arity) प्रेडिकेट द्वारा परिभाषित रैंडम लोकल फंक्शन्स के लिए एक नया सर्च-टू-डिसीजन रिडक्शन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उनके आउटपुट को रैंडम से अलग पहचानने की क्षमता, उन्हें इनवर्ट करने की क्षमता को निहित करती है, जिससे पूर्व संवेदनशीलता धारणाओं (sensitivity assumptions) की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और यह स्थापित होता है कि वन-वे लोकल फंक्शन्स स्यूडो-रैंडम जनरेटर्स के रूप में कार्य कर सकते हैं।

Kel Zin Tan, Prashant Nalini Vasudevan2026-02-18
💻 computer science

A Scan-Based Analysis of Internet-Exposed IoT Devices Using Shodan Data

यह शोध पत्र दस देशों में Shodan के TR-069 पोर्ट के माध्यम से पहचाने गए इंटरनेट-एक्सपोज़्ड IoT उपकरणों का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि स्कैन-व्युत्पन्न कॉन्फ़िगरेशन जनसंख्या-स्तर के एक्सपोज़र जोखिमों को एनकोड करते हैं, जो जोखिम भरे पोर्ट एक्सपोज़र में महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करते हैं और उच्च-जोखिम प्रोफाइल के लिए लगभग 0.61 की संतुलित वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करते हैं।

Richelle Williams, Fernando Koch2026-02-18
🤖 AI

A Unified Evaluation of Learning-Based Similarity Techniques for Malware Detection

यह शोध पत्र मैलवेयर डिटेक्शन के लिए विविध लर्निंग-आधारित समानता तकनीकों का पहला पुनरुत्पादक, एकीकृत बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि कोई भी एकल विधि सभी आयामों में उत्कृष्ट नहीं है और प्रभावी सुरक्षा प्लेटफार्मों को इसके बजाय पूरक वर्गीकरण और समानता दृष्टिकोणों को संयोजित करना चाहिए।

Udbhav Prasad, Aniesh Chawla2026-02-18
💻 computer science

Privacy Technologies for Financial Intelligence

यह शोधपत्र वित्तीय खुफिया पारिस्थितिकी तंत्र का सर्वेक्षण करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कैसे उभरती हुई गोपनीयता और कॉन्फिडेंशियल कंप्यूटिंग तकनीकें सुरक्षित, अंतर-संगठनात्मक डेटा विश्लेषण को सक्षम कर सकती हैं, जिससे सख्त गोपनीयता मानकों को बनाए रखते हुए जटिल वित्तीय अपराधों का पता लगाने की क्षमता बढ़ाई जा सके।

Yang Li, Thilina Ranbaduge, Kee Siong Ng2026-02-17
🤖 AI

Model-based Large Language Model Customization as Service

यह शोध पत्र Llamdex प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो क्लाइंट्स को प्रीडिफ़ाइंड डोमेन-विशिष्ट मॉडल्स को प्रशिक्षण योग्य मॉड्यूल के माध्यम से कनेक्ट करके अपलोड करने की अनुमति देकर गोपनीयता-संरक्षित LLM कस्टमाइजेशन को एक सेवा के रूप में सक्षम बनाता है, जिससे इन्फरेंस दक्षता बनाए रखते हुए डिफरेंशियल प्राइवेट डेटा सिंथेसिस विधियों की तुलना में काफी अधिक सटीकता प्राप्त होती है।

Zhaomin Wu, Jizhou Guo, Junyi Hou, Bingsheng He, Lixin Fan, Qiang Yang2026-02-17
⚡ electrical engineering

TriniMark: A Robust Generative Speech Watermarking Method for Trinity-Level Traceability

TriniMark एक सुदृढ़ जनरेटिव स्पीच वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क है जिसे डिफ्यूजन-आधारित मॉडल्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उच्च स्पीच गुणवत्ता और सिग्नल-प्रोसेसिंग हमलों के विरुद्ध प्रतिरोध बनाए रखते हुए कंटेंट-लेवल प्रोवेनेंस, मॉडल-लेवल एट्रिब्यूशन और यूजर-लेवल आइडेंटिफिकेशन को एक साथ सक्षम करके ट्रिनिटी-लेवल ट्रेसेबिलिटीबिलिटी प्राप्त करता है।

Yue Li, Weizhi Liu, Kaiqing Lin, Dongdong Lin, Kassem Kallas2026-02-17
🤖 AI

SecRepoBench: Benchmarking Code Agents for Secure Code Completion in Real-World Repositories

यह शोध पत्र SecRepoBench को प्रस्तुत करता है, जो कोड एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए 27 वास्तविक दुनिया के C/C++ रिपॉजिटरीज़ में 318 कार्यों से बना एक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ अत्याधुनिक LLMs सुरक्षित कोड पूर्णता (secure code completion) के साथ संघर्ष करते हैं, वहीं कोड एजेंट उनसे काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सुरक्षित कोडिंग को बढ़ाने के लिए आशाजनक दिशाएँ प्रदान करते हैं।

Chihao Shen, Connor Dilgren, Purva Chiniya, Luke Griffith, Yu Ding, Yizheng Chen2026-02-17
🤖 AI

ReliabilityRAG: Effective and Provably Robust Defense for RAG-based Web-Search

यह शोधपत्र ReliabilityRAG प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो दस्तावेज़ विश्वसनीयता संकेतों और ग्राफ-सैद्धांतिक एल्गोरिदम, विशेष रूप से एक विश्वसनीयता-प्राथमिकता वाले मैक्सिमम इंडिपेंडेंट सेट दृष्टिकोण और एक स्केलेबल वेटेड सैंपलिंग पद्धति का लाभ उठाता है, ताकि उच्च सटीकता बनाए रखते हुए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम में कॉर्पस भ्रष्टाचार के विरुद्ध प्रमाणित रूप से सुदृढ़ बचाव प्रदान किया जा सके।

Zeyu Shen, Basileal Imana, Tong Wu, Chong Xiang, Prateek Mittal, Aleksandra Korolova2026-02-17
🤖 AI

Measuring Physical-World Privacy Awareness of Large Language Models: An Evaluation Benchmark

यह शोध पत्र EAPrivacy को प्रस्तुत करता है, जो LLM-संचालित एजेंटों की भौतिक-जगत की गोपनीयता जागरूकता का मूल्यांकन करने के लिए एक व्यापक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल गतिशील एम्बोडीड (embodied) वातावरण में कार्य निष्पादन के साथ गोपनीयता संबंधी बाधाओं और सामाजिक मानदंडों के बीच संतुलन बनाने में काफी संघर्ष करते हैं।

Xinjie Shen, Mufei Li, Pan Li2026-02-17
💬 NLP

SECA: Semantically Equivalent and Coherent Attacks for Eliciting LLM Hallucinations

यह शोध पत्र SECA का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन एडवरसेरियल अटैक फ्रेमवर्क है जो यथार्थवादी, अर्थपूर्ण रूप से समान और सुसंगत प्रॉम्प्ट संशोधनों को उत्पन्न करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucinations) उत्पन्न करता है, जिससे उन पूर्व विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके जो निरर्थक या अर्थ परिवर्तित इनपुट पर निर्भर करती हैं।

Buyun Liang, Liangzu Peng, Jinqi Luo, Darshan Thaker, Kwan Ho Ryan Chan, René Vidal2026-02-17