🔢 mathematics

On (Im)possibility of Network Oblivious Transfer via Noisy Channels and Non-Signaling Correlations

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि सामान्य त्रिपक्षीय नॉन-सिग्नलिंग सहसंबंधों (non-signaling correlations) से संवर्धित शोर वाले चैनलों (noisy channels) पर पूर्ण ओब्लिवियस ट्रांसफर (oblivious transfer) मौलिक रूप से असंभव है, क्योंकि बार-बार उपयोग करने से संदेश का रिसाव रिसीवर (या रिसीवर्स) की ओर अनिवार्य रूप से बढ़ जाता है, हालांकि रिसीवर (या रिसीवर्स) की अपनी गोपनीयता सैद्धांतिक रूप से प्राप्त करने योग्य बनी रहती है।

Hadi Aghaee, Christian Deppe, Holger Boche2026-02-04
💻 computer science

Origin Lens: A Privacy-First Mobile Framework for Cryptographic Image Provenance and AI Detection

ओरिजिन लेंस (Origin Lens) एक गोपनीयता-प्रथम मोबाइल फ्रेमवर्क है जो स्थानीय क्रिप्टोग्राफिक प्रोवेनेंस सत्यापन और एआई डिटेक्शन करने के लिए रस्ट/फ्लटर हाइब्रिड आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो उपयोगकर्ताओं को दृश्य दुष्प्रचार अखंडता का आकलन करने के लिए सशक्त बनाता है और यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम जैसे नियामक मानकों के साथ संरेखित होता है।

Alexander Loth, Dominique Conceicao Rosario, Peter Ebinger, Martin Kappes, Marc-Oliver Pahl2026-02-04
💻 computer science

Reading Between the Code Lines: On the Use of Self-Admitted Technical Debt for Security Analysis

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्व-स्वीकृत तकनीकी ऋण (SATD) टिप्पणियों को स्टेटिक एनालिसिस टूल्स (SATs) के साथ संयोजित करना कवरेज अंतराल को भरकर, अनदेखी भेद्यता श्रेणियों के लिए फॉल्स नेगेटिव को कम करके, और अभ्यासकर्ताओं को सुरक्षा कमजोरियों में गहरे प्रासंगिक अंतर्दृष्टि प्रदान करके स्वचालित सुरक्षा विश्लेषण का प्रभावी ढंग से पूरक बनता है।

Nicolás E. Díaz Ferreyra, Moritz Mock, Max Kretschmann, Barbara Russo, Mojtaba Shahin, Mansooreh Zahedi, Riccardo Scanda (…)2026-02-04
💻 computer science

Detecting and Explaining Malware Family Evolution Using Rule-Based Drift Analysis

यह शोधपत्र जनरेट किए गए नियम सेटों की तुलना करके उन विशिष्ट फीचर परिवर्तनों की पहचान करने के लिए एक व्याख्यात्मक, नियम-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट (concept drift) का निर्माण करते हैं, जिससे मालवेयर फैमिली के विकास का पता लगाने और उसे समझाने में मदद मिलती है, और इस प्रकार मालवेयर डिटेक्शन सिस्टम की मजबूती और पारदर्शिता को बढ़ाया जा सकता है।

Olha Jurečková, Martin Jureček2026-02-04
💻 computer science

Can Developers rely on LLMs for Secure IaC Development?

यह अध्ययन सुरक्षित इंफ्रास्ट्रक्चर एज़ कोड (Infrastructure as Code) विकास के लिए GPT-4o और Gemini 2.0 Flash का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि हालांकि गाइडेड प्रॉम्प्ट्स सरल स्निपेट्स और वास्तविक दुनिया के रिपॉजिटरीज़ दोनों में सुरक्षा संबंधी खामियों (security smell) का पता लगाने में सुधार करते हैं, फिर भी मॉडल सुरक्षित कोड उत्पन्न करने में संघर्ष करते हैं, क्योंकि स्पष्ट निर्देश दिए जाने के बावजूद केवल एक बहुत छोटा हिस्सा ही सुरक्षा मानकों को पूरा कर पाता है।

Ehsan Firouzi, Shardul Bhatt, Mohammad Ghafari2026-02-04
💻 computer science

A novel public key cryptography based on generalized Lucas matrices

यह शोध पत्र एक नवीन सार्वजनिक कुंजी क्रिप्टोग्राफी योजना प्रस्तावित करता है जो एक एफ़ाइन साइफर (Affine cipher) और कुंजी सहमति प्रोटोकॉल के भीतर सामान्यीकृत लुकास मैट्रिसेस (generalized Lucas matrices) का उपयोग करता है, जो पूर्ण मैट्रिसेस के बजाय केवल दो मापदंडों के आदान-प्रदान के माध्यम से ट्रांसमिशन जटिलता को काफी कम करता है और की-स्पेस (key space) का विस्तार करता है।

Kalika Prasad, Hrishikesh Mahato, Munesh Kumari2026-02-03
💬 NLP

SVIP: Towards Verifiable Inference of Open-source Large Language Models

SVIP एक गणनात्मक रूप से कुशल, गुप्त-आधारित प्रोटोकॉल है जो उपयोगकर्ताओं को हिडन रिप्रेजेंटेशन्स (hidden representations) पर एक प्रॉक्सी टास्क को प्रशिक्षित करके विकेंद्रीकृत LLM इन्फरेंस प्रदाताओं की ईमानदारी को सत्यापित करने में सक्षम बनाता है, ताकि मॉडल की विशिष्ट पहचान की जा सके और छोटे, कम सक्षम संस्करणों के साथ अनधिकृत प्रतिस्थापन को रोका जा सके।

Yifan Sun, Yuhang Li, Yue Zhang, Yuchen Jin, Huan Zhang2026-02-03
🤖 machine learning

Effective and Efficient Cross-City Traffic Knowledge Transfer: A Privacy-Preserving Perspective

यह शोध पत्र FedTT का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन गोपनीयता-संरक्षण वाला फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डेटा गुणवत्ता, वितरण विसंगतियों और गोपनीयता रिसाव से संबंधित चुनौतियों को दूर करने के लिए ट्रैफिक व्यू इम्प्यूटेशन, डोमेन अडैप्टेशन और सीक्रेट एग्रीगेशन को एकीकृत करके क्रॉस-सिटी ट्रैफिक नॉलेज ट्रांसफर को बढ़ाता है।

Zhihao Zeng, Ziquan Fang, Yuting Huang, Lu Chen, Yunjun Gao2026-02-03
💻 computer science

SmartBugBert: BERT-Enhanced Vulnerability Detection for Smart Contract Bytecode

यह शोध पत्र SmartBugBert प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बाइटकोड-स्तरीय भेद्यता पहचान प्रणाली है जो स्रोत कोड की आवश्यकता के बिना महत्वपूर्ण स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कमजोरियों की उच्च-परिशुद्धता पहचान प्राप्त करने के लिए BERT-आधारित सिमेंटिक विश्लेषण को कंट्रोल फ्लो ग्राफ स्ट्रक्चरल फीचर्स के साथ एकीकृत करती है।

Jiuyang Bu, Wenkai Li, Zongwei Li, Zeng Zhang, Xiaoqi Li2026-02-03