cs.CR

A new criterion for the absolute irreducibility of multivariate polynomials over finite fields

यह शोध पत्र बहुचर बहुपदों की पूर्ण अपरिमेयता (absolute irreducibility) को निर्धारित करने के लिए एक नया मानदंड प्रस्तुत करता है जो पूरी तरह से बहुचर GCD गणनाओं और अग्रणी रूप (leading form) के वर्ग-मुक्त गुण (square-free property) पर निर्भर करता है, जिससे ग्राउंड या एक्सटेंशन फील्ड्स में अपरिमेयता परीक्षणों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और यह ऐसे लगभग सभी बहुपदों पर लागू होता है।

Witnessd: Proof-of-process via Adversarial Collapse

यह शोध पत्र Witnessd को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा सिस्टम है जो जिटर सील्स (jitter seals), वेरिफिएबल डिले फंक्शन्स (Verifiable Delay Functions) और बहु-स्तरीय सत्यापन को संयोजित करके "प्रूफ-ऑफ-प्रोसेस" स्थापित करता है, ताकि एआई-जनित लेखकत्व के बारे में अस्पष्ट संदेहों को विशिष्ट, स्वतंत्र रूप से विश्वसनीय सिस्टम घटकों के विरुद्ध असत्य सिद्ध करने योग्य आरोपों में बदला जा सके।

SilentWood: Private Inference Over Gradient-Boosting Decision Forests

SilentWood ग्रेडिएंट-बूस्टिंग डिसीजन फॉरेस्ट्स के लिए एक कुशल निजी इन्फरेंस प्रोटोकॉल है जो मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में काफी तेज़ प्रदर्शन और कम संचार लागत प्राप्त करने के लिए होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और ट्री-डुप्लिकेशन अनुकूलन का लाभ उठाता है।

Optimal Fairness under Local Differential Privacy

यह शोध पत्र एक नवीन लोकल डिफरेंशियल प्राइवेसी फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो डाउनस्ट्रीम वर्गीकरण निष्पक्षता में सुधार के लिए डेटा अनफेयरनेस को इष्टतम रूप से कम करता है, जो मौजूदा तंत्रों की तुलना में सटीकता, निष्पक्षता और गोपनीयता को संतुलित करने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Readout-Side Bypass for Residual Hybrid Quantum-Classical Models

यह शोध पत्र एक हल्का (लाइटवेट) रेजिडुअल हाइब्रिड आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो क्वांटम जटिलता को बढ़ाए बिना, सेंट्रलाइज्ड और फेडरेटेड दोनों सेटिंग्स में सटीकता और गोपनीयता सुदृढ़ता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए माप बाधा (मेजरमेंट बॉटलनेक) को बायपास करने हेतु कच्चे इनपुट के साथ क्वांटम फीचर्स को संयोजित करता है।

CloudFix: Automated Policy Repair for Cloud Access Control Policies Using Large Language Models

यह शोधपत्र CloudFix को प्रस्तुत करता है, जो क्लाउड एक्सेस कंट्रोल पॉलिसियों में त्रुटियों को स्वचालित रूप से पहचानने और सुधारने के लिए औपचारिक फॉल्ट लोकलाइजेशन (formal fault localization) को लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और SMT सॉल्वर के साथ संयोजित करने वाला पहला फ्रेमवर्क है, जो वास्तविक दुनिया की AWS पॉलिसियों के एक क्यूरेटेड डेटासेट पर बेसलाइन की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है।

Diffusion-Driven Synthetic Tabular Data Generation for Enhanced DoS/DDoS Attack Classification

Transparent Malware Detection With Granular Assembly Flow Explainability via Graph Neural Networks

यह शोध पत्र एक नवीन मालवेयर डिटेक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो असेंबली फ्लो ग्राफ्स (AFG) और एक मेटा-कोर्सनिंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है ताकि ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNNs) को उच्च इन्फरेंस प्रदर्शन और सूक्ष्म, पारदर्शी व्याख्यात्मकता प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके, जिसे CIC-DGG-2025 डेटासेट पर सत्यापित किया गया है।

In Vino Veritas and Vulnerabilities: Examining LLM Safety via Drunk Language Inducement

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि पर्सोना-आधारित प्रॉम्प्टिंग, कॉज़ल फाइन-ट्यूनिंग, या सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के माध्यम से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में "नशे की भाषा" (ड्रंक लैंग्वेज) को प्रेरित करने से उनकी जेलब्रेकिंग और गोपनीयता लीक के प्रति संवेदनशीलता काफी बढ़ जाती है, जो मानव नशे के व्यवहार और एआई में मानवीकृत सुरक्षा विफलताओं के बीच एक चिंताजनक सहसंबंध को उजागर करती है।

MemeChain: A Multimodal Cross-Chain Dataset for Meme Coin Forensics and Risk Analysis

यह शोध पत्र MemeChain को प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने का, ओपन-सोर्स, क्रॉस-चैन डेटासेट है जो अस्थिर और अक्सर धोखाधड़ी वाले मीम कॉइन पारिस्थितिकी तंत्र के व्यापक फोरेंसिक विश्लेषण और जोखिम मॉडलिंग को सक्षम करने के लिए ऑन-चेन ट्रांजेक्शन डेटा को ऑफ-चेन मल्टीमॉडल आर्टिफैक्ट्स (जैसे वेबसाइट कोड, लोगो और सोशल मीडिया) के साथ एकीकृत करता है।