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🤖 AI

Memory Provenance Laundering in LLM Agents: A Non-Amplification Firewall for Persistent Memory

यह शोध पत्र "मेमोरी प्रोवेनेंस लॉन्ड्रिंग" (memory provenance laundering) को पेश करता है, जो एक ऐसी भेद्यता है जहाँ LLM एजेंट सुरक्षा फिल्टरों को बायपास करने के लिए अविश्वसनीय अवलोकनों (untrusted observations) को विश्वसनीय उपयोगकर्ता इतिहास के रूप में फिर से लिखते हैं, और यह 'प्रोवेनेंस-प्रिजर्विंग मेमोरी फायरवॉल' (Provenance-Preserving Memory Firewall - PPMF) को एक मिडलवेयर समाधान के रूप में प्रस्तावित करता है जो मेमोरी समेकन (memory consolidation) के दौरान स्रोत-प्राधिकार गैर-प्रवर्धन (source-authority non-amplification) को लागू करके अनधिकृत उच्च-जोखिम वाले कार्यों को रोकता है।

Jinghan Xu, Yiyong Xiao, Wanru Shao, Hankai Liu, Xinjin Li2026-08-03
💻 computer science

On the Resilience of 5G NR Against Jamming

यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स ns-3 सिम्युलेटर पेश करते हुए 5जी जैमिंग लचीलेपन (resilience) पर तुलनात्मक अध्ययनों की कमी को संबोधित करता है और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि सेलुलर तकनीक और सबकरियर स्पेसिंग का न्यूनतम प्रभाव पड़ता है, चैनल बैंडविड्थ और फ्रीक्वेंसी रेंज लचीलेपन में सुधार करने वाले महत्वपूर्ण कारक हैं।

Sotiris Michaelides, Fidelius Lula, Daniel Eguiguren Chavez, Michael Rademacher, Martin Henze2026-08-03
💻 computer science

On fair and realistic performance evaluations for graph-based lateral movement detectors

यह शोध पत्र मौजूदा लैटरल मूवमेंट डिटेक्शन बेंचमार्क में असंगत प्रीप्रोसेसिंग और लेबलिंग प्रथाओं की आलोचना करता है, निष्पक्ष और यथार्थवादी मूल्यांकन सुनिश्चित करने के लिए मानकीकृत कार्यप्रणालियों का प्रस्ताव करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि इन नई नीतियों के तहत स्थापित डिटेक्शन विधियों का पुनर्मूल्यांकन करने से प्रदर्शन के काफी भिन्न परिणाम प्राप्त होते हैं।

Corentin Larroche2026-08-03
🤖 AI

AgenticRepair: Multi-Faceted Program Context Engineering for Agentic Vulnerability Repair

AgenticRepair एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो प्रोग्राम संदर्भ के तीन महत्वपूर्ण, पहले अनदेखे पहलुओं—कोड-संरचना (code-structure), रनटाइम-एग्जीक्यूशन (runtime-execution), और कमिट-हिस्ट्री (commit-history)—को रिपेयर प्रक्रिया में इंजीनियर और एकीकृत करके स्वचालित भेद्यता मरम्मत (vulnerability repair) की सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाकर 73% कर देता है।

Michael Fu, Qiyue Mei, Patanamon Thongtanunam, Kla Tantithamthavorn2026-08-03
💻 computer science

Bending the Curve: Operational Cyber Epidemiology for Ransomware

यह शोध पत्र एक परिचालन साइबर महामारी विज्ञान ढांचे (operational cyber epidemiology framework) का प्रस्ताव करता है जो रैनसमवेयर घटना प्रबंधन के लिए SEIR मॉडल को अनुकूलित करता है, जिससे विविध घटनाओं में प्रसार की गतिशीलता को कम करने और रोकथाम संबंधी निर्णयों को निर्देशित करने के लिए एक साझा भाषा और पुनरुत्पादन संख्या (reproduction numbers) जैसे वास्तविक समय के मेट्रिक्स प्रदान किए जा सकें।

Stephen V Flowerday, Nikolay Lipskiy, Steven Furnell, Callum E Flowerday, John Hale2026-08-03
💻 computer science

Beyond Resilience: Antifragility in Critical Infrastructure Cybersecurity

यह शोध पत्र साइबर घटनाओं के अनुभवजन्य विश्लेषण और हार्डवेयर-इन-द-लूप डेटा का उपयोग करते हुए, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा साइबर सुरक्षा के लिए एंटीफ्रेजिलिटी (antifragility) का एक सिद्धांत प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यद्यपि OT-समीपवर्ती क्षेत्रों को काफी अधिक विघटनकारी खतरों का सामना करना पड़ता है और वे मापने योग्य प्रतिक्रिया भिन्नता प्रदर्शित करते हैं, वर्तमान निष्कर्ष भविष्य के एंटीफ्रेजिलिटी परीक्षण के लिए आवश्यक पूर्वशर्तों को स्थापित करते हैं न कि अनुकूली लाभ (adaptive gain) को सिद्ध करते हैं।

Stephen Flowerday, Mauricio Papa, Ethan Flowerday2026-08-03
💻 computer science

A Review on Building Blocks of Decentralized Artificial Intelligence

यह शोध पत्र एक निचली स्तर से ऊपर की ओर (bottom-up) विश्लेषण के माध्यम से विकेंद्रीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DEAI) समाधानों के मौलिक निर्माण खंडों की पहचान करने के लिए 71 अध्ययनों की एक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा प्रस्तुत करता है, साथ ही गोपनीयता, स्वामित्व और नियंत्रण से संबंधित खुले प्रश्नों को संबोधित करते हुए भविष्य के अनुसंधान दिशाओं का प्रस्ताव भी देता है।

Vid Kersic, Muhamed Turkanovic2026-07-31
📊 statistics

Learning to Detect Cyber Attacks: Neural Anomaly Detection for Cybersecurity with Theoretical Insights

यह शोध पत्र विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) के लिए एक सैद्धांतिक रूप से आधारित न्यूरल नेटवर्क पद्धति प्रस्तावित करता है जो कृत्रिम विसंगतियों (synthetic anomalies) का उपयोग करके विशेष रूप से सामान्य नमूनों पर प्रशिक्षित होता है, जो यह सिद्ध करता है कि यह सामान्य क्षेत्र की सीमा को सीखने के लिए मिनीमैक्स अतिरिक्त जोखिम (minimax excess risk) प्राप्त कर सकता है और विसंगति वितरण के पूर्व ज्ञान की आवश्यकता के बिना विविध, अनदेखे साइबर हमलों का मजबूती से पता लगा सकता है।

Tian-Yi Zhou, Matthew Lau, Jizhou Chen, Wenke Lee, Xiaoming Huo2026-07-31
🤖 machine learning

CLIP-Guided Backdoor Defense through Entropy-Based Poisoned Dataset Separation

यह शोध पत्र CLIP-Guided Backdoor Defense (CGD) को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल और सुदृढ़ विधि है जो ज़हरीले डेटा (poisoned data) की पहचान करने और उसे निष्प्रभावी करने के लिए एक सार्वजनिक रूप से सुलभ CLIP मॉडल का लाभ उठाती है, जो विभिन्न डेटासेट और हमलों के प्रकारों में उच्च क्लीन सटीकता बनाए रखते हुए हमले की सफलता दर को प्रभावी रूप से 1% से नीचे कम कर देती है।

Binyan Xu, Fan Yang, Xilin Dai, Di Tang, Kehuan Zhang2026-07-31
💻 computer science

CIF: A Constrained Inversion Framework for Reliable Message Extraction in Diffusion-Based Generative Steganography

यह शोध पत्र CIF का प्रस्ताव करता है, जो एक कन्सट्रेंड इनवर्जन फ्रेमवर्क (constrained inversion framework) है जो लेटेंट स्पेस में लीनियर कंसिस्टेंसी (linear consistency) को लागू करके और पुनर्निर्माण त्रुटियों (reconstruction errors) को न्यूनतम करने के लिए इंटीग्रेशन ऑर्डर को अनुकूल रूप से समायोजित करके डिफ्यूजन-आधारित जनरेटिव स्टेगनोग्राफी में विश्वसनीय संदेश निष्कर्षण को बढ़ाता है।

Yuqi Qian, Yun Cao, Meiyang Lv, Haocheng Fu2026-07-31