🤖 AI

Who Pays the Price? Stakeholder-Centric Prompt Injection Benchmarking for Real-world Web Agents

यह शोधपत्र **StakeBench** को प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो LLM-संचालित वेब एजेंटों पर प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के मूल्यांकन को विशुद्ध रूप से तकनीकी, हमला-केंद्रित दृष्टिकोण से बदलकर एक हितधारक-केंद्रित ढांचे में ले जाता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान एजेंट विविध और विषम विफलता मोड से ग्रस्त हैं जो उपयोगकर्ताओं, विक्रेताओं और प्लेटफार्मों जैसी विभिन्न संस्थाओं को असमान रूप से नुकसान पहुँचाते हैं।

Zihao Wang, Yiming Li, Yutong Wu, Zheyu Liu, Kangjie Chen, Fok Kar Wai, Pin-Yu Chen, Vrizlynn L. L. Thing, Bo Li, Dachen (…)2026-06-12
💻 computer science

An Assessment Framework for Application-Level Cryptographic Agility

यह शोध पत्र एक घटक-आधारित मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सात ऑर्थोगोनल आयामों के माध्यम से एप्लिकेशन-स्तरीय क्रिप्टोग्राफिक चपलता (cryptographic agility) को अभिलक्षणित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि वर्तमान प्रमुख API में इरादे-आधारित कुंजी निर्माण (intent-based key creation), नीति-संचालित एल्गोरिदम चयन और प्रथम-श्रेणी के एल्गोरिदम रूपांतरण के लिए महत्वपूर्ण क्षमताओं का अभाव है, जिससे पोस्ट-क्वांटम संक्रमण बाधित हो रहा है।

Navaneeth Rameshan, Gregoire Messmer2026-06-12
💻 computer science

Intent-Based Cryptographic API Design for Cryptographic Agility

यह शोध पत्र एक इंटेंट-आधारित (intent-based) क्रिप्टोग्राफिक एपीआई डिज़ाइन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अमूर्त नीतियों (abstract policies) और स्थिर पहचानकर्ताओं (stable identifiers) के माध्यम से कुंजी निर्माण को विशिष्ट एल्गोरिदम से अलग करता है, जिससे एप्लिकेशन कोड को पुन: लिखे बिना निर्बाध क्रिप्टोग्राफिक चपलता (cryptographic agility) और पोस्ट-क्वांटम माइग्रेशन सक्षम होता है।

Navaneeth Rameshan, Gregoire Messmer2026-06-12
🤖 AI

Beyond Runtime Enforcement: Shield Synthesis as Defensibility Analysis for Adversarial Networks

यह शोध पत्र तर्क देता है कि शील्ड संश्लेषण (shield synthesis) को सुरक्षित एजेंट नीतियों को लागू करने वाले एक रनटाइम तंत्र के रूप में प्राथमिक रूप से कार्य करने के बजाय, नेटवर्क सुरक्षा के बारे में औपचारिक "रक्षात्मक निर्णय" (defensibility verdicts) और वास्तुशिल्प अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक डिज़ाइन-टाइम विश्लेषणात्मक ढांचे के रूप में पुनर्कल्पित किया जाना चाहिए।

Achraf Hsain, Sultan Almuhammadi2026-06-12
🤖 AI

LSTM based IoT Device Identification

यह शोध पत्र ऑल्टो यूनिवर्सिटी (Aalto university) के डेटासेट पर स्लाइडिंग-विंडो अनुक्रम लंबाई को अनुकूलित करके, कच्चे नेटवर्क पैकेट कैप्चर से 27 प्रकार के IoT उपकरणों की पहचान करने के लिए लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क का उपयोग करते हुए एक एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है, जिसने 79.85% सटीकता और 75.70% मैक्रो-औसत F1-स्कोर प्राप्त किया है।

Kahraman Kostas2026-06-11
🤖 machine learning

Application of Tabular Transformer Architectures for Operating System Fingerprinting

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि टैबुलर ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर, विशेष रूप से FT-Transformer, सार्वजनिक डेटासेट्स से प्राप्त संरचित नेटवर्क डेटा का उपयोग करके कई वर्गीकरण स्तरों में बेहतर सटीकता प्राप्त करके ऑपरेटिंग सिस्टम फिंगरप्रिंटिंग में पारंपरिक मशीन लर्निंग और नियम-आधारित उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Rubén Pérez-Jove, Cristian R. Munteanu, Alejandro Pazos, Jose Vázquez-Naya2026-06-11
💻 computer science

Insecurity Through Obscurity: Veiled Vulnerabilities in Closed-Source Contracts

यह शोध पत्र SKANF को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन EVM बाइटकोड विश्लेषण उपकरण है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे क्लोज्ड-सोर्स स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स में कोड ऑबफस्केशन (code obfuscation) अक्सर कमजोरियों को रोकने के बजाय उन्हें छिपाता है, जो 1,000 से अधिक वास्तविक दुनिया के MEV बॉट्स में खामियों का सफलतापूर्वक पता लगाने और $10.6 मिलियन के संभावित मूल्य वाले एक्सप्लॉइट्स उत्पन्न करने में सफल रहा है।

Sen Yang, Kaihua Qin, Aviv Yaish, Fan Zhang2026-06-11
🤖 AI

\texttt{Range-Arithmetic}: Verifiable Deep Learning Inference on an Untrusted Party

यह शोध पत्र \texttt{Range-Arithmetic} को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो गैर-अंकगणितीय ऑपरेशनों को सम-चेक प्रोटोकॉल (sum-check protocols) और रेंज प्रमाणों (range proofs) के अनुकूल अंकगणितीय चरणों में परिवर्तित करके अविश्वसनीय पक्षों (untrusted parties) पर कुशल और सत्यापन योग्य डीप लर्निंग इन्फरेंस को सक्षम बनाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में कम्प्यूटेशनल लागत और संचार ओवरहेड कम हो जाता है।

Ali Rahimi, Babak H. Khalaj, Mohammad Ali Maddah-Ali2026-06-11
📊 statistics

Mitigating Disparate Impact of Differentially Private Learning through Bounded Adaptive Clipping

यह शोधपत्र "बाउंडेड एडेप्टिव क्लिपिंग" (bounded adaptive clipping) का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्यूनेबल लोअर बाउंड (tunable lower bound) पेश करता है ताकि डिफरेंशियल प्राइवेट लर्निंग में अत्यधिक ग्रेडिएंट सप्रेशन को रोका जा सके, जिससे मौजूदा क्लिपिंग तकनीकों की तुलना में अल्पसंख्यक समूहों के लिए असमान प्रभावों को काफी हद तक कम किया जा सके और वर्स्ट-क्लास सटीकता (worst-class accuracy) में सुधार किया जा सके।

Linzh Zhao, Aki Rehn, Mikko A. Heikkilä, Razane Tajeddine, Antti Honkela2026-06-11
💻 computer science

Beyond Edge Coverage: Per-Task Data-Flow Extraction at Kernel Function Boundaries via LLVM

यह शोध पत्र TOOLNAME को प्रस्तुत करता है, जो एक LLVM-आधारित इंस्ट्रुमेंटेशन फ्रेमवर्क है जो कर्नेल सीमाओं पर प्रति-टास्क फ़ंक्शन तर्क और रिटर्न वैल्यू डेटा-फ्लो को कैप्चर करने के लिए Linux KCOV का विस्तार करता है, जिससे बिना सोर्स संशोधनों की आवश्यकता के या महत्वपूर्ण रनटाइम ओवरहेड के बिना संदर्भ-जागरूक फ़ज़िंग और कुशल रूट-कॉज़ विश्लेषण सक्षम होता है।

Yunseong Kim2026-06-11