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🤖 AI

IDP-Bench: Benchmarking ability of LLMs to protect personal information in interdependent privacy contexts

यह शोध पत्र IDP-Bench प्रस्तुत करता है, जो परस्पर निर्भर गोपनीयता को संभालने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए कॉन्टेक्स्टुअल इंटीग्रिटी फ्रेमवर्क पर आधारित पहला बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडल डेटा सह-स्वामित्व को पहचानते हैं, वे विशिष्ट गोपनीयता मापदंडों को पहचानने और जटिल, बहु-पक्षीय संदर्भों में सूचना साझा करने की उपयुक्तता का निर्णय लेने में काफी संघर्ष करते हैं।

Ayana Hussain, Soumya Sharma, Golnoosh Farnadi, Nicholas Vincent, Héber Hwang Arcolezi, Ulrich Aïvodji2026-06-10
🤖 AI

Bypassing Copyright Protection in Diffusion-based Customization via Two-Stage Latent Feature Optimization

यह शोध पत्र TS-LFO को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय लेटेंट फीचर ऑप्टिमाइज़ेशन हमला है जो लेटेंट डिनोइजिंग और पुनर्निर्माण के माध्यम से बाधित इनपुट-टू-लेटेंट मैपिंग को बहाल करके डिफ्यूजन-आधारित अनुकूलन (कस्टमाइजेशन) में मौजूदा कॉपीराइट सुरक्षा प्रणालियों को प्रभावी ढंग से दरकिनार करता है।

Ziang Xu, Wenbo Yu, Hongyao Yu, Hao Fang, Jiawei Kong, Bin Chen, Hao Wu, Shu-Tao Xia, Zhiyong Wu2026-06-10
💻 computer science

ARTA: Adaptive Reinforcement-Learning-Based Throttling Agent for RowHammer Vulnerabilities

यह शोध पत्र ARTA प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, हार्डवेयर-मुक्त सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंट है जो RowHammer-प्रेरित बिटफ्लिप्स को प्रभावी ढंग से समाप्त करने के लिए सूक्ष्म मेमोरी एक्सेस पैटर्न के आधार पर कोर थ्रूपुट को गतिशील रूप से नियंत्रित करता है और सुरक्षा एवं प्रदर्शन दोनों में मौजूदा शमन तंत्रों (mitigation mechanisms) से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Marco Ho, Michael S. Hsiao, Jeeho Ryoo2026-06-10
🤖 machine learning

nCMD: Benign-Anchored Feature Selection for Imbalanced Network Intrusion Detection

यह शोध पत्र nCMD का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का और व्याख्यात्मक फीचर चयन (feature selection) तरीका है जो असंतुलित नेटवर्क ट्रैफ़िक में हमले के विचलन को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए बेनिन क्लास मीन (benign class mean) पर फीचर स्कोरिंग को एंकर करता है, जो कई बेंचमार्क डेटासेट और क्लासिफायर के माध्यम से पारंपरिक फ़िल्टर विधियों के मुकाबले बेहतर या तुलनीय प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Abu Fuad Ahmad, Istiaque Ahmed2026-06-10
🤖 AI

GitInject: Real-World Prompt Injection Attacks in AI-Powered CI/CD Pipelines

यह शोध पत्र GitInject को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे वास्तविक दुनिया के CI/CD पाइपलाइनों में एआई-संचालित एजेंट मॉडल की सीमाओं के बजाय संरचनात्मक बुनियादी ढांचे के दोषों के कारण प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के प्रति संवेदनशील होते हैं, और इन आपूर्ति श्रृंखला जोखिमों को कम करने के लिए कार्रवाई योग्य वर्कफ़्लो-स्तरीय प्रतिउपाय प्रदान करता है।

Jafar Isbarov, Umid Suleymanov, Ilia Shumailov, Murat Kantarcioglu2026-06-10
💻 computer science

The Human Vulnerabilities & Exploits (HVE) Framework

यह शोध पत्र ह्यूमन वल्नेरेबिलिटीज एंड एक्सप्लॉइट्स (HVE) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो CVE और CVSS जैसे सॉफ्टवेयर भेद्यता प्रोटोकॉल पर आधारित एक मानकीकृत प्रणाली है, जिसका उद्देश्य अद्वितीय पहचानकर्ताओं, गंभीरता स्कोरिंग और कार्रवाई योग्य समाधान पैच के माध्यम से सोशल इंजीनियरिंग और धोखाधड़ी में शोषण की जाने वाली मानवीय व्यवहारिक और मनोवैज्ञानिक कमजोरियों को व्यवस्थित रूप से पहचानना, वर्गीकृत करना और कम करना है।

Avichai Ben, Tom Rahav, Daniel Illaev, Aviv Nahon, Avi Grushka2026-06-10
🤖 machine learning

Quality Is Not a Safety Proxy Under Quantization

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि क्वांटाइज्ड लैंग्वेज मॉडल्स में गुणवत्ता मेट्रिक्स सुरक्षा के लिए एक अविश्वसनीय प्रॉक्सी हैं, क्योंकि गुणवत्ता स्थिर रह सकती है या सुधर सकती है जबकि सुरक्षा महत्वपूर्ण रूप से घट सकती है, जिससे केवल गुणवत्ता स्क्रीनिंग पर निर्भर रहने के बजाय प्रस्तावित रिफ्यूज़ल टेम्पलेट स्टेबिलिटी इंडेक्स (RTSI) जैसे प्रत्यक्ष सुरक्षा मूल्यांकनों की आवश्यकता होती है।

Sahil Kadadekar2026-06-10
💻 computer science

Proof of Source of Funds: Efficient On-chain Provenance of Cryptoassets

यह शोध पत्र 'प्रूफ ऑफ सोर्स ऑफ फंड्स' (PoSoF) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा क्रिप्टोग्राफिक ढांचा है जो उपयोगकर्ताओं को अपने क्रिप्टो-संपत्तियों के अनुपालन योग्य उद्गम को सत्यापित करने के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रमाण (zero-knowledge proofs) उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जिससे लेनदेन के इतिहास को प्रकट किए बिना नियामक अनुपालन का बोझ केंद्रीकृत प्लेटफार्मों से व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की ओर स्थानांतरित हो जाता है और साथ ही वित्तीय गोपनीयता भी बनी रहती है।

Alireza Kavousi, István András Seres, Zhipeng Wang2026-06-10
🤖 AI

Local Is Not a Sufficient Privacy Boundary: Governing OS-Integrated On-Device AI

यह शोध पत्र तर्क देता है कि OS-एकीकृत AI के लिए केवल स्थानीय निष्पादन (local execution) गोपनीयता के लिए अपर्याप्त है और एक व्यापक, OS-केंद्रित ढांचे का प्रस्ताव करता है जिसमें सूचना प्रवाह को सीमित करने, अधिकार को बाध्य करने और ऑडिट योग्य शासन सुनिश्चित करने के लिए एक थ्रेट मॉडल, जोखिम वर्गीकरण, वास्तुशिल्प नियंत्रण और एक ऑडिट रूब्रिक शामिल है ताकि जवाबदेही सुनिश्चित की जा सके।

Jonghyun Chung, Sanket Badhe2026-06-10
🤖 machine learning

Alignment Defends LLMs from Property Inference Attacks

यह शोध पत्र मूल प्रशिक्षण डेटा या मॉडल पुनप्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना, मॉडल आउटपुट वितरण को नया आकार देने के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग अलाइनमेंट तकनीकों, विशेष रूप से डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन (DPO) और ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (GRPO) का लाभ उठाकर, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में प्रॉपर्टी इन्फरेंस हमलों के विरुद्ध एक नवीन रक्षा प्रस्तावित करता है।

Pengrun Huang, Chhavi Yadav, Ruihan Wu, Kamalika Chaudhuri2026-06-10