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3343 पेपर

💻 computer science

Asymptotic Optimality of the High-Dimensional Gaussian Mechanism and Improved Low-Dimensional Mechanisms for Differential Privacy

यह शोध पत्र उच्च-आयामी विभेदक गोपनीयता (डिफरेंशियल प्राइवेसी) के लिए गॉसियन तंत्र की स्पर्शोन्मुखी इष्टतमता (एसिम्प्टोटिक ऑप्टिमैलिटी) को स्थापित करता है और साथ ही गोलाकार सामान्यीकृत गामा तंत्रों (स्फेरिकल जनरलाइज्ड गामा मैकेनिज्म) के एक नए परिवार को प्रस्तुत करता है जो कम-आयामी परिवेश में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं और सटीक संयोजन सीमाएँ (कंपोजिशन बाउंड्स) प्रदान करते हैं।

Yu Wei, Alexander Bienstock, Antigoni Polychroniadou2026-06-09
💻 computer science

Evaluating Multimodal Steganalysis for Split-Payload Audiovisual Steganography

यह शोध पत्र स्प्लिट-पेलोड ऑडियोविजुअल स्टेगनोग्राफी का मूल्यांकन करता है और पाता है कि हालांकि एक गुप्त संदेश को ऑडियो और वीडियो स्ट्रीम के बीच विभाजित करना एकल-मोडैलिटी डिटेक्टरों से काफी हद तक बच निकलता है, मल्टीमॉडल डिटेक्टरों की स्पष्ट श्रेष्ठता मुख्य रूप से वीडियो घटक द्वारा संचालित होती है न कि दोनों मोडैलिटीज के वास्तविक सहक्रियात्मक विश्लेषण द्वारा।

Prateek Paudel, Nitin Jha, Abhishek Parakh2026-06-09
🤖 AI

RAILS: Verification-Native Clearing For Agentic Commerce

यह शोधपत्र RAILS को प्रस्तुत करता है, जो एजेंटिक कॉमर्स (agentic commerce) के लिए एक वेरिफिकेशन-नेटिव क्लियरिंग प्रोटोकॉल है जो एक औपचारिक, फाल्सीफिएबल (falsifiable) साउंडनेस प्रॉपर्टी स्थापित करता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि बिना किसी साक्ष्य के जो दायित्व की स्वीकार्यता सीमा (admissibility floor) को पूरा करता हो, कोई भी वित्तीय रूप से महत्वपूर्ण सेटलमेंट न हो, जिससे वह महत्वपूर्ण अंतर भरा जा सके जो स्वायत्त एजेंटों के कार्यों और तटस्थ दायित्व सत्यापन के बीच विद्यमान है।

Adrian de Valois-Franklin, Alex Bogdan2026-06-09
🤖 machine learning

Cheap Reward Hacking Detection

यह शोध पत्र एक छोटे ट्रांसफार्मर एनकोडर का उपयोग करके टर्मिनल-रेंच (Terminal-Wrench) प्रक्षेपवक्रों में रिवॉर्ड हैकिंग का पता लगाने की एक लागत प्रभावी विधि प्रस्तुत करता है, जिसका प्रदर्शन एलएलएम-आधारित जजों के तुलनीय है लेकिन काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत पर है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मॉडल केवल व्यवहारिक पैटर्न के बजाय प्राकृतिक भाषा तर्क पर निर्भर करता है।

Iván Belenky, Joaquín Itria, Steven Johns2026-06-09
🤖 AI

Oversight Has a Capacity: Calibrating Agent Guards to a Subjective, Fatiguing Human

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एलएलएम (LLM) एजेंटों के लिए मानवीय निरीक्षण एक संसाधन-आवंटन की समस्या है न कि एक सरल वर्गीकरण कार्य, जो मॉडलिंग और एक नई ओपन-सोर्स प्रणाली के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि समीक्षक की थकान और व्यक्तिपरक असहमति एक उलटे-यू (inverted-U) सुरक्षा वक्र का निर्माण करती है जहाँ इष्टतम सुरक्षा के लिए फ्लडिंग हमलों को रोकने और मानवीय सीमाओं को ध्यान में रखते हुए एस्केलेशन दरों को 100% से नीचे कैलिब्रेट करना आवश्यक है।

Emre Turan2026-06-09
🤖 AI

Hardening Agent Benchmarks with Adversarial Hacker-Fixer Loops

यह शोध पत्र "हैकर-फिक्सर लूप" (hacker-fixer loop) को प्रस्तुत करता है, जो रिवॉर्ड हैकिंग के विरुद्ध नाजुक एजेंट बेंचमार्क को सशक्त बनाने के लिए प्रतिस्पर्धी एलएलएम (LLM) एजेंटों का उपयोग करने वाली एक स्वचालित विधि है, जो हमले की सफलता दर को सफलतापूर्वक शून्य के करीब तक कम करती है और 323 असुरक्षित वातावरणों तथा 3,632 शोषण प्रक्षेप पथों (exploit trajectories) का एक नया डेटासेट जारी करती है।

Ziqian Zhong, Ivgeni Segal, Ivan Bercovich, Shashwat Saxena, Kexun Zhang, Aditi Raghunathan2026-06-09
🤖 AI

Unveiling Privacy Risks in Multi-modal Large Language Models: Task-specific Vulnerabilities and Mitigation Challenges

यह शोध पत्र मल्टी-मोडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (MLLMs) में अद्वितीय गोपनीयता जोखिमों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करने और उन्हें उजागर करने के लिए MM-Privacy डेटासेट प्रस्तुत करता है, जो विभिन्न कार्यों में छवियों या मेमोरी में अंतर्निहित संवेदनशील जानकारी को लीक करने के प्रति उनकी संवेदनशीलता को प्रदर्शित करता है और लक्षित शमन रणनीतियों की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Tiejin Chen, Pingzhi Li, Kaixiong Zhou, Tianlong Chen, Hua Wei2026-06-09
💻 computer science

PrivCode++: Latent-Conditioned Differentially Private Code Generation for Comprehensive Guarantees

PrivCode++ एक नवीन दो-चरणीय डिफरेंशियल प्राइवेट फ्रेमवर्क है जो LLM फाइन-ट्यूनिंग के दौरान संवेदनशील प्रॉम्प्ट्स और कोड स्निपेट्स दोनों की सुरक्षा के लिए एक प्राइवेसी-मुक्त लेटेंट कंडीशनिंग मॉड्यूल का उपयोग करके उच्च-उपयोगी कोड जनरेशन को सक्षम बनाता है, जो उन मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करता है जो सार्वजनिक प्रॉम्प्ट्स को मानती हैं।

Zheng Liu, Chen Gong, Terry Yue Zhuo, Zhou Yang, Kecen Li, Wenlong Meng, Xinwen Hou, Yu Liu, Xiaochen Li2026-06-09
🤖 AI

Pretrained, Frozen, Still Leaking: Auditing Cross-Encoder Attribute Transfer in EEG Foundation Models

यह शोध पत्र एक क्रॉस-एनकोडर ऑडिट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि प्रीट्रेंड ईईजी फाउंडेशन मॉडल्स (BIOT, LaBraM, EEGPT), सिंगल-एंडपॉइंट सुरक्षा जांच पास करने के बावजूद, सभी परीक्षण किए गए एंडपॉइंट्स में स्पेक्ट्रल एट्रिब्यूट्स को लीक करते हैं, जो एक ऐसी भेद्यता है जो DP-SGD और LiRA जैसे मानक रक्षा उपायों के तहत भी बनी रहती है।

Jianwei Tai2026-06-09
💬 NLP

The Injection Paradox: Brand-Level Suppression in Safety-Trained LLM Recommendations via RAG Context Injection

यह शोध पत्र "इंजेक्शन पैराडॉक्स" (Injection Paradox) की पहचान करता है, जो सुरक्षा-प्रशिक्षित (safety-trained) LLMs में एक विफलता मोड है जहाँ RAG संदर्भों में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन अप्रत्याशित रूप से लक्षित ब्रांड की सिफारिशों को दबा देते हैं, जिससे एक संभावित रिवर्स-अटैक वेक्टर उत्पन्न होता है जो GPT मॉडलों में देखे गए व्यवहार के विपरीत है।

Hyunseok Paeng2026-06-09