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💻 संगणक विज्ञान

Capability-Mediated Perimeters for Secure AI Agent Tool Execution: Conditional Non-Escalation Invariants and Empirical Evaluation Against Indirect Prompt Injection

यह शोध पत्र Mastyf Guard को प्रस्तुत करता है, जो एक 'डिटरमिनिस्टिक-फर्स्ट' (deterministic-first) सुरक्षा आर्किटेक्चर है जो LLM एजेंटों को अविश्वसनीय प्रिंसिपल्स (untrusted principals) के रूप में मानता है और एक बाहरी रेफरेंस मॉनिटर के माध्यम से सशर्त गैर-एस्केलेशन इनवेरियंट्स (conditional non-escalation invariants) को लागू करता है, जिससे अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन (indirect prompt injection) और एक्सफिल्ट्रेशन (exfiltration) खतरों के विरुद्ध अनुभवजन्य मूल्यांकनों में शून्य फाल्स पॉजिटिव के साथ लगभग पूर्ण हमले का पता लगाने की क्षमता प्राप्त होती है।

Rudraneel Das2026-09-02✓ Author reviewed ⓘ
💻 संगणक विज्ञान

A Secure Offline Edge Architecture for Wearable Vision Assistance: Raspberry Pi-ESP32-CAM Integration and Reproducible Software Validation

यह शोध पत्र एक सुरक्षित, ऑफलाइन वियरेबल विजन आर्किटेक्चर प्रस्तुत और मान्य करता है जो एक ESP32-CAM और रास्पबेरी पाई को एकीकृत करता है और जो पुनरुत्पादक सॉफ्टवेयर अनुबंधों (reproducible software contracts) और कठोर CI-आधारित परीक्षणों के माध्यम से प्रमाणित एन्क्रिप्शन, रिप्ले प्रतिरोध (replay resistance), और फेल-क्लोज्ड स्टार्टअप को लागू करता है।

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-02
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Design and Development of a Low-Cost AI-Based Robotic Face for Real-Time Visual Tracking and Voice Interaction

यह शोध पत्र एक कम लागत वाले, रास्पबेरी पाई-आधारित रोबोटिक चेहरे के डिज़ाइन और मूल्यांकन को प्रस्तुत करता है जो मानव चेहरे के भावों और सिर की गतिविधियों की नकल करने के लिए रीयल-टाइम विजुअल ट्रैकिंग हेतु OpenCV और सर्वो-नियंत्रित एक्चुएशन का उपयोग करता है, जो इंटेलिजेंट इंटरैक्टिव सिस्टम के लिए सुरक्षा संबंधी विचारों को संबोधित करते हुए न्यूनतम विलंबता (लेटेंसी) के साथ 92.4% डिटेक्शन सटीकता प्राप्त करता है।

Kashif Ahmed Siddiqui, Abdul Rahman Owaise, Mohammed Abdul Baseer farhan, Mohammed Noorullah Khan2026-09-02
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A Path Planning Method for Fire Detection in Educational Experimental Zones Based on an Improved Deep Q-learning Algorithm

यह शोध पत्र शैक्षिक प्रायोगिक क्षेत्रों में यूएवी (UAV) अग्नि पहचान के लिए एक उन्नत डीप क्यू-लर्निंग एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो बहु-उद्देश्यीय पुरस्कार अनुकूलन, विकर्ण गति प्रोत्साहन और ए*-प्रेरित बाधाओं को एकीकृत करता है ताकि पारंपरिक तरीकों की तुलना में पथ दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाना, जोखिम के संपर्क को कम करना और मिशन सफलता दरों में सुधार करना संभव हो सके।

Lingqing Feng, Yujing Liu, LULU ZHENG2026-09-02
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GHD-DETR: Gated Hierarchical Dynamic Architecture for Object Detection Under Complex Imaging Conditions

यह शोध पत्र GHD-DETR का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन डिटेक्शन ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर है जिसमें GatedNestStage, BDB और HAGF मॉड्यूल शामिल हैं, जो जटिल इमेजिंग स्थितियों के तहत छोटे, अवरुद्ध और कम कंट्रास्ट वाले ऑब्जेक्ट्स के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे RTTS, HazyDet और DUO जैसे चुनौतीपूर्ण डेटासेट्स पर पर्याप्त प्रदर्शन सुधार प्राप्त हुआ है।

Zidian Wei, Wei Feng, Linghan Jiang, Zunwang Ke2026-09-01
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Dual-Branch Adaptive Diffusion and Motion-Guided Temporal Alignment for Robust Invisible Video Watermarking

यह शोध पत्र एक द्वि-शाखा अनुकूलनशील प्रसार और गति-निर्देशित टेम्पोरल संरेखण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्थानीय क्रॉपिंग और अन्य हमलों के विरुद्ध उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कंटेंट-अनुकूल स्थानीय प्रसार को समन्वय-जागरूक वैश्विक एंकरिंग के साथ जोड़कर अदृश्य वीडियो वॉटरमार्किंग में अदृश्यता और मजबूती के बीच के समझौते को प्रभावी ढंग से हल करता है।

Zhanglei Huang, Chenming Yao, Jianfeng Lu, Qihao Liang, LI LI, Zhiheng Zhang2026-09-01
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A Deep Learning Framework for Multi-Class Lung Disease Detection Using CXR Imaging

यह अध्ययन एक पूर्वाग्रह-जागरूक (bias-aware) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो डेटासेट-मूल (dataset-origin) पूर्वाग्रह को कम करने के लिए एक क्यूरेटेड, समान रूप से प्रीप्रोसेस्ड मल्टीसोर्स CXR डेटासेट और एक सोर्स-प्रेडिक्शन सैनिटी चेक का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक अनुकूलित ResNet-38 मॉडल गहरे ResNet आर्किटेक्चर की तुलना में लगभग 93% की बेहतर मल्टी-क्लास लंग डिजीज डिटेक्शन सटीकता प्राप्त करता है।

Neha Sehgal, Md. Arquam, Tayyab Khan, Akanksha Mrinali2026-09-01
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A Hybrid Machine-Learning Based Security Algorithm for Improved Detection of Distributed-Denial-of-Services Attacks in Internet of Things Networks

यह शोध पत्र इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) नेटवर्क के भीतर डिस्ट्रीब्यूटेड डिनायल ऑफ सर्विस (DDoS) हमलों का पता लगाने में बेहतर सटीकता और मजबूती प्राप्त करने के लिए के-नियरेस्ट नेबर्स (KNN) और रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNN) को एकीकृत करने वाले एक हाइब्रिड मशीन लर्निंग-आधारित सुरक्षा (MLBS) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो 98.72% डिटेक्शन दर के साथ पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Coster Baloyi, Topside Ehleketani Mathonsi, Tshimangadzo Mavin Tshilongamulenzhe, Tonderai Muchenje, Du Plessis Daniel2026-09-01
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An Adaptive Multi-Scale Multi-Expert Hybrid Deep Learning Framework for Explainable Breast Cancer Histopathological Image Classification

यह अध्ययन एक अनुकूली बहु-पैमाने बहु-विशेषज्ञ हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो BreakHis डेटासेट पर स्तन कैंसर हिस्टोपैथोलॉजिकल इमेज वर्गीकरण में अत्याधुनिक सटीकता और व्याख्यात्मकता प्राप्त करने के लिए डायनेमिक फीचर फ्यूजन और अटेंशन रिफाइनमेंट के साथ EfficientNetB7 और विजन ट्रांसफार्मर को संयोजित करता है।

Praveen Kumar Kalangi, Sammulal Porika2026-09-01
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Identifying and Characterizing Risk Areas in Public API Support: An Integrated Analysis of YouTube APIs

यह शोध पत्र YouTube APIs का एक अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो पर्यावरणीय, कोड और दस्तावेज़ीकरण कारकों द्वारा संचालित उच्च-जोखिम वाले सहायता क्षेत्रों की पहचान करने और उन्हें चित्रित करने के लिए 8,743 स्टैक ओवरफ्लो (Stack Overflow) इंटरैक्शन पर सहसंबंध विश्लेषण (correlation analysis) और ट्री-आधारित मॉडलों का उपयोग करता है, जो API सहायता की गुणवत्ता और प्रतिक्रिया समय में सुधार के लिए व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

Sultan Alanazy, Jeff Tian, Abdullah Bokhary2026-09-01