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💻 computer science

Decentralized AI-Powered Zero-Trust Identity and Access Management Using Blockchain and Deepfake-Resistant Multimodal Biometrics

Questo articolo propone un framework di gestione delle identità e degli accessi (IAM) basato su Zero-Trust e IA decentralizzata (DAZT-IAM) che integra blockchain conlienzata, identità auto-sovrana e biometria multimodale resistente ai deepfake con una valutazione continua del rischio adattiva per eliminare i singoli punti di vulnerabilità e contrastare attacchi di impersonificazione sofisticati.

Anithalakshmi V¹, Raja P², N Sripriya, M Lavanya2026-08-11
💻 computer science

Swin-TCN-XAI: A Hybrid End-to-End Framework for Explainable Multi-Class Brain Tumor MRI Classification

Questo articolo introduce Swin-TCN-XAI, un framework di deep learning ibrido che integra Swin Transformer e Temporal Convolutional Networks con tecniche di spiegabilità multi-livello per raggiungere un'accuratezza allo stato dell'arte e l'interpretabilità clinica nella classificazione multi-classe di risonanze magnetiche di tumori cerebrali.

Umme Sara, MSTMd. Mamu, MD IRFANUL KABIR HIRA, MD SOHAG HOSSAIN, Md. Kowsar Ahmed, Md. Mamun Ur Rashid2026-08-11
💻 computer science

QSecureMail: A QKD-Enhanced Email System with Adaptive Security Policy Engine and Hybrid QKD⊕PQC Encryption

Questo articolo presenta QSecureMail, un sistema di posta elettronica quantum-safe che integra QKD e crittografia post-quantistica all'interno di un Adaptive Security Policy Engine per gestire dinamicamente i livelli di cifratura, garantire la resilienza contro gli attacchi harvest-now-decrypt-later e fornire un'attestazione di sicurezza trasparente.

Swayam Kothekar2026-08-11
💻 computer science

PQ-SEAL, Post-Quantum Secure Embedded Architecture with Leakage-Resilient AES on Ibex RV32IMC

Questo articolo presenta PQ-SEAL, un'implementazione bare-metal RISC-V su FPGA che integra la crittografia post-quantistica standardizzata dal NIST con uno schema di rekeying AES-128 resiliente alle perdite di informazioni, dimostrando un miglioramento di 31 volte nella resistenza contro gli attacchi di Correlation Power Analysis senza costi hardware aggiuntivi.

Charan Kasimahanti2026-08-11
💻 computer science

Measuring How LLM Tool Descriptions, Cross-Tool Ambiguity, and Action Chains Compose into Excessive Agency Exploits

Questo articolo introduce AGENTSPILL, un audit empirico che dimostra come i grandi modelli linguistici siano altamente suscettibili a exploit di eccessiva agenzia — raggiungendo un tasso di successo complessivo del 50,6% — in particolare attraverso l'iniezione di descrizioni degli strumenti e il concatenamento di azioni non confermate, che causano la priorità dei modelli verso istruzioni manipolate rispetto alle definizioni canoniche degli strumenti ed eseguono autonomamente sequenze distruttive.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 computer science

Labelled-Metadata Channels and Declarative Payload Phrasing in Hidden Prompt Injection: A Cross-Format Measurement Study

Questo articolo presenta uno studio di misurazione cross-formato che dimostra come le vulnerabilità da indirect prompt injection derivino spesso da pipeline di estrazione che non riescono a sanificare i payload nascosti incorporati in metadati, intestazioni binarie e campi strutturati attraverso diversi formati di file, piuttosto che dall'interpretazione dei contenuti da parte degli LLM stessi.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 computer science

The Claim-to-Action Gap: Measuring How Misinformation Turns False State into Tool Calls in Tool-Using LLM Agents

Questo articolo introduce un nuovo framework per misurare il divario tra "affermazione e azione" (claim-to-action gap) negli agenti LLM che utilizzano strumenti, dimostrando che le false affermazioni innescano azioni dannose nel mondo reale in quasi il 70% dei tentativi, una vulnerabilità che viene neutralizzata efficacemente (riducendo il tasso di azione allo 0%) implementando un passaggio di verifica raccomandato da OWASP prima dell'esecuzione.

Mohammadreza Rashidi2026-08-11
💻 computer science

Factorial Benchmarking of Exact and Finite-Shot Gradient Resolvability in a Four-Qubit Hybrid Quantum Neural Network

Questo studio impiega un disegno fattoriale completo 2³ per testare un benchmark di una rete neurale quantistica ibrida a quattro qubit, rivelando che, sebbene specifiche interazioni strutturali e di obiettivo influenzino significativamente l'ampiezza del gradiente esatto, i loro effetti in condizioni di campionamento finito rimangono statisticamente ambigui e non dimostrano ancora un successo di ottimizzazione o vantaggi hardware.

Brandon Shen2026-08-11
💻 computer science

The Intent Gap: A Taxonomy of Real-User Failure Modes in Frontier AI Agents

Questo articolo identifica un critico "gap di intenzione" in cui i modelli di IA di frontiera non riescono a soddisfare i reali bisogni degli utenti nonostante la conformità letterale al prompt, rivelando che gli attuali benchmark progettati dai ricercatori trascurano questi fallimenti rilevanti in fase di deployment poiché i veri utenti raramente verbalizzano il proprio malcontento, un fenomeno che l'autore quantifica attraverso una nuova tassonomia derivata dall'analisi di corpora di conversazioni su larga scala.

Kanupriya Yakhmi2026-08-11
💻 computer science

HABIT: A Self-Evolving AI-Agent Harness for GUI-Based CAE Software---Application to Aerospace

Questo articolo introduce HABIT, un harness di agenti IA auto-evolutivo e host-agnostic progettato per automatizzare flussi di lavoro CAE complessi basati su GUI nell'ambito aerospaziale, sincronizzando l'invocazione affidabile degli strumenti con gli stati software in tempo reale e adattandosi continuamente alle abitudini dell'utente attraverso un sistema di apprendimento basato sulla memoria.

Shaoqi WU, Jingyi LI, Jiayi YAO, Xingyuan JU2026-08-11