💻 informatica

Decoupled Entropic-Geometric Planning (DEGP): Verified Conditioning and a Measured Contact-Prediction Boundary in Latent World Models

Dit artikel introduceert Decoupled Entropic-Geometric Planning (DEGP), een framework dat de afweging tussen robuuste perceptie en stabiele trajectoptimalisatie in latente ruimte-planning aanpakt door architecturale scheiding te combineren met analytische spectrale grenzen en runtime-telemetrie om de operationele limieten van contact-conditionele voorspelling te definiëren.

Mohsen Mostafa2026-10-20
💻 informatica

Agents Can Build Benchmarks. Approvals Missed What Probing Found: 22 Cases

Dit artikel meldt dat, ondanks hoge goedkeuringspercentages en nul testfouten, een systematische herbeoordeling van 22 door AI gegenereerde agent-benchmarks universele defecten aan het licht bracht—waaronder genegeerde taken, gememoriseerde scores en publicatielekken—die zowel door geautomatiseerde tests als door menselijke beoordelaars werden gemist, wat kritieke gebreken in de huidige agent-benchmarking- en evaluatieprotocollen onderstreept.

Pooria Arab2026-10-20
💻 informatica

From Money to Prompt Laundering: CLEANSE*, a Risk-Calibrated Multi-View Detector

Dit artikel introduceert CLEANSE*, een risico-gekalibreerde multi-view detector die effectief prompt laundering-aanvallen identificeert door semantische, structurele, cross-linguale en stilometrische signalen te fuseren, waarbij superieure prestaties worden behaald in het verminderen van risico's en aanvalssuccesratio's terwijl een lage latentie wordt behouden over diverse benchmarks en stresstests.

Samer Abaddi2026-10-20
💻 informatica

Verifiable Delegated Authority for LLM Agents in Banking: A Formal Architecture, Capability Protocol, and Audit Guarantees

Dit artikel stelt een formele architectuur voor voor beveiligde LLM-agenten in de banksector die autorisatie loskoppelt van het model door middel van verzwakte capability-tokens en deterministische policy-engines, wat aantoonbare garanties biedt voor autoriteitsbeperking, begrensde financiële verliezen en auditintegriteit tegen kwaadwillende actoren.

Neeraj Aggarwal2026-10-20
💻 informatica

Bounded Repair Reachability of Residual Critical Blocks in 3D Binary Masks under SAFE-Gated Single-Voxel Flips

Dit artikel formuleert en evalueert gebonden herstelbereikbaarheid voor kritieke blokken in 3D binaire maskers met behulp van SAFE-gegateerde enkelvoudige voxel-flips die de voorgrondhomotopie behouden, waarbij door middel van experimenten op BraTS 2021-data wordt aangetoond dat eindpunt- en padwijze getrouwheidsbeperkingen leiden tot onderscheidende herstelresultaten en topologische geldigheid binnen gespecificeerde zoekgrenzen.

Jihun Bae, Yeonho Bae, Jinglu Hu2026-10-20
💻 informatica

Personalized Temporal Fatigue Analysis and Adaptive Risk Scoring for Camera-Based Driver Monitoring: Prototype and Evaluation Framework

Dit artikel presenteert en evalueert een prototype framework voor camera-gebaseerde bestuurdersmonitoring dat per-bestuurder kalibratie, temporele indicatoren en persistentie-gebaseerde logica combineert om het aantal valse alarmen aanzienlijk te verminderen in vergelijking met vaste drempelwaarden of single-frame methoden, terwijl het een onderwerp-onafhankelijk evaluatieprotocol vaststelt voor toekomstige validatie op real-world datasets.

Anshuman Gaikwad2026-10-20
💻 informatica

Capability, ranking dynamics, and inference pricing in the large language model ecosystem: evidence from linked public data

Dit artikel integreert gekoppelde publieke gegevens van leaderboards, menselijke voorkeurspanelen en prijscatalogi om het ecosysteem van grote taalmodellen te karakteriseren, waarbij wordt onthuld dat prestaties schalen met het aantal parameters en tijd, voorkeursbeoordelingen een snelle omloop en stabiliteit binnen modellen vertonen, en prijzen significant worden gedreven door capaciteitsscores en de status van open gewichten ondanks opmerkelijke variaties in prijzen tussen aanbieders.

Peter Bago2026-10-20
💻 informatica

Explaining Cross-Dataset False Positives in Encrypted Traffic Classification for Forensic Interpretation

Deze studie toont aan dat machine learning-modellen voor de classificatie van versleuteld verkeer een hoge interne nauwkeurigheid kunnen bereiken, maar significante fout-positieven produceren wanneer ze op verschillende datasets worden toegepast, wat onthult dat feature-belang alleen onvoldoende is voor forensische interpretatie en dat dergelijke meldingen behandeld moeten worden als onderzoekshypotheses in plaats van als definitief bewijs.

Madhab Chandra Das, Qingzhong Liu2026-10-20
💻 informatica

Residual Privacy Leakage after Output Scrubbing in Tool-Using LLM Agents under Indirect Prompt Injection

Dit artikel toont aan dat het achteraf opschonen van de output (post-generation output scrubbing) een ontoereikende primaire verdediging is tegen privacylekken bij tool-gebruikende LLM-agenten onder indirecte promptinjectie, aangezien restinformatie vaak blijft bestaan door semantische herformuleringen, zelfs na het verwijderen van exacte waarden en aaneengesloten segmenten.

Kashvi Gupta2026-10-20