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Ciencia e investigación · noticias de IA
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Modelado de la construcción de conjuntos de datos de robótica como un proceso de construcción basado en artefactos
arXiv: 2606.00162v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los sistemas robóticos generan grandes volúmenes de datos de sensores multimodales, pero la conversión de las grabaciones de bolsas ROS en conjuntos de datos de aprendizaje automático a menudo se maneja de forma secuencial ad hoc
arXiv · cs.ROHRI consciente de WSM: un marco mejorado de IoT para la detección temprana y la reparación guiada por normas de fallas con orientación LLM
arXiv:2609.32336v2 Announce Type: replace Resumen: Las fallas de interacción humano-robot (HRI) siguen siendo una barrera importante para implementar robots en entornos del mundo real. El trabajo previo a menudo trata las fallas como fau técnica aislada
arXiv · cs.ROIA generativa para la conducción autónoma: fronteras y oportunidades
arXiv:2505.08854v2 Tipo de anuncio: replace-cross Resumen: La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) constituye una ola tecnológica transformadora que reconfigura las industrias a través de sus capacidades incomparables para
arXiv · cs.RORL adversario para la evasión de escaneo de puertos: visibilidad de la función de atacante en IDS desplegados en el borde
arXiv: 2610.08864v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de detección de intrusos (IDS) basados en el aprendizaje automático se utilizan cada vez más en entornos de Internet de las cosas (IoT) con recursos limitados, sin embargo, su robustez es a menudo
arXiv · cs.CRUn marco de viabilidad consciente de la implementación para la detección de intrusiones de IoT basada en el aprendizaje automático en arquitecturas de borde, niebla y nube
arXiv: 2610.08867v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El rápido crecimiento y la heterogeneidad de los entornos de Internet de las cosas (IoT) han expuesto las limitaciones fundamentales en la detección de intrusiones tradicional basada en reglas y firmas
arXiv · cs.CRCredLeakBench: Evaluación de fugas de credenciales y recuperación en agentes de LLM
arXiv: 2610.08871v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje se implementan cada vez más para automatizar las tareas digitales cotidianas, desde la administración de correos electrónicos y redes sociales hasta el manejo de cuentas bancarias y facturas, lo que permite a los usuarios
arXiv · cs.CRHacia la verificación de las redes neuronales contra las perturbaciones de volteo de bits multiparámetro
arXiv:2610.08876v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las fallas de hardware pueden voltear bits en los pesos almacenados de una red neuronal cuantificada, lo que podría comprometer sus predicciones. Si bien tales fallas suelen afectar a múltiples par
arXiv · cs.CRVerificación de tiempo de ejecución de múltiples aspectos para V&V basado en simulación de agentes autónomos habilitados para LLM
arXiv: 2610.08928v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes basados en LLM están ingresando a roles de apoyo a la decisión en el trabajo del personal de defensa, donde las obligaciones que deben respetar ya están escritas y son vinculantes, y donde el reentrenamiento
arXiv · cs.CRPregúntele al experto: Aprendizaje de refuerzo guiado por LLM para defensa cibernética autónoma
arXiv: 2610.09337v1Announce Type: new Abstract: Los enfoques de aprendizaje por refuerzo (RL) basados en políticas han producido resultados prometedores para la defensa cibernética autónoma; sin embargo, son ineficientes para la muestra en entornos donde def
arXiv · cs.CRMARS: Análisis de malware con puntuación basada en reglas de reclamaciones de LLM
arXiv: 2610.09553v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes pueden clasificar el malware a través de veredictos directos o reclamos de comportamiento calificados por una política externa. Presentamos MARS, un marco de clasificación de malware, y comparamos
arXiv · cs.CRRespuestas correctas, hallazgos no respaldados: vinculación de evidencia en la reconstrucción forense de registros de agentes de LLM
arXiv:2610.09581v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La reconstrucción forense de las acciones del agente LLM requiere no solo recuperar el valor correcto, sino establecer qué registro conservado respalda ese hallazgo. Registros de herramientas, gener
arXiv · cs.CRVerificación formal del tiempo de ejecución para agentes de LLM que utilizan herramientas: un estudio fuera de línea del mismo punto de referencia sobre AgentDojo y STAC
arXiv: 2610.09793v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las barandillas para los agentes LLM que utilizan herramientas suelen ser reglas específicas de la aplicación, lo que hace que las políticas de seguridad dependientes de datos de varios pasos sean difíciles de especificar, auditar y reutilizar. Como d
arXiv · cs.CRSuficiencia defensiva en un modelo de seguridad de IA de Stackelberg
arXiv: 2610.09892v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los comentarios de las pruebas automatizadas, la formación de equipos humanos y la respuesta a incidentes pueden fortalecer las defensas de un sistema de IA cuando las fallas descubiertas conducen a reparaciones efectivas. Estudiamos
arXiv · cs.CRRemediación de IA de acción restringida para SIEM/XDR a través de un proxy NeMo-Guardrails
arXiv: 2610.09906v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los centros de operaciones de seguridad (SOC) para tecnología de la información y tecnología operativa comparten un problema de respuesta a incidentes: una avalancha de alertas correlacionadas y muy pocos análisis
arXiv · cs.CRFuga de temas sensibles a través de metadatos de enrutamiento LLM: medición y mitigación
arXiv:2610.09981v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los routers LLM eligen un modelo barato o caro por solicitud por su contenido, y muchas puertas de enlace y algunas plataformas en la nube pueden registrar esa elección con el contenido cerrado. Medimos
arXiv · cs.CRSobre la fiabilidad de los puntos de referencia de parches de vulnerabilidad basados en LLM
arXiv: 2610.10150v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han mostrado un gran potencial para el parcheo automatizado de vulnerabilidades, pero los puntos de referencia actuales pueden distorsionar sustancialmente el rendimiento informado. Drawin
arXiv · cs.CREvaluación de seguridad de cuatro estados de modelos de lenguaje grande de peso abierto en entradas no canónicas
arXiv: 2610.09033v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Las evaluaciones de seguridad estándar de los modelos de lenguaje grandes evalúan las solicitudes dañinas escritas en texto sin formato canónico, mientras que los modelos en implementación en el mundo real reciben rutinariamente información
arXiv · cs.CRUn investigador se ha cansado de los textos escritos con IA y ha creado un detector que promete un 98% de acierto
Que estamos rodeados por texto escrito por una IA ya no sorprende a nadie. Los que queremos leer a personas vamos todo el día con el hacha levantada buscando indicios para comprobar si estamos leyendo a un humano o a un
XatakaPreparación de un SIEM aumentado por IA para la Ley de Resiliencia Cibernética de la UE: un estudio de caso de un profesional
arXiv: 2610.07873v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La Ley de Resiliencia Cibernética de la UE (CRA), Reglamento (UE) 2024/2847, convierte la ciberseguridad de los productos en una obligación del ciclo de vida para los productos con elementos digitales en el mercado de la UE: riesgo a
arXiv · cs.CRRethinking Visual Provenance: Detection and Watermarking Across Direct Visual Generation and LLM-Driven Code Rendering
arXiv:2610.08137v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los sistemas de IA crean imágenes y videos con modelos de generación de imágenes/videos o escribiendo códigos y descripciones gráficas que luego se renderizan. Estas rutas pueden producir
arXiv · cs.CRVerificación a nivel de caso en cascadas de escáner-LLM: superación del cuello de botella de la agregación de alertas para expandir el espacio de compensación FRR-TPR
arXiv: 2610.08406v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los escáneres de pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DAST) logran una alta recuperación, pero también producen una gran cantidad de falsos positivos, lo que resulta en costos sustanciales de triaje manual. L
arXiv · cs.CRMarcas de agua de comportamiento semántico: procedencia resistente a la falsificación y a la robustez de paráfrasis para agentes de LLM
arXiv: 2610.08668v1Announce Type: new Resumen: La marca de agua de comportamiento incrusta un identificador de propietario en las opciones de acción de alto nivel de un agente LLM, dando procedencia sin tocar los tokens de salida. Marcas de agua del agente anterior bre
arXiv · cs.CRDecodificación especulativa segura para modelos de lenguaje grandes
arXiv:2610.08678v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La decodificación especulativa acelera la inferencia para un modelo de lenguaje grande (LLM), denominado\enf{modelo objetivo}, utilizando primero un modelo más pequeño, denominado\emp
arXiv · cs.CRBARE-AI: Resiliencia a ataques de bit-flip en hardware de IA a través de monitores de rendimiento incorporados
arXiv: 2610.08739v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las redes neuronales profundas (DNN) son parte integral de muchos sistemas críticos para la seguridad, pero siguen siendo altamente vulnerables a los ataques de volteo de bits (BFA), donde algunas perturbaciones a nivel de memoria
arXiv · cs.CR