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Este año · Todo el archivo conservado
Europa quiere depender menos de EEUU en chips de IA. Alemania y Países Bajos tienen un plan: usar IA para diseñarlos
Europa lleva años intentando ganar terreno en una industria que condiciona buena parte de su futuro tecnológico. Tiene investigación, capacidad industrial y actores tan relevantes como ASML , pero cuando llegamos a los c
XatakaHacia una ciberdefensa responsable aumentada por IA: reconocimiento de patrones, defensa en profundidad y el caso de la colaboración entre humanos e IA
arXiv: 2609.25921v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La literatura sobre ciberseguridad ha documentado ampliamente los beneficios operativos de la inteligencia artificial (IA) para la detección de amenazas, la respuesta a incidentes y la prevención, mientras que
arXiv · cs.CRDynamic Deep Prompt Optimization para defenderse de los ataques de jailbreak en LLM
arXiv:2609.26185v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) demuestran capacidades impresionantes en muchas aplicaciones, pero siguen siendo vulnerables a los ataques de jailbreak, que provocan con
arXiv · cs.CRSobre la seguridad y privacidad de los LLM en Movilidad
arXiv: 2609.26295v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El sector de la movilidad está experimentando un cambio de paradigma impulsado por los avances en Inteligencia Artificial Generativa. Con un mercado global valorado en aproximadamente 2,9 billones de dolares
arXiv · cs.CRHYDRA: Adaptación proactiva de la deriva del malware de Android a través del aprendizaje contrastivo de gráficos jerárquicos
arXiv:2609.26352v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: la deriva conceptual, impulsada por la rápida evolución del malware para Android, degrada gravemente el rendimiento de los detectores de aprendizaje automático. Las estrategias de adaptación actuales a menudo son re
arXiv · cs.CRRouxii: Explotar los honeypots con pentesters de IA conscientes del engaño
arXiv: 2609.26555v1Announce Type: new Abstract: Los honeypots están diseñados para engañar a los atacantes, y trabajos recientes muestran que también pueden descarrilar los pentesters autónomos basados en LLM. Estas evaluaciones, sin embargo, consideran en gran medida el ataque
arXiv · cs.CRDe la alineación al control de acceso: un marco para la aplicación de políticas GenAI
arXiv:2609.26682v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las aplicaciones de IA generativa (GenAI) han florecido, lo que permite a los usuarios chatear con grandes modelos de lenguaje y crear agentes que actúen en su nombre para una variedad de tareas.
arXiv · cs.CRCompiladores de comunicación invariantes de selección para flujos de trabajo LLM multiagente conscientes de la privacidad
arXiv: 2609.26076v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los flujos de trabajo estructurados de múltiples agentes intercambian mensajes intermedios cuyo contenido y forma pueden revelar el estado privado incluso cuando la salida final es segura. Identificamos la selección-
arXiv · cs.CRFalla de métricas en la reparación de vulnerabilidades de código basada en LLM: un estudio empírico y una pantalla consciente del cambio
arXiv: 2609.26749v1Tipo de anuncio: cross Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se aplican cada vez más a la reparación automatizada de vulnerabilidades de seguridad de C/C++, y la tasa de compilación es un proxy comúnmente reportado para progres
arXiv · cs.CREl desafío de identificar el origen de los modelos de lenguaje grandes de caja negra
arXiv:2503.04332v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: El tremendo potencial comercial de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha aumentado las preocupaciones sobre su uso no autorizado. Para abordar esto, nos centramos en la tarea de identificar
arXiv · cs.CRLa tasa de éxito del ataque no es un número: sobre la validez de la medición en la evaluación de seguridad de la IA genética
arXiv:2609.25173v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La tasa de éxito de ataque (ASR) es la métrica principal en casi todas las evaluaciones publicadas de ataques y defensas para agentes de LLM. Argumentamos que ASR como se usa actualmente no es
arXiv · cs.CRSLED-IFV: Descomposición guiada por LLM validada por el solucionador para la verificación de flujo de información de hardware escalable
arXiv: 2609.25637v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La verificación formal del flujo de información (IFV) del hardware proporciona fuertes garantías contra el comportamiento de control y tiempo dependiente del secreto, pero a menudo se escala mal en RT realista
arXiv · cs.CRModelado probabilístico de jailbreak en LLMs multimodales: de la cuantificación a la aplicación
arXiv:2503.06989v5 Announce Type: replace Resumen: Recientemente, los Modelos Multimodales de Lenguaje Grande (MLLM) han demostrado su capacidad superior para comprender el contenido multimodal. Sin embargo, siguen siendo vulnerables a la cárcel
arXiv · cs.CRAuditoría de procedencia de datos de modelos de lenguaje grandes afinados con una técnica de conservación de texto
arXiv: 2510.09655v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Proponemos un sistema para marcar textos sensibles o con derechos de autor para detectar su uso en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes bajo acceso de caja negra con estadísticas
arXiv · cs.CRUna encuesta sobre la seguridad de la memoria a largo plazo en agentes de LLM: ataques, defensas y gobernanza en todo el ciclo de vida de la memoria
arXiv: 2604.16548v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La aparición de la memoria persistente de sesión cruzada grabable en los agentes LLM introduce un panorama de amenazas cualitativamente diferente de la seguridad centrada en la entrada convencional
arXiv · cs.CRLLM Ghostbusters: paquete quirúrgico de supresión de alucinaciones a través del desaprendizaje adaptativo
arXiv: 2605.01047v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Las alucinaciones siguen siendo un problema no resuelto para los LLM, y las alucinaciones del paquete son un ejemplo particularmente peligroso de este fenómeno. Las alucinaciones del paquete ocurren du
arXiv · cs.CRDiseño y evaluación de un subsistema controlado de orquestación y respuesta a incidentes posteriores a la alerta utilizando un motor de reglas y un modelo de lenguaje grande local
arXiv:2609.26316v1 Announce Type: new Abstract: This paper presents a controlled post-alert incident orchestration and response subsystem for educational information systems. La arquitectura separa las clas deterministas
arXiv · cs.CRFinRED: un marco de generación y evaluación de puntos de referencia guiado por expertos para la formación en red de LLM financiero
arXiv: 2606.19887v3Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los puntos de referencia de seguridad existentes se dirigen a escenarios adversarios generales pero pierden riesgos específicos de finanzas. Los LLM financieros se enfrentan a infracciones de cumplimiento normativo, facilitación del fraude
arXiv · cs.CRDetección semiautomática de brechas en el conocimiento de seguridad de LLM
arXiv: 2607.18496v4Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se utilizan cada vez más para una variedad de tareas de seguridad centradas en el software, el hardware y las personas. En consecuencia, el rendimiento de LLM en tareas de seguridad
arXiv · cs.CRActGov: Gobierno de las acciones de los agentes de LLM a través de la validación restringida por políticas
arXiv: 2609.24446v2 Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) ejecutan cada vez más flujos de trabajo de largo horizonte a través de herramientas externas, lo que permite que las salidas no confiables influyan en las acciones posteriores y exc
arXiv · cs.CRRevocación de autorización para agentes de IA de larga duración: Quiescencia de alcance raíz bajo delegación y ejecución asíncrona
arXiv: 2609.21284v1Tipo de anuncio: Cross Resumen: Los agentes de IA de larga duración sobreviven a los procesos de inicio a través de credenciales, tareas delegadas, colas, devoluciones de llamada, reservas y operaciones del lado del proveedor. Cancelación, pro
arXiv · cs.AIORDEN: un punto de referencia del mundo ficticio para la IA incorporada adaptativa al dominio
arXiv: 2609.22285v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La adaptación de los modelos de lenguaje a nuevos dominios a través de la capacitación previa continua plantea un problema básico de evaluación: si el corpus de capacitación se superpone con lo que el modelo ya sabe, por
arXiv · cs.ROOJOx: Demostraciones condicionadas por especificaciones para la IA incorporada en la construcción
arXiv: 2609.22289v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las demostraciones humanas egocéntricas y de cuerpo entero a gran escala se están convirtiendo en una fuente primaria de datos para la inteligencia incorporada. Registran lo que la gente percibe y hace, pero rara vez
arXiv · cs.ROIncorporación de los conocimientos previos de física en el aprendizaje de robots: una encuesta
arXiv: 2609.22319v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El rápido progreso de la inteligencia artificial está remodelando la robótica y acelerando la adopción de enfoques basados en el aprendizaje. Mientras que los métodos puramente basados en datos han logrado
arXiv · cs.RO