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Este año · Todo el archivo conservado
La similitud no es válida: defender los cachés semánticos de LLM contra el envenenamiento
arXiv: 2609.35908v1Announce Type: new Resumen: Las cachés semánticas reducen los costos de servicio de LLM al reutilizar las respuestas generadas previamente para consultas semánticamente similares. Sin embargo, la recuperación se basa únicamente en incrustar similar
arXiv · cs.CRPrivacySkills: Cómo las directrices de privacidad influyen en la selección de fuentes en los agentes de LLM
arXiv: 2609.35937v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Si bien el trabajo anterior ha documentado fallas de privacidad en los agentes de LLM, no está claro cómo la presentación de la guía de privacidad influye en la elección de las fuentes de información.
arXiv · cs.CRDetección de intrusiones de red multiclase y de varios niveles: un punto de referencia integral y reproducible
arXiv: 2609.36039v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) han dominado la investigación del sistema de detección de intrusiones (IDS) en los últimos años. Desafortunadamente, muchos estudios existentes han producido en
arXiv · cs.CRRenderizar antes de leer: la representación visual como defensa contra la inyección de mensajes
arXiv:2609.36121v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes son vulnerables a ataques de inyección de mensajes, donde contenido adversario de terceros puede secuestrar el comportamiento del modelo. En este artículo, estudiamos el papel de la inyección de mensajes.
arXiv · cs.CRDebiasing adversarial de modelos de aprendizaje automático para mejorar la seguridad de la red contra ataques DDoS
arXiv:2609.36167v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los ataques distribuidos de denegación de servicio son una amenaza creciente para la infraestructura de red, y las nuevas técnicas, incluido el uso de IA generativa, los hacen más difíciles de detectar. Tr
arXiv · cs.CRConozca lo normal, rastree el ataque: investigación de LLM basada en el contexto y con estado sobre la procedencia del sistema
arXiv: 2609.36494v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los sistemas de detección de intrusos basados en la procedencia (PIDS) identifican actividades sospechosas en los flujos de auditoría, pero sus resultados siguen siendo difíciles de convertir en una narrativa de ataque coherente
arXiv · cs.CRCounterSteer: Supresión de la inyección de aviso indirecto con la dirección de activación
arXiv:2609.36570v1 Announce Type: new Abstract: Indirect prompt injection makes a LLM agent treat untrusted retrieved text as instructions. Presentamos CounterSteer, una defensa de tiempo de inferencia que suprime este comportamiento
arXiv · cs.CRCyberPersistBench: Evaluating LLM-Based Cyber Attackers on Installation and Persistence
arXiv: 2609.36573v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Si bien los atacantes basados en LLM muestran una creciente competencia en la explotación de vulnerabilidades, la mayoría de los puntos de referencia de ciberseguridad existentes sufren un truncamiento de una sola etapa, prematuramente
arXiv · cs.CRAtaques y defensas de latencia de aprendizaje profundo: una encuesta entre dominios de amenazas de disponibilidad
arXiv: 2609.36732v1Announce Type: new Abstract: El aprendizaje automático adversarial se ha centrado principalmente en la integridad, pero la disponibilidad es un complemento cada vez más consecuente. Ataques de latencia (también ataques de latencia de energía) en
arXiv · cs.CRSKILLLITE: Auditoría de habilidades maliciosas guiadas por evidencia con LLM compactos
arXiv: 2609.36879v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los agentes basados en LLM realizan tareas cada vez más complejas, las habilidades del agente se han convertido en un mecanismo flexible para ampliar sus capacidades. Una habilidad de agente empaqueta el lenguaje de tareas
arXiv · cs.CRExtracción de secretos prácticos contra LLM de caja negra
arXiv: 2609.36941v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) potencian cada vez más a los agentes de codificación autónomos como Codex y Claude Code, sin embargo, sus corpus de capacitación pueden contener credenciales confidenciales expo
arXiv · cs.CRAtaques de decodificación controlada en Black-Box LLM
arXiv:2609.36956v1 Announce Type: new Abstract: Manipulating next-token probabilities during generation can bypass the safety alignment of large language models. Sin embargo, los enfoques existentes se basan en el acceso al modelo Weig
arXiv · cs.CRIntercambio de mapas semánticos y planificación de cobertura consciente de la capacidad para la coordinación robótica 6G nativa de IA
arXiv:2609.37666v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: las operaciones de búsqueda y rescate (SAR) despliegan cada vez más equipos heterogéneos de robots aéreos y terrestres. Sin embargo, los métodos de cobertura convencionales generalmente no traducen pe
arXiv · cs.ROToolFence: Autorización de grano fino para agentes LLM que utilizan herramientas seguras
arXiv: 2609.37196v1Announce Type: new Resumen: Los agentes LLM que utilizan herramientas siguen siendo vulnerables a la inyección indirecta de mensajes porque las instrucciones confiables y los comentarios no confiables comparten un contexto, lo que permite que el contenido malicioso t
arXiv · cs.CRPresentamos Quine: un sistema de investigación de IA diseñado para la complejidad de la biología
La biología no funciona en silos, y tampoco debería hacerlo la representación de la IA. Quine es un esfuerzo de investigación en etapa inicial para crear un modelo mundial multimodal de biología. Al conectar conocimientos a través de escalas biológicas y
Microsoft Research · Fuente oficialOpenAI cancela el lanzamiento de GPT-6.1 Astra: su propio equipo de seguridad ha visto que el modelo no era fiable
OpenAI ha dejado en suspenso GPT-6.1 Astra, el modelo que planeaba lanzar en octubre, después de que sus propios investigadores descubrieran que el sistema no se comportaba de forma suficientemente fiable durante las pru
XatakaConfíe en la marca, pierda el control: cómo la identidad secuestra la orquestación de agentes de LLM
arXiv:2609.32635v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los agentes de LLM ahora ejecutan tareas de extremo a extremo con permiso para cambiar sistemas reales y orquestar cada vez más subagentes que difieren en capacidad y costo. El trabajo anterior trata
arXiv · cs.CRLos secretos de API nunca deben convertirse en tokens en el vocabulario del LLM: un análisis de amenazas del manejo de credenciales de API en sistemas de agentes de LLM y una evaluación empírica de un límite de ejecución mediada por bóveda
arXiv: 2609.33371v1Announce Type: new Resumen: Los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) que utilizan herramientas convierten la higiene de credenciales de un problema de almacenamiento en un problema de seguridad de ejecución. Una clave pegada en un mensaje o incrustada en un
arXiv · cs.CRManipulación de robots con GPT-6-Astra: conocimiento corporal, reutilización de experiencias, habilidades emergentes y transferencia Sim2Real
arXiv: 2609.31770v1Announce Type: new Resumen: Los agentes multimodales de propósito general pueden escribir programas de control de robots, pero la exploración repetida y la selección de acciones mediadas por modelos pueden hacer que la ejecución sea lenta. Estudiamos cómo exter
arXiv · cs.ROInspección colaborativa de la línea de ensamblaje impulsada por IA: desafíos de integración e implementación del sistema
arXiv:2609.33522v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: La inspección visual manual en las líneas de ensamblaje es un cuello de botella persistente en la fabricación: la fatiga del operador durante turnos prolongados reduce las tasas de detección de defectos. Este documento presenta
arXiv · cs.RORoboICL: aprendizaje en contexto incorporado con GPT-6 Astra
arXiv:2609.34261v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje de visión de propósito general ofrecen una vía prometedora para el control de robots sin entrenamiento previo: \gptastra{} destaca en la manipulación abierta y condicionada por el lenguaje o la imagen.
arXiv · cs.ROSAGE: Activación y edición de acciones simbólicas para planificadores de tareas de LLM
arXiv:2609.34268v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) ahora son el núcleo cognitivo predeterminado de los agentes domésticos incorporados, sin embargo, los planes que emiten rara vez se comparan con un modelo fundamentado del env
arXiv · cs.ROTransferencia de secuencias de acciones a través de LLM para entornos heterogéneos
arXiv: 2609.34730v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Presentamos un sistema de transferencia de secuencias de acción que transfiere de forma adaptativa las secuencias de acción del usuario a través de diferentes espacios objetivo. Dada una secuencia de acción de entrada de una fuente
arXiv · cs.ROLogicEnvGen: Generación impulsada por la lógica de tareas de diversos entornos simulados para IA incorporada
arXiv: 2601.13556v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los entornos simulados desempeñan un papel esencial en la IA incorporada, funcionalmente análogo a los casos de prueba en ingeniería de software. Sin embargo, la generación del entorno existente cumplió
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