A Privacy-Preserving Framework Using Remote Data Science for Inter-Institutional Student Retention Prediction Authors: John Fields, K M Sajjadul Islam, Ruchitha Thota, Victor Chen, Praveen Madiraju | Published: 2026-06-11 2026.06.11 文献データベース
Detecting Functional Memorization in Code Language Models Authors: Matthieu Meeus, Anil Ramakrishna, Matthew Grange, Zheng Xu, Luca Melis | Published: 2026-06-11 2026.06.11 文献データベース
PI-Hunter: Automated Red-Teaming for Exposing and Localizing Prompt Injections Authors: Pengfei He, Lesly Miculicich, Vishesh Sharma, Ash Fox, George Lee, Jiliang Tang, Tomas Pfister, Long T. Le | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース
OCELOT: Inference-Leakage Budgets for Privacy-Preserving LLM Agents Authors: Jin Xie, Songze Li | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース
Mind your key: An Empirical Study of LLM API Credential Leakage in iOS Apps Authors: Pinran Gao, Lingxiang Wang, Ying Zhang, Fan Yang | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース
Categorical Robustness Assessment for Machine Learning based Network Intrusion Detection Systems Authors: Mayank Raj, Nathaniel D. Bastian, Lance Fiondella, Gokhan Kul | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース
AIエージェント特有の脅威 AI技術の発展に伴い、人間に変わって特定のタスクを自律的に行うAIエージェントを用いたシステム(AIエージェントシステム)の利活用が期待されています。大規模言語モデル(Large Language Model、 LLM)を中核に、Chain-of-Thought、メモリ(短期・長期記憶)、LLM単体では実現できない機能を提供するツールといった要素技術を組み合わせたAIエージェントシステムは、その自律性と能力の高さから、様々なタスクの遂行が可能です。一方で、AIエージェントシステムは、従来型のアプリケーションとは異なる、 2026.06.10 専門家向け解説記事
Online Shift Detection and Conformal Adaptation for Deployed Safety Classifiers Authors: Jun Wen Leong | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース
Grammar-Constrained Decoding Can Jailbreak LLMs into Generating Malicious Code Authors: Yitong Zhang, Shiteng Lu, Jia Li | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース
Can Open-Source LLM Agents Replace Static Application Security Testing Tools? An Empirical Assessment Authors: Derek Yohn, Luke Flancher, Mirajul Islam, Khaled Slhoub | Published: 2026-06-10 2026.06.10 文献データベース