SkillAtlas mengubah bundel laporan keamanan agent-skill privat menjadi kasus publik yang telah ditinjau, disunting, dan dapat ditelusuri, menghasilkan 3.014 kasus, 6.589 jejak, 151.131 langkah, 233 skill terdampak, dan 8 kategori risiko. L…
Metode
SkillAtlas dibangun sebagai pipeline yang mengubah bundel laporan keamanan agent-skill privat menjadi kasus publik yang dapat digunakan kembali. Pipeline ini memiliki tiga tahap k…
Hasil
Pustaka SkillAtlas berisi 3.014 kasus, 6.589 jejak, 151.131 langkah, 233 skill terdampak, dan 8 kategori risiko. Angka-angka ini menetapkannya sebagai sumber daya publik berskala besar untuk keamanan…
Makalah ini memperkenalkan kerangka deteksi berbasis agregat yang memperlakukan distorsi distribusi hasil tingkat konteks sebagai bukti utama, menggunakan ekspektasi nol yang dipadankan dan hukum penggunaan ulang akun untuk mengidentifikas…
Metode
Mesin yang diusulkan beroperasi pada statistik agregat: histogram $H$ dari hasil, jumlah total $N$, resolusi $\Delta$, dan distribusi referensi $P_{\text{ref}}$. Untuk setiap kont…
Hasil
Dalam sapuan serangan tetap terhadap akun pembanding non-donor historis, pengalihan peristiwa termanipulasi yang sama lintas identitas dengan penggunaan ulang yang meningkat menaikkan ROC-AUC skor ak…
Setiap kanal ε-QLDP pada masukan berdimensi d bersifat memutus keterkaitan kuantum setiap kali ε ≤ log(d/(d-1)). Rezim privasi tinggi ini juga menghasilkan hasil aproksimasi dan komposisi, serta memaksa batas bawah kompleksitas sampel untu…
Metode
Analisis ini bersifat teori-kanal dan teori-informasi. Alat teknis utamanya adalah: - **Definisi QLDP untuk kanal.** Suatu kanal $\mathcal{N}$ bersifat $\varepsilon$-QLDP jika unt…
Hasil
Hasil utama makalah ini adalah sebagai berikut. 1. **Ambang privasi tinggi yang eksak.** Setiap kanal $\varepsilon$-QLDP dengan masukan berdimensi $d$ bersifat memutus keterkaitan kuantum setiap kali…
Mayanka Chandrashekar; Xi Zhang; Ethan Seefried; Tirthankar Ghosal; John Gounley; Heidi Hanson
Ringkasan
Chandrashekar dkk. menyajikan pipeline terpisah yang memisahkan pembuatan patch, inferensi embedding paralel, dan ingest basis data vektor ter-shard untuk mencapai ekstraksi embedding whole-slide image berthroughput tinggi pada skala besar…
Metode
Pipeline yang diusulkan menguraikan alur kerja menjadi tiga tahap berbeda: 1. **Pembuatan dan staging patch** – WSI dibagi menjadi patch, yang ditulis ke area staging yang dioptim…
Hasil
Penulis menunjukkan bahwa pemisahan I/O, komputasi, dan ingest memungkinkan ekstraksi embedding WSI berthroughput tinggi pada skala besar. Dengan mencirikan amplop penskalaan, mereka menunjukkan bahw…
Pierre Fraigniaud; Boaz Patt-Shamir; Sergio Rajsbaum
Ringkasan
Karya ini mempelajari konsensus biner di bawah model siaran stokastik ketika setiap siaran sinkron berhasil secara independen dengan probabilitas p, dan konsensus diketahui tidak dapat diselesaikan. Para penulis memperluas analisis dua pro…
Metode
Para penulis memodelkan sistem sebagai protokol berbasis putaran sinkron ketika setiap proses mempertahankan keadaan lokal dan menyiarkan pesan setiap putaran. Kanal komunikasi be…
Hasil
Hasil utama makalah ini diperkirakan mencakup: - **Pencirian probabilitas galat optimal**: Untuk setiap $n > 2$, $p \in [0,1]$, dan anggaran putaran $r$, para penulis memberikan probabilitas ketidaks…
Romain Claret; Michael O'Neill; Paul Cotofrei; Kilian Stoffel
Ringkasan
EMR-HyperNEAT merumuskan ulang subdivisi quadtree sekuensial ES-HyperNEAT sebagai evaluasi eager yang sepenuhnya paralel untuk semua posisi pada semua resolusi, mencapai percepatan GPU on-device 12–34× dan tingkat penyelesaian yang lebih t…
Metode
Kami menyajikan EMR-HyperNEAT, yang mengevaluasi semua posisi pada semua resolusi di muka, lalu memfilter menggunakan kriteria varians yang sama. Secara formal, subdivisi kondisio…
Hasil
Bagian eksperimen memvalidasi percepatan GPU on-device 12–34× pada XOR di kedalaman 5–7, dan secara empiris tingkat penyelesaian yang lebih tinggi di berbagai benchmark. Ini menunjukkan bahwa perumus…
Njoud O. Almaaitah; David E. Singh; Taylan Özden; Jesus Carretero; Raffaele Montella
Ringkasan
Almaaitah, Singh, Özden, Carretero, dan Montella membangun kerangka kerja yang memutar ulang jejak I/O dari repositori HPCIO di dalam ElastiSim, simulator batch-system untuk beban kerja rigid, malleable, dan evolving. Studi kasus jejak apl…
Metode
Metodologi ini adalah pipeline pemodelan berbasis jejak dengan tiga tahap konseptual: (1) akuisisi jejak dari repositori analisis HPCIO, (2) penerjemahan jejak tersebut menjadi pe…
Hasil
Makalah ini melaporkan studi kasus terperinci dari jejak aplikasi dunia nyata. Melalui studi kasus ini, para penulis menunjukkan bahwa kerangka kerja pemodelan yang diusulkan dapat memberikan wawasan…
FISGuard membangun dan menetapkan subspace representasi berdimensi rendah menggunakan data publik independen, membatasi ruang tempat representasi privat terekspos melalui gradien. Pertahanan ini menurunkan AUC serangan ProjRes hingga mende…
Metode
FISGuard bekerja dengan membangun subspace berdimensi rendah tetap $\mathcal{S} \subset \mathbb{R}^d$ dari data publik independen. Misalkan $\mathbf{g}_i$ menyatakan gradien klien…
Hasil
Penulis mengevaluasi FISGuard terhadap lima metode pertahanan representatif pada tiga dataset NLP, dua LLM, dan dua strategi fine-tuning: Adapter dan LoRA. Metrik utamanya adalah AUC serangan members…
Weicheng Xue; Bingqiang Wang; Li Yuan; Huihui Zhou; Yonghong Tian
Ringkasan
TerraceMoE menyajikan model biaya untuk mengevaluasi apakah dispatch dua-hop hierarkis mengurangi lalu lintas fabric lambat dalam pelatihan MoE paralel-ahli, dengan melaporkan rasio breakeven hierarki efektif terkoreksi sebesar 3,98, 1,49,…
Metode
Model biaya dievaluasi pada geometri referensi: 16 grup dari 8 rank, dengan $q=3$ expert dipilih per token, dimensi tersembunyi $H=2048$, dan 4096 token per rank. Model menghitung…
Hasil
Rasio breakeven hierarki efektif terkoreksi adalah hasil kuantitatif utama. Pada geometri referensi, rantai kedatangan PyTorch terukur menghasilkan rasio breakeven 3,98. Ini berarti dispatch hierarki…
Haocheng Xia; William Nixon; Bintang Dwi Marthen; Pranav Bhandari; Juncheng Yang
Ringkasan
Learning-Augmented Heuristics (LAH) memisahkan bidang data dan bidang kendali untuk mempelajari parameter tingkat cache dari heuristik statis, memungkinkan operasi data yang sederhana dan berkecepatan tinggi dengan pembelajaran asinkron. S…
Metode
LAH beroperasi dengan memisahkan bidang data, yang menangani operasi cache menggunakan heuristik statis dengan parameter yang dapat disetel, dari bidang kendali, yang mempelajari …
Hasil
Pada 1.035 jejak evaluasi, S4-FIFO meningkatkan efisiensi rata-rata sebesar 26% dibandingkan S3-FIFO dan 8% dibandingkan 3L-Cache, algoritma state-of-the-art terbaik. Ketangguhan ditunjukkan: S4-FIFO…
