Treino neural no ANE
Reverse engineering do Apple Neural Engine abre vetor raro de treino local em hardware fechado.
fonte: maderix/ANE
Reverse engineering do Apple Neural Engine abre vetor raro de treino local em hardware fechado.
Reverse engineering do Apple Neural Engine abre vetor raro de treino local em hardware fechado.
fonte: maderix/ANE
Mede o ciclo completo de poisoning em memória de agentes até consequência e reparo.
fonte: MemSecBench: Tracking Agent Memory Poisoning from Persistence to Consequence and Repair
Explora observações falsas para atrasar, desviar e desarmar agentes ofensivos.
fonte: AgentSnare: Learning to Delay, Divert, and Defuse Autonomous Penetration Agents
Timeline de intrusão com agente serve direto para guardrails, auditoria e resposta operacional.
fonte: Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Timeline of the July 2026 Incident
Ataque via documentos no Copilot mostra por que agentes precisam de sandbox, logs e travas.
fonte: Document-borne AI worms can self-propagate through Copilot for Word
Serving personalizado pode reaproveitar contexto persistente sem reprocessar tudo.
fonte: InferScale: GPU-Native KV Injection for Personalized LLM Serving
Kernel especializado para Kimi Delta Attention é sinal forte para servir modelos eficientes.
fonte: MoonshotAI/FlashKDA
Troca toy tasks por vulnerabilidades reais para medir analisadores de código.
fonte: HoF-Bench: Rediscovering Real AI-Discovered CVEs Without Frontier Models
Modelo de três classes distingue humano, bot e agente navegando via automação.
fonte: What Does It Take to Detect an AI Agent? Minimal Feature Sets for Behavioral Detection under Browser Automation
Ataca serving de pipelines visuais compostos, útil para ComfyUI em nuvem, sem parecer ruptura.
fonte: ServerlessT2I: Efficient Text-to-Image Workflow Serving on a Serverless Platform