3392 पेपर
पेपर (Pepper) एक उच्च-बैंडविड्थ, स्केलेबल गुमनाम ब्रॉडकास्ट प्रोटोकॉल है जो वैश्विक प्रेषक गुमनामी (global sender anonymity) प्राप्त करने, बैच मैसेजिंग का समर्थन करने और बाहरी डायलिंग सेवाओं की आवश्यकता के बिना मौजूदा अत्याधुनिक विकल्पों की तुलना में काफी अधिक थ्रूपुट प्रदान करने के लिए नवीन क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स के साथ एक टू-सर्वर डीसी-नेट (two-server DC-net) आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एजेंटिक सिस्टम में क्रॉस-सेशन स्टोर्ड प्रॉम्प्ट इंजेक्शन की अवधारणा को प्रस्तुत और औपचारिक रूप देता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे प्रतिकूल सामग्री (adversarial content) भविष्य के एजेंट निष्पादनों को चुपचाप प्रभावित करने के लिए दीर्घकालिक स्टेट आर्टिफैक्ट्स (long-lived state artifacts) में बनी रह सकती है, और इस उभरती हुई सिस्टम-स्तरीय भेद्यता का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन और शमन करने के लिए एक वर्गीकरण (taxonomy), बेंचमार्क और टूलकिट प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके कि फुजीसाकी-ओकामोतो-आधारित कुंजी एनकैप्सुलेशन तंत्रों (Key Encapsulation Mechanisms) के सत्यापन के लिए ब्लैक-बॉक्स डिकैप्सुलेशन परीक्षण मौलिक रूप से स्थानीयकृत सूची-हिट घटनाओं (localized list-hit events) द्वारा बाधित हैं और यह सिद्ध करके कि सपोर्ट-एक्टिव शंकु (support-active cone) के बाहर के कार्यों को अंतर्निहित साउंडनेस-कम्प्लीटनेस ट्रेड-ऑफ के कारण प्रमाणित नहीं किया जा सकता है, सैद्धांतिक सीमाएं और दोष-पहचान सीमाएं स्थापित करता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि टोकन रैंकिंग भाषा मॉडलों के लिए एक अद्वितीय, अनफॉरजेबल (unforgeable) हस्ताक्षर के रूप में कार्य करती है जो उन्हें बिना उनके पैरामीटर्स को लीक किए पहचान सकती है, बशर्ते कि API आउटपुट को पर्याप्त रूप से छोटे टॉप- तक प्रतिबंधित करे ताकि पैरामीटर चोरी को रोका जा सके और साथ ही मॉडल के विशिष्ट रैंकिंग पैटर्न को प्रकट किया जा सके।
यह शोध पत्र मास्क्ड डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन वैश्विक, क्रम-अज्ञेय (order-agnostic) वॉटरमार्किंग योजना प्रस्तावित करता है जो डिटेक्शन को स्थानीय जेनरेशन कॉन्टेक्स्ट से अलग करने के लिए एक वेक्टर-वैल्यूड स्केच रिप्रेजेंटेशन का उपयोग करता है, जो पारंपरिक ऑटोरेग्रेसिव टोकन-बायस विधियों की तुलना में विशिष्ट लाभ प्रदान करता है।
TIBlender एक मल्टी-एजेंट सिस्टम है जो चार सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स (X, Reddit, Telegram और Discord) से खंडित साइबर खतरे के संकेतों के एकीकरण को स्वचालित करता है ताकि संरचित, साक्ष्य-आधारित थ्रेट इंटेलिजेंस रिपोर्ट तैयार की जा सके, जो सिंगल-प्लेटफॉर्म बेसलाइन की तुलना में बेहतर अर्ली-वार्निंग क्षमताओं और अद्वितीय इंडिकेटर ऑफ कॉम्प्रोमाइज (IoC) निष्कर्षण का प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र TeleHunt प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क और टूल है जो रेफरेंस-ड्रिवन स्नोबॉलिंग का उपयोग करके टेलीग्राम पर साइबर अपराधी समुदायों की खोज करने वाली रणनीतियों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिसके परिणामस्वरूप 172 मिलियन से अधिक संदेशों का एक व्यापक डेटासेट और खोज दक्षता, सुलभता एवं पुनर discovered (rediscovery) के बारे में अनुभवजन्य अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।
यह ज्ञान का प्रणालीकरण (SoK) शोध पत्र मानव, संगठन और प्रौद्योगिकी (HOT) ढांचे के माध्यम से पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी (PQC) कार्यान्वयन की चुनौतियों का विश्लेषण करता है, जो एक महत्वपूर्ण असंतुलन को प्रकट करता है जहाँ मानवीय और संगठनात्मक कारकों को कम खोजा गया है, और सफल एकीकरण के लिए एक समन्वित सामाजिक-तकनीकी परिवर्तन का मार्गदर्शन करने हेतु PQC-HOT मॉडल का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र विशिष्ट मॉडल-कार्य कॉन्फ़िगरेशन में चयन-जागरूक सक्रिय पैचिंग (selection-aware activation patching) द्वारा हाईजैक की गई प्रक्षेपवक्रों (trajectories) से सही उत्तरों को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करने का प्रदर्शन करके, एलएलएम (LLMs) पर चेन-ऑफ-थॉट उत्तर हाईजैकिंग हमलों की भंगुरता की जांच करता है, जबकि यह प्रकट करता है कि रिकवरी की प्रभावशीलता स्वच्छ ट्रेस के स्रोत और हमले की प्रकृति पर निर्भर करती है।
यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रकट करता है कि पर्ल का प्रूफ-ऑफ-यूजफुल-वर्क प्रोटोकॉल, अपने उच्च-प्रोफ़ाइल एआई समर्थन और भारी ऊर्जा खपत के बावजूद, एक मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण सत्यापन तंत्र के कारण किसी भी वास्तविक एआई गणना को उत्पन्न करने में विफल रहता है, जिससे यह वैध अनुसंधान वर्कलोड को विस्थापित करता है और खनिकों (माइनर्स) को कोई आर्थिक मूल्य प्रदान नहीं करता है।