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यह शोध पत्र ODYSSEY को प्रस्तुत करता है, जो एक गोपनीय ब्लॉकचेन प्रणाली है जो एक नवीन डेलीगेशन मॉडल और अनुकूलित तकनीकों के माध्यम से ट्रस्टेड एक्ज़ीक्यूशन एनवायरनमेंट्स (TEEs) में एक्ज़ीक्यूशन-इन्फरेंस और एक्ज़ीक्यूशन-रिप्ले हमलों को कम करती है, जिससे FISCO BCOS प्लेटफॉर्म पर उच्च थ्रूपुट और कम विलंबता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र DIST-FL को प्रस्तुत करता है, जो एक वितरित प्रणाली है जो कई TEEs का लाभ उठाकर एक अपेंड-ओनली (append-only) लेजर बनाती है जो फेडरेटेड लर्निंग में सर्वर-साइड स्टेट रोलबैक और I/O मैनिपुलेशन हमलों को प्रभावी ढंग से विफल करती है और मौजूदा समकक्षों की तुलना में 6 गुना थ्रूपुट वृद्धि प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र CLIF को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का क्रॉस-लेयर फिंगरप्रिंटिंग फ्रेमवर्क है जो विविध हमलों का उच्च-सटीकता और कम-ओवरहेड के साथ पता लगाने के लिए फिजिकल और नेटवर्क-लेयर डेटा को संलयित (fuse) करता है, जो उभरते मल्टी-ऑपरेटर सैटेलाइट नेटवर्क में महत्वपूर्ण सुरक्षा ब्लाइंड स्पॉट्स को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र LLM पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइनों के लिए एक अनुक्रमिक डेटा पॉइजनिंग (sequential data poisoning) खतरे के मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि विभिन्न चरणों (जैसे SFT और DPO/PPO) को लक्षित करने वाले कई हमलावर ऐसे संयुक्त भेद्यताएँ (compound vulnerabilities) उत्पन्न कर सकते हैं जो अलग-थलग हमलों की तुलना में काफी अधिक प्रभावी हैं, जिससे मौजूदा सुरक्षा विश्लेषणों में एक महत्वपूर्ण "एकल-हमलावर भ्रम" (single-attacker illusion) उजागर होता है।
यह शोधपत्र SharedRequest का प्रस्ताव करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ढांचा है जो अर्थपूर्ण रूप से समान प्रश्नों के मिश्रण और बैचिंग के माध्यम से संवेदनशील प्रॉम्प्ट्स को अस्पष्ट करके गोपनीयता-संरक्षण वाले LLM इन्फरेंस को बढ़ाता है, जिससे बिना किसी मॉडल संशोधन के बेहतर उपयोगिता और 5 गुना तक लागत में कमी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक अटेंशन-ऑगमेंटेड एलएसटीएम (LSTM) मॉडल, जिसे बिना किसी बाहरी भाषाई संसाधनों के, केवल संरेखित सिफरटेक्स्ट-प्लेनटेक्स्ट युग्मों पर प्रशिक्षित किया गया है, विभिन्न भाषाओं, समय अवधियों और शोर के स्तरों के बीच साझा कोड पूल्स को सीखकर, ऐतिहासिक रूप से प्रेरित होमोफोनिक प्रतिस्थापन सिफर्स (homophonic substitution ciphers) का लगभग पूर्णतः स्वचालित डिक्रिप्शन प्राप्त कर सकता है।
यह शोधपत्र कॉम्बिनेटोरियल ब्लॉक डिज़ाइन्स और उनके रिलैक्स्ड रेगुलर पेयरवाइज़-बैलेंस्ड वेरिएंट्स पर आधारित लोकल डिफरेंशियल प्राइवेसी स्कीम्स के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रस्तुत करता है, जो डिस्क्रीट डिस्ट्रीब्यूशन एस्टीमेशन के लिए न्यूनतम संचार लागत के साथ सटीक रूप से इष्टतम या निकट-इष्टतम प्राइवेसी-यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ प्राप्त करते हैं।
BigDipper एक लीडर-आधारित BFT प्रोटोकॉल के लिए एक शार्डेड डेटा उपलब्धता ढांचा है जो एक DA-CR तंत्र पेश करके सेंसरशिप प्रतिरोध को कंसेंसस लेयर से अलग करता है, जिससे वैलिडेटर्स को पूर्ण पुनर्निर्माण के बिना मिनी-ब्लॉक उपलब्धता को सत्यापित करने में सक्षम बनाता है और उच्च-स्तरीय अनुप्रयोगों को अपनी स्वयं की सुरक्षा रणनीतियों को अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के युग में एडवर्सरियल मशीन लर्निंग अनुसंधान में गिरावट आई है, क्योंकि अब यह क्षेत्र तेजी से अस्पष्ट, कठिन और मूल्यांकन करने में कठिन समस्याओं से जूझ रहा है, जिससे यह चिंता उत्पन्न होती है कि एक दशक का और कार्य भी कोई सार्थक प्रगति नहीं ला पाएगा।
यह शोध पत्र एक सटीक प्रतिवर्ती सीमा (converse bound) स्थापित करके और इष्टतम उपयोगिता-अनुकूलित ब्लॉक डिज़ाइन (uBD) योजनाओं का प्रस्ताव देकर, उपयोगिता-अनुकूलित स्थानीय विभेदक गोपनीयता (ULDP) के तहत असतत वितरण अनुमान (discrete distribution estimation) के लिए मौलिक गोपनीयता-उपयोगिता व्यापार-बंद (privacy-utility trade-off) का पूर्णतः लक्षण वर्णन करता है।