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यह शोध पत्र SafeSearch प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित रेड-टीमिंग फ्रेमवर्क है जो अविश्वसनीय खोज परिणामों के प्रति महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर करके और यह प्रदर्शित करके कि सामान्य सुरक्षा उपाय सीमित सुरक्षा प्रदान करते हैं, LLM-आधारित खोज एजेंटों की सुरक्षा का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है।
यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में टोकेनाइज़र प्रत्यारोपण (tokenizer transplantation) में एक संरचनात्मक "असममित यथार्थता" (asymmetric realizability) भेद्यता की पहचान करता है, जहाँ विशिष्ट गुणांक वेक्टरों (coefficient vectors) को "ब्रेकर टोकन" के रूप में इंजीनियर किया जा सकता है जो डोनर मॉडल में निष्क्रिय रहते हैं लेकिन बेस मॉडल में उच्च-सैलियन्स पुनर्निर्माण (high-salience reconstructions) को ट्रिगर करते हैं, जिससे वे मानक वेट-मर्जिंग जाँच और LoRA-आधारित शमन (mitigations) से बच निकलते हैं।
यह शोध पत्र PRAG का प्रस्ताव करता है, जो एक कुशल गोपनीयता-संरक्षित रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) सेवा है, जो सुरक्षित सॉर्टिंग के बिना मनमाने top- रिट्रीवल को सपोर्ट करने के लिए एक इंटरैक्टिव बाइसेक्शन (bisection) विधि और सीक्रेट शेयरिंग का उपयोग करती है, जिससे डेटा और उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट की सुरक्षा करते हुए मौजूदा प्रणालियों की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि वास्तविक RAG सिस्टम में, अधिकांश प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन हमले रिट्रीवल और रीरैंकिंग फिल्टर के कारण जनरेटर तक पहुँचने में विफल रहते हैं, और जो बच जाते हैं उन्हें हल्के गार्ड मॉडल्स द्वारा आसानी से पकड़ा जा सकता है, जो पिछले अध्ययनों द्वारा वास्तविक सुरक्षा जोखिमों का अत्यधिक आकलन करते हैं।
यह शोध पत्र सिस्टम-लेवल मेटा-क्वांटम एनसेंबल (MQE) का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल फ्रेमवर्क है जो IoT ट्रैफ़िक पर घुसपैठ पहचान प्रणाली (Intrusion Detection Systems) की स्थिरता, संवेदनशीलता और कम फॉल्स-पॉजिटिव प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए रैंडम फॉरेस्ट मेटा-लर्नर के माध्यम से क्वांटम सपोर्ट वेक्टर मशीन और क्वांटम न्यूरल नेटवर्क को जोड़ता है।
यह शोध पत्र BiCoT का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क है जो स्वामित्व संकेतों को चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग ट्रेसेस की आंतरिक ज्यामितीय संरचना में एम्बेड करता है ताकि रीजनिंग फिडेलिटी से समझौता किए बिना मजबूत और गुप्त पहचान प्राप्त की जा सके, जिसे मॉडल चोरी और डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स को संभालने के लिए एक रोबस्ट सबस्पेस रजिस्ट्रेशन वेरीफायर द्वारा पूरक किया गया है।
यह शोध पत्र एक टोपोलॉजी-सूचित साइकिल-स्पेस डिटेक्टर (CSD) प्रस्तावित करता है जो उन स्टील्थी, ऑटोएन्कोडर-आधारित ब्लाइंड फॉल्स डेटा इंजेक्शन हमलों का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए मिनिमम साइकिल बेसिस का लाभ उठाता है जो पारंपरिक डेटा-संचालित पहचान विधियों से बच निकलते हैं।
यह शोध पत्र ई-वैल्यूज़ (e-values) का उपयोग करके डिफरेंशियल प्राइवेट परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) के लिए इष्टतम दरें स्थापित करता है और एक मिलान करने वाला एल्गोरिदम प्रदान करता है, जो फिक्स्ड (fixed) और सीक्वेंशियल (sequential) दोनों सेटिंग्स में DP-SPRT जैसी मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर डेटा दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र LLM-आधारित रेज़्यूमे स्क्रीनिंग में वास्तविक दुनिया के प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों का पहला व्यवस्थित अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो 200,000 रेज़्यूमे का विश्लेषण करके यह प्रकट करता है कि लगभग 1% में छिपे हुए इंजेक्शन मौजूद हैं, उनकी व्यापकता बढ़ रही है, और अधिकांश में स्पष्ट निर्देशों का उपयोग नहीं किया गया है।
यह शोध पत्र SCDBench प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क डेटासेट और मूल्यांकन पद्धति है जिसे LLM-आधारित स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट डीकंपाइलर्स का कठोरता से आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि फ्रंटियर मॉडल कंपाइलेबल कोड उत्पन्न कर सकते हैं, वे वर्तमान में सिमेंटिक निरंतरता (semantic consistency) प्राप्त करने में संघर्ष करते हैं, जिसमें सर्वश्रेष्ठ मॉडल केवल 600 वास्तविक दुनिया के कॉन्ट्रैक्ट्स में से 42 को सही ढंग से डीकंपाइल कर पाया।