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यह शोध पत्र FedDAB का प्रस्ताव करता है, जो एक दो-चरणीय फेडेरेटेड लर्निंग डिफेंस है जो सांख्यिकीय विषमता को ध्यान में रखते हुए और सैद्धांतिक अभिसरण सुनिश्चित करते हुए बैकडोर हमलों को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए स्थानीय मॉडल-कॉन्ट्रास्टिव रेगुलराइजेशन को अलाइनमेंट चेकिंग के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक तीन-वर्ग पहचान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो तर्क पैटर्न के बजाय अंतर्निहित ब्राउज़र ऑटोमेशन आर्टिफैक्ट्स का लाभ उठाने वाले न्यूनतम, सुदृढ़ व्यवहार संबंधी फीचर सेट (विशेष रूप से mouse_event_rate और teleport_click_ratio) के माध्यम से AI एजेंटों की पहचान करके बाइनरी मानव-बनाम-बॉट क्लासिफायर की सीमाओं को दूर करता है, जो परिष्कृत बचाव प्रयासों के तहत भी लगभग पूर्ण पहचान सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र राउटिंग-आधारित ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन (ROPD) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो विशिष्ट प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स के बजाय आउटपुट वितरण विचलन (output distribution divergence) को मॉडल करके LLM सुरक्षा को बढ़ाता है, जिससे विशेष कौशल को संरक्षित करते हुए टेम्पलेट मिसमैच और री-जेलब्रेकिंग के विरुद्ध मजबूत रक्षा प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक जियो-प्राइवेसी (Geo-Privacy) ढांचे को पेश करके स्थानीय मॉडल में कर्व-आधारित डेटा को निजी रूप से जारी करने की चुनौती को संबोधित करता है, जो समान कार्यों के लिए मजबूत सुरक्षा प्रदान करते हुए सार्थक उपयोगिता सक्षम करने के लिए मानक डिफरेंशियल प्राइवेसी आवश्यकताओं को शिथिल करता है।
यह सर्वेक्षण 30 प्रतिनिधि दृष्टिकोणों और केस स्टडीज के मूल्यांकन के माध्यम से हार्डवेयर डिजाइन को स्वचालित करने और सुरक्षा बढ़ाने में अटेंशन-आधारित एआई (AI) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की परिवर्तनकारी क्षमता का परीक्षण करता है, साथ ही वर्तमान तकनीकी चुनौतियों, वाणिज्यिक और शैक्षणिक परिदृश्यों, और भविष्य के अवसरों का विश्लेषण भी करता है।
यह शोध पत्र "प्रूफ-ऑफ-सोशल-कैपिटल" का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ब्लॉकचेन सर्वसम्मति प्रोटोकॉल है जो पारंपरिक वित्तीय या कम्प्यूटेशनल दांवों को विश्वास और प्रभाव से प्राप्त गैर-हस्तांतरणीय सामाजिक पूंजी से प्रतिस्थापित करता है, जो निष्पक्षता, विकेंद्रीकरण और गोपनीयता को बढ़ाने के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ और सत्यापन योग्य क्रेडेंशियल्स का उपयोग करता है और सिबिल हमलों एवं ऑफ-चेन रिश्वतखोरी जैसी चुनौतियों का समाधान करता है।
यह शोध पत्र CogTest प्रस्तुत करता है, जो मानव जैसे संज्ञानात्मक अभ्यासों (cognitive habits) के विरुद्ध लार्ज रीजनिंग मॉडल्स का मूल्यांकन करने के लिए एक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि ये मॉडल्स न केवल ऐसे अभ्यासों को प्रदर्शित और अनुकूल रूप से तैनात करते हैं, बल्कि विशिष्ट व्यवहार संबंधी पैटर्न भी दिखाते हैं जो सुरक्षा जोखिमों के साथ सह-संबंधित हैं।
यह शोध पत्र बिहेवियर क्लोनिंग (Behavior Cloning) नीतियों पर क्लीन-लेबल बैकडोर हमलों का पहला विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि न्यूनतम रूप से दूषित डेटासेट भी ऐसी नीतियां उत्पन्न कर सकते हैं जिनका प्रदर्शन बेसलाइन के अत्यंत निकट होता है लेकिन जो ट्रिगर-आधारित शोषण के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होती हैं, साथ ही यह नीति के प्रदर्शन को और अधिक कम करने के लिए एक नवीन एंट्रॉपी-आधारित टेस्ट-टाइम हमले को भी पेश करता है।
यह शोध पत्र FHECore का प्रस्ताव करता है, जो GPU स्ट्रीमिंग मल्टीप्रोसेसर में एकीकृत एक विशिष्ट कार्यात्मक इकाई है जो वाइड-प्रिसिजन मोड्युलो अंकगणित को मूल रूप से समर्थन प्रदान करती है ताकि आधुनिक GPU आर्किटेक्चर और FHE आवश्यकताओं के बीच के अंतर को दूर करते हुए न्यूनतम क्षेत्र ओवरहेड के साथ 2.12× तक की गति वृद्धि प्राप्त करके फुल्ली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन वर्कलोड्स को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़ मल्टीमॉडल प्रमाणीकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डेटा ग्लव के माध्यम से कैप्चर की गई कीस्ट्रोक डायनेमिक्स को 19-आयामी हैंड किनेमैटिक्स के साथ फ्यूज करता है और एक हाइब्रिड CNN-LSTM मॉडल द्वारा संसाधित किया जाता है, जो सेंसर फ्यूजन के माध्यम से पर्यावरणीय कमजोरियों को प्रभावी ढंग से कम करते हुए कठोर क्रॉस-डोमेन मूल्यांकनों में 6-सेकंड की विंडो पर पूर्ण प्रमाणीकरण (0.00% EER) प्राप्त करता है।