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यह शोधपत्र AgenticVBench को प्रस्तुत करता है, जो उद्योग विशेषज्ञों के इनपुट से निर्मित वास्तविक दुनिया के 100 वीडियो पोस्ट-प्रोडक्शन कार्यों का एक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक मल्टीमॉडल एआई एजेंट मानव विशेषज्ञों की तुलना में काफी कम सफलता दर प्राप्त करते हैं और निष्पादन हार्नेस (execution harness) के चयन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं।
यह शोध पत्र एक स्वायत्त, इरादा-आधारित (intent-based) सुरक्षा ढांचे का प्रस्ताव करता है जो जटिल 5G-एडवांस्ड और 6G क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर में संसाधनों के प्रतिबंधों के साथ सुरक्षा को संतुलित करते हुए खतरों को गतिशील रूप से बेअसर करने के लिए TM Forum TR292I सुरक्षा ऑन्टोलॉजी और विवरण तर्क (Description Logic) का लाभ उठाता है, जिसे एक gNB स्लाइस पर DDoS हमले के स्वचालित शमन के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि वर्तमान डिजिटल गोपनीयता अनुसंधान अत्यधिक रूप से GDPR जैसे पश्चिमी ढांचों पर निर्भर है, और शोध के दृष्टिकोण को व्यापक बनाने तथा सीमा पार तकनीकी गोपनीयता समाधानों के विकास को मार्गदर्शन देने के लिए विविध वैश्विक डेटा संरक्षण कानूनों के एक एकीकृत, जीवनचक्र-संरेखित अमूर्तता (abstraction) का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र HammerSim प्रस्तुत करता है, जो एक gem5-आधारित फुल-सिस्टम सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो आधुनिक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म्स पर RowHammer कमजोरियों को यथार्थवादी रूप से मूल्यांकन करने और हार्डवेयर एवं सॉफ्टवेयर शमन (mitigations) का आकलन करने के लिए संभाव्यता-संचालित बिटफ्लिप मॉडलिंग को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक घनत्व-जागरूक (density-aware), नमूना-विशिष्ट बैकडोर हमले का प्रस्ताव करता है जो ट्रिगर निर्माण को स्वच्छ डेटा वितरण के निम्न-घनत्व वाले क्षेत्रों में ज़हरीले नमूनों को निर्देशित करके अनुकूलित करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में फाइन-ट्यूनिंग और न्यूरॉन-प्रूनिंग सुरक्षाओं के विरुद्ध बेहतर हमले की सफलता दर और मजबूती प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक विशिष्ट हमले का प्रदर्शन करता है जो शेनॉय एवं अन्य (2026) द्वारा एआई प्रणालियों के ऑडिटिंग के लिए प्रस्तावित 'इंट्रोस्पेक्शन एडैप्टर्स' को विफल करने के लिए समरूपता (सिमेट्री) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र स्थिर और अनुकूलन योग्य वर्कलोड के माध्यम से एंकोर्ड डिकोडिंग (Anchored Decoding) में k-NAF बजट-लेखांकन तंत्र का अनुभवजन्य रूप से ऑडिट करता है, जिसमें यह पाया गया है कि संचयी KL व्यय लगातार अनुक्रम-स्तर के बजटों से काफी नीचे रहता है और स्पष्ट बजट समाप्ति के मामले तंत्र की वास्तविक विफलताओं के बजाय प्रॉक्सी आर्टिफैक्ट्स (proxy artifacts) के कारण होते हैं।
यह शोध पत्र SPARD का प्रस्ताव करता है, जो एक रक्षा ढांचा (defense framework) है जो हानिकारक फाइन-ट्यूनिंग हमलों को प्रभावी ढंग से कम करने और कार्य प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए सेफ्टी-प्रोजेक्टेड अल्टरनेटिंग ऑप्टिमाइज़ेशन (Safety-Projected Alternating optimization) को रिलेवेंस-डाइवर्सिटी अवेयर डेटा चयन (Relevance-Diversity aware data selection) के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र SilentRetrieval को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय डेटा पॉइजनिंग हमला है जो धाराप्रवाह रूप से तैयार किए गए प्रतिकूल दस्तावेजों को इंजेक्ट करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टमों को हाईजैक कर लेता है, जो उच्च रिट्रीवल रैंकिंग बनाए रखते हैं और अर्थपूर्ण सुसंगतता (semantic coherence) को संरक्षित करके पहचान से बचने के साथ-साथ सफलतापूर्वक LLM आउटपुट को मैनिपुलेट करते हैं।
यह शोध पत्र MIRAGE पेश करता है, जो एक संदर्भ-जागरूक (context-aware) हमला पाइपलाइन है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल एजेंटों को धोखा देने के लिए मोबाइल GUI स्क्रीनशॉट के भीतर उपयोगकर्ता-जनित सामग्री में प्रतिकूल प्रॉम्प्ट (adversarial prompts) इंजेक्ट करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि पांच मूल्यांकित किए गए सभी एजेंट यथार्थवादी, दृश्य रूप से अविभेद्य हमलों के प्रति संवेदनशील हैं जिनकी सफलता दर 23% और 30% के बीच है।