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यह शोध पत्र zkFuzz प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन म्यूटेशन-आधारित फज़िंग फ्रेमवर्क है जो सैद्धांतिक ट्रेस-कन्स्ट्रेंट कंसिस्टेंसी टेस्ट (TCCT) पर आधारित है, जो मौजूदा स्टैटिक और फॉर्मल एनालिसिस टूल्स की सीमाओं को पार करते हुए ज़ीरो-नॉलेज सर्किट्स में अंडर- और ओवर-कन्स्ट्रेंड कमजोरियों का प्रभावी ढंग से पता लगाता है।
MultiPhishGuard एक व्याख्यात्मक, अनुकूलन योग्य मल्टी-एजेंट LLM फ्रेमवर्क है जो गतिशील रूप से भारित समन्वय और प्रतिकूल प्रशिक्षण वाले विशिष्ट एजेंटों का उपयोग करता है ताकि 97.89% सटीकता प्राप्त करते हुए मानव-पठनीय स्पष्टीकरण प्रदान करने के साथ बेहतर फिशिंग ईमेल डिटेक्शन प्रदर्शन हासिल किया जा सके।
यह शोध पत्र GPT-3.5 और GPT-4 की तुलना में DeepSeek मॉडल परिवार का पहला व्यापक जेलब्रेक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ DeepSeek अनुकूलन-संचालित हमलों के विरुद्ध आंशिक लचीलापन प्रदर्शित करता है, वहीं यह GPT-4 की तुलना में प्रॉम्प्ट-आधारित प्रतिकूल इनपुट के प्रति अधिक संवेदनशील बना हुआ है, जो मॉडल दक्षता और सुरक्षा संरेखण सामान्यीकरण के बीच एक महत्वपूर्ण समझौते को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र 1990 से 2026 तक "एजेंट्स के जाल" (Web of Agents) के विकास का एक एकीकृत वृत्तांत प्रस्तुत करता है, जिसमें यह तर्क दिया गया है कि प्लेटफॉर्म समन्वय से डेटा एनोटेशन और अंततः मॉडल व्याख्या की ओर एक "सिमेंटिक-प्रयास प्रवासन" (semantic-effort migration) तीन विशिष्ट पीढ़ियों को परिभाषित करता है, साथ ही एक तुलनात्मक ढांचे, प्रणाली वर्गीकरण और एजेंटिक एआई (Agentic AI) के लिए निरंतर चुनौतियों और भविष्य की दिशाओं की पहचान करने हेतु हालिया संस्थागत अभिसरण का विश्लेषण भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र ArxivRoll प्रस्तुत करता है, जो वन-टाइम पैड एन्क्रिप्शन से प्रेरित एक गतिशील मूल्यांकन ढांचा है, जो डेटा संदूषण (data contamination) और प्रशिक्षण पूर्वाग्रह के कारण होने वाले LLM अति-आकलन को मापने और कम करने के लिए हाल के ArXiv लेखों से उत्पन्न एक अर्ध-वार्षिक, स्वचालित बेंचमार्क का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक स्टैकिंग एन्सेम्बल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कंट्रोल फ्लो ग्राफ से मैलवेयर का पता लगाने के लिए अटेंशन-आधारित मेटा-लर्नर के साथ विविध ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को एकीकृत करता है और व्यवहार संबंधी विशेषताओं की व्याख्यात्मक, मॉडल-अज्ञेय (मॉडल-एग्नोस्टिक) व्याख्याएं प्रदान करता है।
यह शोध पत्र टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एप्रोक्सिमेट कैशिंग में महत्वपूर्ण सुरक्षा कमजोरियों को उजागर करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे हमलावर साझा मध्यवर्ती अवस्थाओं (shared intermediate states) का रिमोट शोषण करके गुप्त चैनल स्थापित कर सकते हैं, उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट चुरा सकते हैं और अनधिकृत लोगो के साथ आउटपुट को दूषित कर सकते हैं।
यह शोध पत्र एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो व्हर्लविंड (Whirlwind) और AES जैसे ब्लॉक सिफर्स के लिए पिछले अत्याधुनिक परिणामों की तुलना में ह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम को काफी अधिक कुशल XOR काउंट और सर्किट डेप्थ प्राप्त करने में सक्षम बनाने के लिए रूपांतरण अनुक्रमों (transformation sequences) का निर्माण करने हेतु सममित क्रिप्टोग्राफी में लीनियर लेयर्स की सर्कुलेंट संरचना का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र RepetitionCurse को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला ब्लैक-बॉक्स हमला है जो सरल पुनरावृत्ति टोकन पैटर्न का उपयोग करके Mixture-of-Experts LLMs में लोड बैलेंसिंग बाधाओं की कमी का फायदा उठाता है, जिससे गंभीर रूटिंग एकाग्रता (routing concentration) उत्पन्न होती है, जिससे कंप्यूटेशनल बाधाएं पैदा होती हैं और इन्फरेंस लेटेंसी (inference latency) तथा सेवा उपलब्धता में महत्वपूर्ण गिरावट आती है।
MedBeads एक ओपन-सोर्स, एजेंट-नेटिव डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का प्रस्ताव करता है जो खंडित, परिवर्तनीय मेडिकल रिकॉर्ड्स के स्थान पर क्लिनिकल घटनाओं के एक इम्यूटेबल (अपरिवर्तनीय), क्रिप्टोग्राफिक रूप से लिंक्ड DAG को स्थापित करता है ताकि AI मतिभ्रम (hallucinations) को समाप्त किया जा सके और विश्वसनीय, ऑडिट योग्य चिकित्सा निर्णय लेने को सुनिश्चित किया जा सके।