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RADAR एक नवीन फ्रेमवर्क है जो संदर्भ चयन को एक ग्राफ-आधारित ऊर्जा न्यूनीकरण समस्या के रूप में मॉडल करके और भंडारण लागत को कम करते हुए स्थिरता एवं अनुकूलनशीलता के बीच संतुलन बनाने के लिए एक बायेसियन मेमोरी नोड का उपयोग करके गतिशील वातावरण में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम को प्रतिकूल रिट्रीवल भ्रष्टाचार से सुरक्षित करता है।
यह शोधपत्र SymTEE को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-सहायता प्राप्त सिम्बोलिक निष्पादन ढांचा (framework) है जो जटिल वास्तविक-विश्व TEE सेटअप की आवश्यकता के बिना, न्यूनतम लागत पर उच्च परिशुद्धता और रिकॉल प्राप्त करते हुए, ट्रस्टेड एक्ज़ीक्यूशन एनवायरनमेंट (TEE) अनुप्रयोगों में लुप्त इनपुट वैलिडेशन कमजोरियों का पता लगाने के लिए स्वचालित रूप से मॉक वातावरण उत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र TEERepair प्रस्तुत करता है, जो एक फ्रेमवर्क है जो सुरक्षा पैटर्न को एनकोड करने के लिए डोमेन-विशिष्ट भाषा को ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट (TEE) अनुप्रयोगों में पार्टिशनिंग कमजोरियों के लिए पैच को स्वचालित रूप से संश्लेषित और मान्य करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ जोड़ता है, जिससे 87.6% रिपेयर सफलता दर प्राप्त होती है और वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट्स में सुधारों को सफलतापूर्वक मर्ज किया जाता है।
यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा 2017 से 2025 तक साइबर सुरक्षा में मानवीय कमजोरियों के आकलन के लिए विधियों, मॉडलों और उपकरणों का विश्लेषण करती है, जो यह प्रकट करती है कि वर्तमान दृष्टिकोण खंडित और स्थिर बने हुए हैं, जिससे अनजाने और जानबूझकर किए गए दोनों मानवीय कारकों को संबोधित करने वाले गतिशील, समग्र ढांचों की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश मिलता है।
यह शोध पत्र TrustFlip को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन हमला है जो भौतिक प्रतिकूल वस्तुओं (physical adversarial objects) को तैनात करके वाहन संबंधी सहयोगात्मक धारणा (vehicular collaborative perception) में निरंतरता-आधारित सुरक्षा उपायों को हथियार बनाता है, जिससे अवलोकन विसंगतियों (observation inconsistencies) को प्रेरित किया जाता है, जिससे निर्दोष वाहनों के ट्रस्ट स्कोर को गलत तरीके से दंडित किया जाता है और सिस्टम के प्रदर्शन को कम किया जाता है, और साथ ही इस भेद्यता को कम करने के लिए TrustReflect तंत्र का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र फुली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन (FHE) इन्फरेंस के लिए एक डिसीजन-अवेयर क्वाड्रेटिक ReLU रिप्लेसमेंट विधि प्रस्तावित करता है जो, एक लिफ्टेड स्पेस में समस्या को लीनियर सेपरेशन टास्क के रूप में स्वरूपित करके, बिना रिट्रेनिंग के कैलिब्रेशन-सेट डिसीजन प्रिजर्वेशन प्राप्त करता है और मौजूदा पॉलिनोमियल एप्रोक्सिमेशन तकनीकों की तुलना में इन्फरेंस स्पीड को महत्वपूर्ण रूप से तेज करता है।
यह शोध पत्र यूरोप के यूरोक्यूसीआई (EuroQCI) और एसईईडब्ल्यूक्यूआई (SEEWQCI) परियोजना की रणनीतिक तैनाती को रेखांकित करता है, जो भविष्य के क्वांटम कंप्यूटिंग खतरों के विरुद्ध महत्वपूर्ण सेवाओं और डेटा को सुरक्षित करने में सक्षम एक महाद्वीपीय क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (Quantum Key Distribution) बुनियादी ढांचा स्थापित करने के लिए फाइबर ऑप्टिक्स, सैटेलाइट संचार और उन्नत सुरक्षा प्रोटोकॉल को एकीकृत करता है।
डेटा एंटैंगलमेंट (data entanglement) और टास्क-फॉर्मुलेशन शिफ्ट (task-formulation shift) की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए, जो मौजूदा सुरक्षा उपायों को टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग (Time Series Forecasting) के लिए अप्रभावी बना देती हैं, लेखक TimeGuard का प्रस्ताव करते हैं, जो एक ट्रेनिंग-टाइम डिफेंस है जो क्लीन मॉडल प्रदर्शन को बनाए रखते हुए बैकडोर हमलों के विरुद्ध मजबूती में उल्लेखनीय सुधार करने के लिए चैनल-वाइज पूल ट्रेनिंग (channel-wise pool training) और डिस्टेंस-रेगुलराइज्ड लॉस सिलेक्शन (distance-regularized loss selection) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र इंटेल न्यूरल कंप्यूट स्टिक 2 पर एक व्यवस्थित इलेक्ट्रोमैग्नेटिक फॉल्ट इंजेक्शन अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि सिंगल-पल्स व्यवधान गंभीर, निरंतर सटीकता गिरावट और डिवाइस हैंग को प्रेरित कर सकते हैं जो मानक एपीआई-स्तरीय पहचान से बच निकलते हैं, जिससे सुरक्षा-महत्वपूर्ण एज एआई परिनियोजन के लिए लोड-टाइम अखंडता जांच की अपर्याप्तता सिद्ध होती है।
यह शोध पत्र ARM Cortex-M4 माइक्रोकंट्रोलर्स पर एक्टिवेशन फंक्शन के लिए एक कांस्टेंट-टाइम कार्यान्वयन पद्धति का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो ब्रांचलेस सिलेक्शन, फिक्स्ड-कॉस्ट पाडे (Padé) सन्निकटन और साइकिल अलाइनमेंट के माध्यम से टाइमिंग साइड-चैनल कमजोरियों को समाप्त करता है, जबकि कई प्रकार के फंक्शनों में उच्च संख्यात्मक सटीकता बनाए रखता है।