3442 पेपर
यह शोध पत्र शोरयुक्त, उच्च-आयामी अवलोकनों से रोपित विविक्त पथों (planted discrete paths) की सटीक रिकवरी के लिए एक गणितीय और क्रिप्टोग्राफिक ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो अनुमानित विधियों से सटीक प्रक्षेपवक्र पुनर्निर्माण (trajectory reconstruction) को अलग करता है और एक पूर्ण पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोसिस्टम का दावा किए बिना विभिन्न संभावित हमले के वेक्टरों का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र EnCAgg का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ फेडरेटेड लर्निंग एकत्रीकरण विधि है जो अज्ञात और परिवर्तनशील मॉडल पॉइजनिंग हमलों से प्रभावी ढंग से बचाव करने के लिए संदर्भ-आधारित सौम्य क्लाइंट्स (reference benign clients), घनत्व-आधारित निम्न-आयामी क्लस्टरिंग (density-based low-dimensional clustering) और एक जनरेटिव मॉडल का उपयोग करके दुर्भावनापूर्ण ग्रेडिएंट्स की पहचान और उन्हें फ़िल्टर करने के साथ-साथ सौम्य आउटलेर्स को रिकवर करता है।
यह शोध पत्र तीन महत्वपूर्ण कमजोरियों—बेंचमार्क भेद्यता, सामयिक पुरानापन (टेम्पोरल स्टेलेनेस), और रनटाइम अनिश्चितता—की पहचान करता है जो एआई एजेंटों के वर्तमान सुरक्षा मूल्यांकनों को कमजोर करती हैं और अधिक सुदृढ़ एवं विश्वसनीय ढांचे विकसित करने के लिए व्यावहारिक दिशाएं प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र कार्डलेस एआई बैंकिंग के लिए एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो साइबर सुरक्षा को बढ़ाने, लेनदेन को प्रमाणित करने और धोखाधड़ी के जोखिमों को सक्रिय रूप से कम करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, एआई-संचालित डेटा क्रिप्टोग्राफी और ऑटो-जेनरेटेड वर्चुअल कार्डों का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र UNAD+ प्रस्तुत करता है, जो एक उन्नत हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो अज्ञात नेटवर्क हमलों के उच्च-सटीकता, कम-फॉल्स-पॉजिटिव डिटेक्शन को प्राप्त करने के लिए एक बेनाइन-ओनली अनसुपरवाइज्ड एन्सेम्बल को सुपरवाइज्ड रिफाइनमेंट और पोस्ट-हॉक एक्सप्लेनेबिलिटी के साथ जोड़ता है, साथ ही वास्तविक दुनिया की तैनाती के लिए पारदर्शी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
TriSweep एक सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो चार-ड्रोन स्वार्म आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो स्थानिक रूप से विशिष्ट कलेक्टरों और सुसंगत सिग्नल संयोजन (coherent signal combining) का उपयोग करके 0.25–1.5 मीटर की दूरी पर मास्क किए गए माइक्रोकंट्रोलर्स पर स्वायत्त, स्टैंडऑफ इलेक्ट्रोमैग्नेटिक साइड-चैनल विश्लेषण को सफलतापूर्वक करने के लिए है, जो भौतिक हार्डवेयर कार्यान्वयन के अभाव के बावजूद एकल-ड्रोन दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण कुंजी रिकवरी सुधार प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र लोकप्रिय क्रिप्टोग्राफिक लाइब्रेरीज़ की साइड-चैनल और मेमोरी-करप्शन हमलों के विरुद्ध सुरक्षात्मक कमजोरियों का विश्लेषण करता है, उनके वर्तमान बचावों का मूल्यांकन करता है और उनकी विकास प्रक्रियाओं के लिए सुधार प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र संवेदनशील डेटा पर BERT-जैसे और GPT-जैसे मॉडलों को विशिष्ट बनाने के लिए गोपनीयता-संरक्षण मास्क (Masking) और कॉज़ल लैंग्वेज मॉडलिंग (Causal Language Modeling) पद्धतियों का प्रस्ताव करता है, जो साझाकरण के लिए उच्च उपयोगिता बनाए रखते हुए प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष पहचानकर्ताओं के अनुकरण (memorization) को प्रभावी ढंग से रोकता है।
यह शोधपत्र सटीक समय-स्थान निम्नतम सीमाएँ (time-space lower bounds) स्थापित करता है जो यह प्रदर्शित करती हैं कि गैर-अनुकूली (non-adaptive) क्रिप्टोविश्लेषणात्मक एल्गोरिदम, असीमित प्रीप्रोसेसिंग के साथ भी, डिस्क्रीट लॉगरिदम जैसी समस्याओं के लिए पोलार्ड के रो (Pollard's rho) जैसे अनुकूली (adaptive) तरीकों की दक्षता का मुकाबला नहीं कर सकते, जो कि क्रमपरिवर्तनों (permutations) के लिए एक नवीन शीयरर-समान (Shearer-like) असमानता के अनुप्रयोग का उपयोग करके सिद्ध किया गया है।
यह शोध पत्र दो नवीन डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित घुसपैठ पहचान प्रणालियों, DeepEdgeIDS और AutoDRL-IDS का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो संसाधन-सीमित IoT एज गेटवे पर DDoS हमलों को कम करने के लिए उच्च पहचान सटीकता और ऊर्जा दक्षता प्राप्त करने हेतु कार्बन-जागरूक बहु-उद्देश्यीय रिवॉर्ड फॉर्मुलेशन को एकीकृत करते हैं।