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यह शोध पत्र एक प्री-मॉडल सेफगार्ड का प्रस्ताव करता है जो ड्राफ्ट रिस्पॉन्स जनरेट करने के लिए बड़े लैंग्वेज मॉडल्स से छोटे ड्राफ्ट मॉडल्स में जेलब्रेक हमलों की ट्रांसफरेबिलिटी का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा गार्ड्स को पोस्ट-मॉडल ऑडिटिंग की उच्च कम्प्यूटेशनल लागतों से बचते हुए, टारगेट मॉडल इन्फरेंस से पहले असुरक्षित प्रॉम्प्ट्स को अधिक सटीकता से पहचानने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र RoboJailBench प्रस्तुत करता है, जो एम्बोडेड (embodied) AI सिस्टम में जेलब्रेक हमलों के लिए पहला मानकीकृत मूल्यांकन ढांचा है, जो एक सुरक्षा वर्गीकरण (security taxonomy) स्थापित करके, एक इंटेंट कंट्रास्ट (intent contrast) डेटासेट पाइपलाइन बनाकर, और एम्बोडेड विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में सुरक्षा और उपयोगिता के बीच के संतुलन का आकलन करने के लिए एकीकृत मेट्रिक्स प्रदान करके मौजूदा कमियों को दूर करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जहाँ एक ओर गहन विश्वविद्यालय साइबर सुरक्षा उपाय सभी छात्रों के लिए सुलभता संबंधी बाधाएँ उत्पन्न करते हैं, वहीं वे अंतरराष्ट्रीय साझेदारी वाले छात्रों—विशेष रूप से यूके-चीन कार्यक्रमों में शामिल छात्रों—को समय क्षेत्र के अंतर, ऑन-साइट आईटी सहायता की कमी और रिमोट शिक्षार्थियों को ध्यान में न रखने वाले कठोर प्रमाणीकरण प्रोटोकॉल के कारण आवश्यक डिजिटल संसाधनों को अप्राप्य बनाकर असमान रूप से पंगु बना देते हैं।
यह शोध पत्र XAI FL-IDS का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो गोपनीयता-संरक्षित, उच्च-सटीक वितरित घुसपैठ का पता लगाने में सक्षम बनाने के लिए SHAP-आधारित व्याख्यात्मकता के साथ फेडरेटेड लर्निंग को एकीकृत करता है और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
यह शोध पत्र बिटकॉइन के नए V2 P2P ट्रांसपोर्ट प्रोटोकॉल का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि यह ज्ञात कमजोरियों को कम करता है, फिर भी वैचारिक डिजाइन दोष नेटवर्क-स्तरीय हमलावरों को निरंतर इ کلیप्स (eclipse) और डाउनग्रेड हमलों को करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे नए प्रतिउपायों के प्रस्ताव की आवश्यकता उत्पन्न होती है।
यह शोध पत्र एक ट्रेस-आधारित बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो यह मूल्यांकन करता है कि सुरक्षा संरेखण (safety alignment) स्वायत्त सुरक्षा एजेंटों को कैसे प्रभावित करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि अनसेंसर्ड मॉडल डेरिवेटिव्स जेम्मा (Gemma) जैसे विशिष्ट मामलों में भेद्यता का पता लगाने और ग्राउंडिंग में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं, ये लाभ सभी मॉडलों या कार्यों में सार्वभौमिक नहीं हैं और सरल इनकार दरों (refusal rates) से परे सिस्टम-स्तरीय सुरक्षा मेट्रिक्स की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।
यह शोध पत्र शोरयुक्त व्यापार दिशा अवलोकन (noisy trade direction observation) के तहत ग्लॉस्टन-मिलग्रोम मॉडल के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म बिड-आस्क स्प्रेड और कल्याण अपघटन (welfare decomposition) व्युत्पन्न करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक गोपनीयता तंत्र तरलता पूल (liquidity pool) से व्यापारियों को एक "गोपनीयता सब्सिडी" हस्तांतरण प्रस्तुत करता है, जिससे निरंतर गाऊसी (Gaussian) से लेकर असतत सूक्ष्म संरचना (discrete microstructure) मॉडलों तक गोपनीयता-प्रेरित कल्याण प्रभावों की अवधारणा का विस्तार होता है।
यह शोध पत्र एक विस्तारित साइक्लोनडीएक्स (CycloneDX) आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बिल ऑफ मैटेरियल्स (AIBOM) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सत्यापन योग्य उत्पत्ति और जीवनचक्र आश्वासन प्राप्त करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक सत्यापन और स्वायत्त एआई पाइपलाइनों का लाभ उठाता है, जो एआई प्रणालियों के लिए उच्च पुनरुत्पादकता निष्ठा और मैनुअल निरीक्षण में महत्वपूर्ण कमी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र यह पहचान करता है कि प्रति-खाता विभेदक गोपनीयता (differential privacy) का दावा करने वाले मल्टी-टेनेंट RAG सिस्टम, समान-टेनेंट खाता मिलीभगत (same-tenant account collusion) के तहत असीमित गोपनीयता क्षरण के प्रति संवेदनशील हैं, और बिना किसी सिस्टम संशोधन या इंडेक्स प्रकटीकरण की आवश्यकता के, रिट्रीवल-स्कोर चैनल की गोपनीयता गारंटी को मात्रात्मक रूप से सत्यापित करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स का उपयोग करते हुए पहले ऑडिट प्रोटोकॉल का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि LLM बेंचमार्क डेटासेट को संदूषण-प्रतिरोधी (contamination-resistant) बनाने के लिए पुनर्गठित किया जाना चाहिए—जो प्रशिक्षण के दौरान सीखने में असमर्थ हो लेकिन अनुमान (inference) के दौरान हल करने योग्य बना रहे—ताकि संरचनात्मक विषमताओं और गणितीय प्रगतियों का लाभ उठाकर विश्वसनीय और पुनरुत्पादनीय मॉडल मूल्यांकन सुनिश्चित किया जा सके।