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यह शोध पत्र एक एप्रोक्सिमेट एंड वेटेड अटैक (AWA) पद्धति का प्रस्ताव करता है जो इंटरपोलेशन का उपयोग करके मध्यवर्ती मॉडल अपडेट उत्पन्न करने और पुनर्निर्माण गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार करने के लिए एक बेयसियन-अनुकूलित लेयर-वार वेटेड लॉस फंक्शन का उपयोग करके हॉरिजॉन्टल फेडरेटेड एवरेजिंग (FedAvg) पर मौजूदा डेटा रिकंस्ट्रक्शन हमलों की सीमाओं को दूर करता है।
यह शोध पत्र ADMIT को प्रस्तुत करता है, जो एक फ्यू-शॉट (few-shot), सिमेंटिकली अलाइन्ड (semantically aligned) एडवरसेरियल मल्टी-इंजेक्शन तकनीक है, जो न्यूनतम एडवरसेरियल सामग्री को इंजेक्ट करके प्रामाणिक साक्ष्यों को ओवरराइड करने और विविध मॉडलों एवं डोमेन में उच्च अटैक सक्सेस रेट के साथ LLM आउटपुट को मैनिपुलेट करने के माध्यम से RAG-आधारित फैक्ट-चेकिंग सिस्टम्स को सफलतापूर्वक पॉइजन करती है।
यह शोधपत्र रैंडम एलोकेशन के तहत डिफरेंशियल प्राइवेट मैट्रिक्स मैकेनिज्म के लिए कुशल, नियतात्मक और अधिक सटीक गोपनीयता गारंटी प्रदान करने हेतु रेनी डाइवर्जेंस (Rényi divergence) और कंडीशनल कंपोजिशन पर आधारित एक सैंपलिंग-मुक्त प्राइवेसी अकाउंटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो मौजूदा सैंपलिंग-आधारित दृष्टिकोणों की सीमाओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र एक व्यावहारिक, क्वेरी-अज्ञेय (query-agnostic) ब्लैक-बॉक्स हमला पद्धति प्रस्तावित करता है जो LLM-आधारित रिट्रीवल सिस्टम को मैनिपुलेट करने के लिए ज़ीरो-शॉट सरोगेट LLMs का उपयोग करके ट्रांसफरेबल एडवरसेरियल टोकन उत्पन्न करता है, जो पीड़ित मॉडलों या विशिष्ट क्वेरीज़ तक पहुंच के बिना भी महत्वपूर्ण मजबूती संबंधी जोखिमों को उजागर करता है।
यह शोध पत्र एक परीक्षण-संचालित पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो यथार्थवादी कोड जनरेशन परिदृश्यों को सिम्युलेट करने के लिए स्वचालित रूप से निर्मित गोपनीयता विशेषता लाइब्रेरी का उपयोग करता है, जिससे यह पांच बड़े भाषा मॉडलों में गोपनीयता रिसाव का पता लगाने में मौजूदा एड-हॉक प्रॉम्प्ट-आधारित विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र कुबेरनेट्स-तैनात (Kubernetes-deployed) एआई मॉडल्स के लिए एक कुबफ्लो-आधारित (Kubeflow-based) एमएलओप्स (MLOps) आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो अनुमान (inference) के दौरान प्रतिकूल हमलों (adversarial attacks) का स्वचालित रूप से पता लगाता है और मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता को बहाल करने के लिए प्रोजेक्टेड ग्रेडिएंट डिसेंट (PGD) रक्षा तंत्र को सक्रिय करता है।
यह शोधपत्र "डिस्टेंस-प्रिजर्विंग डाइजेस्ट्स" (distance-preserving digests) को प्रस्तुत करता है, जो टकराव-प्रतिरोधी हैश के बजाय कम्यूटेटिव वेक्टर सम्स (commutative vector sums) का उपयोग करने वाला एक प्रिमिटिव है, ताकि कुशल, सिंगल-राउंड फाइनैलिटी और स्केलेबल ट्री-स्ट्रक्चर्ड बीएफटी (BFT) कंसेंसस को सक्षम बनाया जा सके, जिससे वैलिडेटर्स पूर्ण स्टेट सिंक्रोनाइज़ेशन के बिना स्टेट डिसएग्रीमेंट को मापने और निरंतरता को सत्यापित करने में सक्षम होते हैं।
यह अध्ययन एक नवीन टॉपिक-मॉडलिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके 25,000 से अधिक डार्क वेब वेबसाइटों का छह-वर्षीय अनुदैर्ध्य (लॉन्गीटुडिनल) विश्लेषण करता है, जिससे यह पता चलता है कि साइबर अपराध संबंधी चर्चाएँ अचानक होने वाले विषयगत बदलावों के बजाय 75 महीनों के मध्य जीवनकाल वाले कुछ निरंतर बने रहने वाले मुख्य विषयों द्वारा नियंत्रित होती हैं।
यह शोधपत्र uGen को प्रस्तुत करता है, जो पहला रिट्रीवल-ऑगमेंटेड, मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो डोमेन ज्ञान के महत्वपूर्ण अंतराल को संबोधित करते हुए कार्यात्मक, पोर्टेबल और लागत प्रभावी माइक्रोआर्किटेक्चरल अटैक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र नियो (Neo) को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंटिक प्रोग्राम विश्लेषण ढांचा है जो जटिल, पॉलीग्लॉट माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर में प्रिविलेज एस्केलेशन कमजोरियों का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को क्लासिक प्रोग्राम विश्लेषण के साथ जोड़ता है, जिसने 25 ओपन-सोर्स एप्लिकेशन्स में 24 ज़ीरो-डे खामियों को उच्च परिशुद्धता और रिकॉल के साथ सफलतापूर्वक पहचाना है।