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यह शोध पत्र Zero-Run को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-हॉक प्राइवेसी ऑडिटिंग फ्रेमवर्क है जो ज्ञात मेंबर और नॉन-मेंबर डेटासेट्स के बीच डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट को ठीक करने के लिए कॉज़ल इन्फरेंस (causal inference) का उपयोग करके, बिना रिट्रेनिंग के बड़े पैमाने के मॉडल्स में डिफरेंशियल प्राइवेसी के अनुभवजन्य मूल्यांकन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि दुर्भावनापूर्ण फाइन-ट्यूनिंग (malicious fine-tuning) के विरुद्ध वर्तमान बचाव तंत्र अनुकूलनशील विरोधियों (adaptive adversaries) के खिलाफ अप्रभावी हैं क्योंकि वे हानिकारक व्यवहारों को समाप्त करने के बजाय केवल उन्हें छिपाते हैं, और एक एकीकृत अनुकूलनशील हमले (unified adaptive attack) को पेश करता है जो सभी सर्वेक्षण किए गए रक्षा तंत्रों को बायपास करने में सक्षम है।
यह शोध पत्र TESLA को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन कॉन्टैक्टलेस इलेक्ट्रोमैग्नेटिक साइड-चैनल हमला है जो विभिन्न वाणिज्यिक स्मार्टफोन में व्यावहारिक परिदृश्यों में पिन कोड, कीबोर्ड प्रविष्टियों और हस्तलेखन प्रक्षेपवक्र जैसे संवेदनशील उपयोगकर्ता इनपुट को सटीक रूप से पुनर्गठित करने के लिए टचस्क्रीन उत्सर्जन का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र AlphaEvolve प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-संचालित विकासवादी खोज प्रणाली (evolutionary search system) है जो Google TPUs के लिए फुल्ली होमोमॉर्फिक एन्क्रिप्शन (Fully Homomorphic Encryption) कर्नेल के सह-अनुकूलन (co-optimization) को स्वचालित करती है, जिससे TFHE और CKKS दोनों स्कीम्स के लिए अत्याधुनिक मानव-अभिकल्पित कार्यान्वयन की तुलना में महत्वपूर्ण विलंबता (latency) सुधार प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि वेबसाइटें इसके UI इंटरैक्शन ट्रेस और टाइमिंग का विश्लेषण करके 96% तक की सटीकता के साथ ब्राउज़र एजेंट को संचालित करने वाले विशिष्ट लार्ज लैंग्वेज मॉडल की निष्क्रिय रूप से पहचान कर सकती हैं, जो एक महत्वपूर्ण सुरक्षा भेद्यता को उजागर करता है जो साधारण टाइमिंग विलंब (delay) पेश किए जाने पर भी बनी रहती है।
यह शोध पत्र एआई-जनित छवियों का पता लगाने के लिए विजन मंबा (Vision Mamba) मॉडलों का एक व्यवस्थित मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक और सिंथेटिक दृश्य सामग्री के बीच अंतर करने में उनकी क्षमता और सीमाओं को स्पष्ट करने के लिए स्थापित सीएनएन (CNN), वीआईटी (ViT) और वीएलएम (VLM) आधारित डिटेक्टरों के विरुद्ध उनकी सटीकता, दक्षता और सामान्यीकरण क्षमता का बेंचमार्किंग करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि LLM-आधारित AI एजेंटों को सुरक्षित करने के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम सुरक्षा सिद्धांतों को लागू करने की आवश्यकता है, जो एक एकीकृत आर्किटेक्चर विश्लेषण और केस स्टडी के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि कुछ जोखिम अंतर्निहित हैं, कई कमजोरियों को संसाधन अलगाव (resource isolation) और विशेषाधिकार पृथक्करण (privilege separation) जैसी स्थापित OS तकनीकों का उपयोग करके कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र WARD को प्रस्तुत करता है, जो वेब एजेंटों के लिए एक व्यावहारिक और कुशल गार्ड मॉडल है, जो प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के विरुद्ध मजबूत, कम-विलंबता वाला बचाव प्राप्त करने के लिए एक बड़े पैमाने के डेटासेट और एक अनुकूली प्रतिकूल प्रशिक्षण ढांचे (A3T) का लाभ उठाता है, जबकि उच्च सामान्यीकरण और न्यूनतम फाल्स पॉजिटिव बनाए रखता है।
यह शोध पत्र PickleFuzzer को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याकरण-आधारित डिफरेंशियल फज़र (grammar-based differential fuzzer) है जो पायथन के पिकल (pickle) कार्यान्वयन में 14 महत्वपूर्ण विसंगतियों की पहचान करता है, जिसमें ऐसी कमजोरियां शामिल हैं जो हमलावरों को Hugging Face जैसे प्लेटफार्मों पर सुरक्षा स्कैनिंग टूल को बायपास करने की अनुमति देती हैं।
वेरिटास (Veritas) एक सिमेंटिक रूप से ग्राउंडेड, मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो स्ट्रिप्ड बाइनरीज़ में मेमोरी करप्शन कमजोरियों का हाई-रिकॉल और लो-फॉल्स-पॉजिटिव डिटेक्शन प्राप्त करने के लिए लिफ़्टेड LLVM IR के स्टैटिक एनालिसिस, ड्यूल-व्यू LLM रीजनिंग और रनटाइम वैलिडेशन को जोड़ता है, जिसने सफलतापूर्वक एप्पल की एक पूर्व अज्ञात भेद्यता (vulnerability) की पहचान की है।