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यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि फाइन-ट्यून्ड छोटे भाषा मॉडल (SLMs), एक नए बनाए गए सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करके समस्याओं की सटीक पहचान करने और सुधारात्मक कदम उठाने के लिए विंडोज इवेंट लॉग विश्लेषण हेतु बड़े भाषा मॉडलों के अधिक कुशल और प्रभावी स्थानीय विकल्प के रूप में कार्य कर सकते हैं।
यह शोधपत्र "पॉपक्विज़ अटैक" (PopQuiz Attack) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ब्लैक-बॉक्स मेंबरशिप इन्फरेंस पद्धति है जो प्रशिक्षण डेटा को बहुविकल्पीय क्विज़ में परिवर्तित करती है ताकि यह प्रभावी ढंग से पहचान की जा सके कि क्या विशिष्ट उदाहरणों का उपयोग लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, जिससे मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में काफी उच्च सफलता दर प्राप्त होती है और यह प्रदर्शित होता है कि वर्तमान सुरक्षा उपाय गोपनीयता जोखिम को केवल आंशिक रूप से ही कम कर पाते हैं।
MalPurifier एक नवीन, हल्का और मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) प्रतिकूल शुद्धिकरण ढांचा है जो विविध विचलनों को एकीकृत करके, सुरक्षात्मक शोर (protective noise) पेश करके, और व्यापक स्पेक्ट्रम के इवेजन हमलों के विरुद्ध मजबूती से बचाव करने के लिए एक दोहरे-उद्देश्य वाले डीनॉइजिंग ऑटोएनकोडर (Denoising AutoEncoder) का उपयोग करके उच्च सटीकता बनाए रखते हुए एंड्रॉइड मैलवेयर डिटेक्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक हाइब्रिड स्पार्स बायज़ेंटाइन हमले को प्रस्तुत करता है जो स्टेट-ऑफ-द-आर्ट डिफेंस को प्रभावी ढंग से बायपास करने के लिए सांख्यिकीय आउटलेयर डिटेक्शन पर निर्भर रहने के बजाय न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हुए संवेदनशीलता-आधारित पैरामीटर हेरफेर (sensitivity-based parameter manipulation) को धीमी-संचय विषाक्तता (slow-accumulating poisoning) के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र Coward को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रोएक्टिव फेडरेटेड बैकडोर डिटेक्शन विधि है जो मल्टी-बैकडोर कोलिजन प्रभावों का लाभ उठाकर एक सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया वॉटरमार्क इंजेक्ट करती है, जिससे गैर-i.i.d. डेटा वितरण और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन पूर्वाग्रहों के कारण मौजूदा तकनीकों की सीमाओं को प्रभावी ढंग से दूर किया जा सकता है।
AgenTEE एक सिस्टम है जो Arm कॉन्फिडेंशियल कंप्यूट आर्किटेक्चर (CCA) पर निर्मित है जो रनटाइम, इन्फरेंस इंजन और थर्ड-पार्टी एप्लिकेशन्स को स्वतंत्र रूप से प्रमाणित कॉन्फिडेंशियल वर्चुअल मशीनों के भीतर अलग करके एज डिवाइसेस पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंट्स के सुरक्षित, कॉन्फिडेंशियल निष्पादन को सक्षम बनाता है, जिससे 5.15% से कम ओवरहेड के साथ लगभग नेटिव परफॉर्मेंस प्राप्त होती है।
यह लेख प्रोब-जियोमेट्री अलाइनमेंट (PGA) को प्रस्तुत करता है, जो एक सर्जिकल हस्तक्षेप है जो मॉडल की गतिविधियों को इस तरह संरेखित करता है कि बड़े भाषा मॉडलों में क्रॉस-सीक्वेंस मेमोराइजेशन के लिए फीचर डिस्क्रिमिनेशन (विशेषता विभेदन) को संयोग स्तर से नीचे कम कर दिया जाता है, जबकि उनकी कार्यात्मक क्षमताओं को सुरक्षित रखा जाता है।
यह शोध पत्र लीन 4 (Lean 4) में एक मशीन-चेक किया गया प्रमाण प्रस्तुत करता है जो यह स्थापित करता है कि फ्रेश इंटर-स्टेज मास्किंग और PF-PINI() गैजेट्स के साथ अनिश्चित-गहराई वाले -स्टेज मास्क किए गए NTT पाइपलाइन्स, पूर्ववर्ती कंपोजिशन थ्योरम्स का सामान्यीकरण करके और मोंटगोमरी रिडक्शन गुणों को सत्यापित करके, पाइपलाइन गहराई से स्वतंत्र, का एक यूनिवर्सल प्रति-अवलोकन लीकेज बाउंड प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि डॉक्यूमेंट क्वेश्चन अनswering के लिए रिट्रीवल-बेस्ड इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग सिस्टम, क्वेरी प्रीफिक्स का उपयोग करने वाले ब्लैक-बॉक्स मेंबरशिप इन्फरेंस हमलों के प्रति संवेदनशील हैं, दो नवीन हमलों का प्रस्ताव करता है जो पैराफ्रेज्ड इनपुट के साथ भी पूर्व विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और दिखाता है कि एक अनुकूलित एन्सेम्बल प्रॉम्प्टिंग डिफेंस प्रभावी रूप से होने वाले गोपनीयता रिसाव को कम कर सकता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत वर्गीकरण प्रस्तुत करके क्वांटम-प्रतिरोधी नेटवर्क आर्किटेक्चर के पहले व्यापक व्यवस्थितकरण को प्रस्तुत करता है जो सरल प्रोटोकॉल प्रतिस्थापन से आगे बढ़कर विविध वातावरणों में प्रमुख वितरण और प्रबंधन संबंधी समझौतों का विश्लेषण करता है और पोस्ट-क्वांटम संक्रमण में व्यापक प्रणाली-स्तरीय डिजाइन चुनौतियों और अंतराल को संबोधित करता है।