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यह शोध पत्र पैसिव ऑप्टिकल नेटवर्क (PON) के भीतर टाइम और वेवलेंथ डिवीजन मल्टीप्लेक्सिंग का उपयोग करके पॉइंट-टू-मल्टीपॉइंट क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (QKD) को लागू करके ऑनलाइन वोटिंग प्रणालियों की सुरक्षा बढ़ाने का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र एक ऐसी नवीन कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को डोमेन ऑन्टोलॉजी और SHACL बाधाओं के साथ जोड़कर एक ऐसा AI एजेंट बनाता है जो साइबर सुरक्षा लॉग्स, विशेष रूप से हनीपॉट डेटा से संरचित, अर्थपूर्ण रूप से वैध जानकारी निकालने की सटीकता और व्याख्यात्मकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र प्रोटोटाइप-गाइडेड रोबस्ट लर्निंग (PGRL) का प्रस्ताव करता है, जो एक रक्षा तंत्र है जो संदिग्ध डेटा का पता लगाने और उसे हटाने के लिए सत्यापित सौम्य नमूनों के एक छोटे सेट का उपयोग करता है और बैकडोर रिप्रजेंटेशन्स के अनलर्निंग को लागू करता है, जिससे न्यूनतम स्वच्छ डेटा आवश्यकताओं के साथ विविध बैकडोर हमलों के विरुद्ध उत्कृष्ट मजबूती प्राप्त की जाती है।
यह शोध पत्र xOffense को प्रस्तुत करता है, जो एक डोमेन-अनुकूलित (domain-adapted) Qwen3-32B LLM द्वारा संचालित एक स्वायत्त मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो पेनिट्रेशन टेस्टिंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करता है और VulnBot एवं PentestGPT जैसे मौजूदा सिस्टमों की तुलना में कठोर बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
मिररमार्क (MirrorMark) लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन मल्टी-बिट वॉटरमार्किंग तकनीक है जो टोकन संभाव्यता वितरण (token probability distribution) को विकृत किए बिना सुदृढ़, पता लगाने योग्य संदेशों को समाहित करती है, जिससे टेक्स्ट की गुणवत्ता सुरक्षित रहती है और साथ ही सटीकता एवं डिटेक्शन दरों में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र पुनर्गठनीय प्लेटफार्मों के लिए एक सुरक्षित नंबर थ्योरेटिक ट्रांसफॉर्म (NTT) आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी कार्यान्वयन में कम क्षेत्र और समय ओवरहेड बनाए रखते हुए, हार्डवेयर ट्रोजन द्वारा प्रेरित कंट्रोल-फ्लो व्यवधानों, अपरंपरागत समय विलंबों और सॉफ्ट एनालिटिकल साइड-चैनल हमलों (SASCA) का प्रभावी ढंग से पता लगाता है और उन्हें ठीक करता है।
यह शोध पत्र एक उद्योग सर्वेक्षण और छात्र-केंद्रित कैप्चर द फ्लैग चुनौतियों को संयोजित करने वाले एक दोहरे अध्ययन को प्रस्तुत करता है ताकि साइबर सुरक्षा शिक्षा और एडवरसरियल मशीन लर्निंग जागरूकता के बीच के संबंध को प्रदर्शित किया जा सके, जो अंततः मशीन लर्निंग पाठ्यक्रमों में सुरक्षा अवधारणाओं के एकीकरण का समर्थन करता है।
यह शोध पत्र CIIM जोखिम मॉडल का विश्लेषण करने के लिए उत्तर-प्रपंचशास्त्रीय (postphenomenological) सिद्धांत का उपयोग करता है, और यह तर्क देता है कि इसकी गणितीय संरचना—विशेष रूप से प्रणालीगत पतन (systemic collapse) के प्रति इसका उपचार—एक मध्यस्थ कलाकृति (mediating artifact) के रूप में कार्य करती है जो साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों द्वारा खतरों को समझने और नैतिक निर्णय लेने की उनकी प्रक्रिया को नया रूप देती है।
AutoRISE एक ब्लैक-बॉक्स रेड-टीमिंग विधि है जो व्यक्तिगत प्रॉम्प्ट के बजाय निष्पादन योग्य (executable) अटैक प्रोग्रामों को विकसित करने के लिए एक कोडिंग एजेंट का उपयोग करती है, जिससे संरचनात्मक और कंट्रोल-फ्लो अनुकूलन संभव होता है जो विविध लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में जेलब्रेक सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है।
यह शोध पत्र रिकंस्ट्रक्टिव अथॉरिटी मॉडल (RAM) का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो केवल डेटा की अखंडता को सत्यापित करने (अटेस्टेशन) के बजाय इस बात पर ध्यान केंद्रित करके स्वायत्त प्रणाली की सुरक्षा में सुधार करता है कि क्या अवलोकन योग्य अवस्था किसी विशिष्ट कार्रवाई को न्यायसंगत ठहराने के लिए पर्याप्त कवरेज प्रदान करती है।