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यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर—विशेष रूप से एजेंट भूमिकाओं, संचार टोपोलॉजी और मेमोरी के संबंध में—सिंगल-एजेंट सिस्टम की तुलना में सुरक्षा कमजोरियों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं, जो अक्सर कार्य प्रदर्शन और हमले के प्रतिरोध के बीच एक जटिल ट्रेडऑफ (समझौता) उत्पन्न करते हैं।
यह शोध पत्र क्वांटम फुली होमोमॉर्फिक एन्क्रिप्शन (QFHE) के लिए एक एकीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो गार्डन-होस मॉडल और मेजरमेंट-बेस्ड क्वांटम कंप्यूटेशन के साथ एकीकृत, LWE डिक्रिप्शन के लिए डिज़ाइन किए गए एक विशेष मॉड्यूलर अर्थमैटिक प्रोग्राम (MAP) का उपयोग करके क्वांटम संसाधन आवश्यकताओं में घातांकीय कमी प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक क्षमता-आधारित (capability-based) प्रतिकृति डेटा प्रकार (replicated data type) के लिए सत्यापित अर्थ और अपरिवर्तनीयता (invariants) विकसित करने हेतु Rust-आधारित Verus फ्रेमवर्क का उपयोग करके, बायज़ेंटाइन फॉल्ट-टॉलरेंट, लोकल-फर्स्ट सिस्टम में एक्सेस कंट्रोल के औपचारिक सत्यापन के लिए एक बॉटम-अप दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है।
CyberCane एक न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो अत्यधिक सटीक, व्याख्या योग्य और नियामक-अनुपालक फिशिंग डिटेक्शन प्रदान करने के लिए नियत सिम्बोलिक नियमों को गोपनीयता-संरक्षण रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) और औपचारिक ऑन्टोलॉजी रीजनिंग के साथ जोड़ता है, जो उन्नत AI-जनित हमलों की पहचान करने में सक्षम है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कैसे ISO 15765-2 ट्रांसपोर्ट प्रोटोकॉल की कमजोरियों का फायदा उठाकर आठ नवीन हमले के परिदृश्य (attack scenarios) शुरू किए जा सकते हैं जो डायग्नोस्टिक सेवाओं को बाधित करते हैं, जिससे संभावित रूप से तकनीशियनों को भ्रमित किया जा सकता है और दोषों को छिपाकर या सेंसर डेटा में हेरफेर करके वाहन की सुरक्षा से समझौता किया जा सकता है।
यह शोध पत्र एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (recurrent neural network) का उपयोग करके एक एआई-आधारित पर्यवेक्षी परत (supervisory layer) प्रस्तावित करता है जो वर्तमान मापों की भौतिक निरंतरता को मान्य करता है, जिससे इनवर्टर-आधारित माइक्रोग्रिड में लाइन करंट डिफरेंशियल रिले को अतिरिक्त सेंसर या नेटवर्क टोपोलॉजी ज्ञान की आवश्यकता के बिना वास्तविक दोषों और गलत-डेटा इंजेक्शन हमलों के बीच अंतर करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र LLM-CEG प्रस्तुत करता है, जो एक विस्तारित ढांचा है जो क्लासिफिकेशन एरर गेज पद्धति को लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के ऑडिट करने के लिए अनुकूलित करता है, जो डिफरेंशियल प्राइवेसी के माध्यम से मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक प्रतिरोध और मॉडल उपयोगिता के बीच पुनरावृत्ति रूप से संतुलन बनाकर यह प्रदर्शित करता है कि DP-SGD गोपनीयता जोखिमों को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकता है और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक निहित रेगुलराइजेशन के रूप में कार्य कर सकता है।
यह शोध पत्र एक सिस्टम-अवेयर, अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो इंडस्ट्रियल कंट्रोल सिस्टम विसंगति निदान (anomaly diagnosis) के लिए हल्के ऑनलाइन डिटेक्शन को एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल द्वारा संवर्धित कॉन्टेक्स्टुअल डिजिटल ट्विन के साथ जोड़ता है ताकि पूर्व सिस्टम टोपोलॉजी ज्ञान या लेबल किए गए अटैक डेटा की आवश्यकता के बिना रीयल-टाइम, व्याख्या योग्य रूट कॉज एनालिसिस प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र एक नवीन मल्टी-टर्न जेलब्रेकिंग तकनीक प्रस्तुत करता है जो फ्रंटियर मॉडल्स के "सेफ कंप्लीशन" प्रतिमान का लाभ उठाते हुए उन्हें हानिरहित दिखने वाले इरादों से धोखे में डालकर हानिकारक आउटपुट उत्पन्न करता है, साथ ही "पारा-जेलब्रेकिंग" नामक एक नव-खोजे गए भेद्यता वर्ग की पहचान और समाधान भी करता है।
यह शोध पत्र Go में क्रिप्टोग्राफिक API के दुरुपयोग का 14 दुरुपयोग वर्गों (misuse classes) का एक वर्गीकरण स्थापित करके, 328 परियोजनाओं में चार डिटेक्शन टूल्स का मूल्यांकन करके, और वर्तमान डिटेक्शन कवरेज में महत्वपूर्ण अंतराल को उजागर करने के लिए 7,473 कमजोरियों की पहचान करके, Go में क्रिप्टोग्राफिक API के दुरुपयोग का पहला व्यापक अध्ययन प्रस्तुत करता है।