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यह शोध पत्र MCP Pitfall Lab प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोटोकॉल-जागरूक सुरक्षा परीक्षण ढांचा है जो पुनरुत्पादक हमले के परिदृश्यों, ट्रेस-आधारित सत्यापन और प्रभावी सुदृढ़ीकरण उपायों के माध्यम से मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) टूल सर्वरों में मल्टी-वेक्टर कमजोरियों की पहचान और शमन करता है जो न्यूनतम कोड परिवर्तनों के साथ जोखिमों को समाप्त करते हैं।
A-THENA एक हल्का, प्रारंभिक घुसपैठ पहचान प्रणाली (intrusion detection system) है जो IoT नेटवर्क के लिए है और जो Raspberry Pi Zero 2 W जैसे संसाधन-सीमित उपकरणों पर बेहतर सटीकता और वास्तविक समय का प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए 'टाइम-अवेयर हाइब्रिड एनकोडिंग' और 'नेटवर्क-विशिष्ट संवर्धन' के साथ एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र उन परिचालन जटिलताओं और अनुसंधान चुनौतियों को रेखांकित करता है जो अलग-अलग, समानांतर पहचान तंत्रों पर निर्भर रहने के बजाय, एक समग्र घुसपैठ पहचान प्रणाली विकसित करने से जुड़ी हैं जो ICS नेटवर्क ट्रैफ़िक और भौतिक प्रक्रियाओं दोनों की एक साथ निगरानी करती है।
नोनका के SECI मॉडल पर आधारित छह महीने के नृवंशविज्ञान संबंधी अध्ययन और सामाजिक-तकनीकी सह-निर्माण प्रक्रिया के माध्यम से, यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एलएलएम (LLM) साथी उपकरणों को पुनरावृत्ति रूप से विकसित करने के लिए शोधकर्ताओं को साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के साथ समाहित करना विश्वास और वर्कफ़्लो मिसअलाइनमेंट जैसी पारंपरिक अंगीकरण बाधाओं को प्रभावी ढंग से दूर करता है, जिससे सुरक्षा संचालन केंद्रों में निरंतर प्रौद्योगिकी एकीकरण संभव होता है।
यह शोध पत्र ट्रांजिएंट टर्न इंजेक्शन (TTI) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टी-टर्न हमला तकनीक है जो अलग-थलग अंतःक्रियाओं में प्रतिकूल इरादे को वितरित करके स्टेटलेस मॉडरेशन का लाभ उठाती है, जो अग्रणी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में महत्वपूर्ण सुरक्षा कमजोरियों को उजागर करती है और संदर्भ-जागरूक रक्षा प्रणालियों की तत्काल आवश्यकता पर बल देती है।
यह शोध पत्र CrossCommitVuln-Bench प्रस्तुत करता है, जो 15 वास्तविक-विश्व पायथन कमजोरियों का एक डेटासेट है जो प्रति-कमिट (per-commit) स्टैटिक एनालिसिस से बच निकलती हैं क्योंकि उनकी शोषण योग्य स्थितियाँ कई बेनाइन कमिट्स में फैली होती हैं, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान SAST टूल्स पूरे कोडबेस का विश्लेषण करने के बाद भी ऐसे 87% क्रॉस-कमिट कमजोरियों को मिस कर देते हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि वर्तमान मशीन अनलर्निंग सत्यापन रणनीतियाँ मौलिक रूप से नाजुक हैं, क्योंकि मॉडल प्रदाता कथित तौर पर अनलर्न किए गए डेटा की जानकारी को बनाए रखते हुए सत्यापन प्रणालियों को धोखा देने के लिए नवीन प्रतिकूल प्रक्रियाओं का उपयोग कर सकते हैं।
यह शोध पत्र फेडरेटेड एक्सप्लेनेबल ट्रीज़ विद डिफरेंशियल प्राइवेसी (FEXT-DP) का प्रस्ताव करता है, जो एक फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो व्याख्यात्मकता के लिए डिसीजन ट्रीज़ को उन्नत डेटा सुरक्षा के लिए डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ जोड़ता है, जबकि उस ट्रेड-ऑफ का विश्लेषण करता है जहाँ जोड़ा गया गोपनीयता स्तर SHAP और MDI मेट्रिक्स द्वारा मापी गई मॉडल की व्याख्यात्मकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है।
MemoPhishAgent एक मेमोरी-ऑगमेंटेड मल्टी-मोडल LLM एजेंट है जो एपिसोडिक मेमोरीज और डायनेमिक टूल ऑर्केस्ट्रेशन का लाभ उठाकर नए और आवर्ती दोनों प्रकार के फिशिंग URL का पता लगाने में अत्याधुनिक बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे वास्तविक दुनिया के डिप्लॉयमेंट में उच्च रिकॉल प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र IoT हार्डवेयर पर LLM एजेंट डिप्लॉयमेंट का एक अनुभवजन्य सुरक्षा विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ एज-लोकल आर्किटेक्चर नियमित डेटा एक्सपोज़र को कम करते हैं, वहीं वे समन्वय-अवस्था विचलन (coordination-state divergence) और अदृश्य संप्रभुता सीमा उल्लंघन (invisible sovereignty boundary crossings) जैसी अनूठी सिस्टम-स्तरीय कमजोरियों को भी जन्म देते हैं, जो अंततः यह प्रदर्शित करता है कि डिप्लॉयमेंट आर्किटेक्चर, एजेंट-नियंत्रित IoT सिस्टम में सुरक्षा जोखिम का एक प्राथमिक निर्धारक है।