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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।
यह शोध पत्र PASTA को प्रस्तुत करता है, जो विजन ट्रांसफॉर्मर्स पर एक नवीन पैच-अज्ञेय (patch-agnostic) बैकडोर हमला है, जो ट्रिगर रेडिएटिंग इफेक्ट और एक अनुकूली द्वि-स्तरीय अनुकूलन ढांचे का लाभ उठाकर मनमाने ट्रिगर स्थानों पर उच्च हमले की सफलता दर प्राप्त करता है और साथ ही पिक्सेल और अटेंशन दोनों डोमेन में स्टील्थनेस को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र कोड सुरक्षा संबंधी समस्याओं को लॉग करने के लिए एक व्यापक वर्गीकरण और बेंचमार्क डेटासेट प्रस्तुत करता है, जो इन कमजोरियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की क्षमताओं का मूल्यांकन करता है और यह प्रकट करता है कि जहाँ LLMs मध्यम पहचान सटीकता दिखाते हैं, वहीं वे सही कोड सुधारों को विश्वसनीय रूप से उत्पन्न करने में संघर्ष करते हैं।
यह शोध पत्र शोरहीन और ब्रॉडकास्ट चैनलों दोनों के लिए सख्त सुरक्षा बाधाओं के तहत दर, विरूपण (डिस्टॉर्शन) और धारणा (परसेप्शन) के बीच मौलिक व्यापार-समझौतों को स्पष्ट करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कॉमन रैंडमनेस के साथ रैंडमाइज्ड डिस्ट्रिब्यूटेड कोडिंग एक साथ सुदृढ़ गोपनीयता, कम विरूपण और उच्च बोधगम्य गुणवत्ता प्राप्त कर सकती है।
यह शोध पत्र TLSCheck 2.0 प्रस्तुत करता है, जो एक उन्नत Volatility 3 प्लगइन है जो सटीक PE हेडर विश्लेषण, डिसअसेंबली और पैटर्न मिलान को जोड़कर मेमोरी फॉरेंसिक्स में सुधार करता है ताकि 32-बिट और 64-बिट दोनों प्रक्रियाओं में संभावित रूप से दुर्भावनापूर्ण थ्रेड लोकल स्टोरेज (TLS) कॉलबैक का कुशलतापूर्वक पता लगाया जा सके और उनका विश्लेषण किया जा सके।
ओनिक्स (Onyx) एक लागत-कुशल, डिस्क-ओब्लिवियस (disk-oblivious) अनुमानित निकटतम पड़ोसी (Approximate Nearest Neighbor - ANN) खोज प्रणाली है जो पारंपरिक डिज़ाइन ट्रेड-ऑफ को उलटते हुए, एक बैंडविड्थ-कुशल ANN लेयर के साथ सक्रिय छंटनी (proactive pruning) और एक लोकैलिटी-अवेयर (locality-aware) ORAM लेयर का उपयोग करके विलंबता (latency) और लागत में महत्वपूर्ण कमी प्राप्त करती है, जिससे डिस्क एक्सेस पैटर्न और तीसरे पक्ष के बुनियादी ढांचे पर बैंडविड्थ खपत दोनों को न्यूनतम किया जा सके।
यह शोध पत्र एक प्रमाणित रूप से सुदृढ़ (certifiably robust) मैलवेयर डिटेक्शन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो अंतर्निहित मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर को बदले बिना मेटामॉर्फिक इवेजन हमलों के विरुद्ध औपचारिक गारंटी प्रदान करने के लिए फीचर एब्लेशन और नॉइज़ इंजेक्शन के माध्यम से रैंडमाइज्ड स्मूथिंग का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र COBALT को प्रस्तुत करता है, जो एक Z3-आधारित औपचारिक सत्यापन इंजन (formal verification engine) है जो काल्पनिक 2026 मिथोस (Mythos) घटना जैसे सैंडबॉक्स एस्केप्स को रोकने के लिए C/C++ इंफ्रास्ट्रक्चर में अंकगणितीय कमजोरियों का पता लगाता है, और साथ ही एक चार-स्तरीय रोकथाम ढांचे (four-layer containment framework) का प्रस्ताव देता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि फ्रंटियर-मॉडल सुरक्षा केवल व्यवहार संबंधी सुरक्षा उपायों के बजाय सत्यापित इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर करती है।
यह शोध पत्र Auto-ART प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो खंडित प्रोटोकॉलों को संबोधित करने और अकादमिक आम सहमति एवं इंजीनियरिंग अभ्यास के बीच की खाई को पाटने के लिए 50 से अधिक हमलों, ग्रेडिएंट-मास्किंग डिटेक्शन और मल्टी-नॉर्म टेस्टिंग वाली एक स्वचालित मूल्यांकन प्रणाली के साथ एडवर्सरियल रोबस्टनेस साहित्य के एक संरचित संश्लेषण को जोड़ता है।