3510 पेपर
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि भाषा पहचान और निर्माण में गोपनीयता की लागत आश्चर्यजनक रूप से कम है, क्योंकि अनुमानित विभेदक गोपनीयता (approximate differential privacy) के कारण कोई त्रुटि दंड (error penalty) नहीं होता है, जबकि शुद्ध विभेदक गोपनीयता (pure differential privacy) प्रदर्शन को त्रुटि घातांक (error exponent) में के गुणक कारक से ही कम करती है।
यह शोध पत्र सार्वजनिक प्रोफाइल से व्यक्तिगत जानकारी निकालने में पारंपरिक तरीकों की तुलना में बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की बेहतर प्रभावशीलता का व्यवस्थित रूप से बेंचमार्किंग करता है और यह प्रदर्शित करता है कि एक नवीन प्रॉम्प्ट इंजेक्शन रणनीति इन हमलों को सफलतापूर्वक कम कर सकती है।
यह शोध पत्र दो-चरों वाले रैखिक डायोफेंटाइन समीकरणों को हल करने के लिए एक औसत-मामले में कुशल पुनरावृत्ति एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो पुनरावृत्ति कॉल्स की औसत संख्या में एक स्थिरांक-पद सुधार प्रदर्शित करके और सभी समाधान योग्य इनपुट उदाहरणों के लिए कम पुनरावृत्ति प्राप्त करके विस्तारित यूक्लिड एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र "पर्टर्ब एंड रिकवर" (PAR) को प्रस्तुत करता है, जो एक सरल लेकिन प्रभावी फाइन-ट्यूनिंग विधि है जो CLIP मॉडलों से बैकडोर्स को सफलतापूर्वक हटा देती है और उनके मानक प्रदर्शन को बनाए रखती है, तब भी जब केवल सिंथेटिक डेटा उपलब्ध हो।
यह शोध पत्र आईओटी (IoT) के लिए घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणालियों (intrusion detection systems) को अनुकूलित करने हेतु मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत मेटाह्यूristिक एल्गोरिदम की एक व्यापक व्यवस्थित समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो एक नई वर्गीकरण पद्धति (taxonomy) प्रदान करता है, फीचर चयन और पैरामीटर ट्यूनिंग में उनकी प्रभावशीलता का विश्लेषण करता है, और आईओटी सुरक्षा को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियों और भविष्य की दिशाओं की पहचान करता है।
यह शोध पत्र स्पीच लैंग्वेज मॉडल्स में बैकडोर प्रसार (backdoor propagation) की जांच करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि बैकडोर घटक-निर्भर निरंतरता (component-dependent persistence) के साथ संपूर्ण पाइपलाइन में व्याप्त हो सकते हैं, और फ़िल्टरिंग सुरक्षा प्रणालियों की प्रभावशीलता को चुनौती देते हुए यह प्रकट करता है कि साझा मल्टीटास्क एम्बेडिंग्स (shared multitask embeddings) के भीतर ज़हरीले नमूनों (poisoned samples) को सीधे तौर पर निर्दोष नमूनों से अलग नहीं किया जा सकता है।
यह शोध पत्र LLM-संचालित हनीपॉट्स का पहला व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत वर्गीकरण, वास्तुशिल्प ढांचा और मूल्यांकन प्रतिमान प्रदान करने के साथ-साथ बुद्धिमान स्वचालित हमलावरों का मुकाबला करने के लिए स्वायत्त, स्व-सुधार प्रणालियों की ओर एक रोडमैप तैयार करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि डिफरेंशियल प्राइवेसी अकाउंटिंग के लिए मानक 'ऐड/रिमूव' (add/remove) एडजसेंसी संबंध का उपयोग करना, प्रतिस्थाप्य (substitute) एडजसेंसी संबंध की तुलना में व्यक्तिगत रिकॉर्ड विशेषताओं की सुरक्षा को काफी बढ़ा-चढ़ाकर बताता है, जो रिपोर्ट किए गए गारंटियों और एट्रिब्यूट इन्फरेंस हमलों (attribute inference attacks) के विरुद्ध वास्तविक सुरक्षा के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है।
यह शोध पत्र CKKS होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के लिए संपूर्ण इनपुट डोमेन पर मॉड (mod) फंक्शन को सटीक रूप से अनुमानित करने हेतु एक नवीन बहुपद-आधारित विधि प्रस्तावित करता है, जो कुशल डेटा पैकिंग स्कीम्स, होमोमोर्फिक राउंडिंग और उच्च सटीकता के साथ एडिटिव सीक्रेट शेयर्स को साइफरटेक्स्ट में बदलने को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र लोरा (LoRA) एडेप्टर के लिए एक ट्रिगर-अज्ञेय (trigger-agnostic) बैकडोर डिटेक्शन पद्धति प्रस्तुत करता है जो परीक्षण इनपुट डेटा की आवश्यकता के बिना, कई मॉडल परिवारों में 100% सटीकता प्राप्त करने के लिए सीधे वेट मैट्रिसेस (weight matrices) से स्पेक्ट्रल सांख्यिकी का विश्लेषण करता है।