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यह शोधपत्र एक ज़ीरो-लेबल मैलवेयर फैमिली क्लासिफिकेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो निर्णय-स्तर के भविष्यवाणियों को एकत्रित करने के लिए प्रीट्रेंड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के एक वेटेड पदानुक्रमित एन्सेम्बल (weighted hierarchical ensemble) का लाभ उठाता है, जिससे लेबल किए गए डेटासेट या मॉडल रिट्रेनिंग पर निर्भर किए बिना ओपन-वर्ल्ड परिदृश्यों में मजबूती और स्केलेबिलिटी को बढ़ाया जा सकता है।
ओपल (Opal) व्यक्तिगत एआई के लिए एक निजी मेमोरी सिस्टम है जो डेटा-निर्भर तर्क (data-dependent reasoning) को एक विश्वसनीय एनक्लेव (trusted enclave) में अलग करके फिक्स्ड, ओब्लिवियस डिस्क एक्सेस सक्षम करता है, जिससे मौजूदा सुरक्षित बेसलाइन की तुलना में रिट्रीवल सटीकता, थ्रूपुट और लागत-दक्षता में उल्लेखनीय सुधार होता है।
यह शोध पत्र जावा, पायथन और जावास्क्रिप्ट में 615 असुरक्षित कोड स्निपेट्स के एक नवीन डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जिसे कॉमन अटैक पैटर्न एन्यूमरेशन्स (CAPEC) और कॉमन वीकनेस एन्यूमरेशन्स (CWE) विवरणों को मैप करने के लिए GPT-4o, Llama और Claude मॉडल्स का उपयोग करके जेनरेट किया गया है, जिससे सुरक्षा अनुसंधान और मशीन लर्निंग-आधारित डिटेक्शन सिस्टम को आगे बढ़ाने के लिए विस्तृत, लेबल किए गए भेद्यता डेटा की कमी को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र AutoVerifier को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-आधारित एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो दावों को संरचित ट्रिपल्स (triples) में विभाजित करके और उन्हें छह रीजनिंग परतों के माध्यम से विश्लेषण करके एंड-टू-एंड तकनीकी दावा सत्यापन को स्वचालित करता है, और मानवीय विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना जटिल वैज्ञानिक डोमेन में पद्धतिगत दोषों और हितों के टकराव की पहचान करने की अपनी क्षमता को सफलतापूर्वक प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र FHIR रिसोर्स एक्सेस ग्राफ (FRAG) को पेश करके HL7 FHIR स्वास्थ्य सेवा इंटरऑपरेबिलिटी प्लेटफॉर्म में कंकरेंसी कंट्रोल (concurrency control) की कमी को संबोधित करता है, जो एक औपचारिक ग्राफ-सैद्धांतिक मॉडल है जो सिमल्टेनियस राइट कॉन्फ्लिक्ट्स (simultaneous write conflicts), TOCTOU उल्लंघनों और कैस्केडिंग अपडेट रेसेस (cascading update races) जैसे रेस कंडीशंस का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, और 90.0% F1 स्कोर प्राप्त करता है जो मौजूदा टाइम-विंडो-आधारित बेसलाइन्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र LLM एजेंट कौशल में क्रेडेंशियल रिसाव (credential leakage) का पहला बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो 520 असुरक्षित कौशलों की पहचान करने के लिए 17,000 से अधिक नमूनों का विश्लेषण करता है, 10 रिसाव पैटर्न को वर्गीकृत करता है (जो मुख्य रूप से डिबग लॉगिंग और क्रॉस-मोडल कोड-NL इंटरैक्शन द्वारा संचालित होते हैं), और उजागर किए गए रहस्यों की उच्च शोषण क्षमता और निरंतरता को प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र डॉक्यूमेंट-ड्रिवन इम्प्लिसिट पेलोड एक्ज़ीक्यूशन (DDIPE) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सप्लाई-चेन हमला है जो स्किल डॉक्यूमेंटेशन में मैलिशियस लॉजिक को एम्बेड करके LLM एजेंट सुरक्षा उपायों को बायपास करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे इम्प्लिसिट हमले स्पष्ट निर्देश हमलों की तुलना में काफी उच्च सफलता दर के साथ एजेंट कार्यों को सफलतापूर्वक हाईजैक कर सकते हैं।
यह शोधपत्र AlertStar को प्रस्तुत करता है, जो एक पाथ-अवेयर (path-aware) फ्रेमवर्क है जो नेटवर्क घुसपैठ अलर्ट को हाइपर-रिलेशनल नॉलेज ग्राफ के रूप में मॉडल करता है ताकि फ्लो-लेवल मेटाडेटा क्वालीफायर को स्ट्रक्चरल पाथ जानकारी के साथ एकीकृत करके परिष्कृत थ्रेट रीजनिंग (threat reasoning) को सक्षम किया जा सके, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर भविष्यवाणी प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र Learned Transfer MIA (LT-MIA) को प्रस्तुत करता है, जो पहला हस्तांतरणीय (transferable) सीखा हुआ मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक (membership inference attack) है, जो फाइन-ट्यूनिंग द्वारा उत्पन्न अपरिवर्तनीय "मेमोराइजेशन के सिग्नेचर" (signature of memorization) का लाभ उठाकर, हैंड-क्राफ्टेड ह्यूरिस्टिक्स या शैडो मॉडल्स पर निर्भर रहे बिना, विविध आर्किटेक्चरल परिवारों (मैम्बा और RWKV सहित) और डेटा डोमेन (प्राकृतिक भाषा और कोड) में उत्कृष्ट, ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (zero-shot generalization) प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन, व्याख्या योग्य टसेटलिन मशीन-आधारित घुसपैठ पहचान प्रणाली (Intrusion Detection System) का प्रस्ताव करता है जो CICIoMT-2024 डेटासेट पर पारंपरिक मशीन लर्निंग क्लासिफायर की तुलना में बेहतर सटीकता (99.5% बाइनरी, 90.7% मल्टी-क्लास) प्राप्त करती है और साथ ही नियम-आधारित तर्क और विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से मॉडल के निर्णयों के स्पष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।