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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।
यह शोध पत्र ऑप्टिमस (Optimus) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ रक्षा ढांचा है जो प्रशिक्षण-मुक्त विषाक्तता वर्गीकरण और एक दोहरी-रणनीति संरेखण प्रक्रिया का लाभ उठाकर फाइन-ट्यून किए गए संवादात्मक एआई में विषाक्तता को कम करता है, जो प्रभावी रूप से उपयोगिता को संरक्षित करता है और पक्षपाती क्लासिफायर और प्रतिकूल हमलों की स्थितियों में भी अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र PRISM को प्रस्तुत करता है, जो एक सिस्टम 2-समान ढांचा है जो एक संरचित चार-चरणीय तर्क प्रक्रिया और MCTS-परिष्कृत डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से विजन-लैंग्वेज मॉडल की सुरक्षा को बढ़ाता है, जो जटिल मल्टीमॉडल खतरों के विरुद्ध मॉडल उपयोगिता को बनाए रखते हुए हमले की सफलता दर को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र स्वास्थ्य सेवा के लिए एक सुरक्षित, बहु-स्तरीय IoT-एज-क्लाउड आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो उच्च मशीन लर्निंग सटीकता बनाए रखते हुए और आपातकालीन प्रतिक्रिया विलंबता को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए रोगी डेटा की सुरक्षा के लिए हाइब्रिड लाप्लास-गॉसियन शोर तंत्र के साथ डिफरेंशियल प्राइवेसी और ब्लॉकचेन को एकीकृत करता है।
UniMark एक ओपन-सोर्स, एकीकृत फ्रेमवर्क है जो मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए एक मॉड्यूलर इंजन को छिपे हुए वॉटरमार्किंग और दृश्य नियामक मार्किंग दोनों का समर्थन करने वाली एक नवीन द्वि-संचालन रणनीति के साथ एकीकृत करके, और कठोर प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए मानकीकृत बेंचमार्क के माध्यम से, एआई सामग्री पहचान में बिखराव को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र बहुपद-समय औसत-मामला कटौती (polynomial-time average-case reductions) का एक व्यापक ढांचा स्थापित करता है जो विभिन्न टेंसर ऑर्डर्स और घनत्वों में शोरयुक्त प्लांटेड -XOR और टेंसर PCA को एकीकृत करता है, जिससे एक कठिनाई आंशिक क्रम (hardness partial order) परिभाषित होता है और इन कैनोनिकल समस्याओं के बीच अनुमानित-कठिन इंस्टेंस की कटौती संभव होती है।
यह शोध पत्र Triosecuris प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक रूप से सत्यापित (formally verified) रक्षा तंत्र है जो Spectre BTB, RSB, और PHT हमलों को रोकने के लिए CET-शैली के हार्डवेयर संरक्षण को कंपाइलर-निर्मित स्पेक्युलेटिव लोड हार्डनिंग के साथ जोड़ता है, जिसमें एक मशीन-चेक किया गया प्रमाण यह गारंटी देता है कि रूपांतरित प्रोग्राम अपने स्रोत समकक्षों की तुलना में अधिक जानकारी लीक नहीं करते हैं, चाहे स्पेक्यूलेशन (speculation) कुछ भी हो।
पूर्व में कारावास में रहे व्यक्तियों और उनके परिवारों के साक्षात्कार के माध्यम से, यह शोध पत्र प्रकट करता है कि कैसे अमेरिकी जेलों में डिजिटल उपकरणों की तैनाती उपयोगकर्ता की गोपनीयता और स्वायत्तता के बजाय सुरक्षा और निगरानी को प्राथमिकता देती है, जिससे महत्वपूर्ण संबंधपरक और सामाजिक नुकसान होता है, और इन प्रतिस्पर्धी हितों को बेहतर ढंग से संतुलित करने के लिए समावेशी डिज़ाइन और सार्वजनिक निरीक्षण की वकालत करती है।