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यह शोध पत्र विभेदक रूप से निजी (differentially private) गणना तंत्र के लिए एक नवीन दो-चरणीय ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक नए "चक्रीय लाप्लास" (cyclic Laplace) वितरण निजीकरणकर्ता और "एप्सिलॉन-स्केल्स" (epsilon-scales) सिद्धांत पर आधारित एक कुशल निर्माता एल्गोरिदम को जोड़कर लक्षित वितरणों को संरक्षित करता है, जिससे वितरण सटीकता, गणना सटीकता और रनटाइम प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाया जाता है।
SelfGrader एक हल्का और स्थिर जेलब्रेक डिटेक्शन मेथड है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए, जो टोकन-लेवल लॉजिट्स और एक ड्यूल-परस्पेक्टिव स्कोरिंग रूल का उपयोग करता है, मौजूदा गार्डरेल्स की तुलना में मेमोरी ओवरहेड और लेटेंसी को काफी कम करते हुए अटैक सक्सेस रेट्स में महत्वपूर्ण कमी लाता है।
यह शोध पत्र लीन-एजेंट प्रोटोकॉल (Lean-Agent Protocol) प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक सत्यापन प्रणाली है जो लीन 4 (Lean 4) प्रमेय सिद्ध करने का उपयोग करती है ताकि गणितीय रूप से यह गारंटी दी जा सके कि स्वायत्त वित्तीय एआई (AI) क्रियाएं सख्त नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करती हैं, जिससे अपर्याप्त संभाव्य गार्डरेल्स (probabilistic guardrails) को नियतात्मक, क्रिप्टोग्राफिक रूप से सत्यापन योग्य सुरक्षा से प्रतिस्थापित किया जा सके।
यह शोध पत्र प्रमुख वर्कफ़्लो चरणों में हार्डवेयर सुरक्षा सत्यापन को स्वचालित करने में एआई (AI) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की उभरती भूमिका का सर्वेक्षण करता है और एनवीडीएलए (NVDLА) एक्सेलेरेटर पर एक केस स्टडी के माध्यम से उनके व्यावहारिक अनुप्रयोग को मान्य करता है, जबकि विश्वसनीय सुरक्षा आश्वासन सुनिश्चित करने के लिए एआई-जनित आउटपुट को कठोर सिमुलेशन और औपचारिक तर्क के आधार पर स्थापित करने की आवश्यकता पर बल देता है।
असर्टेन (Assertain) एक स्वचालित फ्रेमवर्क है जो RTL डिजाइनों से सटीक SystemVerilog सुरक्षा एसेर्शन (security assertions) उत्पन्न करने के लिए सेल्फ-रिफ्लेक्शन रिफाइनमेंट के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो भेद्यता कवरेज (vulnerability coverage) और दोष पहचान (flaw detection) में GPT-5 से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और मैन्युअल सत्यापन प्रयास को कम करता है।
यह शोधपत्र SecLens-R का परिचय देता है, जो एक बहु-हितधारक (multi-stakeholder) मूल्यांकन ढांचा है जो विभिन्न संगठनात्मक भूमिकाओं के बीच LLM भेद्यता पहचान प्रदर्शन में महत्वपूर्ण विविधताओं को प्रकट करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एकल-मीट्रिक बेंचमार्क CISO और इंजीनियरिंग लीडर जैसे हितधारकों की विशिष्ट प्राथमिकताओं को पकड़ने में विफल रहते हैं।
यह शोध पत्र सिंथेसिस डेटा रिवर्जन (SDR) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो अज्ञात शैलीगत रूपांतरणों का अनुमान लगाकर और अनधिकृत डेटा उपयोग के पता लगाने योग्य संकेतों को बहाल करने के लिए प्रश्नों को पुनरावर्ती रूप से संश्लेषित करके, LLM प्रशिक्षण में डेटा लॉन्ड्रिंग का मुकाबला करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि यूके साइबर सुरक्षा और लचीलापन विधेयक (UK Cyber Security and Resilience Bill) को परिधि-केंद्रित सुरक्षा (perimeter-centric security) से ज़ीरो ट्रस्ट आर्किटेक्चर (Zero Trust Architecture) की ओर बदलाव की आवश्यकता है, जो विधेयक के प्रावधानों का वास्तुशिल्प आवश्यकताओं (architectural requirements) के साथ एक व्यवस्थित मानचित्रण और संगठनों को ओवरलैपिंग नियामक दायित्वों को नेविगेट करते हुए अनुपालन प्राप्त करने में मदद करने के लिए एक संदर्भ ढांचा प्रदान करता है।
RuleForge एक AWS आंतरिक प्रणाली है जो एक नवीन LLM-as-a-judge कॉन्फिडेंस सिस्टम और इटरेटिव रिफाइनमेंट स्ट्रैटेजी का उपयोग करके Nuclei टेम्पलेट्स से वेब वल्नरेबिलिटी डिटेक्शन रूल्स के जनरेशन और वैलिडेशन को ऑटोमेट करती है, जो आधुनिक CVE डिस्क्लोजर के पैमाने को संबोधित करते हुए फॉल्स पॉजिटिव्स को काफी कम कर देती है।
यह शोध पत्र AEGIS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन भौतिकी-आधारित नेटवर्क रक्षा प्रणाली है जो गैर-यूक्लिडियन मैनिफोल्ड (non-Euclidean manifold) में प्रवाह गतिकी का विश्लेषण करके ज़ीरो-डे एन्क्रिप्टेड ट्रैफ़िक इवेजन (zero-day encrypted traffic evasion) का पता लगाने के लिए एक थर्मोडायनामिक वेरिएंस-गाइडेड हाइपरबोलिक लिक्विड स्टेट स्पेस मॉडल का उपयोग करती है, जो पारंपरिक पेलोड निरीक्षण सीमाओं को दरकिनार करते हुए अत्याधुनिक सटीकता और कम विलंबता प्राप्त करती है।