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यह शोध पत्र इनहोमोजेनियस शॉर्ट इंटीजर सॉल्यूशन (ISIS) समस्या की जटिलता पर आधारित RFID प्रणालियों के लिए एक नवीन क्वांटम-प्रतिरोधी पारस्परिक प्रमाणीकरण योजना प्रस्तावित करता है, जो अनूठे रूप से विभिन्न हमलों के विरुद्ध सुदृढ़ सुरक्षा सुनिश्चित करती है और तब भी गुमनामी बनाए रखती है जब टैग-रीडर और रीडर-सर्वर दोनों संचार चैनल असुरक्षित हों।
यह शोध पत्र IoT सुरक्षा के लिए एक गतिशील रूप से पुनर्गठनीय, रेसिस्टर-कैपेसिटर (RC)-आधारित फिजिकली अनक्लोनेबल फंक्शन (PUF) प्रस्तुत करता है जो मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलिंग हमलों का प्रभावी ढंग से प्रतिरोध करता है, जैसा कि इसके चैलेंज-रिस्पॉन्स पेयर्स पर विभिन्न उन्नत एल्गोरिदम के लगभग यादृच्छिक अनुमान लगाने वाले प्रदर्शन द्वारा प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र SafeClaw-R को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो क्रियान्वयन से पूर्व कार्यों को मध्यस्थता प्रदान करके और कौशलों को व्यवस्थित रूप से संवर्धित करके, LLM-आधारित मल्टी-एजेंट व्यक्तिगत सहायकों की सुरक्षा और सुदृढ़ता सुनिश्चित करता है, जिससे उत्पादकता, तृतीय-पक्ष और कोड निष्पादन परिवेशों में जोखिमों का पता लगाने और उन्हें रोकने में उच्च सटीकता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र GUARD-SLM को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का रक्षा तंत्र (lightweight defense mechanism) है जो सुरक्षित इनपुट को संरक्षित करते हुए दुर्भावनापूर्ण जेलब्रेक प्रॉम्प्ट्स को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करने के लिए स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स के आंतरिक प्रतिनिधित्व स्थान (internal representation space) में विशिष्ट टोकन सक्रियण पैटर्न का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र GMA-SAWGAN-GP का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन जनरेटिव ऑग्मेंटेशन फ्रेमवर्क है जो मिश्रित प्रकार के नेटवर्क ट्रैफ़िक को संश्लेषित करने के लिए Gumbel-Softmax रेगुलाइजेशन और मैनिफोल्ड लर्निंग के साथ एक Self-Attention-enhanced WGAN-GP का उपयोग करता है, जिससे कई बेंचमार्क डेटासेट्स में ज्ञात और अज्ञात दोनों हमलों के विरुद्ध घुसपैठ पहचान प्रणाली (Intrusion Detection System) की सटीकता और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र 'परम्यूट-एंड-फ्लिप' (permute-and-flip) दृष्टिकोण पर आधारित एक नवीन, कुशल डिफरेंशियल प्राइवेसी तंत्र प्रस्तावित करता है जो घातीय रूप से बड़ी शब्द सूचियों को सूचीबद्ध किए बिना गैर-संख्यात्मक प्रणालियों के लिए निजी प्रतीकात्मक प्रक्षेपवक्र (symbolic trajectories) उत्पन्न करता है, जिससे पूर्ववर्ती अत्याधुनिक विधियों की तुलना में काफी कम त्रुटि दर प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र IoT साइबर खतरे का पता लगाने के लिए एक हाइब्रिड KAN-LSTM मॉडल प्रस्तावित और बेंचमार्क करता है, जो कई मानक और एक नए विकसित संयुक्त डेटासेट पर पारंपरिक डीप लर्निंग मॉडलों की तुलना में इसकी बेहतर सटीकता और पैरामीटर दक्षता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक अटेस्टेशन-अवेयर प्रमोशन गेट (attestation-aware promotion gate) प्रस्तावित करता है जो एलएलएम (LLM) आर्टिफैक्ट्स के साथ प्रशिक्षण और रिलीज दावों को क्रिप्टोग्राफिक रूप से बांधता है, जिससे विश्वसनीय वातावरण में मॉडल प्रवेश करने से पहले आपूर्ति-श्रृंखला जोखिमों को कम करने के लिए सत्यापन योग्य उत्पत्ति (verifiable provenance), सुरक्षित लोडिंग और सुरक्षा स्कैनिंग को लागू किया जा सके।
यह शोध पत्र "SOC-bench" के लिए डिज़ाइन सिद्धांतों और एक वैचारिक ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो कि रैनसमवेयर (ransomware) घटना प्रतिक्रिया परिदृश्य के भीतर पांच समन्वित ब्लू टीम कार्यों से बना एक नवीन बेंचमार्क है, जिसका उद्देश्य मल्टी-एजेंट एआई प्रणालियों की स्वायत्त सुरक्षा संचालन क्षमताओं का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करना है।
यह शोध पत्र Trojan-Speak को प्रस्तुत करता है, जो करिकुलम लर्निंग और GRPO-आधारित सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करने वाली एक प्रतिकूल फाइन-ट्यूनिंग (adversarial fine-tuning) विधि है, जो मॉडल की तर्क क्षमताओं में न्यूनतम गिरावट के साथ खतरनाक विषयों पर सुरक्षा फिल्टरों से बचने के लिए एंथ्रोपिक के कॉन्स्टिट्यूशनल क्लासिफायर (Constitutional Classifiers) को सफलतापूर्वक बायपास करता है, जिससे एलएलएम-आधारित क्लासिफायर की अपर्याप्तता और बेहतर मजबूती के लिए एक्टिवेशन-लेवल प्रोब्स (activation-level probes) की क्षमता का प्रदर्शन होता है।