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HFIPay एक गोपनीयता-संरक्षण करने वाला, नॉन-कस्टोडियल क्रॉस-चेन भुगतान प्रोटोकॉल है जो लेनदेन के इतिहास को उजागर किए बिना प्रेषक-सत्यापन योग्य बाइंडिंग और प्राप्तकर्ता की गुमनामी सुनिश्चित करने के लिए ऑफ-चेन रिले रिज़ॉल्यूशन को ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ के साथ जोड़कर मानव-अनुकूल पहचानकर्ताओं (human-friendly identifiers) में स्थानांतरण सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र सॉवरेन कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (SCP) को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स एट्रिब्यूशन लेयर है जो यह मानकीकृत करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स मानव-जनित सामग्री तक कैसे पहुँचते हैं, ताकि प्रत्येक डेटा एक्सेस इवेंट को लॉग, लाइसेंस और एट्रिब्यूट करके AI वैल्यू चेन में रचनाकारों की अदृश्यता को संबोधित किया जा सके।
469 कनाडाई युवाओं के सर्वेक्षण डेटा के मल्टीग्रुप पीएलएस-एसईएम (PLS-SEM) विश्लेषण का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि लिंग स्मार्ट वॉयस असिस्टेंट इकोसिस्टम में गोपनीयता निर्णय लेने के मार्गों को महत्वपूर्ण रूप से नियंत्रित करता है, जिसमें पुरुष कथित जोखिमों और सुरक्षात्मक व्यवहारों के बीच एक मजबूत संबंध प्रदर्शित करते हैं जबकि महिलाएं एल्गोरिद्मिक विश्वास और आत्म-प्रभावकारिता के बीच एक मजबूत संबंध प्रदर्शित करती हैं।
यह शोधपत्र SafetyDrift को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का मॉनिटरिंग सिस्टम है जो एब्जॉर्बिंग मार्कोव चेन्स (absorbing Markov chains) का उपयोग करके यह भविष्यवाणी करता है कि AI एजेंट कब सुरक्षा सीमाओं को पार कर लेंगे, यह मॉडल करता है कि कैसे व्यक्तिगत रूप से सुरक्षित कार्य उल्लंघन में बदल जाते हैं, और मौजूदा विधियों की तुलना में काफी कम विलंबता (latency) और फॉल्स पॉजिटिव के साथ 94.7% डिटेक्शन सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र किकुची पद्धति (Kikuchi method) का विस्तार करते हुए उच्च माड्यूली वाले स्पार्स लर्निंग विद एरर्स (LWE) और लर्निंग पैरिटी विद नॉइज़ (LPN) समस्याओं पर दो नए हमलों का प्रस्ताव देता है, जो नमूना और समय जटिलता के बीच बेहतर ट्रेड-ऑफ स्थापित करने के लिए स्पेक्ट्रल नॉर्म्स और किकुची ग्राफों पर क्लोज्ड वॉक (closed walks) का उपयोग करते हैं।
यह शोध पत्र BB84 प्रोटोकॉल में क्वांटम बिट एरर रेट (QBER) का एक व्यवस्थित विश्लेषण प्रदान करता है, जो ईव्सड्रॉपिंग डिटेक्शन के लिए सांख्यिकीय अनुमान विधियों की तुलना करता है, हमले की तीव्रता और त्रुटि दरों के बीच सहसंबंध को मान्य करता है, और विविध वातावरणों में सुदृढ़ क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन के लिए प्रोटोकॉल संवर्द्धन और भविष्य के अनुसंधान दिशाओं का अन्वेषण करता है।
यह शोध पत्र AI एक्सीलरेटरों पर एक नवीन हार्डवेयर एजिंग हमले को प्रस्तुत करता है जो योग (addition) के क्रमविनिमेय गुण (commutative property) का लाभ उठाकर एडर इनपुट्स को क्रमबद्ध (permute) करता है, जिससे बिना किसी क्षेत्र या सॉफ्टवेयर ओवरहेड के असंतुलित ट्रांजिस्टर स्ट्रेस उत्पन्न होता है और सर्किट क्षरण को तेज करता है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः चार वर्षों के भीतर अनुमान सटीकता (inference accuracy) में 64% तक की गिरावट आती है।
यह शोध पत्र OpenClaw AI एजेंट फ्रेमवर्क में 190 सुरक्षा कमजोरियों का एक व्यवस्थित वर्गीकरण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि इसका प्रति-परत (per-layer) विश्वास प्रवर्तन मॉडल क्रॉस-लेयर हमलों के विरुद्ध मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है, जिसमें एक संयुक्त अनधिकृत रिमोट कोड निष्पादन पथ, कमांड फ़िल्टरिंग में लेक्सिकल पार्सिंग विफलताएं, और दुर्भावनापूर्ण प्लगइन वितरण के माध्यम से रनटाइम नीति बाईपास शामिल हैं।
यह शोध पत्र को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन टू-सर्वर प्रोटोकॉल है जो सर्वर-टू-सर्वर संचार को समाप्त करते हुए दुर्भावनापूर्ण विरोधियों के विरुद्ध क्लाइंट डेटा और मॉडल गोपनीयता दोनों की रक्षा करते हुए मशीन लर्निंग एज़ अ सर्विस में सुरक्षित, सत्यापन योग्य और स्वतंत्र निर्णय वृक्ष मूल्यांकन को सक्षम बनाता है।
यह शोधपत्र GrantBox को प्रस्तुत करता है, जो एक सुरक्षा मूल्यांकन सैंडबॉक्स है जो वास्तविक दुनिया के उपकरणों को एकीकृत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जबकि LLM एजेंटों में बुनियादी सुरक्षा जागरूकता है, वे परिष्कृत प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील बने हुए हैं, जिसमें महत्वपूर्ण विशेषाधिकार उपयोग परिदृश्यों में औसत सफलता दर 84.80% है।