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यह शोध पत्र n-VM को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन लेयर-1 आर्किटेक्चर है जो क्रॉस-चेन विखंडन (fragmentation) को समाप्त करने के लिए एक साझा सर्वसम्मति (consensus), पहचान और टोकन अवस्था के तहत कई विषम वर्चुअल मशीनों को एकीकृत करता है और समानांतर निष्पादन (parallel execution) एवं संदर्भ-आधारित शार्डिंग (context-based sharding) के माध्यम से उच्च थ्रूपुट प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक ऐसी अनुभवजन्य कार्यप्रणाली का प्रस्ताव करता है जो वेब अनुप्रयोगों के विश्वासयोग्यता मूल्यांकन को स्वचालित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) का लाभ उठाती है, जो सुरक्षित कोडिंग प्रथाओं को सत्यापित करती है और एक समग्र विश्वासयोग्यता स्कोर उत्पन्न करने के लिए उनके आउटपुट को एक पदानुक्रमित गुणवत्ता मॉडल (hierarchical Quality Model) में एकीकृत करती है।
यह शोध पत्र 'कॉग्निटिव फायरवॉल' (Cognitive Firewall) को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड एज-क्लाउड आर्किटेक्चर है जो स्थानीय दृश्य फ़िल्टरिंग (visual filtering), क्लाउड-आधारित सिमेंटिक विश्लेषण और नियतात्मक निष्पादन नीतियों (deterministic execution policies) को जोड़कर ब्राउज़र-आधारित एआई एजेंटों को अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से प्रभावी ढंग से सुरक्षित करता है ताकि न्यूनतम विलंबता के साथ लगभग शून्य हमले की सफलता दर प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि केवल क्वांटाइजेशन (quantization) ही एज-डिप्लॉयड (edge-deployed) एलएलएम (LLMs) को ज्ञान निष्कर्षण हमलों (knowledge extraction attacks) से बचाने में विफल रहता है, और मानक क्वेरी विधियों की तुलना में क्वांटाइज्ड मॉडलों से सिमेंटिक जानकारी को अधिक कुशलता से व्यवस्थित रूप से पुनर्प्राप्त करने के लिए CLIQ फ्रेमवर्क पेश करता है।
यह शोध पत्र एडेप्टिव न्यूरो-फजी ब्लॉकचेन-एआई फ्रेमवर्क (ANFB-AI) का प्रस्ताव करता है, जो जटिल धोखाधड़ी का वास्तविक समय में प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए एक अनुमत (permissioned) ब्लॉकचेन को एक एडेप्टिव न्यूरो-फजी लर्निंग मॉडल के साथ एकीकृत करता है, जिससे सटीकता और विलंबता (latency) में अत्याधुनिक एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करते हुए FinTransaction सुरक्षा को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि उभरते हुए मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (MLLMs), पारंपरिक डिफ्यूजन मॉडल्स की तुलना में अधिक सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं क्योंकि वे अपनी बेहतर सेमेंटिक समझ के माध्यम से अधिक असुरक्षित सामग्री उत्पन्न करते हैं और पहचान से अधिक प्रभावी ढंग से बच निकलते हैं, जिससे इन अल्प-मान्य चुनौतियों को संबोधित करने की तत्काल आवश्यकता रेखांकित होती है।
यह शोध पत्र Walma प्रस्तुत करता है, जो एक मशीन लर्निंग-आधारित फ्रेमवर्क है जो मेमोरी स्नैपशॉट्स को वर्गीकृत करके WebAssembly में मेमोरी करप्शन और बाहरी छेड़छाड़ का पता लगाता है, और विभिन्न परिनियोजन कॉन्फ़िगरेशन (deployment configurations) में कम रनटाइम ओवरहेड के साथ प्रभावी पहचान प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र HammerWatch को प्रस्तुत करता है, जो एक रिमोट अटेस्टेशन प्रोटोकॉल है जो ECC MCEs और PRAC काउंटरों जैसे मेमोरी-स्तरीय साक्ष्यों का लाभ उठाकर कमोडिटी हार्डवेयर पर Rowhammer-प्रेरित माइक्रोआर्किटेक्चरल व्यवधानों का पता लगाता है, जिससे सुरक्षा प्रतिमान को रोकथाम से डिटेक्शन (पता लगाने) की ओर स्थानांतरित किया जाता है।
यह शोध पत्र संरचनात्मक जोखिम संकेतकों के रूप में सॉफ्टवेयर सप्लाई चेन स्मैल्स (software supply chain smells) की अवधारणा प्रस्तुत करता है और डर्टी-वॉटर्स (Dirty-Waters) को प्रस्तुत करता है, जो डेवलपर्स को उनके डिपेंडेंसी मैनेजमेंट में सुरक्षा संबंधी कमजोरियों को पहचानने और उन्हें कम करने में मदद करने के लिए मैवेन (Maven) और एनपीएम (NPM) इकोसिस्टम के मात्रात्मक अध्ययन और अभ्यासकर्ता साक्षात्कारों के माध्यम से मान्य किया गया एक टूल है।
यह शोध पत्र ClawKeeper को प्रस्तुत करता है, जो OpenClaw स्वायत्त एजेंटों के लिए एक व्यापक वास्तविक समय सुरक्षा ढांचा है, जो कौशल-आधारित निर्देश नीतियों, प्लगइन-आधारित रनटाइम प्रवर्तन और सिस्टम-स्तरीय हस्तक्षेप के लिए एक नवीन विकेंद्रीकृत (decoupled) वॉचर मिडलवेयर की तीन-स्तरीय वास्तुकला के माध्यम से महत्वपूर्ण कमजोरियों को कम करता है।