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यह शोध पत्र रूट्स ऑफ यूनिटी (roots of unity) पर यूनिवेरिएट समचेक (univariate sumcheck) के लिए तीन संभावित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जिसमें एक मल्टीलिनियर इवैल्यूएशन प्रोटोकॉल और जेमिनी (Gemini) के अनुकूल मल्टीवेरिएट इवैल्यूएशन में दो रिडक्शन शामिल हैं, जो ये सभी लीनियर प्रूवर टाइम बनाए रखते हुए वैकल्पिक राउंड रिडक्शन का समर्थन करते हैं।
यह शोध पत्र आर्किटेक्चरल बैकडोर्स के एक नए वर्ग को प्रस्तुत करता है जो बैच इन्फरेंस (batched inference) का लाभ उठाकर समवर्ती उपयोगकर्ताओं (concurrent users) के बीच बड़े पैमाने पर डेटा चोरी और मॉडल हेरफेर को सक्षम बनाता है, और एक औपचारिक सूचना प्रवाह नियंत्रण (Information Flow Control) शमन रणनीति प्रस्तावित करता है जो हगिंग फेस (Hugging Face) के 200 से अधिक मॉडलों में अनपेक्षित सूचना रिसाव की सफलतापूर्वक पहचान करती है।
यह शोध पत्र DMFI का प्रस्ताव करता है, जो एक द्वैत-मोडैलिटी (dual-modality) ढांचा है जो स्वतंत्र रूप से LoRA-ट्यून किए गए भाषा मॉडलों और एक विभेदक अनुकूलन रणनीति के माध्यम से सिमेंटिक और व्यवहार संबंधी लॉग विश्लेषणों को संलयित करके इनसाइडर थ्रेट डिटेक्शन को बढ़ाता है, और CERT डेटासेट्स पर अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में बेहतर सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक मार्टिंगेल-आधारित ऑडिटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक विश्वसनीय तीसरे पक्ष को उच्च सांख्यिकीय विश्वास के साथ बड़े भाषा मॉडल प्रदाताओं द्वारा टोकन मिसरिपोर्टिंग का विश्वसनीय रूप से पता लगाने और उसे सिद्ध करने में सक्षम बनाता है, जबकि निष्ठावान प्रदाताओं के विरुद्ध गलत आरोपों को न्यूनतम करता है।
यह शोध पत्र टीईई (TEE)-सुरक्षित रोलअप सिक्वेंसर्स के लिए एक विकेंद्रीकृत सत्यापन तंत्र का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो मौजूदा लेयर-2 आर्किटेक्चर के साथ अनुकूलता से समझौता किए बिना सेंसरशिप और हेरफेर के विरुद्ध सुरक्षा को बढ़ाते हुए केंद्रीकरण के जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र वर्तमान EUDI और OpenID4VCI/VP ढांचों की आलोचना करता है क्योंकि वे पहचान की एक पुरानी, दस्तावेज़-केंद्रित अवधारणा पर निर्भर हैं और जोखिम भरे केंद्रीकृत विश्वास तंत्र पेश करते हैं, और इसके बजाय पहचान की एक गहरी परिभाषा और ऐसे तकनीकी विकल्पों का तर्क देता है जो वास्तविक स्व-संप्रभु (self-sovereign) और उपयोगकर्ता-केंद्रित पहचान प्रबंधन का बेहतर समर्थन करते हैं।
यह शोध पत्र लिनक्स के लिए एक वास्तविक समय, जोखिम-आधारित एक्सेस कंट्रोल सिस्टम प्रस्तुत करता है जो SELinux नीतियों को गतिशील रूप से लागू करने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन कर्नेल फंक्शन ट्रेसिंग और मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है, जो न्यूनतम प्रदर्शन ओवरहेड के साथ वैध क्रिप्टोग्राफिक ऑपरेशन्स को सुरक्षित रखते हुए रैनसमवेयर एन्क्रिप्शन को प्रभावी ढंग से रोकता है।
यह शोध पत्र विजुअल एक्सक्लूसिविटी (Visual Exclusivity) को प्रस्तुत करता है, जो एक लचीला इमेज-आधारित खतरा है जहाँ दृश्य सामग्री पर तर्क करने से हानि उत्पन्न होती है, और MM-Plan का प्रस्ताव करता है, जो एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो भंगुर पेलोड-आधारित हमलों पर निर्भर रहने के बजाय वैश्विक बहु-चरण रणनीतियों को संश्लेषित करके फ्रंटियर मल्टीमॉडल मॉडल्स के विरुद्ध काफी उच्च आक्रमण सफलता दर प्राप्त करता है।
एजेंटप्रूफ (Agentproof) एक स्टैटिक वेरिफिकेशन सिस्टम है जो संरचनात्मक दोषों का पता लगाने और एक विशेष DSL एवं DFA-आधारित विश्लेषण के माध्यम से टेम्पोरल सेफ्टी पॉलिसीज़ को लागू करने के लिए प्रमुख एजेंट फ्रेमवर्क्स से स्वचालित रूप से यूनिफाइड ग्राफ मॉडल निकालता है, जो तैनाती से पहले टोपोलॉजी-स्तर की समस्याओं की पहचान करके रनटाइम गार्डरेल्स का पूरक बनता है।
यह शोध पत्र Hawkeye को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा (framework) है जो राउंडिंग और एक्यूमुलेशन ऑर्डर जैसे हार्डवेयर-विशिष्ट गैर-नियतत्ववादी (non-deterministic) व्यवहारों का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण और प्रतिकृति बनाकर, GPU-त्वरित मैट्रिक्स गुणन ऑपरेशनों को CPU पर सटीक और हानि रहित (lossless) रूप से पुनरुत्पादित करने में सक्षम बनाता है, जिससे मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के कुशल और विश्वसनीय तृतीय-पक्ष ऑडिटिंग की सुविधा मिलती है।