3542 पेपर
यह शोध पत्र MCP-38 को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक, प्रोटोकॉल-विशिष्ट खतरे का वर्गीकरण (taxonomy) है जिसमें उन विशिष्ट सिमेंटिक अटैक सर्फेसों को संबोधित करने के लिए एक व्यवस्थित चार-चरणीय कार्यप्रणाली के माध्यम से प्राप्त 38 अलग-अलग श्रेणियां शामिल हैं जिन्हें मौजूदा फ्रेमवर्क पकड़ने में विफल रहते हैं।
यह शोध पत्र YouTube-Synch प्रस्तुत करता है, जो एक उत्पादन प्रणाली है जो 3.5 वर्षों के अनुदैर्ध्य अध्ययन के दौरान युग्मित प्लेटफॉर्म सुरक्षा (coupled platform defenses), API बाधाओं और परिचालन विफलताओं को दूर करने के लिए तीन वास्तुशिल्प पीढ़ियों के माध्यम से विकसित होकर, निर्माता-अधिकृत YouTube सामग्री के विकेंद्रीकृत स्टोरेज पर विश्वसनीय, बड़े पैमाने पर स्वचालित प्रतिकृति (automated replication) को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य स्टेग्नोग्राफिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्थानीय छवि विशेषताओं के आधार पर पिक्सेल-वार एम्बेडिंग गहराई को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए मैमदानी-प्रकार के फजी इन्फरेंस सिस्टम का उपयोग करता है, जिससे एक सिंक्रोनाइज्ड फीचर एक्सट्रैक्शन मैकेनिज्म और एक सुदृढ़ क्रिप्टोग्राफिक लेयर के माध्यम से सांख्यिकीय अदृश्यता बनाए रखते हुए पेलोड क्षमता और दृश्य निष्ठा के बीच संतुलन को अनुकूलित किया जाता है।
यह शोध पत्र एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) प्रणाली प्रस्तुत करता है जो लक्षित क्वेरी-आधारित फ़िल्टरिंग को LLM सिमेंटिक रीजनिंग के साथ जोड़कर सुरक्षा घटनाओं के विश्लेषण को उन्नत करती है ताकि विविध लॉग स्रोतों से हमले के अनुक्रमों को सटीक रूप से पुनर्गठित किया जा सके और संकेतकों की पहचान की जा सके, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण गैर-RAG बेसलाइन की तुलना में लागत को काफी कम करते हुए उच्च रिकॉल और प्रिसिजन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन वेबसाइट इंटरेक्शन डिज़ाइन और संशोधित प्राधिकरण प्रोटोकॉल (authorization protocols) प्रस्तावित और मूल्यांकित करता है जो एजेंटिक एआई (agentic AI) को प्रतिनिधि महत्वपूर्ण कार्यों को निष्पादित करते समय सूक्ष्म-स्तरीय एक्सेस कंट्रोल सक्षम करते हैं, जो सुरक्षित वेब-आधारित एआई डेलीगेशन में वर्तमान अंतराल को संबोधित करते हैं।
यह शोध पत्र एक विशिष्ट थ्रेट टैक्सोनॉमी (threat taxonomy), डोमेन-विशिष्ट प्रतिकूल बेंचमार्क उत्पन्न करने के लिए एक मल्टी-एजेंट सिस्टम, और रेड-टीमिंग, बाउंड्री कंट्रोल्स तथा प्रोएक्टिव सेफ्टी एजेंट्स को एकीकृत करने वाली एक बहुस्तरीय रक्षा रणनीति को पेश करके वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में विश्वसनीय LLMs को तैनात करने के लिए एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि AI वैज्ञानिकों के अद्वितीय विश्वसनीयता, सुरक्षा और सुरक्षा जोखिमों को संबोधित किया जा सके।
यह शोध पत्र SafeAudit प्रस्तुत करता है, जो एक मेटा-ऑडिट फ्रेमवर्क है जो टूल-कॉल वर्कफ़्लो को व्यवस्थित रूप से सूचीबद्ध करता है और नियम-प्रतिरोध (rule-resistance) को परिमाणित करता है ताकि मौजूदा LLM एजेंट सुरक्षा बेंचमार्क में महत्वपूर्ण पूर्णता अंतराल (completeness gaps) को उजागर किया जा सके, जिससे 20% से अधिक उन अवशिष्ट असुरक्षित व्यवहारों का पता चला है जिन्हें वर्तमान परीक्षण पकड़ने में विफल रहते हैं।
PlanTwin एक गोपनीयता-संरक्षण मध्यवर्ती वास्तुकला (privacy-preserving middleware architecture) है जो क्लाउड-सहायता प्राप्त LLM एजेंटों को कच्चे संदर्भ (raw context) को एक सैनिटाइज्ड, स्कीमा-प्रतिबंधित डिजिटल ट्विन में प्रोजेक्ट करके उनके निजी स्थानीय वातावरण पर प्रभावी ढंग से योजना बनाने में सक्षम बनाती है, जिससे उच्च नियोजन उपयोगिता (planning utility) बनाए रखते हुए पूर्ण संवेदनशील-आइटम गैर-प्रकटीकरण प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र क्रॉस-मॉडल न्यूरॉन ट्रांसफर (CNT) प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-हॉक विधि है जो डोनर मॉडल्स से न्यूरॉन्स के एक न्यूनतम उपसमूह को स्थानांतरित करके बड़े भाषा मॉडल्स को विकसित होते सुरक्षा संबंधी आवश्यकताओं के अनुकूल कुशलतापूर्वक बनाती है, जिससे न्यूनतम प्रदर्शन ह्रास के साथ लक्षित कार्यात्मकता पुन: उपयोग प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र "अनलर्निंग करप्शन अटैक्स" (unlearning corruption attacks) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रतिकूल रणनीति है जहाँ दुर्भावनापूर्ण अभिनेता डेटा विलोपन अनुरोधों की अनिवार्य प्रकृति का लाभ उठाकर विशिष्ट नोड्स को इंजेक्ट करते हैं, जो एक बार अनुमानित अनलर्निंग (approximate unlearning) के माध्यम से हटा दिए जाने पर, ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण और गुप्त गिरावट का कारण बनते हैं।