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यह शोध पत्र एंडरसन-डार्लिंग लीकेज असेसमेंट (ADLA) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो केवल माध्य बदलावों (mean shifts) पर निर्भर रहने के बजाय पूर्ण वितरण संबंधी अंतरों (distributional differences) की पहचान करने के लिए एंडरसन-डार्लिंग परीक्षण का उपयोग करके संरक्षित न्यूरल नेटवर्क कार्यान्वयन में साइड-चैनल लीकेज का पता लगाने में मानक TVLA पद्धति से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र फंक्शनल सबस्पेस वॉटरमार्किंग (FSW) का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ ढांचा है जो स्वामित्व संकेतों को लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के एक स्थिर, निम्न-आयामी कार्यात्मक बैकबोन में स्थापित करता है ताकि मॉडल की उपयोगिता को बनाए रखते हुए फाइन-ट्यूनिंग और क्वांटाइजेशन जैसे पैरामीटर-स्तरीय व्यवधानों के विरुद्ध विश्वसनीय पहचान सुनिश्चित की जा सके।
एजेंट कंट्रोल प्रोटोकॉल (ACP) v1.13 एक औपचारिक तकनीकी विनिर्देश है जो B2B परिवेशों में स्वायत्त एजेंटों के लिए एक क्रिप्टोग्राफिक प्रवेश नियंत्रण परत स्थापित करता है, जो पहचान सत्यापन, क्षमता-आधारित प्राधिकरण और सत्यापन योग्य ऑडिटिंग के माध्यम से शासन सुनिश्चित करता है, बिना RBAC या ज़ीरो ट्रस्ट जैसे मौजूदा ढांचों को प्रतिस्थापित किए।
यह शोध पत्र MaskedHLSVerif प्रस्तुत करता है, जो एक स्टेट-वाइज (state-wise) औपचारिक सत्यापन टूलफ्लो है जिसे हाई-लेवल सिंथेसिस द्वारा जनरेट किए गए मास्क्ड हार्डवेयर की पावर साइड-चैनल सुरक्षा को सटीक रूप से मान्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो प्रभावी रूप से उन रिसोर्स-शेयर्ड कंट्रोलर डेटापाथ आर्किटेक्चर के कारण होने वाले फॉल्स पॉजिटिव्स को समाप्त करता है जो मौजूदा सत्यापन उपकरणों को प्रभावित करते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ वर्तमान LLM एजेंट विफल अटेस्टेशन (failed attestations) के माध्यम से सुरक्षा जोखिमों का विश्वसनीय रूप से पता लगा सकते हैं, वहीं उनमें सफल अटेस्टेशन (passing attestations) के माध्यम से सुरक्षा को सत्यापित करने की निरंतर क्षमता का अभाव है, जो उनकी सुरक्षा जागरूकता में एक महत्वपूर्ण अंतराल को प्रकट करता है जो NDAI ज़ोन जैसे गोपनीयता-संरक्षण प्रोटोकॉल की तैनाती में बाधा डालता है।
FedTrident, फेडरेटेड लर्निंग-आधारित सड़क स्थिति वर्गीकरण (Road Condition Classification) के लिए एक लचीला ढांचा है जो न्यूरॉन-वार स्थानीय मॉडल पहचान, अनुकूलित क्लाइंट निष्कासन और मशीन अनलर्निंगनिंग को एकीकृत करके लक्षित लेबल-फ्लिपिंग हमलों (Targeted Label-Flipping Attacks) का प्रभावी ढंग से मुकाबला करता है ताकि वैश्विक मॉडल की अखंडता को बहाल किया जा सके और हमले-मुक्त परिदृश्यों के समान प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र रैंडम क्वांटम स्टेबलाइज़र कोड्स को डिकोड करने की औसत-मामले की कठिनाई (average-case hardness) को एक नवीन पोस्ट-क्वांटम धारणा के रूप में स्थापित करता है जो पब्लिक-की एन्क्रिप्शन और ऑब्लिवियस ट्रांसफर जैसे व्यावहारिक, राउंड-ऑप्टिमल क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स को सक्षम बनाता है, जबकि यह प्रदर्शित करता है कि इस समस्या में एक विशिष्ट सिम्प्लेक्टिक संरचना (symplectic structure) है जो संभवतः इसे सुस्थापित एलपीएन (LPN) समस्या में रिडक्शन से रोकती है।
यह शोध पत्र DLVA को प्रस्तुत करता है, जो एक डीप लर्निंग-आधारित प्रणाली है जो कोड को वेक्टर्स में मैप करके और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एथेरियम स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट बाइटकोड का तेजी से और सटीक रूप से विश्लेषण करती है ताकि गति और सटीकता दोनों में Slither जैसे मौजूदा उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।
यह शोध पत्र InferDPT प्रस्तुत करता है, जो क्लोज्ड-बॉक्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के गोपनीयता-संरक्षित इन्फरेंस के लिए एक व्यावहारिक ढांचा है, जो एम्बेडिंग रिवीज़न हमलों के विरुद्ध मजबूत सुरक्षा के साथ उच्च टेक्स्ट जनरेशन गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से संतुलित करने के लिए एक नवीन RANTEXT तंत्र का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र गैर-3GPP एक्सेस के माध्यम से 5G नेटवर्क में एडरूम (Eduroam) उपयोगकर्ताओं के प्रमाणीकरण का मूल्यांकन करता है, जो 5G कोर के लचीले, सेवा-उन्मुख प्रतिमान के भीतर उपयुक्त एन्क्रिप्शन एल्गोरिदम और प्रमाणीकरण विधियों के चयन के मार्गदर्शन हेतु एक परीक्षण वातावरण विश्लेषण से प्राप्त प्रमुख निष्कर्ष प्रस्तुत करता है।