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यह शोध पत्र "WAFFLED" प्रस्तुत करता है, जो HTTP अनुरोध हैंडलिंग में पार्सिंग विसंगतियों का लाभ उठाकर पांच प्रमुख वेब एप्लिकेशन फायरवॉल्स को बायपास करने का एक नवीन दृष्टिकोण है, जो एक बड़े पैमाने के अध्ययन के माध्यम से इस भेद्यता की व्यापक प्रकृति को प्रमाणित करता है और एक प्रभावी शमन उपकरण के रूप में "HTTP-Normalizer" का प्रस्ताव देता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करके वर्तमान टेक्स्ट सैनिटाइजेशन (पाठ स्वच्छता) विधियों की प्रभावशीलता को चुनौती देता है कि वे गोपनीयता का एक झूठा अहसास प्रदान करते हैं, क्योंकि वे सूक्ष्म अर्थ संबंधी संकेतों और सहायक जानकारी के माध्यम से पुन: पहचान को रोकने में विफल रहते हैं, जिसके लिए अक्सर मजबूत गोपनीयता संरक्षण और डेटा उपयोगिता के बीच एक समझौते की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र एक हल्के वजन वाले घुसपैठ पहचान तंत्र (इंट्रूजन डिटेक्शन सिस्टम) का प्रस्ताव करता है जो प्रारंभिक APT का पता लगाने के लिए 97% परिशुद्धता (प्रिसिजन), 100% रिकॉल और 98% F1 स्कोर प्राप्त करते हुए, SCVIC-APT-2021 डेटासेट को 77 से घटाकर चार प्रमुख विशेषताओं में बदलने के लिए XGBoost और SHAP-आधारित फीचर चयन का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र संभावित रूप से अविश्वसनीय नॉइज़ी इंटरमीडिएट-स्केल क्वांटम (NISQ) उपकरणों पर निष्पादित क्वांटम सर्किट के लिए गोपनीयता और अखंडता जैसी सुरक्षा विशेषताओं का मूल्यांकन करने के लिए एक व्यावहारिक, ह्यूरिस्टिक पद्धति प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र गॉसियन पैनकेक मैकेनिज्म (GPM) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एडवर्सरियल बैकडोर है जो मानक गॉसियन मैकेनिज्म से गणनात्मक रूप से अविभेदित है, फिर भी विभेदात्मक गोपनीयता (differential privacy) की गारंटियों को मनमाने ढंग से कमजोर करता है, जिससे अप्र detectable गोपनीयता समझौतों को रोकने के लिए डीपी कार्यान्वयन के कठोर सत्यापन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को प्रदर्शित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक AIoT अनुप्रयोगों के लिए एक नवीन गोपनीयता-संरक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता और स्पष्टीकरण निष्ठा बनाए रखते हुए मॉडल स्पष्टीकरणों के माध्यम से संवेदनशील डेटा रिसाव के जोखिम को कम करने के लिए SHAP एंट्रॉपी नियमितीकरण (SHAP entropy regularization) का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र एक लचीला व्हाइट-बॉक्स वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लॉजिस्टिक मैप-जनित अराजक अनुक्रमों (chaotic sequences) का उपयोग करके डीप न्यूरल नेटवर्क के मापदंडों में स्वामित्व की जानकारी को एम्बेड करता है और एक जेनेटिक एल्गोरिदम के माध्यम से स्वामित्व को सत्यापित करता है, जिससे मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के बाद भी उच्च पहचान दर और नगण्य सटीकता हानि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक नए POVM बाउंड और एडेप्टिव डेप्थ विश्लेषण के माध्यम से यथार्थवादी डेप्थ-बाउंडेड क्वांटम विरोधियों के विरुद्ध सुरक्षा स्थापित करते हुए, सिंगल-क्यूबिट विज़नर स्टेट्स (Wiesner states) और कंजंक्शन ऑब्फ़स्केशन (conjunction obfuscation) की एक सरल योजना का उपयोग करके क्वांटम रैंडम ऑरेकल मॉडल में सिमुलेशन-सुरक्षित वन-टाइम मेमोरीज का निर्माण करता है।
यह शोधपत्र DECEIVE-AFC को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंट-आधारित प्रतिकूल ढांचा (adversarial framework) है जो आंतरिक मॉडल घटकों या साक्ष्य स्रोतों तक पहुंच की आवश्यकता के बिना, खोज व्यवहार और तर्क को बाधित करने के लिए दावों में हेरफेर करके, खोज-सक्षम LLM तथ्य-जांच प्रणालियों के प्रदर्शन को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र दुर्भावनापूर्ण तृतीय-पक्ष एजेंट कौशल का पहला बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो 157 पुष्ट खतरों के एक लेबल वाले डेटासेट को पेश करता है जो आपूर्ति श्रृंखला की कमजोरियों और प्लेटफॉर्म हुक का फायदा उठाने वाले डेटा चोरों और एजेंट अपहरणकर्ताओं के एक विभाजित पारिस्थितिकी तंत्र को प्रकट करते हैं, जबकि इन जोखिमों में से 93.6% को हटाने में जिम्मेदार प्रकटीकरण की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।