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यह शोध पत्र LANTERN प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो जटिल मशीन-प्रवर्तनीय एक्सेस कंट्रोल लॉग्स और मानव-बोधगम्य प्राकृतिक भाषा नीतियों के बीच के अर्थ संबंधी अंतर को पाटने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे तकनीकी अनुमतियों को हितधारकों के इरादे के साथ संरेखित किया जा सके।
यह शोध पत्र Oblivis को प्रस्तुत करता है, जो डेलिगेटेड और कुशल ओब्लिवियस ट्रांसफर (Oblivious Transfer) के लिए एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो थिन क्लाइंट्स को क्वेरी के इरादे को लीक किए बिना प्रॉक्सी के माध्यम से डेटाबेस रिकॉर्ड सुरक्षित रूप से प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जिसमें एक अत्यधिक अनुकूलित "सुपरसोनिक ओटी" (Supersonic OT) प्रोटोकॉल शामिल है जो महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त करता है और सीमित हार्डवेयर पर भी कुशलतापूर्वक कार्य करता है।
यह शोध पत्र \textit{s2n-bignum-bench} को प्रस्तुत करता है, जो कि प्रतिस्पर्धात्मक गणित में सफलता और वास्तविक दुनिया के औपचारिक सत्यापन (formal verification) के बीच के अंतर को संबोधित करने के लिए, HOL Light में औद्योगिक निम्न-स्तरीय क्रिप्टोग्राफिक असेंबली रूटीन के लिए मशीन-जांच योग्य प्रमाण उत्पन्न करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला सार्वजनिक बेंचमार्क है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि स्वचालित LLM भेद्यता स्कैनर (vulnerability scanners) अविश्वसनीय मूल्यांकनकर्ता घटकों के कारण महत्वपूर्ण मापन अस्थिरता से ग्रस्त हैं, और एक दो-चरणीय, विश्वसनीयता-सचेत ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मूल्यांकनकर्ता असहमति को परिमाणित करता है और आकलन को मान्य करता है ताकि सुरक्षा जोखिम रिपोर्टिंग की सटीकता और निरंतरता में पर्याप्त सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र एक 125M-पैरामीटर वाले फाइन-ट्यून्डेड RoBERTa मॉडल को प्रस्तुत करता है जो काफी बड़े LLMs के साथ प्रतिस्पर्धी CVE-से-CWE वर्गीकरण प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो दुर्लभ कमजोरी श्रेणियों पर पारंपरिक बेसलाइन्स को काफी हद तक पछाड़ने के लिए एक बड़े पैमाने के, AI-परिष्कृत डेटासेट का लाभ उठाता है।
यह शोधपत्र TTP-Detect को प्रस्तुत करता है, जो एक अग्रणी ब्लैक-बॉक्स फ्रेमवर्क है जो प्रॉक्सी मॉडल और सापेक्ष परिकल्पना परीक्षण के माध्यम से डिटेक्शन (पता लगाने) को इंजेक्शन (प्रविष्टि) से अलग करके, मौजूदा सीक्रेट-की स्कीम्स की सीमाओं को पार करते हुए, LLM वॉटरमार्क के गैर-आक्रामक, तीसरे पक्ष के सत्यापन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र ली और केलेस्की के दो त्रिविचर (trivariate) निर्माणों का विस्तार करके पर नए, परस्पर CCZ-असमतुल्य (CCZ-inequivalent) लगभग पूर्ण गैर-रैखिक (Almost Perfect Nonlinear - APN) क्रमपरिवर्तनों के अनंत परिवारों को स्थापित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि विशिष्ट स्केलर पैरामीटर APN क्रमपरिवर्तनों को तब उत्पन्न करते हैं यदि और केवल यदि एक संबद्ध एकचर (univariate) बहुपद के में कोई मूल (roots) नहीं होते हैं, और यह प्रदर्शित करते हुए कि ये नए परिवार मूल परिवारों से और एक-दूसरे से विकर्ण (diagonal) और CCZ तुल्यता के अंतर्गत भिन्न हैं।
ट्रिनिटीगार्ड (TrinityGuard) एक व्यापक, OWASP-आधारित ढांचा है जो तीन-स्तरीय जोखिम वर्गीकरण, एक स्केलेबल तीन-परत आर्किटेक्चर और एक एकीकृत LLM जज फैक्ट्री के माध्यम से LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम को सुरक्षित करता है ताकि प्री-डेवलपमेंट भेद्यता मूल्यांकन और रीयल-टाइम रनटाइम मॉनिटरिंग दोनों को सक्षम बनाया जा सके।
यह अध्ययन एक आर्किटेक्चरल सिलेक्शन फ्रेमवर्क पेश करता है जो अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट डेटा संरचनाओं के साथ जनरेटिव मॉडल्स का मिलान कैसे फिडेलिटी-यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ को अनुकूलित करता है, जिसमें GAN-आधारित मॉडल्स को सबसे सुदृढ़ समाधान के रूप में पहचाना गया है और सिंथेटिक नेटवर्क ट्रैफ़िक जनरेशन के लिए सांख्यिकीय विधियों के संरचनात्मक समझौतों और डिफ्यूजन मॉडल्स की कम्प्यूटेशनल अव्यवहारिकता को रेखांकित किया गया है।
यह शोधपत्र ग्रुप एक्शन और हार्टले ट्रांसफॉर्म पर आधारित एक पब्लिक-की क्वांटम मनी स्कीम प्रस्तावित करता है जो संभावित लाभ प्रदान करने के लिए जटिल एम्पलीट्यूड (complex amplitudes) को वास्तविक एम्पलीट्यूड से बदल देता है, जिसे एक नए सत्यापन एल्गोरिदम, निरंतर-समय क्वांटम वॉक का उपयोग करके एक कुशल सीरियल नंबर गणना पद्धति, और कम गेट जटिलता वाले एक पुनरावर्ती क्वांटम हार्टले ट्रांसफॉर्म द्वारा समर्थन प्राप्त है।