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यह शोध पत्र होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन का उपयोग करके गोपनीयता-संरक्षण वाली स्पार्स मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन के लिए पहले कुशल ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसमें एक नवीन कंप्रेस्ड स्पार्स सॉर्टेड कॉलम (CSSC) प्रारूप शामिल है जो कम्प्यूटेशनल और स्टोरेज ओवरहेड को काफी कम करता है और फेडरेटेड लर्निंग एवं वैज्ञानिक कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में सुरक्षित अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि विद्युत चुम्बकीय परिरक्षण (इलेक्ट्रोमैग्नेटिक शील्डिंग) निष्क्रिय विकिरण उत्सर्जन को प्रभावी ढंग से दबा देता है, यह उन सक्रिय RF प्रोबिंग हमलों को रोकने में विफल रहता है जो बैकस्कैटरिंग के माध्यम से निष्पादन-निर्भर जानकारी को लीक करने के लिए अवस्था-निर्भर प्रतिबाधा भिन्नताओं (स्टेट-डिपेंडेंट इम्पीडेंस वेरिएशन्स) का लाभ उठाते हैं।
यह शोध पत्र AgentSCOPE को प्रस्तुत करता है, जो एक बेंचमार्क और प्राइवेसी फ्लो ग्राफ फ्रेमवर्क है जो यह प्रकट करता है कि कैसे एजेंटिक सिस्टम अक्सर मध्यवर्ती पाइपलाइन चरणों के दौरान—विशेष रूप से टूल रिस्पॉन्स के दौरान—प्रासंगिक गोपनीयता (contextual privacy) का उल्लंघन करते हैं, जो यह दर्शाता है कि वर्तमान आउटपुट-केंद्रित मूल्यांकन मल्टी-स्टेप एआई वर्कफ़्लो के वास्तविक गोपनीयता जोखिमों को काफी कम करके आंकते हैं।
यह शोध पत्र EVMbench को प्रस्तुत करता है, जो एक बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है जो एक यथार्थवादी स्थानीय एथेरियम वातावरण के भीतर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कमजोरियों का पता लगाने, उन्हें पैच करने और उनका शोषण करने में फ्रंटियर एआई एजेंटों की क्षमताओं का मूल्यांकन करता है, जो लाइव ब्लॉकचेन इंस्टेंस के विरुद्ध एंड-टू-एंड हमलों को सफलतापूर्वक निष्पादित करने की उनकी क्षमता को प्रकट करता है।
GELO एक हल्का प्रोटोकॉल है जो अनट्रस्टेड एक्सेलेरेटर्स पर हिडन स्टेट्स (hidden states) पर फ्रेश, प्रति-बैच इन्वर्टिबल मिक्सिंग लागू करके LLMs के लिए प्रॉम्प्ट प्राइवेसी को सुरक्षित रखता है, जो केवल 20-30% लेटेंसी ओवरहेड के साथ सटीक आउटपुट सटीकता बनाए रखते हुए सांख्यिकीय हमलों को प्रभावी ढंग से विफल करता है।
यह शोध पत्र लैम्ब्डा-रैंडमाइजेशन (Lambda-randomization) प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल बहु-आयामी रैंडमाइज्ड रिस्पॉन्स प्रोटोकॉल है जो केवल तीन तत्वों वाले एक सरल पैरामीट्राइजेशन का उपयोग करके वास्तविक वितरणों के निष्पक्ष अनुमान प्राप्त करने के लिए आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) पर विजय प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र परिकल्पना चयन (hypothesis selection) के लिए एक नमूना-इष्टतम (sample-optimal), स्थानीय रूप से विभेदक रूप से निजी (locally differentially private) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो केवल इंटरैक्शन राउंड का उपयोग करके की सूचना-सैद्धांतिक निचली सीमा (information-theoretic lower bound) प्राप्त करता है, जिससे गैर-इंटरैक्टिव दृष्टिकोणों में निहित नमूना जटिलता बाधा को पार करने के लिए इंटरैक्टिविटी की प्रमाणित शक्ति का प्रदर्शन होता है।
यह शोध पत्र "वल्नरेबिलिटी मैनेजमेंट चेनिंग" (Vulnerability Management Chaining) का प्रस्ताव करता है, जो एक ओपन-सोर्स, दो-चरणीय निर्णय वृक्ष (decision tree) ढांचा है जो KEV, EPSS और CVSS डेटा को एकीकृत करता है ताकि 85.6% उत्पीड़ित (exploited) कमजोरियों का कवरेज बनाए रखते हुए तत्काल सुधार कार्यभार को लगभग 95% तक कम किया जा सके।
यह शोध पत्र Text2VLM को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पाइपलाइन है जो केवल टेक्स्ट वाले डेटासेट को मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट में परिवर्तित करती है ताकि ओपन-सोर्स विजुअल लैंग्वेज मॉडल्स की टाइपोग्राफिक प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के प्रति बढ़ी हुई संवेदनशीलता का मूल्यांकन और अनावरण किया जा सके, जिससे मल्टीमॉडल एआई के लिए सुदृढ़ सुरक्षा तंत्रों के विकास को आगे बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र AudAgent को प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक समय का स्वचालित ऑडिटिंग टूल है जो नीतियों को औपचारिक रूप देकर, डेटा प्रथाओं को एनोटेट करके और अनुपालन को सत्यापित करके AI एजेंटों की घोषित गोपनीयता नीतियों और उनके वास्तविक रनटाइम व्यवहार के बीच के अंतर को पाटता है ताकि गोपनीयता उल्लंघनों का पता लगाया जा सके और उन्हें सक्रिय रूप से रोका जा सके।