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यह शोध पत्र पहले FIPS 204-संगत थ्रेशोल्ड ML-DSA स्कीम को प्रस्तुत करता है जो एक नवीन शमीर नॉन्स (Shamir nonce) DKG और पेयरवाइज़-कैंसलिंग (pairwise-canceling) PRF मास्क के माध्यम से बिना शर्त नॉन्स शेयर गोपनीयता और मानक हस्ताक्षर अनुकूलता प्राप्त करता है, जो विभिन्न समन्वयक-आधारित (coordinator-based) और पूर्णतः वितरित प्रोफाइलों में मनमाने थ्रेशोल्ड के साथ सुरक्षित हस्ताक्षरकरण को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र "लीस्ट-प्रिविलेज लैंग्वेज मॉडल्स" (Least-Privilege Language Models) नामक भाषा मॉडलों के लिए एक नया परिनियोजन प्रतिमान प्रस्तावित करता है, जो इनफरेंस (inference) के दौरान मॉडल की आंतरिक कम्प्यूटेशनल क्षमताओं को गतिशील रूप से प्रतिबंधित करने के लिए एक तंत्र पेश करता है—केवल आउटपुट को फ़िल्टर करने के बजाय—जिससे बिना पुनरप्रशिक्षण (retraining) के विशिष्ट कार्यात्मकताओं पर सूक्ष्म, नीति-संचालित नियंत्रण सक्षम होता है।
यह शोधपत्र एक सर्वसम्मति-आधारित बेयसियन ढांचे (Bayesian framework) का प्रस्ताव करता है जो दुर्भावनापूर्ण गतिविधि का पता लगाने के लिए एंटरप्राइज डायरेक्टरी एक्सेस को एक बहु-स्तरीय इंटरेक्शन ग्राफ के रूप में मॉडल करता है, जो ओपिनियन डायनेमिक्स और समय-विकसित होने वाले विसंगति स्कोरिंग के माध्यम से स्ट्रॉन्गली कनेक्टेड कंपोनेंट्स में तार्किक गड़बड़ी की पहचान करता है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड सेमी-सुपरवाइज्ड सिमेंटिक लेबलिंग पाइपलाइन का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो क्लस्टरिंग और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का लाभ उठाकर थर्ड-पार्टी साइबर सुरक्षा जोखिम मूल्यांकन प्रश्नों को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित और पुनर्प्राप्त करने के लिए है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे सिमेंटिक लेबल रिट्रीवल अलाइनमेंट में सुधार करते हैं और साथ ही मैन्युअल या प्रत्यक्ष LLM-आधारित लेबलिंग से जुड़ी लागत और प्रयास को काफी कम करते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि टर्नस्टाइल स्ट्रीम्स (turnstile streams) में विशिष्ट तत्वों (distinct elements) और मोमेंट्स के डिफरेंशियल प्राइवेट निरंतर रिलीज (differentially private continual release) के लिए पूर्व-स्थापित एडिटिव एरर लोअर बाउंड को केवल पॉलीलॉगारिदमिक स्पेस का उपयोग करते हुए, एल्गोरिदम को पॉलीलॉगारिदमिक मल्टीप्लिकेटिव और एडिटिव दोनों त्रुटियों के साथ अनुमान आउटपुट करने की अनुमति देकर दरकिनार किया जा सकता है।
Chimera एक न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो अटेंशन-आधारित न्यूरल कंप्यूटेशन और सिम्बोलिक बाधाओं को हार्डवेयर प्रिमिटिव्स पर मैप करके प्रोग्रामेबल डेटाप्लेन पर विश्वसनीय, लाइन-रेट ट्रैफ़िक विश्लेषण सक्षम करता है ताकि सख्त संसाधन सीमाओं के भीतर उच्च-सटीकता वाली इन्फरेंस प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र इसके मुख्य आवश्यकताओं को औपचारिक रूप देकर, संरचनात्मक समझौतों का विश्लेषण करके और उन प्रणाली-स्तरीय चुनौतियोंों की पहचान करके, जो इसे फेडरेटेड लर्निंग और शास्त्रीय एन्सेम्बल विधियों से अलग करती हैं, गोपनीयता-संरक्षण मॉडल सर्विंग के लिए एक विशिष्ट सहयोगात्मक प्रतिमान के रूप में फेडरेटेड इन्फरेंस (Federated Inference) को स्थापित करता है।
यह शोध पत्र Maude-HCS को प्रस्तुत करता है, जो एक निष्पादन योग्य मॉडलिंग फ्रेमवर्क (executable modeling framework) है जो छिपे हुए संचार प्रणालियों (hidden communication systems) की अप्राप्यता (undetectability) को सांख्यिकीय अविभेद्यता (statistical indistinguishability) के रूप में औपचारिक रूप देता है, जिससे डिज़ाइनर स्पष्ट प्रतिकूल धारणाओं (adversarial assumptions) के तहत गुप्त प्रदर्शन और पता लगाने की क्षमता के बीच के ट्रेडऑफ़ का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण और ऑडिट करने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र ZKFL-PQ प्रस्तुत करता है, जो एक क्वांटम-प्रतिरोधी फेडरेटेड लर्निंग प्रोटोकॉल है जो चिकित्सा AI मॉडलों को सुरक्षित रूप से एकत्रित करने के लिए ML-KEM, लैटिस-आधारित ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ और BFV होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन को जोड़ता है, और साथ ही स्वीकार्य कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ नॉर्म-उल्लंघन करने वाले ग्रेडिएंट हमलों का 100% रिजेक्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र मल्टी-सीक्वेंस वेरिफायर (MSV) का परिचय देता है, जो एक नवीन फ्रेमवर्क है जो बेहतर उत्तर चयन के लिए कैलिब्रेशन में सुधार करने हेतु कई संभावित समाधानों को संयुक्त रूप से संसाधित करता है और एक समानांतर अर्ली-स्टॉपिंग रणनीति को सक्षम बनाता है, जिससे मौजूदा आइसोलेशन-आधारित सत्यापन विधियों की तुलना में इन्फरेंस लेटेंसी में काफी कमी आती है।