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यह अध्ययन विविध IoT और औद्योगिक IoT डेटासेट्स में तीन फ्लो-आधारित फीचर सेट्स की क्रॉस-डोमेन ट्रांसफ़रेबिलिटी का मूल्यांकन करता है, जो वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) के कारण प्रदर्शन में महत्वपूर्ण गिरावट को प्रकट करता है और घुसपैठ का पता लगाने की मजबूती को बढ़ाने के लिए फीचर इंजीनियरिंग और एल्गोरिदम चयन हेतु व्यावहारिक दिशा-निर्देश प्रदान करता है।
यह शोध पत्र SAILOR को पेश करता है, जो IoT के लिए एक मॉड्यूलर और स्केलेबल अल्ट्रा-लाइटवेट RISC-V कोर फैमिली है, जो अत्याधुनिक समाधानों की तुलना में क्षेत्र ओवरहेड (area overhead) को नाटकीय रूप से कम करते हुए ऊर्जा दक्षता और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करने के लिए सीरियलाइज्ड डेटा-पाथ्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र अनंसी (Anansi) का परिचय देता है, जो एक स्केलेबल और स्वचालित पाइपलाइन है जो 29,000 से अधिक नौकरी-आधारित स्मिशिंग (smishing) घोटालों के साथ व्यवस्थित रूप से जुड़ने और उनका लक्षण वर्णन करने के लिए LLMs और ब्राउज़र एजेंटों का लाभ उठाती है, जिससे व्यापक बुनियादी ढांचे के पुन: उपयोग, परिष्कृत सोशल इंजीनियरिंग युक्तियों और क्रिप्टोकरेंसी के लाखों डॉलर के नुकसान का खुलासा होता है।
यह शोध पत्र एक सुदृढ़ LLM टेक्स्ट वॉटरमार्किंग योजना प्रस्तावित करता है जो एक सीधी रेखा पर छद्म-यादृच्छिक (pseudorandomly) रूप से उत्पन्न -निर्देशांकों के संगत मानों के रूप में लेखक की पहचान को एम्बेड करता है, जिससे मैक्सिमम कोलीनियर पॉइंट्स (Maximum Collinear Points) समस्या को हल करके भारी प्रतिकूल रेडैक्शन (adversarial redaction) के बाद भी मल्टी-बिट लेखक सूचना की रिकवरी संभव हो पाती है।
यह शोध पत्र पुनरुpurposed (पुन: प्रयोज्य) यूट्यूब चैनलों के उभरते बाजार की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि स्थापित खातों को अक्सर नीति-संवेदनशील सामग्री और घोटालों को प्रसारित करने के लिए बेचा और पुनर्गठित किया जाता है, जिससे वे अपनी मौजूदा विश्वसनीयता और बड़े सब्सक्राइबर आधार का लाभ उठाकर दंड से बचने और पकड़ बनाने में सक्षम होते हैं।
यह अध्याय क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (QKD) की परिपक्वता और प्रवृत्तियों का अवलोकन प्रदान करता है, जो सूचना-सैद्धांतिक सुरक्षा के माध्यम से भविष्य के क्वांटम खतरों के विरुद्ध संचार को सुरक्षित करने में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर देते हुए, हालिया तकनीकी प्रगति और वास्तविक दुनिया के परिनियोजन को रेखांकित करता है और वर्तमान चुनौतियों को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन इमेज-ओरिएंटेड सेल्फ-अडैप्टिव पाइपलाइन का प्रस्ताव करके मल्टीमॉडल सुरक्षा डेटासेट के निर्माण में वर्तमान जोखिम-उन्मुख विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है, जो स्वचालित रूप से 35k वास्तविक दुनिया का सुरक्षा डेटासेट उत्पन्न करता है और विभिन्न कार्यों में इसकी प्रभावशीलता को मान्य करने के लिए एक मानकीकृत मूल्यांकन मीट्रिक पेश करता है।
यह शोध पत्र PATCH को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो भाषा मॉडल में व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) के रिसाव के लिए जिम्मेदार विशिष्ट कम्प्यूटेशनल सर्किट की पहचान करती है और उन्हें सीधे संपादित करती है, जिससे मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों की तुलना में डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ मिलकर काफी बेहतर प्राइवेसी-यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ और लगभग शून्य अवशिष्ट रिसाव प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र सुरक्षा संचालन केंद्रों (Security Operations Centers) के लिए उच्च-सटीक प्राकृतिक भाषा-से-KQL अनुवाद प्राप्त करने हेतु एरर-अवेयर प्रॉम्प्टिंग, रैशनले डिस्टिलेशन और एक टू-स्टेज रिफाइनमेंट आर्किटेक्चर के साथ स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाने वाले एक लागत प्रभावी, थ्री-नॉब फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो बड़े भाषा मॉडलों की तुलना में टोकन लागत को काफी कम करते हुए सिंटैक्स और सिमेंटिक मेट्रिक्स पर मजबूत प्रदर्शन बनाए रखता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल विभिन्न प्लेटफार्मों पर असंरचित पाठ (unstructured text) का विश्लेषण करके छद्म नाम वाले ऑनलाइन उपयोगकर्ताओं के बड़े पैमाने पर गुमनाम पहचान को उजागर (deanonymization) कर सकते हैं, जो शास्त्रीय विधियों की तुलना में काफी उच्च सटीकता और रिकॉल प्राप्त करते हैं और इस धारणा को चुनौती देते हैं कि ऑनलाइन गुमनामी व्यावहारिक अस्पष्टता प्रदान करती है।