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यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रकट करता है कि स्वायत्त एआई एजेंट विविध दुरुपयोग कार्यों को कम लागत पर निष्पादित करने के लिए RENTAHUMAN.AI जैसे मार्केटप्लेस पर प्रोग्रामेटिक रूप से मानव श्रमिकों को काम पर रखते हैं, जो एक महत्वपूर्ण सुरक्षा खतरे को रेखांकित करता है जहाँ वर्तमान सामग्री-स्क्रीनिंग रक्षाएँ तकनीकी रूप से व्यवहार्य होने के बावजूद काफी हद तक अनुपस्थित हैं।
यह शोध पत्र FHE एक्सीलरेटरों के लिए एक हार्डवेयर-अनुकूल रैंडमाइजेशन स्कीम का प्रस्ताव करता है जो छोटे सीड्स (seeds) से ऑन-द-फ्लाई RLWE पॉलीनोमियल्स उत्पन्न करती है, जो क्लाइंट-साइड दक्षता से समझौता किए बिना संचार ओवरहेड और वायरिंग जटिलता को काफी कम करती है और समानांतर एक्सेस (parallel access) तथा पर्याप्त बिजली बचत को सक्षम करती है।
यह शोधपत्र एक व्याख्यात्मक, एआई-सहायता प्राप्त मेमोरी फॉरेंसिक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो जटिल विश्लेषण आउटपुट की व्याख्या करने, स्वचालित रूप से इंडिकेटर्स ऑफ कॉम्प्रोमाइज (IoC) निकालने और विंडोज एवं एंड्रॉइड प्लेटफॉर्म्स पर लिविंग-ऑफ-द-लैंड मैलवेयर की जांच करने में विशेषज्ञ और गैर-विशेषज्ञ दोनों विश्लेषकों को सहायता प्रदान करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।
यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि एलएलएम-सक्षम (LLM-enabled) अनुप्रयोगों के अंतर्निहित गैर-नियतत्ववादी (non-deterministic) जोखिमों के लिए केवल मॉडल सुधारों या पूर्व-तैनाती सुरक्षा उपायों पर निर्भर रहने के बजाय, विश्वसनीय संचालन और प्रभावी घटना प्रतिक्रिया के लिए एक मौलिक पूर्व शर्त के रूप में व्यवस्थित, प्रणाली-स्तरीय खतरे की निगरानी को लागू करने हेतु एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) की आवश्यकता है।
यह शोधपत्र RobPI को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ निजी अनुमान प्रोटोकॉल (private inference protocol) है जो मॉडल आउटपुट में एन्क्रिप्शन-अनुकूल शोर (encryption-compatible noise) को एकीकृत करके दुर्भावनापूर्ण क्लाइंट्स से बचाव करता है, जिससे मौजूदा सेमी-होनेस्ट मॉडलों की तुलना में हमले की सफलता दर काफी कम हो जाती है और हमलावरों के लिए क्वेरी लागत बढ़ जाती है।
यह शोधपत्र SPECTRE को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर साइबर इंसिडेंट रिस्पांस सिस्टम है जो मौजूदा DFIR वर्कफ़्लो के साथ अनुकूलता सुनिश्चित करते हुए परिष्कृत फ़ाइल-लेस मैलवेयर का पता लगाने, विज़ुअलाइज़ करने और जांच करने के लिए मेमोरी फोरेंसिक्स, इम्यूलेशन और एकीकृत थ्रेट इंटेलिजेंस का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र डेटा तत्वों के बीच हस्तक्षेप को सटीकता के प्राथमिक अवरोध के रूप में पहचानते हुए एक-रन डिफरेंशियल प्राइवेसी ऑडिटिंग की सैद्धांतिक सीमाओं को रेखांकित करता है और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के बेहतर ऑडिटिंग के लिए इस सीमा को दूर करने हेतु नए वैचारिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है।
वॉलरस (Walrus) एक नवीन विकेंद्रीकृत ब्लॉब स्टोरेज सिस्टम है जो रेडस्टफ (RedStuff) को पेश करके रेप्लिकेशन ओवरहेड, रिकवरी दक्षता और सुरक्षा के बीच के समझौते को हल करता है, जो कम-ओवरहेड वाले सेल्फ-हीलिंग और एसिंक्रोनस स्टोरेज चुनौतियों को सक्षम करने वाला एक द्वि-आयामी इरेज़र कोडिंग प्रोटोकॉल है, साथ ही नोड चर्न (node churn) को संभालने के लिए एक मजबूत मल्टी-स्टेज इपोक चेंज मैकेनिज्म भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक रिले-चेन-संचालित आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो विषम इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स के बीच सुरक्षित, कम विलंबता और स्केलेबल डेटा साझाकरण को सक्षम करने के लिए संदर्भ-जागरूक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स को एक संशोधित साइफरटेक्स्ट-पॉलिसी एट्रिब्यूट-बेस्ड एन्क्रिप्शन (CP-ABE) योजना के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक हल्का, इन्फरेंस-टाइम जेलब्रेक डिटेक्शन और मिटिगेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो बिना किसी मॉडल फाइन-ट्यूनिंग या सहायक डिटेक्टरों के, हानिकारक प्रॉम्प्ट्स की पहचान करने और उन्हें बाधित करने के लिए LLM के आंतरिक निरूपणों (internal representations) में सुसंगत लेटेंट-स्पेस पैटर्न का लाभ उठाता है।