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यह शोध पत्र AEGIS को प्रस्तुत करता है, जो एक रिटेंशन-डेटा-मुक्त ढांचा है जो मौजूदा विधियों में निहित ट्रेड-ऑफ (समझौतों) को दूर करने के लिए एडवरसैरियल टारगेट-गाइडेड तंत्रों का लाभ उठाकर कॉन्सेप्ट इरेज़र के दौरान डिफ्यूजन मॉडल्स की मजबूती और रिटेंशन को एक साथ बढ़ाता है।
यह शोध पत्र TensorCommitments का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का, टेंसर-नेटिव प्रूफ-ऑफ-इन्फरेंस (proof-of-inference) स्कीम है जो मौजूदा क्रिप्टोग्राफिक और गैर-क्रिप्टोग्राफिक विधियों की तुलना में न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ अनट्रस्टेड क्लाउड्स पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल आउटपुट्स के कुशल और सुदृढ़ सत्यापन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र asmFooler का परिचय देता है, जो अर्थ-संरक्षण करने वाले (semantics-preserving) एडवरसेरियल ट्रांसफॉर्मेशन के विरुद्ध डीप लर्निंग-आधारित बाइनरी कोड समानता डिटेक्शन मॉडल्स की मजबूती का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल का लचीलापन काफी हद तक प्रोसेसिंग पाइपलाइन पर निर्भर करता है और सुव्यवस्थित, न्यूनतम गड़बड़ी (perturbations) प्रभावी रूप से मॉडल के निर्णयों को बाधित कर सकती है।
यह शोध पत्र सिक्योर स्कैटर्ड मेमोरी (SSM) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन योजना है जो मौजूदा सुरक्षित एनक्लेव मेमोरी समाधानों की तुलना में काफी कम हार्डवेयर ओवरहेड और प्रदर्शन लागत के साथ पूर्ण डेटा गोपनीयता, अखंडता और ताजगी प्राप्त करने के लिए काउंटर-आधारित एन्क्रिप्शन को बहुपद-आधारित सीक्रेट शेयरिंग से प्रतिस्थापित करती है।
यह शोधपत्र KeySpace को प्रस्तुत करता है, जो अंतरग्रहीय नेटवर्क में पब्लिक की इंफ्रास्ट्रक्चर (PKI) के मूल्यांकन के लिए एक फ्रेमवर्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि पारंपरिक प्रोटोकॉल जैसे OCSP और CRLs वितरित अधिकारियों के साथ प्रभावी ढंग से कार्य कर सकते हैं और साथ ही उच्च-विलंबता (high-latency) एवं रुक-रुक कर जुड़े रहने वाले वातावरण में प्रदर्शन और सुरक्षा को और अधिक अनुकूलित करने के लिए नवीन विस्तार भी प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र शैलो डिफ्यूज़ (Shallow Diffuse) को प्रस्तुत करता है, जो डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक सुदृढ़ और अदृश्य वॉटरमार्किंग तकनीक है जो कम-आयामी उप-स्थानों (low-dimensional subspaces) का लाभ उठाकर वॉटरमार्क एम्बेडिंग को इमेज जनरेशन से अलग करती है ताकि मौजूदा तरीकों की तुलना में वॉटरमार्क की पहचान क्षमता और जनरेशन निरंतरता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र वेबशेल (WebShells) का पता लगाने में विभिन्न लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमताओं का मूल्यांकन करता है और बिहेवियरल फंक्शन-अवेयर डिटेक्शन (BFAD) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो सुरक्षा-संवेदनशील कार्यों पर विश्लेषण को केंद्रित करके और इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग को अनुकूलित करके पहचान प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे एलएलएम (LLMs) को मौजूदा अत्याधुनिक डिटेक्टरों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र अनुकूलित प्रतिकूल हमलों—जिसमें जैमिंग, स्पूफिंग और डेटासेट पॉइजनिंग शामिल हैं—के प्रति सैटेलाइट ट्रांसमीटर फिंगरप्रिंटिंग प्रणालियों की संवेदनशीलता का मूल्यांकन करता है, जो वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उनकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है और साथ ही एक नवीन रक्षा तंत्र का प्रस्ताव करता है जो सीमित प्रशिक्षण डेटा के साथ भी स्पूफिंग और रिप्ले हमलों का पता लगाने के लिए हमले-अनुकूलित मॉडलों का लाभ उठाता है।
यह शोधपत्र PhreshPhish को प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने का, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटासेट और एक व्यापक बेंचमार्क सुइट है जिसे डेटा लीकेज, अवास्तविक बेस रेट्स और खराब डेटा गुणवत्ता की समस्याओं को संबोधित करके मौजूदा फिशिंग डिटेक्शन संसाधनों की सीमाओं को दूर करने और अधिक यथार्थवादी एवं मानकीकृत मॉडल मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र NP के लिए सर्टिफाइड-एवरलास्टिंग नॉन-इंटरैक्टिव ज़ीरो-नॉलेज (CE-NIZK) प्रमाणों को प्रस्तुत करता है, जो LWE-आधारित निर्माणों के माध्यम से CRS मॉडल की बाधाओं को दूर करता है और न्यूनतम क्वांटम गणना के साथ उसी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए साझा EPR मॉडल का लाभ उठाता है।