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यह शोध पत्र प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता है कि O-RAN E2 इंटरफ़ेस के लिए IPsec में NIST-अनुयायी ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) को एकीकृत करने से टनल स्थापना (tunnel establishment) में केवल 3–5 ms का नगण्य ओवरहेड आता है और साथ ही स्थिर Near-RT RIC xApp प्रदर्शन बना रहता है, जिससे 5G कंट्रोल प्लेन के लिए क्वांटम-सुरक्षित माइग्रेशन की व्यावहारिक व्यवहार्यता प्रमाणित होती है।
यह शोध पत्र एक कंप्यूट-आधारित टेलीमेट्री फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो अनट्रस्टेड (untrusted) वातावरण में GPU उपयोग की निगरानी करने और AI गवर्नेंस को लागू करने के लिए ऑब्जर्वेबल टाइमिंग और मेमोरी सिग्नल्स उत्पन्न करने हेतु प्रोबेबिलिस्टिक वर्कलोड्स, वेरिफिएबल डिले फंक्शन्स, टेंसर-कोर मेजरमेंट्स और मेमोरी रेजीडेंसी टेस्ट्स जैसे आर्किटेक्चरल प्रिमिटिव्स का लाभ उठाता है।
SAFuzz एक हाइब्रिड टेस्टिंग फ्रेमवर्क है जो सिमेंटिक-अवेयर रिसोर्स एलोकेशन और डायनेमिक अर्ली स्टॉपिंग को एकीकृत करके, एआई-जनरेटेड कोड में एल्गोरिद्मिक कमजोरियों का कुशलतापूर्वक पता लगाने के लिए एलएलएम-गाइडेड एडेप्टिव फज़िंग का लाभ उठाता है, जिससे अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है और समय की लागत कम होती है।
यह शोध पत्र शार्पनेस-अवेयर ट्रांसफर करने योग्य एडवरसेरियल बैकडोर (STAB) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन हमला पद्धति है जो संदर्भ-जागरूक एडवरसेरियल ट्रिगर्स उत्पन्न करने के लिए शार्पनेस-अवेयर मिनिमाइजेशन और गमबेल-सॉफ्टमैक्स ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाती है, जो पीड़ित के प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच की आवश्यकता के बिना कोड मॉडल्स पर बैकडोर हमलों में ट्रांसफर क्षमता और स्टील्थनेस (गुप्तता) के बीच के समझौते को प्रभावी ढंग से दूर करती है।
यह शोध पत्र स्वायत्तता मेट्रिक्स और एक सुरक्षा-जागरूक एजेंट डिज़ाइन पेश करता है जो स्पष्ट रूप से नीति अनुपालन के लिए योजना बनाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के विरुद्ध सिस्टम-स्तरीय रक्षाएं कार्य उपयोगिता से समझौता किए बिना उच्च मानव-इन-द-लूप स्वायत्तता प्राप्त कर सकती हैं।
यह शोध पत्र एक एकीकृत स्मार्ट सुरक्षा और सुरक्षा आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो भविष्य के एआई-संचालित खनन पारिस्थितिकी तंत्रों में अद्वितीय पर्यावरणीय बाधाओं और उभरते साइबर-भौतिक खतरों को संबोधित करने के लिए मल्टीमॉडल धारणा, सुरक्षित फेडरेटेड लर्निंग और ऊर्जा-जागरूक सेंसिंग को एकीकृत करता है, जो पांच मुख्य मॉड्यूल के माध्यम से परिचालन सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है।
यह शोधपत्र DEL का प्रस्ताव करता है, जो डिफरेंशियल प्राइवेट और कम्युनिकेशन-एफिशिएंट LLM स्प्लिट इन्फरेंस के लिए एक नवीन फ्रेमवर्क है, जो ट्रांसमिशन ओवरहेड को कम करने के लिए स्टोकेस्टिक क्वांटाइजेशन के साथ एम्बेडिंग प्रोजेक्शन का उपयोग करता है और स्थानीय मॉडल की आवश्यकता के बिना उपयोगिता हानि की भरपाई के लिए सर्वर-साइड सॉफ्ट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो आउटसोर्स किए गए मशीन लर्निंग और डेटाबेस सिस्टम में कम्प्यूटेशनल शुद्धता और गोपनीयता-संरक्षित शोर (noise) दोनों के सत्यापन योग्य, विश्वास रहित सत्यापन को सक्षम करने के लिए प्रोबेबली एप्रोक्सिमेटली करेक्ट (PAC) प्राइवेसी को नॉन-इंटरैक्टिव ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक विखंडित (disaggregated) RAN टेस्टबेड में वैकल्पिक 5G सुरक्षा नियंत्रणों के विलंबता ओवरहेड (latency overhead) का मूल्यांकन करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि हालांकि ऐसे परिनियोजन मोनोलिथिक डिजाइनों की तुलना में विलंबता लाभ बनाए रखते हैं, लेकिन केवल क्रिप्टोग्राफिक प्रोसेसिंग ही अक्सर अल्ट्रा-रिलायबल लो-लेटेंसी अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक 1 मिलीसेकंड से कम के राउंड-ट्रिप समय को पार कर जाती है।
DeepSight एक नवीन, ओपन-सोर्स टूलकिट है जो बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए सुरक्षा मूल्यांकन और निदान को एकीकृत करता है, जो वर्तमान खंडित सुरक्षा वर्कफ़्लो की सीमाओं को दूर करने के लिए ब्लैक-बॉक्स व्यवहार संबंधी मूल्यांकन से व्हाइट-बॉक्स आंतरिक मूल कारण विश्लेषण की ओर संक्रमण करता है।