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यह शोध पत्र SiamXBERT का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ और डेटा-कुशल सियामी मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क है जो अज्ञात हमलों का पता लगाने के लिए फ्लो और पैकेट-स्तरीय विशेषताओं को एकीकृत करने हेतु एक ट्रांसफार्मर-आधारित लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाता है, जो मौजूदा अत्याधुनिक विधियों की तुलना में न्यूनतम लेबल वाले डेटा के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र एक नवीन मल्टी-प्लेयर कम्युनिकेशन गेम को पेश करके यूजर-लेवल डिफरेंशियल प्राइवेसी के लिए पहले अनकंडीशनल स्पेस लोअर बाउंड्स स्थापित करता है जो मेमोरी आवश्यकताओं को अत्यधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को ट्रैक करने की आवश्यकता से जोड़ता है, जिससे डिस्टिंक्ट एलीमेंट काउंटिंग जैसे मौलिक सांख्यिकीय अनुमान कार्यों के लिए प्राइवेट और नॉन-प्राइवेट स्पेस कॉम्प्लेक्सिटी के बीच एक एक्सपोनेंशियल सेपरेशन सिद्ध होता है।
यह शोध पत्र hackingBuddyGPT को पेश करता है, जो लिनक्स प्रिविलेज एस्केलेशन (Linux privilege escalation) के लिए एक स्वायत्त LLM-संचालित प्रोटोटाइप है, और एक नए बेंचमार्क के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि रिफ्लेक्शन (reflection) और गाइडेंस रणनीतियों से सुसज्जित होने पर GPT-4-Turbo जैसे उन्नत मॉडल, कमजोरियों को एक्सप्लॉइट करने में मानव-तुलनीय सफलता दर प्राप्त कर सकते हैं।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग एक नई साइड-चैनल भेद्यता (vulnerability) उत्पन्न करती है जहाँ हमलावर टोकन गणना या पैकेट आकार की निगरानी करके उपयोगकर्ता के प्रश्नों का अनुमान लगा सकते हैं और गोपनीय डेटा लीक कर सकते हैं, साथ ही यह पैकेट पैडिंग और टोकन एग्रीगेशन जैसे प्रभावी प्रति उपायों का प्रस्ताव और मूल्यांकन भी करता है।
345 विषयों का यह बड़े पैमाने पर किया गया अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ डीप लर्निंग ब्रेनवेव-आधारित बायोमेट्रिक प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करती है, वहीं समय के साथ बढ़ती त्रुटि दरें निरंतर नामांकन सुदृढ़ीकरण को आवश्यक बनाती हैं और उपभोक्ता-ग्रेड अनुप्रयोगों के लिए सेंसर की मात्रा और सटीकता के बीच एक समझौते का सुझाव देती हैं।
यह शोध पत्र QUT-DV25 को प्रस्तुत करता है, जो 14,000 से अधिक पायथन पैकेज के वास्तविक समय के निष्पादन ट्रेस (execution traces) वाला एक नया डायनेमिक विश्लेषण डेटासेट है, जिसे उन परिष्कृत, बहु-चरणीय सॉफ्टवेयर आपूर्ति श्रृंखला हमलों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो पारंपरिक स्टेटिक और मेटाडेटा-आधारित पहचान विधियों से बच निकलते हैं।
यह शोधपत्र स्पिनल (Spinel) को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-क्वांटम डिजिटल सिग्नेचर स्कीम है जो पर एक्सपैंडर ग्राफ्स (expander graphs) के नेविगेशन की कठिनाई पर आधारित बीजगणितीय हैश फलनों (algebraic hash functions) के एक नए परिवार को SPHINCS+ ढांचे में एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र "लिजिबिलिटी प्रोटोकॉल" (legibility protocols) का प्रस्ताव करता है, जैसे कि अविश्वसनीय AI मॉडलों को कोड कमेंट्स प्रदान करने के लिए प्रोत्साहित करना, ताकि कार्य प्रदर्शन से समझौता किए बिना मॉडल के कार्यों को एक पर्यवेक्षक के लिए मूल्यांकन करना आसान बनाकर विश्वसनीय निगरानी की प्रभावशीलता में सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र एक नए डेटासेट और यांत्रिक विश्लेषण के माध्यम से ओम्नी-मोडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (OLLMs) में "मिड-लेयर डिसोल्यूशन" (Mid-layer Dissolution) भेद्यता की पहचान करता है, और **OmniSteer** का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का एलाइनमेंट तरीका है जो सामान्य क्षमताओं से समझौता किए बिना क्रॉस-मोडल सुरक्षा जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एक गोल्डन रिफ्यूज़ल वेक्टर (golden refusal vector) का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि AC पावर सिस्टम स्टेट एस्टीमेशन में रेसिडुअल-आधारित डिटेक्शन विधियों की मौलिक सीमाएँ हैं क्योंकि हमलावर ऐसे फॉल्स डेटा इंजेक्शन तैयार कर सकते हैं जो मेजरमेंट मैनिफोल्ड पर ही रहते हैं, जिससे वे भौतिक रूप से सुसंगत और सामान्य संचालन से अविभेद्य हो जाते हैं।