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MerkleSpeech एक द्वि-स्तरीय स्पीच प्रोवेनेंस सिस्टम है जो सार्वजनिक-कुंजी सत्यापन योग्य (public-key verifiable), चंक-स्तर के प्रमाणीकरण के लिए सुदृढ़ न्यूरल वॉटरमार्किंग को मर्केल-ट्री-आधारित क्रिप्टोग्राफिक कमिटमेंट्स के साथ जोड़ता है, जो सामान्य ऑडियो रूपांतरणों और स्प्लिसिंग के प्रति लचीला बना रहता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कैसे असुरक्षित 5G लोअर-लेयर कंट्रोल संदेशों में कमजोरियों, विशेष रूप से SIB1 स्पूफिंग और टाइमिंग एडवांस हेरफेर के माध्यम से, अत्यधिक बैटरी खपत और रेडियो लिंक विफलताओं के जरिए डिनायल-ऑफ-सर्विस हमलों का फायदा उठाया जा सकता है।
SecCodePRM एक सुरक्षा-उन्मुख प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल है जो कार्यात्मक शुद्धता से समझौता किए बिना भेद्यता पहचान (vulnerability detection) और सुरक्षित कोड जनरेशन में सुधार करने के लिए कोड ट्रेजेक्टरीज के साथ सूक्ष्म, स्टेप-स्तरीय फीडबैक प्रदान करता है।
यह शोध पत्र "प्रमाणित वर्कफ़्लो" (authenticated workflows) का प्रस्ताव करता है, जो एक नियतात्मक सुरक्षा ढांचा है जो प्रॉम्प्ट, टूल, डेटा और संदर्भ में क्रिप्टोग्राफिक अखंडता और इरादा-आधारित नीति प्रवर्तन को लागू करके एजेंटिक एआई की रक्षा करता है, जो प्रभावी रूप से संभाव्य सुरक्षा उपायों को एक स्केलेबल, सार्वभौमिक रनटाइम से बदल देता है।
यह शोध पत्र LLM अनुप्रयोगों के लिए एक नवीन सुरक्षा ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और कॉन्टेक्स्ट हेरफेर हमलों के विरुद्ध प्रमाणिक, निवारक सुरक्षा प्रदान करने के लिए एक औपचारिक नीति बीजगणित (फॉर्मल पॉलिसी अलजेब्रा) के साथ क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स—प्रमाणित प्रॉम्प्ट और छेड़छाड़-प्रमाणित कॉन्टेक्स्ट—का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र LLM एजेंटों में एक सुरक्षा भेद्यता की पहचान करता है जहाँ दुर्भावनापूर्ण निर्देशों को टूल दस्तावेज़ीकरण (कौशल) के भीतर HTML कमेंट्स में छिपाया जा सकता है, जो मानवीय समीक्षा को दरकिनार करते हुए मॉडल को अनधिकृत कार्यों को करने के लिए प्रभावित करता है।
यह शोध पत्र "CryptoCatch" का प्रस्ताव करता है, जो एक दो-चरणीय पहचान ढांचा (two-stage detection framework) है जो एन्क्रिप्टेड क्रिप्टोमाइनिंग ट्रैफ़िक और विशिष्ट क्रिप्टोकरेंसी की सटीक पहचान करने और फॉल्स पॉजिटिव्स को कम करने के लिए मशीन लर्निंग और एक्टिव प्रोबिंग का उपयोग करता है।
यह शोधपत्र एक पहचान संरेखण (identity alignment) योजना प्रस्तावित करता है जो निष्क्रिय विश्लेषण और सक्रिय अंतःक्रिया दोनों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को पुनः अज्ञात पहचान से मुक्त करने के लिए गुमनाम ऑनलाइन ट्रैकिंग डेटा का लाभ उठाती है, साथ ही एक नवीन मूल्यांकन ढांचे और एक कार्यात्मक प्रणाली प्रोटोटाइप को भी प्रस्तुत करती है।
यह शोधपत्र एक विषम (हेटरोजीनियस) IoT वातावरण के लिए एक बहु-स्तरीय सुरक्षा ढांचे का प्रस्ताव करता है जो संसाधन-सीमित उपकरणों पर प्रदर्शन दक्षता बनाए रखते हुए डिफेंस-इन-डेप्थ प्रदान करने के लिए ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट्स (TEEs), सिमेंटिक मिडलवेयर और ब्लॉकचेन को एकीकृत करता है।
VulReaD एक नॉलेज-ग्राफ-गाइडेड फ्रेमवर्क है जो एक टीचर LLM का उपयोग करके CWE-संगत कंट्रास्टिव सुपरविजन (contrastive supervision) उत्पन्न करता है, जिससे एक स्टूडेंट मॉडल को प्रिफरेंस ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से बेहतर मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन और इंटरप्रिटेबिलिटी प्राप्त करने में मदद मिलती है, जिससे सॉफ्टवेयर वल्नरेबिलिटी डिटेक्शन और रीजनिंग में सुधार होता है।