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यह शोध पत्र VEXA का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विश्वासनीयता और शैलीगत व्याख्यात्मकता (interpretability) से समझौता किए बिना अर्थ संबंधी विश्वसनीयता (semantic reliability) सुनिश्चित करने के लिए सिद्धांत-आधारित व्यक्तित्व अनुकूलन (persona adaptation) के साथ GradientSHAP-आधारित साक्ष्य ग्राउंडिंग को एकीकृत करके विश्वसनीय, शिक्षार्थी-केंद्रित घोटाले की व्याख्याएँ उत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र SynAT का प्रस्ताव करता है, जो एक स्वचालित दृष्टिकोण है जो क्राउड सुरक्षा चर्चाओं से अटैक ट्री को संश्लेषित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और इवेंट-रिलेशन एक्सट्रैक्शन का लाभ उठाता है, जिससे CVE, CAPEC और HUAWEI के आंतरिक सिस्टम जैसे सुरक्षा ज्ञान आधारों को सामयिक थ्रेट इंटेलिजेंस के साथ प्रभावी ढंग से बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि LLM-आधारित फिशिंग डिटेक्शन सिस्टम मनुष्यों और मॉडलों के बीच धारणात्मक विषमताओं (perceptual asymmetries) का लाभ उठाने वाले गुप्त प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के प्रति संवेदनशील हैं, और प्रॉम्प्ट हार्डनिंग, रिट्रीवल ऑग्मेंटेशन और आउटपुट वैलिडेशन के माध्यम से इन जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए InjectDefuser फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र एक संप्रभु संदर्भ संरचना (Sovereign Reference Architecture) प्रस्तावित करता है जो स्व-संप्रभु पहचान (self-sovereign identity), ब्लॉकचेन-आधारित विश्वास और नियंत्रित जनरेटिव एआई को एकीकृत करके डिजिटल संप्रभुता को एक प्रथम-श्रेणी के वास्तुशिल्प गुण के रूप में मानता है, ताकि ऑडिट करने योग्य और क्षेत्राधिकार-जागरूक सॉफ्टवेयर के लिए नियामक इरादे को ठोस सिस्टम डिज़ाइन के साथ जोड़ा जा सके।
यह शोधपत्र एक प्रतीकात्मक मॉडल प्रस्तुत करता है ताकि सभी दस NIST हल्के क्रिप्टोग्राफी (lightweight cryptography) फाइनलिस्टों को इनिशियलाइज़ेशन (initialization), डेटा-प्रोसेसिंग (data-processing) और फाइनलाइजेशन (finalization) चरणों में विभाजित करके उनकी समय जटिलता (time complexity) को औपचारिक रूप से व्युत्पन्न किया जा सके, जिससे संसाधन-सीमित वातावरण के लिए कुशल प्रिमिटिव्स (primitives) के चयन के मार्गदर्शन हेतु एक एकीकृत सैद्धांतिक ढांचा प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि CodeQL और Semgrep जैसे स्टैटिक एनालिसिस टूल्स, LLM-जनरेटेड कोड के लिए मानव-सत्यापित ग्राउंड ट्रुथ की तुलना में महत्वपूर्ण विसंगतियां प्रदर्शित करते हैं, जिससे एक प्रस्तावित फ्रेमवर्क को प्रेरित किया जाता है जो सुरक्षित कोड जनरेशन और भेद्यता (वल्नरेबिलिटी) डिटेक्शन को बढ़ाने के लिए एक डायनेमिक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन पाइपलाइन में निरंतर मानव फीडबैक को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र "OverThink" का परिचय देता है, जो एक नया हमला है जो सार्वजनिक सामग्री में निर्दोष, जटिल छद्म समस्याओं को इंजेक्ट करके रीजनिंग लैंग्वेज मॉडल्स का शोषण करता है ताकि अत्यधिक टोकन जनरेशन के लिए मजबूर किया जा सके, जिससे सुरक्षा फिल्टरों से बचते हुए महत्वपूर्ण विलंबता (latency) और लागत में वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र DP-SPRT को प्रस्तुत करता है, जो वाल्ड के सीक्वेंशियल प्रोबेबिलिटी रेश्यो टेस्ट (Wald's Sequential Probability Ratio Test) के लिए एक डिफरेंशियल प्राइवेट रैपर है, जो लगभग इष्टतम सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी और बेहतर गोपनीयता गारंटी प्राप्त करने के लिए एक नवीन 'आउटसाइडइंटरवल' (OutsideInterval) तंत्र का उपयोग करता है, जबकि यह शुद्ध और रेंजी डिफरेंशियल प्राइवेसी (Rényi differential privacy) दोनों सेटिंग्स के तहत त्रुटि संभावनाओं को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करता है।
यह शोध पत्र मॉड्यूल-लैटिस रिडक्शन का एक ठोस औसत-मामला विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि अंतर्निहित नंबर फील्ड का डिस्क्रीमिनेन्ट (discriminant) मॉड्यूल-BKZ की दक्षता को संचालित करता है और अधिकांश साइक्लोटोमिक फील्ड्स के लिए अनस्ट्रक्चर्ड BKZ पर एक सब-एक्सपोनेंशियल स्पीडअप प्रदान करता है, एक ऐसा निष्कर्ष जिसे मॉड्यूल-BKZ के पहले ओपन-सोर्स कार्यान्वयन द्वारा समर्थित किया गया है।
यह शोध पत्र DataFilter को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-टाइम, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) रक्षा प्रणाली है जो असुरक्षित डेटा से दुर्भावनापूर्ण प्रॉम्प्ट इंजेक्शन निर्देशों को चुनिंदा रूप से हटाने के लिए सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करती है ताकि वह लार्ज लैंग्वेज मॉडल तक पहुँचने से पहले ही हट जाए, जिससे उपयोगिता को बनाए रखते हुए और ब्लैक-बॉक्स सिस्टम के लिए प्लग-एंड-प्ले परिनियोजन को सक्षम करते हुए लगभग शून्य हमला सफलता दर प्राप्त की जा सके।