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यह शोध पत्र मास्क्ड एनर्जी परटर्बेशन (MEP) का प्रस्ताव देता है, जो एक नवीन एडवरसेरियल अटैक विधि है जो अदृश्य गड़बड़ी उत्पन्न करने के लिए कम-ऊर्जा वाले आवृत्ति क्षेत्रों को मास्क करती है, जो ECAPA-TDNN और ResNet34 जैसे स्पीकर रिकग्निशन सिस्टम को प्रभावी ढंग से चकमा देने के साथ-साथ ऑडियो गुणवत्ता बनाए रखने में FGSM वेरिएंट्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र "थर्ड-पार्टी एक्सेस इफेक्ट" (3PAE) को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि शैक्षिक वास्तविक डेटा तक तीसरे पक्ष की पहुंच को सुगम बनाने के उद्देश्य से की जाने वाली गोपनीयता प्रथाएं अनजाने में हितधारकों के ऑप्ट-आउट और गैर-प्रकटीकरण को प्रेरित कर सकती हैं, जिससे डेटासेट परिवर्तित हो जाता है और डाउनस्ट्रीम अनुसंधान निष्कर्षों की वैधता से समझौता होता है।
FraudShield एक नवीन ढांचा है जो एक फ्रॉड टैक्टिक-कीवर्ड नॉलेज ग्राफ का निर्माण और उपयोग करके इनपुट को संरचित साक्ष्य के साथ संवर्धित करता है, जिससे बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) को धोखाधड़ी वाले हमलों से सुरक्षा प्रदान करता है, और इस प्रकार विभिन्न मॉडलों और धोखाधड़ी के प्रकारों में रक्षा प्रभावशीलता, व्याख्यात्मकता और सामान्यीकरण क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
VocBulwark एक व्यावहारिक जनरेटिव स्पीच वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क है जो मॉडल मापदंडों को फ्रीज करता है और जटिल हमलों एवं कोडेक पुनरुत्पादन (codec regenerations) के प्रति लचीला, उच्च-निष्ठा (high-fidelity), उच्च-क्षमता और सुदृढ़ वॉटरमार्किंग प्राप्त करने के लिए एक टेम्पोरल एडैप्टर, एक कोर्स-टू-फाइन गेटेड एक्सट्रैक्टर और एक एक्यूरेसी-गाइडेड ऑप्टिमाइज़ेशन करिकुलम का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र फंक्शनल नेटवर्क फिंगरप्रिंट (FNF) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त और नमूना-कुशल विधि है जो विविध आर्किटेक्चर और संशोधनों में बौद्धिक संपदा संरक्षण के लिए एक सुदृढ़ समाधान प्रदान करते हुए, उनके कार्यात्मक नेटवर्क गतिविधि की निरंतरता का विश्लेषण करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के अनधिकृत व्युत्पन्नों का पता लगाता है।
ट्रैकली (Trackly) एक एकीकृत, स्केलेबल SaaS प्लेटफॉर्म है जो मल्टी-टेनेंट माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर पर निर्मित है और जो डिजिटल अनुभवों को अनुकूलित करने तथा धोखाधड़ी और बॉट हमलों जैसे सुरक्षा खतरों को कम करने के लिए वास्तविक समय, नियम-आधारित विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) के साथ व्यापक उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण को समाहित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ एक कोटलिन कोड पूर्णता मॉडल (Kotlin code completion model) को प्रशिक्षित करना, काफी कम डेटा पर प्रशिक्षित होने के बावजूद, गैर-निजी मॉडलों के तुलनीय उच्च उपयोगिता बनाए रखते हुए मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक्स (Membership Inference Attacks) को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोधपत्र Unshade को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड जावा डिपेंडेंसी स्कैनिंग टूल है जो संशोधित और छिपी हुई असुरक्षित डिपेंडेंसीज़ का पता लगाने के लिए मेटाडेटा विश्लेषण को बाइटकोड फिंगरप्रिंटिंग के साथ जोड़ता है, जिससे यह पता चलता है कि लगभग 50% लोकप्रिय ओपन-सोर्स जावा प्रोजेक्ट्स में ऐसे जोखिम मौजूद हैं जिन्हें पारंपरिक स्कैनर मिस कर देते हैं।
यह अध्ययन नाबालिगों के लिए OpenAI की पैरेंटल कंट्रोल प्रणाली का मूल्यांकन करता है और पाता है कि जबकि वर्तमान बैकएंड लीगेसी मॉडल्स की तुलना में कंटेंट लीक होने की संभावना को कम करता है, यह कई महत्वपूर्ण जोखिम श्रेणियों के लिए अलर्ट उत्पन्न करने में विफल रहता है और रिपोर्ट न किए गए निर्दोष प्रश्नों के ओवरब्लॉकिंग पर निर्भर करता है, जो ऑन-स्क्रीन सुरक्षा उपायों और पैरेंट-फेसिंग टेलीमेट्री के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है।
यह शोध पत्र WiFiPenTester को प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रित GenAI प्रणाली है जो मानव निरीक्षण और नैतिक सुरक्षा उपायों को कड़ाई से बनाए रखते हुए टोही (reconnaissance) और निर्णय सहायता को स्वचालित करके वायरलेस एथिकल हैकिंग की दक्षता और सटीकता को बढ़ाती है।