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LLM-Generated Samples for Android Malware Detection

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि फाइन-ट्यून किए गए LLM-जनरेटेड सिंथेटिक डेटा का उपयोग एंड्रॉइड मैलवेयर के दुर्लभ डेटासेट को डिटेक्शन सटीकता से समझौता किए बिना प्रभावी ढंग से बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, फिर भी यह वास्तविक दुनिया के डेटा की तुलना में एक स्टैंडअलोन ट्रेनिंग स्रोत के रूप में अपर्याप्त बना हुआ है।

Pack-A-Mal: A Malware Analysis Framework for Open-Source Packages

यह शोध पत्र Pack-A-Mal प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो कमांड निष्पादन, फ़ाइल एक्सेस और नेटवर्क संचार जैसे रनटाइम व्यवहारों की निगरानी करके छिपे हुए (obfuscated) मैलवेयर का प्रभावी ढंग से पता लगाने और फॉल्स पॉजिटिव्स को कम करने के लिए gVisor जैसी कंटेनर सैंडबॉक्सिंग तकनीकों का उपयोग करके ओपन-सोर्स पैकेज के डायनेमिक एनालिसिस को बढ़ाता है।

Proof of Reasoning for Privacy Enhanced Federated Blockchain Learning at the Edge

यह शोध पत्र प्रूफ़ ऑफ़ रीजनिंग (PoR) को प्रस्तुत करता है, जो ब्लॉकचेन पर गोपनीयता-वर्धित फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक नवीन सर्वसम्मति तंत्र है, जो डेटा को अस्पष्ट करने के लिए मास्क्ड ऑटोएनकोडर का उपयोग करता है और केवल डाउनस्ट्रीम क्लासिफायर को एज पर प्रशिक्षित करता है, जिससे नेटवर्क को हमलों से सुरक्षित करते हुए कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम किया जा सके और बड़े पैमाने के IoT वातावरण में सत्यापन योग्य एकत्रीकरण सक्षम किया जा सके।

Learning to Collaborate: An Orchestrated-Decentralized Framework for Peer-to-Peer LLM Federation

On the Insecurity of Keystroke-Based AI Authorship Detection: Timing-Forgery Attacks Against Motor-Signal Verification

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि इंटर-कीस्ट्रोक अंतराल परिवर्तनशीलता (inter-keystroke interval variability) पर आधारित कीस्ट्रोक-आधारित एआई लेखकत्व पहचान मौलिक रूप से असुरक्षित है क्योंकि एआई पाठ का मानवीय प्रतिलेखन (human transcription) और स्वचालित टाइमिंग-जालसाजी हमले दोनों ही लगभग पूर्ण बचाव दर प्राप्त कर सकते हैं, जो यह सिद्ध करता है कि मोटर सिग्नल अकेले सामग्री के अर्थ संबंधी मूल को सत्यापित नहीं कर सकते।

Safeguard: Security Controls at the Software Defined Network Layer

यह शोध पत्र सेफ़गार्ड (Safeguard) प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड सुरक्षा ढांचा है जो डेटा-संचालित सॉफ्टवेयर डिफाइंड नेटवर्किंग (SDN) नियंत्रणों पर नियम-आधारित नीतियों को ओवरले करता है ताकि अनपेक्षित परिणामों और अति-सुधार को रोका जा सके, विशेष रूप से मशीन लर्निंग-आधारित घुसपैठ पहचान प्रणालियों में।

Res-MIA: A Training-Free Resolution-Based Membership Inference Attack on Federated Learning Models

On the Impossibility of Simulation Security for Quantum Functional Encryption

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके कि शास्त्रीय असंभवता परिणाम क्वांटम क्षेत्र तक विस्तृत होते हैं, अनबाउंडेड (unbounded) चुनौती संदेशों के लिए बिना शर्त बाधाओं को सिद्ध करता है और साइकोडोम (pseudorandom) क्वांटम अवस्थाओं या बाउंडेड की (bounded key) परिदृश्यों के लिए पब्लिक-की एन्क्रिप्शन जैसी कमजोर धारणाओं के तहत असंभवता को सिद्ध करते हुए, सिमुलेशन-सुरक्षित क्वांटम फंक्शनल एन्क्रिप्शन प्राप्त करने की असंभवता स्थापित करता है।

Are Quantum Voting Protocols Practical?

यह शोध पत्र क्वांटम सिद्धांतों को रेखांकित करके, प्रतिनिधि सिस्टम डिज़ाइनों और थ्रेट मॉडल्स की समीक्षा करके और निकट-अवधि के लघु-स्तरीय चुनावों के लिए उनकी व्यवहार्यता का आकलन करने हेतु कार्यान्वयन चुनौतियों का मूल्यांकन करके क्वांटम वोटिंग प्रोटोकॉल की व्यावहारिकता का सर्वेक्षण करता है।

Reconstructing Training Data from Adapter-based Federated Large Language Models