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यह शोध पत्र एक एडवरसैरियल प्रॉम्प्टिंग फ्रेमवर्क (APF) प्रस्तुत करता है जो कई परिष्कार स्तरों में संरचित एडवरसैरियल प्रॉम्प्ट उत्पन्न करके एआई मॉडल सुरक्षा का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि एन्कोडेड हमले एंटरप्राइज वातावरण में सुरक्षा तंत्र को बायपास करने में विशेष रूप से प्रभावी हैं।
यह शोध पत्र CTF गेमप्ले के दो दशकों के विकास पर चिंतन करता है और ENOFLAG टीम की शैक्षणिक यात्रा से सीखे गए सबक साझा करता है, जिसकी स्थापना 2006 CIPHER II प्रतियोगिता के बाद की गई थी।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि संरचनात्मक आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन हमले, विशेष रूप से क्रॉस-डेकेड रजिस्टर शिफ्ट और मॉडर्निस्ट स्ट्रीम-ऑफ-कॉन्शसनेस रूप, एक मौलिक भेद्यता का लाभ उठाकर अत्याधुनिक एडवर्सियली फाइन-ट्यून्ड एआई डिटेक्टरों को प्रभावी ढंग से बायपास कर देते हैं जहाँ टेक्स्ट को डिटेक्टर के प्रशिक्षण वितरण से दूर धकेलना सफल होता है जबकि मानव डेटा की नकल करना विफल हो जाता है।
यह शोध पत्र PriEval-Protect प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत दो-चरणीय ढांचा है जो स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों में गोपनीयता जोखिमों का मूल्यांकन करने के लिए नियामक अनुपालन स्कोरिंग को तकनीकी डेटा विश्लेषण के साथ एकीकृत करता है और फेडरेटेड लर्निंग और डिफरेंशियल प्राइवेसी जैसे अनुकूलित सुरक्षा उपायों की स्वचालित रूप से सिफारिश करता है।
यह अध्ययन एंड्रॉइड 8 से 15 तक के प्रोडक्शन बिल्ड्स में एंड्रॉइड मेमोरी विश्लेषण की फॉरेंसिक व्यवहार्यता का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि गूगल के सुरक्षा सुदृढ़ीकरण ने libart.so से अधिकांश स्टैटिक सिम्बल्स और सोर्स संदर्भों को हटा दिया है, अंतर्निहित मेमोरी आर्किटेक्चर संरचनात्मक रूप से अक्षुण्ण बना हुआ है, जिससे फॉरेंसिक टूल्स को संस्करण-मैच वाले डेवलपमेंट बिल्ड्स का उपयोग करके रनटाइम एंट्री पॉइंट्स खोजने और डेटा स्ट्रक्चर्स को हल करने की अनुमति मिलती है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि एन्क्रिप्टेड मेमपूल (encrypted mempools), हालांकि मैक्सिमल एक्सट्रैक्टेबल वैल्यू (maximal extractable value) के विरुद्ध प्रभावी हैं, अनजाने में कमिट चरण (commit phase) के दौरान तत्काल सुधारात्मक आर्बिट्राज (corrective arbitrage) को रोककर परपेचुअल फ्यूचर्स फंडिंग (perpetual futures funding) में एक सुरक्षा भेद्यता उत्पन्न करते हैं, जिससे आर्थिक प्रतिक्रिया अंतराल (economic reaction gaps) और कम मूल्य पूंजीकरण (reduced price capitalization) के माध्यम से स्टेट मैनिपुलेशन हमलों (state manipulation attacks) को बढ़ावा मिलता है।
यह शोध पत्र प्रति-रिपोर्ट डिफरेंशियल प्राइवेसी (per-report differential privacy) का उपयोग करके व्हिसलब्लोअर संरक्षण के लिए एक औपचारिक ढांचे का प्रस्ताव करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ रैंडमाइज्ड रिस्पॉन्स (randomized response) सीमित गारंटी प्रदान करता है, वहीं एक नवीन तंत्र जो निजी ऑडिटिंग को निरंतर गणना (continual counting) तक कम करता है, ऑडिट की गई संस्था द्वारा प्रतिशोध को रोकने में बेहतर शोर स्केलिंग (noise scaling) और उपयोगिता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र SkillSec-Eval प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक ढांचा है जो पुन: प्रयोज्य लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंट स्किल्स के संपूर्ण जीवनचक्र में सुरक्षात्मक कमजोरियों की पहचान और मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जोखिम पारंपरिक रनटाइम निष्पादन संबंधी चिंताओं से काफी आगे तक विस्तृत हैं।
यह शोध पत्र एआई-सक्षम प्रणालियों के लिए प्रवेश परीक्षण (पेनेट्रेशन टेस्टिंग) हेतु एक नया ढांचा प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक बुनियादी ढांचे के समझौते से ध्यान हटाकर इस बात के मूल्यांकन पर केंद्रित करता है कि क्या हमलावर प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और डेटा पॉइजनिंग जैसे विभिन्न प्रभाव मार्गों के माध्यम से परिचालन उद्देश्यों के व्यवहार संबंधी उल्लंघन उत्पन्न कर सकते हैं।
यह शोधपत्र एक अनुपालन-भारित (compliance-weighted) फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संस्थागत अनुपालन स्कोर के अनुसार डिफरेंशियल प्राइवेसी शोर आवंटन (noise allocation) को अनुकूलित करता है, जिससे कम-अनुपालन वाले स्वास्थ्य सेवा संस्थानों को समग्र मॉडल प्रदर्शन को कम किए बिना या उपयोगिता दंड (utility penalties) का सामना किए बिना सहयोगात्मक एआई प्रशिक्षण में भाग लेने में सक्षम बनाया जा सके।