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यह शोध पत्र बहुकेंद्र नैदानिक अध्ययनों के लिए एक विभेदक रूप से निजी (डिफरेंशियल प्राइवेट) वितरित अनुमान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सटीकता, संचार और गोपनीयता को संतुलित करने के लिए लॉग बिलीफ-रेशियो सांख्यिकी का आदान-प्रदान करता है, और सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह मौजूदा गोपनीयता-संरक्षण विधियों की तुलना में काफी कम त्रुटि और तेज़ गणना के साथ लगभग इष्टतम सांख्यिकीय शक्ति प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र DeepNcode को पेश करता है, जो एक एन्कोडिंग-आधारित सुरक्षा विधि है जो बिना मॉडल पुनप्रशिक्षण, सटीकता में बदलाव, या महत्वपूर्ण समय ओवरहेड के, सुरक्षा मार्जिन को 12.4 गुना तक बढ़ाकर न्यूरल नेटवर्क के बिट-फ्लिप हमलों के विरुद्ध लचीलेपन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि गैलीलियो के ओपन सर्विस नेविगेशन मैसेज ऑथेंटिकेशन (OSNMA) को एक नवीन समय-तुल्यकालन हेरफेर रणनीति के माध्यम से बायपास किया जा सकता है, जो हमलावरों को रीप्ले, फोर्जरी और डुअल-फ्रीक्वेंसी फोर्जरी हमलों के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यकताओं को पूरा करते हुए रिसीवर्स को मनमाने स्थानों और समयों पर सफलतापूर्वक स्पूफ करने में सक्षम बनाता है।
SPFinder एक स्केलेबल रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो लंबे कोड कॉन्टेक्स्ट को संभालने के लिए पदानुक्रमित एम्बेडिंग (hierarchical embeddings) का उपयोग करके और पूरे रिपॉजिटरी में उच्च सटीकता सुनिश्चित करने के लिए एक तीन-चरणीय रणनीति को अपनाकर भेद्यता पैच ट्रेसिंग (vulnerability patch tracing) में सुधार करता है, जो मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों और व्यावसायिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अंतर्निहित सामग्री को निकाले बिना सीधे क्यूआर कोड के संरचनात्मक और पिक्सेल पैटर्न का विश्लेषण करके क्विशिंग (quishing) हमलों का पता लगाता है, जो XGBoost के साथ उच्च सटीकता प्राप्त करता है और यह प्रदर्शित करता है कि दृश्य विशेषताएं अकेले ही फिशिंग जोखिमों की प्रभावी ढंग से पहचान कर सकती हैं।
यह शोध पत्र CEGA का प्रस्ताव करता है, जो एक लागत प्रभावी, पुनरावृत्ति नोड क्वेरी रणनीति है जो सख्त क्वेरी बाधाओं के तहत उच्च-सटीक ग्राफ-आधारित मॉडल निष्कर्षण को सक्षम बनाता है, जिससे GNN कमजोरियों को उजागर करने के साथ-साथ डेटा-दुर्लभ डोमेन में कुशल, कम-संसाधन अनुसंधान के लिए एक व्यावहारिक समाधान भी मिलता है।
यह शोध पत्र ARMOR को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-मुक्त सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) नियंत्रक है जो तैनाती के दौरान विशेषाधिकार प्राप्त हमले की जानकारी की आवश्यकता के बिना, हमले-लचीले लेटेंट स्टेट रिप्रजेंटेशन (latent state representations) सीखने के लिए एक दो-चरणीय प्रशिक्षण ढांचे का उपयोग करके भौतिक सेंसर हमलों के तहत सुदृढ़ UAV संचालन सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र मोनेरो (Monero) पर कुबिक (Qubic) के 2025 के माइनिंग अभियान का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि इस समूह ने उच्च ऑर्फनिंग (orphaning) और पुनर्गठन (reorganizations) के माध्यम से नेटवर्क में व्यवधान उत्पन्न किया, लेकिन यह निरंतर बहुमत नियंत्रण या लाभ प्राप्त करने में विफल रहा, जो अंततः गैर-अनुकूलित स्वार्थी माइनिंग (selfish mining) रणनीतियों के विरुद्ध मोनेरो के गोपनीयता-संरक्षण वाले प्रूफ-ऑफ-वर्क पारिस्थितिकी तंत्र के लचीलेपन को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र BloQBench को प्रस्तुत करता है, जो एक विकेंद्रीकृत एथेरियम-आधारित ढांचा है जो क्वांटम वर्चस्व के सार्वजनिक रूप से सत्यापन योग्य, विश्वास रहित आश्वासन प्रदान करने के लिए बिना किसी पूर्व-निर्धारित गुप्त सूचनाओं वाले शास्त्रीय रूप से कठिन पहेलियों का उपयोग करता है और सफल प्रदर्शन पर क्वांटम-सुरक्षित क्रिप्टोग्राफिक योजनाओं में संक्रमण को स्वचालित रूप से ट्रिगर करता है।
यह अनुभवजन्य अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि स्वचालित हमला श्रृंखला (अटैक चेन) निर्माण में प्रेडिकेट प्रतिनिधित्व की सूक्ष्मता (ग्रैनुलैरिटी) को नौ से घटाकर पांच श्रेणियों में करने से योजना की वैधता या लागत पर महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ता है, जो यह सुझाव देता है कि उच्च सूक्ष्मता मुख्य रूप से संरचनात्मक औचित्य को परिष्कृत करती है न कि उत्पन्न हमला श्रृंखलाओं की व्यवहार्यता को।