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इन्फ़रनेट (InferNet) एक नवीन साइड-चैनल हमला है जो विभिन्न फ्रेमवर्क और हार्डवेयर प्लेटफॉर्म्स के बीच डीप न्यूरल नेटवर्क के विशिष्ट आर्किटेक्चर और वेरिएंट्स का सटीक अनुमान लगाने के लिए मोटे तौर पर (coarse-grained), गैर-आक्रामक (non-intrusive) एग्रीगेट जीपीयू प्रोफाइल का लाभ उठाता है, जो जटिल टाइम-सीरीज विश्लेषण की आवश्यकता के बिना 100% निष्कर्षण सटीकता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र नॉनटेक्स्टुअल टारगेट अटैक (NTA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ग्रेडिएंट-आधारित जेलब्रेक विधि है जो निश्चित प्रतिक्रिया पैटर्न को लागू किए बिना एक LLM की असुरक्षित होने की संभावना को अधिकतम करती है, जिससे सुरक्षा-संरेखित मॉडलों पर उच्च दक्षता के साथ 96.8% सफलता दर प्राप्त करने के लिए हमले के खोज स्थान का महत्वपूर्ण विस्तार होता है।
यह शोध पत्र क्वांटम-एन्हांस्ड जेनेरेटिव मॉडल (QEGM) प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड क्लासिकल-क्वांटम फ्रेमवर्क है जो अत्याधुनिक क्लासिकल विधियों की तुलना में भारी-पूंछ वाले वितरणों (heavy-tailed distributions) वाली दुर्लभ घटनाओं के पूर्वानुमान और मॉडलिंग में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए वेरिएशनल क्वांटम सर्किट और एक टेल-अवेयर लॉस फंक्शन का लाभ उठाता है।
यह शोधपत्र TALUS को प्रस्तुत करता है, जो पहला थ्रेशोल्ड ML-DSA निर्माण है जो एक बाउंड्री क्लीयरेंस कंडीशन (Boundary Clearance Condition) और एक कैरी एलिमिनेशन फ्रेमवर्क (Carry Elimination Framework) के माध्यम से योजना की नॉन-लीनियर राउंडिंग बाधा को पार करते हुए, मानक सिग्नेचर अनुकूलता और सुरक्षा बनाए रखते हुए 99% से अधिक सफलता के साथ वन-राउंड ऑनलाइन साइनिंग प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र पिछले एक दशक में ब्लॉकचेन सुरक्षा अनुसंधान के विकास का सर्वेक्षण करता है, जिसमें चार-स्तरीय स्तरित वास्तुकला और क्रॉस-डोमेन ट्रस्ट सीमाओं के माध्यम से हमलों और रक्षाओं को वर्गीकृत किया गया है, जिसमें विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) और क्रॉस-चैन इंटरऑपरेबिलिटी द्वारा संचालित बदलते खतरे के परिदृश्य पर विशिष्ट ध्यान केंद्रित किया गया है।
यह शोधपत्र GhostWriter को पेश करता है, जो टूल-उपयोग करने वाले AI एजेंटों की दीर्घकालिक स्मृति (long-term memory) को लगभग सार्वभौमिक सफलता के साथ विषाक्त करने वाला एक नया हमला है, और एजेंट की उपयोगिता को बनाए रखते हुए इन सुरक्षा संबंधी कमजोरियों को कम करने के लिए एक प्रभावी रक्षा तंत्र के रूप में Agentic Memory Sentry (AM-Sentry) का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र एक प्रोटोटाइप वीपीएन (VPN) प्रस्तुत करता है जो निरंतर, वास्तविक समय में आठ घंटे के एन्क्रिप्टेड ऑडियो और वीडियो ट्रांसमिशन को सक्षम करने के लिए AES-256-GCM का उपयोग करते हुए, LuxQuanta NOVA QKD प्लेटफॉर्म के साथ ETSI GS QKD 014 की डिलीवरी को सफलतापूर्वक एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एजेंटिक एआई (agentic AI) से जुड़े बढ़ते जोखिमों को संबोधित करने वाले एक सहयोगात्मक होराइजन-स्कैनिंग अभ्यास के आधार पर, एजेंटिक एआई के लिए प्रमुख सुरक्षा और गोपनीयता चुनौतियों और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करने हेतु तीस अंतर्राष्ट्रीय विशेषज्ञों के अंतर्दृष्टि का संश्लेषण करता है।
PRoVeFL एक नवीन, मॉड्यूलर फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मल्टी-की फुली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और एक हाइब्रिड कम्प्यूटेशन मॉडल का लाभ उठाकर गोपनीयता-संरक्षित, बायज़ेंटाइन-रोबस्ट और सत्यापन योग्य एग्रीगेशन प्राप्त करता है ताकि विविध रोबस्ट एग्रीगेशन एल्गोरिदम को सपोर्ट करते हुए ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।
यह शोध पत्र विकेंद्रीकृत सामुदायिक प्रशिक्षण (decentralized community training) के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल रक्षा पद्धति प्रस्तावित करता है जो प्राकृतिक बैकडोर अवशोषण (natural backdoor absorption), यादृच्छिक शेड्यूलिंग (randomized scheduling) और आलसी सत्यापन (lazy verification) का लाभ उठाती है ताकि 10% प्रशिक्षण चरणों के ऑडिटिंग के बावजूद, शून्य उपयोगिता ह्रास (zero utility degradation) के साथ गुप्त बैकडोर हमलों को प्रमाणित रूप से दबाया जा सके।