3309 पेपर
यह शोध पत्र ORAN-DEFEND को प्रस्तुत करता है, जो एक रिट्रेनिंग-मुक्त (retraining-free) सबस्पेस प्रोजेक्शन डिफेंस है जो ओपन RAN में बैकडोर वाले डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग xApps को प्रभावी ढंग से सैनिटाइज करता है, जो कवरट ट्रिगर्स (covert triggers) का पता लगाकर और उन्हें बेअसर करके, तब लगभग पूर्ण रिकवरी दर प्राप्त करता है जब ट्रिगर ऊर्जा सुरक्षित सिग्नल सबस्पेस के बाहर स्थित होती है।
यह शोध पत्र ECO/CPO-DAG को प्रस्तुत करता है, जो प्रतिकूल आपूर्ति श्रृंखलाओं (adversarial supply chains) के लिए एक डोमेन-विशिष्ट जवाबदेही प्रोटोकॉल है, जो स्व-सत्यापन योग्य विरोधाभास प्रमाण वस्तुओं (Contradiction Proof Objects) के माध्यम से हस्ताक्षरित घटना दावों में प्रमाणिक विरोधाभासों का पता लगाने और आर्थिक रूप से दंडित करने के लिए एक कारण-क्रमित (causally ordered) DAG का उपयोग करता है, जबकि यह स्पष्ट रूप से पूर्ण सत्य के स्रोत के बजाय विरोधाभास-पता लगाने वाले परत के रूप में अपनी भूमिका को अलग करता है।
यह शोध पत्र एक ऑडिट करने योग्य रैनसमवेयर डिटेक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च-प्रदर्शन वाले थ्रेट डिटेक्शन प्राप्त करने के लिए डबल डीप क्यू-नेटवर्क्स को मल्टी-शार्ड SISA रिट्रेनिंग के साथ जोड़ता है, जो GDPR और CCPA जैसे नियमों का अनुपालन करते हुए कुशल, गोपनीयता-संगत चयनात्मक डेटा निष्कासन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक सुरक्षा-जागरूक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (SA-DRL) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक सममित पहचान विधियों की तुलना में रैनसमवेयर की फाल्स-नेगेटिव दरों को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए एसिमेट्रिक रिवॉर्ड शेपिंग और एक सुरक्षा-इष्टतम मॉडल चयन मानदंड का उपयोग करता है।
SynapseFlow एक नवीन स्वचालित हार्नेस जनरेटर है जो मौजूदा LLM-आधारित विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए स्टेट मशीन-निर्देशित वर्कफ़्लो डिकंपोज़िशन और डेटाफ्लो-अवेयर फंक्शन एग्रीगेशन का लाभ उठाता है, जिससे वास्तविक दुनिया के सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स में काफी अधिक ब्रांच कवरेज और बग डिटेक्शन दर प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र \textit{ProxyMark} को प्रस्तुत करता है, जो एक तीन-चरणीय ढांचा है जो मोनेरो (Monero) के टोर (Tor) एकीकरण में एक मौलिक भेद्यता का लाभ उठाता है—जहाँ लेनदेन विशेष रूप से दो विशिष्ट प्रॉक्सी नोड्स के माध्यम से ही अग्रेषित किए जाते हैं—ताकि मोनेरो लेनदेन के स्रोत आईपी (IP) पतों को सफलतापूर्वक डी-एनोनिमाइज (deanonymize) किया जा सके।
यह शोध पत्र नेटवर्क टेलीमेट्री के लिए एक परिमित-आयामी मैक्रोस्टेट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्केलर एंट्रॉपी मेट्रिक्स से आगे बढ़कर व्यवहारिक स्टेट-स्पेस ट्रांज़िशन को मॉडल करता है, जिससे सौम्य वर्कलोड ड्रिफ्ट और प्रतिकूल पुनर्गठन के बीच भेदभाव में सुधार होता है और अधिक व्याख्या योग्य विसंगति का पता लगाने की सुविधा मिलती है।
यह शोधपत्र सूचना-सैद्धांतिक रैंडम ऑरेकल मॉडल (Random Oracle model) में यह सिद्ध करके एक दशक पुराने खुले प्रश्न को हल करता है कि एडेप्टिव डेटा एनालिसिस (Adaptive Data Analysis) के लिए रैंडमनेस (randomness) अनिवार्य रूप से आवश्यक है, क्योंकि एक कम्प्यूटेशनल रूप से असीमित विश्लेषक के विरुद्ध कोई भी नियतात्मक तंत्र (deterministic mechanism) केवल क्वेरीज़ के बाद विफल हो जाता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) सुरक्षा मूल्यांकनों को एक नियंत्रित कंट्रास्ट डिज़ाइन (controlled contrast design) को अपनाकर समग्र "पाइपलाइन प्रभावों" (pipeline effects) से आगे बढ़ना चाहिए जो परिचालन पुनर्गठन (operational reframing), योजनाकार इनकार (planner refusal) और अनुमोदन-फ्रेमयुक्त प्रतिनिधिमंडल (approval-framed delegation) को अलग-अलग मापता है, जिससे यह प्रकट होता है कि ये विशिष्ट तंत्र मॉडलों में अप्रत्याशित रूप से परस्पर क्रिया करते हैं और अक्सर मानक मूल्यांकनों में महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिमों को छिपा देते हैं।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि यूरोपीय संघ का साइबर रेजिलिएंस एक्ट (Cyber Resilience Act) का स्थिर, प्रक्रिया-आधारित अनुपालन ढांचा, भेद्यता (vulnerability) की खोज और उसके शोषण के निरंतर, एआई-संचालित त्वरण के साथ मौलिक रूप से असंगत है, जिसके लिए एक-बार के प्रमाणन से हटकर निरंतर, एजेंट-संचालित सुरक्षा की ओर बदलाव आवश्यक है।