3343 पेपर
यह शोध पत्र डोमेन विशेषज्ञों के साथ एक अध्ययन के माध्यम से नेटवर्क घुसपैठ पहचान प्रणाली (NIDS) नियम इंजीनियरिंग में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की विश्वसनीयता की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि बड़े मॉडल सिंटैक्टिक रूप से सही नियम उत्पन्न करते हैं, लेकिन उनकी सिमेंटिक अशुद्धताएं और मतिभ्रम (hallucinations) उनके उपयोग को स्वायत्त पीढ़ी के बजाय एक सहायक ड्राफ्टिंग भूमिका तक सीमित करते हैं।
यह शोध पत्र Bit2Watt को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन साइबर-भौतिक भेद्यता (cyber-physical vulnerability) है जहाँ हमलावर वैध GPU वर्कलोड को हेरफेर करके उच्च-आवृत्ति वाले पावर मॉड्यूलेशन (high-frequency power modulations) उत्पन्न करते हैं जो नवीकरणीय ऊर्जा-प्रधान डेटा सेंटर ग्रिडों को अस्थिर कर देते हैं, जिससे गंभीर पावर क्वालिटी गिरावट और संभावित कैस्केडिंग विफलताएं होती हैं, जबकि यह मानक निगरानी प्रणालियों द्वारा अन détected रहता है।
यह शोध पत्र कॉन्टेक्स्ट-टू-एग्जीक्यूशन इंटीग्रिटी (CXI) का परिचय देता है, जो संरक्षित सिंक फील्ड्स, पेलोड्स और इनवोकेशन इवेंट्स पर सख्त अथॉरिटी चेक लागू करके LLM एजेंटों को सुरक्षित करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि केवल उन्हीं क्रियाओं को निष्पादित किया जाए जिनके पास बाइंडिंग फील्ड, इफेक्ट और इनवोकेशन अथॉरिटी है, जिससे विविध बेंचमार्क में शून्य देखे गए सुरक्षा एस्केप प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र REAN का प्रस्ताव करता है, जो एक पुनर्निर्माण-जागरूक (reconstruction-aware) ईसीजी (ECG) अनामकरणकर्ता है जो कई सार्वजनिक डेटाबेसों में नैदानिक उपयोगिता को बनाए रखते हुए रोगी पुन: पहचान के जोखिमों को प्रभावी ढंग से समाप्त करने के लिए गोपनीयता और उपयोगिता ग्रेडिएंट्स की लगभग-लंबवतता (near-orthogonality) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र शहरी 6G एकीकृत संवेदन और संचार (ISAC) प्रणालियों में बीमफॉर्मिंग में हेरफेर करने वाले सक्रिय हमलावरों का पता लगाने के लिए एक वितरित गेम-थ्योरेटिक सुदृढीकरण लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो रणनीतिक इंटरेक्शन मॉडलिंग के माध्यम से हस्तक्षेप और सुरक्षा खतरों को प्रभावी ढंग से कम करता है।
यह शोध पत्र डार्ट (Dart) एओटी (AOT) बाइनरीज़ के न्यूरल डीकंपाइलेशन पर एक व्यवस्थित अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि सूक्ष्म मेट्रिक लाभों के बावजूद फाइन-ट्यूनिंग अक्सर कार्यात्मक शुद्धता (pass@k) में सुधार करने में विफल रहती है, जबकि एक नया ह्यूमैनइवल-डार्ट (HumanEval-Dart) बेंचमार्क पेश करती है और यह प्रदर्शित करती है कि असेंबली अनुक्रम की लंबाई कार्य की कठिनाई का प्राथमिक भविष्यवक्ता है।
यह शोध पत्र पैकेट-स्तर के डेटा का विश्लेषण करता है ताकि एक निरंतर टेम्पोरल गैप (सामयिक अंतराल) को उजागर किया जा सके जहाँ लगभग 79% मामलों में DNS रिज़ॉल्यूशन, गूगल सेफ ब्राउज़िंग क्वेरी क्लोजर के पीछे रह जाता है, जो एक मापने योग्य सुरक्षा-प्रासंगिक विंडो बनाता है जिसे DNS-हेरफेर (manipulation) खतरे वाले मॉडलों के तहत लक्षित किया जा सकता है।
यह शोध पत्र 'वर्ल्ड ऑफ कोड' के लिए पहले कमिट-सिग्नेचर डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जो पहचान विश्वास स्तरों (identity trust tiers) के लिए एक परिशुद्धता एंकर स्थापित करने और 5.8 बिलियन से अधिक कमिट्स के संग्रह में उपनाम मैपिंग (alias mappings) को कैलिब्रेट करने के लिए दावा की गई और क्रिप्टोग्राफिक रूप से प्रमाणित डेवलपर पहचानों के बीच अंतर करता है।
यह शोध पत्र ब्लैकबॉक्स क्रिप्टोग्राफी पर आधारित क्लाइंट प्रीप्रोसेसिंग वाले सिंगल-सर्वर प्राइवेट इंफॉर्मेशन रिट्रीवल के लिए इष्टतम गणना और संचार निचली सीमाओं (lower bounds) को स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि ऐसे स्कीम्स को अमॉर्टाइज्ड ऑनलाइन लागत या सर्वर संचालन का सामना करना ही होगा और इन धारणाओं के तहत डबली एफिशिएंट (doubly efficient) PIR के अस्तित्व को खारिज करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सार्वजनिक 3D पॉइंट क्लाउड डेटासेट पर पॉइजनिंग हमले जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GAN) आधारित डेटा संवर्धन के शुद्धिकरण प्रभावों से सफलतापूर्वक बचने में सक्षम हैं, जिससे बैकडोर्स प्रसारित होते हैं और कनेक्टेड और ऑटोनॉमस वाहन क्लासिफायर के निर्णय लेने की प्रक्रिया बाधित होती है।