3343 पेपर
यह शोध पत्र विभेदक रूप से निजी (डिफरेंशियल प्राइवेट) क्वांटम सेंसिंग प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो संवेदनशील डेटा को गोपनीयता का उल्लंघन करने वाले हमलों के विरुद्ध सुरक्षित रखने के साथ-साथ हाइजेनबर्ग-सीमित मापन सटीकता को सफलतापूर्वक बनाए रखने के लिए उलझे हुए (एंटैंगल्ड) सेंसर नेटवर्क का उपयोग करते हैं।
यह शोध पत्र क्रॉसरोड्स (Crossroads) को प्रस्तुत करता है, जो एक थ्रेशोल्ड साइनिंग कमेटी के माध्यम से लगभग किसी भी ब्लॉकचेन की संपत्तियों को एक एकल बैकएंड चेन पर ERC-20 टोकन के रूप में एकीकृत करने वाला एक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट लेयर है, जो ऋण देने (lending), गोपनीयता और यूनिवर्सल वॉलेट जैसे क्रॉस-चेन अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षित, शुल्क-कुशल और अनुमतिहीन (permissionless) क्षमता प्रदान करते हुए साउंडनेस गारंटी और फंड तक ऑप्टिमिस्टिक एक्सेस प्रदान करता है।
यह शोध पत्र अर्थ मूवर्स डिस्टेंस (Earth Mover's Distance) का उपयोग करके यूजर-लेवल मेट्रिक डिफरेंशियल प्राइवेसी के अध्ययन की शुरुआत करता है, जिसमें लीनियर और आइटम-वाइज क्वेरीज़ के लिए नवीन तंत्र, अनबाउंडेड से बाउंडेड सेटिंग्स में एक रिडक्शन, और मानक यूजर-लेवल डीपी की तुलना में बेहतर उपयोगिता का प्रदर्शन प्रस्तावित किया गया है।
VLMGuard एक नवीन फ्रेमवर्क है जो अनलेबल इन-द-वाइल्ड प्रॉम्प्ट्स और एक स्वचालित दुर्भावनापूर्णता अनुमान स्कोर का लाभ उठाकर विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए दुर्भावनापूर्ण प्रॉम्प्ट डिटेक्टरों को बूटस्ट्रैप करता है, जो मानव एनोटेशन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में बेहतर डिटेक्शन प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अनियंत्रित बैच प्रभाव (batch effects) मल्टी-सेंटर ओमिक्स अध्ययनों में फेडरेटेड लर्निंग के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बाधित करते हैं और मिसिंग वैल्यूज (missing values) तथा गैर-समान विशेषताओं वाले वितरित डेटासेट में इन प्रभावों को प्रभावी ढंग से ठीक करने के लिए सिक्योर मल्टी-पार्टी कंप्यूटेशन पर आधारित एक गोपनीयता-संरक्षण उपकरण, fedRBE को प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र सुदृढ़ वितरित शिक्षण (robust distributed learning) के लिए सामान्यीकरण गारंटी (generalization guarantees) में एक मौलिक अंतर स्थापित करता है, जो सटीक एल्गोरिद्मिक स्थिरता विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि बायज़ेंटाइन विफलताएं (Byzantine failures), डेटा पॉइज़निंग की तुलना में स्पष्ट रूप से बदतर सामान्यीकरण दरें उत्पन्न करती हैं।
यह शोध पत्र इस प्रिमिटिव के स्वाभाविक वेरिएंट्स को परिभाषित करके क्वांटम इंडिस्टिंग्विशेबिलिटी ऑब्फस्केशन (iO) के अध्ययन की शुरुआत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि, की इन्फिनिटली-ऑफन क्वांटम वर्स्ट-केस हार्डनेस के साथ मिलकर, यह छद्म-यादृच्छिक यूनिटरीज (pseudorandom unitaries) और क्वांटम पब्लिक-की एन्क्रिप्शन जैसे विविध क्वांटम क्रिप्टोग्राफिक प्रिमिटिव्स के निर्माण को सक्षम बनाता है, जबकि यह क्लासिकल iO से वन-वे फंक्शन्स के एक सरलीकृत निर्माण को भी प्रदान करता है।
यह ज्ञान का व्यवस्थितकरण (SoK) शोध पत्र एकीकृत वर्गीकरण (taxonomies) प्रस्तावित करके, मूल्यांकन मेटाडेटा को औपचारिक रूप देकर, और हमलों एवं सुरक्षा उपायों के पुनरुत्पादनीय, लागत-सचेत और तुलनात्मक मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए नए डेटासेट और उपकरणों के साथ एक मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म जारी करके, LLM प्रॉम्प्ट सुरक्षा के खंडित मूल्यांकन को संबोधित करता है।
यह अध्ययन 18-20 आयु वर्ग के युवा वयस्क पुरुषों के बीच महामारी के बाद साइबर अपराध शिकार में हुई वृद्धि का विश्लेषण करता है, जो सुरक्षात्मक अंतराल, बढ़ी हुई व्यवहारगत जोखिम और तंत्रिका संबंधी विकास संबंधी आवेग नियंत्रण की कमियों के एक अनूठे संगम की पहचान करता है जो इस विशिष्ट जनसांख्यिकीय को वित्तीय सेक्सटॉर्शन (sextortion), फिशिंग और अन्य उभरते ऑनलाइन खतरों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील बनाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके क्लाउड-एज लार्ज विजन-लैंग्वेज मॉडल (LVLM) इन्फरेंस में एक गंभीर भेद्यता को उजागर करता है कि एक ब्लैक-बॉक्स एडवर्सरी केवल 10% प्रसारित विजन टोकन को मैनिपुलेट करके विभिन्न अत्याधुनिक मॉडलों में सटीकता को 88.31% तक कम कर सकती है।