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यह शोध पत्र LIB-TRAP प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन थ्रेट मॉडल और फ्रेमवर्क है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे अविश्वसनीय स्टैंडर्ड सेल लाइब्रेरीज़ को फैब्रिकेशन के दौरान मैलिशियस हार्डवेयर ट्रोजन्स (Hardware Trojans) को छिपाने के लिए हेरफेर किया जा सकता है, जो प्रभावी रूप से कई बेंचमार्क सर्किट और टेक्नोलॉजी नोड्स में मौजूदा डिटेक्शन मेथड्स को बायपास करता है।
यह शोध पत्र Pmeta-TLA प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क है जो टिम्बर लीकेज अटैक (Timbre Leakage Attack) का लाभ उठाकर स्पीच क्लासिफिकेशन मॉडल्स में कई स्टील्थी और रोबस्ट बैकडोर्स को एम्बेड करने के लिए फ्रेम-लेवल पर टिम्बर जानकारी को वितरित करता है, जिससे मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर हमले की प्रभावकारिता और कम लागत प्राप्त होती है।
यह शोधपत्र एक सुरक्षित तरल लोकतंत्र (लिक्विड डेमोक्रेसी) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो झुंड मानसिकता और जबरदस्ती को रोकने के लिए टाइमड-रिलीज़ एन्क्रिप्शन के माध्यम से सीलबंद प्रतिनिधिमंडल का उपयोग करता है, जबकि प्रतिनिधि विफलताओं को कम करने के लिए फॉलबैक बैलेट के साथ रैंक किए गए बहु-प्रतिनिधिमंडल का उपयोग करता है, और अंततः यह प्रदर्शित करता है कि प्रतिनिधिमंडल केवल उच्च, गैर-प्रतिनिधिक अनुपस्थिति की विशिष्ट स्थितियों में ही प्रतिनिधित्व संबंधी सटीकता में सुधार करता है, जबकि मुख्य रूप से यह शक्ति के संकेंद्रण को कम करने के काम आता है।
यह शोधपत्र एक थ्रेशोल्ड-मुक्त, दो-सिग्नल ऑडिट पद्धति प्रस्तावित करता है जो स्ट्रिप्ड-रिफ्यूज़ल ("एब्लिटरेटेड") और बेनाइन फाइन-ट्यून्ड एलएलएम चेकपॉइंट्स के बीच उच्च सटीकता के साथ प्रभावी ढंग से अंतर करने के लिए रेफरेंस-एंकरड एक्टिवेशन गैप्स और वेट-रिकवरी एनर्जी को संयोजित करती है, जबकि स्पूफ्ड रेफरेंसेस और व्हाइट-बॉक्स इवेजन के विरुद्ध इसकी सीमाओं को भी स्वीकार करती है।
HaloGuard 1.0 एक ओपन-वेट्स, कॉन्स्टिट्यूशनल क्लासिफायर है जो बड़े बेसलाइन्स की तुलना में काफी छोटे मॉडल आकार (0.8B–4B पैरामीटर्स) का लाभ उठाते हुए, एक संरचित 46-नीति संविधान और सिंथेटिक काउंटरफैक्चुअल डेटा का उपयोग करके स्टेट-ऑफ-द-आर्ट बहुभाषी AI सुरक्षा प्रदर्शन प्राप्त करता है ताकि फॉल्स पॉजिटिव और फॉल्स नेगेटिव दोनों को न्यूनतम किया जा सके।
यह शोध पत्र एक मॉडल-अज्ञेय ढांचा (model-agnostic framework) प्रस्तावित करता है जो गोपनीयता-संरक्षण कोडित कंप्यूटिंग (GPBACC) को सुदृढ़ एकत्रीकरण और सत्यापन तकनीकों के साथ एकीकृत करता है ताकि फेडरेटेड और विकेंद्रीकृत मशीन लर्निंग दोनों परिवेशों में गोपनीयता रिसाव और दुर्भावनापूर्ण व्यवहार, दोनों से एक साथ रक्षा की जा सके।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि कोडिंग एजेंटों पर एक्सेस कंट्रोल और सख्त कोडिंग कन्वेंशन जैसे स्थापित इंजीनियरिंग बाधाओं (constraints) को लागू करना, अनकन्स्ट्रेंड एजेंटिक स्कैफोल्डिंग की तुलना में अधिक स्केलेबल और लागत प्रभावी निगरानी समाधान प्रदान करता है, जो एक नियंत्रित प्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित करता है कि ऐसा बाधित सबस्ट्रेट (constrained substrate) पायथन कोडबेस में बैकडोर डिटेक्शन दरों में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है।
यह शोध पत्र "साइबर सुरक्षा घटना प्रतिक्रिया प्रभाव कारक वर्गीकरण" (CIR-IF Taxonomy) प्रस्तुत करता है, जो 456 स्रोतों की एक व्यवस्थित समीक्षा से प्राप्त एक व्यापक ढांचा है जो घटना प्रतिक्रिया को प्रभावित करने वाले बहुविषयक कारकों को व्यवस्थित करता है और मौजूदा वैज्ञानिक एवं NIST मानकों की तुलना में बेहतर कठोरता और कवरेज प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र "चेन एंड हैश" (Chain & Hash) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एलएलएम (LLM) फिंगरप्रिंटिंग फ्रेमवर्क है जो आउटपुट-परिवर्तनकारी हमलों और फाइन-ट्यूनिंग के विरुद्ध भी सत्यापन योग्य, सुदृढ़ और अटूट स्वामित्व प्रमाण प्रदान करने के लिए प्रॉम्प्ट्स को रिस्पॉन्स के साथ क्रिप्टोग्राफिक रूप से जोड़ता है।
यह शोध पत्र VoxGuard प्रस्तुत करता है, जो वॉइस एनोनिमाइजेशन के मूल्यांकन में इक्वल एरर रेट (EER) की सीमाओं की आलोचना करता है और एक लो फॉल्स-पॉजिटिव रेट (FPR) दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है ताकि स्पीकर री-आइडेंटिफिकेशन और एट्रिब्यूट इन्फरेंस दोनों में महत्वपूर्ण गोपनीयता लीक को उजागर किया जा सके जिसे EER पकड़ने में विफल रहता है।