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यह शोध पत्र साइबरपैल (CyberPal) 2.0 का परिचय देता है, जो साइबर सुरक्षा-विशेषज्ञ लघु भाषा मॉडलों (4B–20B पैरामीटर्स) का एक परिवार है, जिन्हें सेकनॉलेज (SecKnowledge) 2.0 पाइपलाइन के माध्यम से एक समृद्ध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जो काफी छोटे आकार के होने के बावजूद प्रमुख थ्रेट इन्वेस्टिगेशन और इंटेलिजेंस कार्यों पर GPT-4o और o1 जैसे फ्रंटियर मॉडलों को पीछे छोड़ देता है या उनके बराबर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र MORPHEUS को प्रस्तुत करता है, जो एक समग्र ढांचा है जो 50 मानव कारकों के बीच 302 अनुभवजन्य अंतःक्रियाओं को व्यवस्थित रूप से मैप करने के लिए कॉग्निशन-अफेक्ट-बिहेवियर मॉडल और एट्रिब्यूशन थ्योरी को एकीकृत करता है, जो प्रमाणित मूल्यांकन उपकरणों और लक्षित हस्तक्षेपों के माध्यम से साइबर सुरक्षा में मानवीय कमजोरियों के मॉडलिंग, मापन और शमन के लिए एक गतिशील, बहुआयामी दृष्टिकोण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र SS7, डायमीटर (Diameter) और GTP सिग्नलिंग को संलयित (fused) रिकॉर्ड्स में एकत्रित करके और सिंथेटिक विसंगतियों को सामान्य ट्रैफ़िक से प्रभावी ढंग से अलग करने के लिए एक मल्टी-एम्बेडिंग मॉडल सर्वसम्मति का लाभ उठाकर, मोबाइल कोर नेटवर्क में क्रॉस-प्रोटोकॉल विसंगतियों का पता लगाने के लिए एक अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिससे सुरक्षा निरीक्षण के लिए उच्च-विश्वास वाले उम्मीदवारों के एक छोटे समूह को प्राथमिकता दी जा सके।
ब्लोलाइव (BlowLive) एक सुदृढ़ मल्टी-फैक्टर बायोमेट्रिक फ्रेमवर्क है जो उच्च प्रमाणीकरण सटीकता सुनिश्चित करने के साथ-साथ गोपनीयता, प्रतिसंहरणीयता (revocability) और स्पूफिंग हमलों के प्रतिरोध को सुनिश्चित करने के लिए डोपलर-आधारित लाइवनेस डिटेक्शन और फजी एक्सट्रैक्टर-आधारित टेम्पलेट सुरक्षा के साथ ब्लो-अकौस्टिक और फेशियल मोडैलिटीज को संयोजित करता है।
यह शोध पत्र ध्वनिक और चुंबकीय उत्सर्जन को कैप्चर करने के लिए दोहरे स्मार्टफोन का उपयोग करके एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग सिस्टम पर एक नॉन-लाइन-ऑफ-साइट साइड-चैनल हमले का प्रदर्शन करता है, जो G-कोड कमांडों को पुनर्गठित करने में 98.89% सटीकता प्राप्त करता है और 3D प्रिंटिंग में महत्वपूर्ण बौद्धिक संपदा कमजोरियों को उजागर करता है।
यह शोध पत्र फेडरेटेड सोवरेन ट्रांसपोर्ट प्रोटोकॉल (FSTP) को प्रस्तुत करता है, जो फेडरेटेड नेटवर्क्स के लिए एक रस्ट-प्रवर्तित (Rust-enforced) सिंक्रोनाइज़ेशन लेयर है, जो आंतरिक नोड डेटा को उजागर किए बिना सत्यापन योग्य समन्वय को सक्षम करने के लिए डेटा कन्फाइनमेंट (data confinement), अनलिंकेबल आइडेंटिटीज (unlinkable identities) और टैम्पर-एविडेंट लॉगिंग को संरचनात्मक रूप से गारंटी देता है।
यह शोध पत्र ReShift को प्रस्तुत करता है, जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन बैकडोर अटैक फ्रेमवर्क है, जो "अहा-मोमेंट्स" (aha-moments) के माध्यम से आंतरिक चेन-ऑफ-थॉट प्रक्षेप पथों (trajectories) को गुप्त रूप से पुनर्निर्देशित करने के लिए एक ज़हरीले रीजनिंग-अवेयर डेटा निर्माण पाइपलाइन और सुपरवाइज्ड-रिनफोर्समेंट संयुक्त अनुकूलन का उपयोग करता है, जबकि सतही सुसंगतता को बनाए रखता है और पहचान से बचता है।
यह शोध पत्र मोबाइल ऑन-डिवाइस एआई (MoAI) सिस्टम की सुरक्षा पर ज्ञान का पहला व्यापक व्यवस्थितकरण प्रस्तुत करता है, जो एक आधारभूत ढांचा स्थापित करता है जिसमें उनके सुरक्षा स्तंभ, हमले और रक्षा के परिदृश्य, पहचाने गए शोध अंतराल और भविष्य की दिशाएं शामिल हैं।
यह अध्ययन दर्शाता है कि IIoT नेटवर्क के लिए हल्के घुसपैठ पहचान मॉडल (lightweight intrusion detection models) अक्सर विभिन्न नेटवर्क वातावरणों में सामान्यीकरण करने में विफल रहते हैं क्योंकि वे मजबूत विशेषताओं के बजाय भ्रामक पोर्ट-श्रेणी शॉर्टकट पर निर्भर करते हैं, जो तैनाती की तैयारी सुनिश्चित करने के लिए वास्तविक वर्ग वितरण के तहत क्रॉस-डोमेन मूल्यांकन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र HARC को पेश करता है, जो एक फाइन-ट्यूनिंग विधि है जो मॉडल क्षमता से समझौता किए बिना या ओवर-रिफ्यूज़ल (अत्यधिक इनकार) को बढ़ाए बिना मजबूत सुरक्षा संरेखण प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स स्थितियों में हानिकारकता और इनकार की दिशाओं को जोड़ती है।