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यह शोध पत्र XR-PRISM को प्रस्तुत करता है, जो 65 सह-समीक्षित अध्ययनों के निष्कर्षों को संश्लेषित करके स्वास्थ्य सेवा एक्सटेंडेड रियलिटी (Extended Reality) परिनियोजनों में सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों को परिमाणित करने, प्राथमिकता देने और कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक डेटा-संचालित छह-कारक जोखिम स्कोरिंग मीट्रिक और एक चार-स्तरीय खतरा वर्गीकरण है।
यह शोध पत्र DP-SimAgg का प्रस्ताव करता है, जो एक गोपनीयता-संरक्षित फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो समानता-भारित एकत्रीकरण (similarity-weighted aggregation) को सर्वर-साइड डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ जोड़ता है ताकि सख्त गोपनीयता बजट के तहत प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखते हुए विषम, बहु-संस्थानिक एमआरआई (MRI) डेटा पर ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित किया जा सके।
यह शोधपत्र सूचना प्रवाह नीतियों (information flow policies) के एपिस्टेमिक सिमेंटिक्स (epistemic semantics) के लिए 2018 के एक ढांचे का मशीन-जाँचा गया सुधार प्रस्तुत करता है, जिसे एक एजेंटिक एआई कोडिंग असिस्टेंट की सहायता से प्राप्त किया गया है, ताकि अभिव्यंजक सुरक्षा आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने और लागू करने के लिए एक सुदृढ़ और सामान्य आधार प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र एक मल्टी-एलएलएम (multi-LLM) सर्वसम्मति ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि मौजूदा एनआईडीएस (NIDS) बेंचमार्क डेटासेट बैंकिंग-विशिष्ट मिट्रे अटैक (MITRE ATT&CK) तकनीकों को कितनी अच्छी तरह कवर करते हैं, जो सीआईसी-डीडीओएस2019 (CIC-DDoS2019) में 89.9% के ब्लाइंड स्पॉट जैसे महत्वपूर्ण अंतराल को उजागर करता है और वास्तविक-विश्व परिचालन प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए क्षेत्र-नेटिव (sector-native) डेटासेट्स की आवश्यकता स्थापित करता है।
यह शोध पत्र 2017 से 2024 तक के 1,214 स्वास्थ्य सेवा साइबर खतरे के रिकॉर्ड का एक अनुभवजन्य विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो गुप्त-उन्मुख युक्तियों की ओर एक मापने योग्य बदलाव, वर्तमान पहचान मार्गदर्शन और हमलावर फोकस के बीच एक महत्वपूर्ण मिसअलाइनमेंट (सामंजस्य की कमी), और उन उच्च-प्राथमिकता वाली तकनीकों की पहचान को प्रकट करता है जो पारंपरिक कमजोरियों और उभरते एआई-एकीकृत नैदानिक प्रणाली खतरों दोनों को संबोधित करती हैं।
यह शोध पत्र 'डायनेमिक सिंटैक्टिक इनवैरिएंस प्रिंसिपल' (Dynamic Syntactic Invariance Principle) को यह प्रदर्शित करने के लिए प्रस्तुत करता है कि एक विशिष्ट अंतर्निहित धारणा को, जब एक चर (variable) के रूप में माना जाता है और हटा दिया जाता है, तो वह विभिन्न क्षेत्रों—जिनमें क्रिप्टोग्राफी, भौतिकी और गणनात्मकता (computability) शामिल हैं—में एक आवर्ती संरचनात्मक अंतर को प्रकट करती है, जो अंततः SAT सिद्धांत में एक विरोधाभास उत्पन्न करती है, जिससे का निष्कर्ष निकलता है।
यह शोध पत्र 89 दिनों के मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) रजिस्ट्री डेटा का विश्लेषण करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि ऐतिहासिक विचलन (historical drift) के आधार पर सर्वरों का पुन: ऑडिट करना विवरण-स्तर (description-level) के सुरक्षा निष्कर्षों को बनाए रखने के लिए अप्रभावी है क्योंकि अधिकांश परिवर्तन नए आगमन और विरल पुनर्लेखन घटनाओं (sparse rewrite events) पर होते हैं, जो कंटेंट-बाइंडिंग सत्यापन और आवधिक पूर्ण-कैटलॉग स्वीप की ओर एक बदलाव को आवश्यक बनाता है।
यह शोध पत्र गोपनीयता-संरक्षण क्लाउड-एज-एंड सहयोग के लिए एक विलंबता-इष्टतम (latency-optimal) अनुकूली स्प्लिट इन्फरेंस फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जहाँ एंड डिवाइस प्लेनटेक्स्ट मॉडल प्रीफिक्स को निष्पादित करते हैं और एन्क्रिप्टेड सेगमेंट को एज और क्लाउड सर्वर पर ऑफलोड करने से पहले फुली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन (FHE) का उपयोग करके एक्टिवेशन्स को एन्क्रिप्ट करते हैं, जिससे मॉडल की सटीकता बनाए रखते हुए फुल-क्लाउड FHE की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।
यह शोधपत्र एक एकीकृत बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो गोपनीयता-संरक्षण वेक्टर खोज योजनाओं (SAP, EMVP, BNTM, और Tiptoe) की एक प्लेनटेक्स्ट बेसलाइन के विरुद्ध पहली निष्पक्ष, तुलनात्मक समीक्षा प्रदान करता है, जो चिकित्सकों को सबसे उपयुक्त परिनियोजन विकल्प चुनने में मार्गदर्शन करने के लिए गोपनीयता, प्रदर्शन और रिकॉल में उनके विशिष्ट समझौतों (trade-offs) को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र लैटिस-आधारित विकेंद्रीकृत फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक नवीन इवोल्यूशनरी गेम थ्योरी फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो फ्री-राइडिंग को प्रभावी ढंग से रोकने के लिए सीमित तर्कसंगतता, स्थानिक गतिशीलता और प्रतिष्ठा-आधारित तंत्र को शामिल करता है, जिससे सिस्टम की स्थिरता सुनिश्चित करते हुए सहयोग दरों और मॉडल सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सकता है।