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यह शोध पत्र एज़ स्ट्रीम (EdgeStream) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का एज-आधारित ढांचा है जो सुरक्षित, कम-विलंबता वाले IoT विश्लेषण प्राप्त करने के लिए क्लाउड समन्वय के साथ स्थानीय प्रसंस्करण को एकीकृत करता है, जो पारंपरिक क्लाउड-केंद्रित प्रणालियों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र छह वाणिज्यिक इमेज-टू-इमेज जनरेटिव मॉडलों के प्रशिक्षण-प्रतिमान-संचालित वर्गीकरण का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वे फ्रोजन DINOv2 टोकन दूरियों द्वारा मापे गए कंटेंट-एडेप्टिव सब-JND एडवरसैरियल परटर्बेशन्स के प्रति अपनी प्रतिक्रियाओं के आधार पर दो विशिष्ट व्यवहारिक समूहों—एडिट-ट्रेन्ड बनाम सैंपलिंग-टाइम एडेप्टेड—में विभाजित होते हैं।
यह शोध पत्र मौजूदा खतरों और मूल्यांकन विधियों की समीक्षा करते हुए, एक नया खतरा वर्गीकरण (थ्रेट टैक्सोनॉमी) और एक अटैक प्रोपेगेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करते हुए, लॉन्ग-होरिज़न एजेंटिक एआई सिस्टम में सुरक्षा चुनौतियों का एक संरचित विश्लेषण प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र नैपसैक बाधा (knapsack constraint) के तहत सबमॉड्यूलर मैक्सिमाइजेशन (submodular maximization) के लिए डिफरेंशियल प्राइवेट एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो मोनोटोनिक और नॉन-मोनोटोनिक दोनों उद्देश्यों के लिए इष्टतम या निकट-इष्टतम सन्निकटन अनुपात (approximation ratios) प्राप्त करते हैं, जबकि पिछले कार्यों की तुलना में एडिटिव एरर (additive error) और क्वेरी जटिलता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र AutoDojo को पेश करता है, जो एक अनुकूलन योग्य (adaptive) हमला ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे स्थिर बेंचमार्क LLM एजेंट सुरक्षाओं की भेद्यता को पकड़ने में विफल रहते हैं, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान विधियां पुनरावृत्ति ब्लैक-बॉक्स हमलों के विरुद्ध सीमित सुरक्षा प्रदान करती हैं और एक्शन-ओपन कार्यों में अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के विरुद्ध संरचनात्मक रूप से अप्रभावी हैं।
यह शोध पत्र सामान्य दूरियों के लिए नए फजी प्राइवेट सेट इंटरसेक्शन (FPSI) प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है जो केवल ओब्लिवियस ट्रांसफर और सिमेट्रिक-की प्रिमिटिव्स का उपयोग करके दूरी थ्रेशोल्ड पर इष्टतम लॉगरिदमिक निर्भरता प्राप्त करते हैं, जिससे महंगी होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और रनटाइम एवं संचार में अत्याधुनिक समाधानों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन होता है।
यह शोध पत्र एक डेटा-केंद्रित बेंचमार्किंग अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-गुणवत्ता वाले, क्यूरेटेड डेटा पर एक कॉम्पैक्ट 8B ओपन-वेट मॉडल को फाइन-ट्यून करने से CVE-कंडीशन्ड एक्सप्लॉयट जनरेशन में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जो प्रोप्रायटरी मॉडल्स के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करता है और यह रेखांकित करता है कि साइबर सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए डेटा की गुणवत्ता और मूल्यांकन डिजाइन, मॉडल स्केल जितने ही महत्वपूर्ण हैं।
यह शोधपत्र एक मॉडल और पुनरुत्पादनीय बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो विज्ञापन वितरण चैनल को एक शोरयुक्त ओरेकल (noisy oracle) मानकर इंटरैक्टिव लक्षित विज्ञापनों से उपयोगकर्ता के गुणों का अनुमान लगाने की प्रक्रिया को दर्शाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि बार-बार होने वाले अभियान मापने योग्य अनुमान हमलों (inference attacks) को सक्षम कर सकते हैं, एग्रीगेट रिपोर्टिंग और रैंडमाइज्ड फ़िल्टरिंग जैसी प्रकटीकरण नीतियां प्रभावी बचाव के रूप में कार्य करती हैं।
यह शोध पत्र RETA को प्रस्तुत करता है, जो एक तर्क-सक्षम प्रशिक्षण पद्धति है जो उच्च उपयोगिता बनाए रखते हुए अनुकूलित अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के विरुद्ध LLM एजेंटों को मजबूती से सुरक्षित करने के लिए चेन-ऑफ-थॉट सत्यापन और विविध प्रतिकूल डेटा पीढ़ी का लाभ उठाती है।
2022 से 2026 तक वेब3 (Web3) सुरक्षा का यह अनुभवजन्य अध्ययन स्थिर ऑडिट निष्कर्षों और वास्तविक दुनिया के शोषण संबंधी नुकसानों के बीच एक महत्वपूर्ण विच्छेद को प्रकट करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि ऑडिट तकनीकी कमजोरियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, अधिकांश वित्तीय क्षति सोशल इंजीनियरिंग जैसे गैर-तकनीकी कारकों से उत्पन्न होती है और कुछ विशाल घटनाओं में अत्यधिक केंद्रित होती है।