3659 ورقة بحثية
تجادل هذه الورقة الموقفية بأن تركيز مجتمع تعلم الآلة لمدة عقد من الزمن على كشف التزييف العميق للشخصيات العامة قد انحرف عن الواقع، حيث تحولت التهديدات المهيمنة الفعلية إلى الصور الحميمة غير الرضائية، وعمليات الاحتيال عبر استنساخ الصوت، والاحتيال العاطفي، مما خلق عنق زجاجة حرجاً في الدفاع الواقعي يتطلب إعادة توازن فورية لأجندات البحث.
تقدم هذه الورقة PrivacySIM، وهي مجموعة تقييم تقارن تسعة من النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة مقابل 1,000 استجابة لمستخدمين حقيقيين لتوضيح أنه بينما يحسن التكييف مع الشخصية (persona conditioning) من دقة المحاكاة، إلا أن النماذج الحالية لا تزال تواجه صعوبة في إعادة إنتاج قرارات الخصوصية الفردية بأمانة، لا سيما بالنسبة للمستخدمين ذوي الخبرة العالية في الذكاء الاصطناعي والمخاوف المنخفضة المعلنة بشأن الخصوصية.
تقدم هذه الورقة منصة ACTING، التي تعالج الحاجة إلى تدريب متوافق تشغيلياً في مجال الدفاع السيبراني من خلال تقديم لغة EDL-FG لوصف السيناريوهات بشكل موحد، وتنفيذ آليات مؤتمتة لتقييم الأداء وتسجيل النقاط، وتمكين التمارين متعددة المجالات عبر ميادين سيبرانية اتحادية.
تقدم هذه الورقة ORCHID، وهو بروتوكول إجماع جديد مستوحى حيويًا يطوع مشكلة الربط في علم الأعصاب ونموذج كوروما للتزامن لتحقيق تحمل خطأ بيزنطي معزز كموميًا وقابل للتوسع في سجلات الحسابات الموزعة، مما يظهر سرعة تقارب وتعقيد رسائل متفوقين مقارنة بالآليات التقليدية مثل PBFT.
تقدم هذه الورقة "معيار محاذاة المهام" (TAB) لتقييم قدرة الوكلاء الطرفيين على اتباع التعليمات البيئية ذات الصلة بشكل انتقائي مع تجاهل المشتتات، مما يكشف أن الوكلاء الرائدين الحاليين يعانون في التمييز بينهما وأن آليات الدفاع الحالية غالبًا ما تقمع الإشارات الضارة والضرورية على حد سواء.
تتناول هذه الورقة البحثية ضعف إطار عمل SAGA المركزي لحوكمة الذكاء الاصطناعي الوكيل أمام المزودين الخبيثين من خلال تحليل ناقلات هجوم محددة واقتراح أربع بنيات تخفيف متميزة — تتراوح من المقاومة الكاملة للأخطاء البيزنطية إلى حلول المراقبة الهجينة والخفيفة — والتي تقدم مقايضات متفاوتة بين الأمان والأداء.
يُعد TextSeal نظاماً متطوراً لعلامات مائية لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) خالياً من التشوه، يضمن كشفاً قوياً للمصدر وحمايةً من التقطير من خلال توليد مفاتيح مزدوجة وتحديد المواقع في مناطق متعددة، كل ذلك مع الحفاظ على جودة المخرجات ودعم تحسينات الخدمة دون أي عبء إضافي على عملية الاستدلال.
تقترح هذه الورقة دفاعاً مُثبتاً لمقاومة التزوير للذكاء الاصط์ناعي التوليدي يقوم بعشوائية اختيار مفتاح العلامة المائية ولا يقبل المحتوى إلا إذا تم اكتشافه بواسطة مفتاح واحد بالضبط، مما يخفف بفعالية هجمات التزوير دون تقليل فائدة النموذج أو زيادة الأعباء الحسابية.
تقدم هذه الورقة البحثية "العلامة المائية الواعية ببت الأغلبية" (Majority Bit-Aware Watermarking)، وهي نموذج ترميز مبتكر بإنتاجيْن (MajorMark و MajorMark) يحل المقايضة بين جودة النص ودقة فك التشفير في العلامات المائية للنماذج اللغوية الكبيرة عبر الحفاظ على إشارات علامة مائية قوية حتى مع وجود قوائم خضراء كبيرة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل LAMa، الذي يستفيد من معرفة توزيع الاستعلامات وتسرب أنماط الوصول لإعادة بناء الإحداثيات النصية الصريحة في استعلامات النطاق متعددة الأبعاد المشفرة بشكل مبرهن دون الحاجة إلى حقن البيانات أو التحويلات اللاحقة، متفوقاً بذلك على الهجمات الحالية الأكثر تطوراً.