3659 ورقة بحثية
تقترح هذه الدراسة إطار عمل لعلوم التصميم لحوكمة العمليات الأمنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في البيئات عالية المخاطر، باستخدام أثر وسيط للاستعلام يعتمد على لغة KQL لفصل التخطيط القائم على الذكاء الاصطناعي عن التنفيذ وضمان المساءلة والخصوصية وقابلية التدقيق قبل توسيع نطاق الأتمتة.
يُعد FreeMOCA إطار عمل للتعلم المستمر يتميز بكفاءة الذاكرة والحوسبة لتحليل الكود الخبيث، حيث يعمل على التخفيف من النسيان الكارثي عبر الاستفادة من الاستيفاء التكيفي للطبقات بين القيم المثلى للمهام المتتالية، محققاً دقة واستبقاءً فائقين في معايير اختبارات برمجيات ويندوز وأندرويد الضارة واسعة النطاق دون الحاجة إلى مخازن إعادة التشغيل.
تقدم هذه الورقة MonitoringBench، وهو معيار اختبار للفريق الأحمر شبه مؤتمت يتكون من 2,644 مسار هجوم متنوع يكشف عن نقاط ضعف كبيرة في مراقبي الوكلاء الذكيين الحاليين، مما يظهر أن طرق التقييم الحالية غالباً ما تبالغ في تقدير الأداء عبر الفشل في اكتشاف هجمات الإقناع المتطورة وإعادة معايرة درجات الاشتباه.
تقدم هذه الورقة وتثبت تجريبياً "تسميم الأوراكل" (Oracle Poisoning)، وهو ناقل هجوم جديد حيث يقوم المهاجمون بإفساد الرسوم البيانية للمعرفة المهيكلة لإجبار وكلاء الذكاء الاصطناعي على استخلاص استنتاجات غير صحيحة عبر استدلال سليم في ظاهره، مما يثبت أن النماذج الحالية تثق عالمياً في البيانات المسمومة عند الوصول إليها من خلال بروتوكولات استخدام الأدوات، وتسلط الضوء على فجوات التقييم الحرجة في الاختبارات المضمنة.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل MARGIN، وهو إطار عمل قائم على المقاييس يعالج عدم التوازن في التكرار والصعوبة في اكتشاف الثغرات البرمجية من خلال الاستفادة من تعلم مقياس الهامش التكيفي ونمذجة النموذج الأولي الكروي الفائق لتصحيح التشوهات الهندسية في فضاء التضمين، مما يحقق أداء تصنيف متفوقاً ومتانة في مجموعات البيانات غير المتوازنة.
تقدم الورقة البحثية DP-LAC، وهي طريقة خفيفة الوزن للضبط الدقيق للنماذج اللغوية في التعلم الاتحادي مع الحفاظ على الخصوصية التفاضلية، والتي تقوم بتقدير وتكييف عتبة القص بكفاءة دون تكاليف خصوصية إضافية أو ضبط للمعلمات الفائقة، محققةً تحسناً بنسبة 6.6% في الدقة مقارنة بالنهج القائمة.
تقدم هذه الورقة تحسيناً إضافياً لمتراجحة باناشزيك (Banaszczyk's inequality) بالنسبة للقياس الغاوسي المتقطع على الشبكات من خلال فرض شرط مناسب للحصول على حد أفضل بشكل ملحوظ، والذي يمكن تطبيقه لتحليل الهجمات المزدوجة ضد مسألة "التعلم مع الأخطاء" (LWE).
تُحلل هذه المراجعة المنهجية للأدبيات ثنائية الاتجاه (2020–2025) التقارب بين الذكاء الاصطناعي وتقنية السجلات الموزعة عبر خمس طبقات معمارية في كلا الاتجاهين، كاشفةً عن أن الأبحاث الحالية تركز بشكل ضيق على طبقات محددة، وتفتقر إلى التحقق على نطاق الإنتاج، وتتطلب تصميماً مشتركاً عبر الطبقات لمعالجة التحديات الجوهرية في القابلية للتوسع والتشغيل البيني.
تقدم هذه الورقة تقييماً تجريبياً شاملاً للنماذج اللغوية الكبيرة والصغيرة المتكيفة مع المجال لنمذجة تهديدات STRIDE في شبكات الجيل الخامس (5G)، كاشفةً أن التكيف مع المجال أو توسيع نطاق النماذج لا يضمن باستمرار أداءً موثوقاً، مما يسلط الض الضوء على القيود الجوهرية للنماذج اللغوية الكبيرة الحالية في المهام الأمنية المهيكلة والحاجة إلى تعزيز القدرة على الاستنتاج والترسيخ.
تقدم هذه الورقة البحثية BEACON، وهي مجموعة بيانات متعددة الوسائط واسعة النطاق تضم بيانات لعب متزامنة لـ 28 لاعباً من لعبة Valorant، صُممت لتعزيز أبحاث المصادقة المستمرة وبصمة السلوك عبر التقاط إشارات حركية وإدراكية عالية الدقة تحت ضغط تنافسي واقعي.