3659 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "HSTS-Enforced"، وهي آلية أمنية مبتكرة تعكس النموذج الحالي القائم على الاختيار (opt-in) إلى نهج الاختيار من عدمه (opt-out) لبروتوكول HTTPS افتراضياً باستخدام سجلات نظام أسماء النطاقات (DNS) وقوائم التحميل المسبق (preload lists)، مما يقضي على ثغرات تجريد طبقة النقل الآمنة (TLS stripping) مع الحفاظ على إمكانية الوصول للمواقع التي تتطلب بروتوكول HTTP.
تتقصى هذه المساهمة هجمات التسميم ذات الصندوق الرمادي على خطوط أنابيب استيعاب البرمجيات الخبيثة المستمرة عبر تلاعبات ثنائية حافظة للوظائف لخفض معدلات استدعاء الكشف، وتُظهر في الوقت ذاته أن دفاع المجموعة المتجانسة يمكنه بفعالية تصفية ما يصل إلى 95.6% من مثل هذه العينات العدائية.
يُعد Vol-Mark إطار عمل جديداً للعلامات المائية غير المائية القابلة للعكس للبيانات الحجمية الطبية ثلاثية الأبعاد، يجمع بين التعلم التبايني لاستخراج الميزات القوي والتوسع الفارق التكعيبي لدمج منخفض التشويه، مما يضمن سلامة البيانات والتحقق من الملكية ضد الهجمات المختلفة دون المساس بدقة التشخيص.
تُثبت هذه الورقة أن دفاع التبديل (shuffling defense)، الذي كان يُعتبر سابقاً وسيلة تخفيف قوية لاستخراج أوزان النموذج في الاستدلال الآمن لنماذج المحولات (Transformer)، عرضة لهجوم جديد يقوم بمحاذاة التنشيطات المبدلة لاستعادة أوزان النموذج بدقة عالية وبتكلفة استعلام منخفضة.
تقدم هذه الورقة البحثية "المقايضات الذرية الاحتمالية"، وهي بدائية تشفيرية جديدة توسع نطاق عمليات التبادل عبر السلاسل غير الموثوقة التقليدية لدعم نتائج احتمالية قابلة للتحقق وغير منحازة (مثل اليانصيب)، وذلك عبر الجمع بين التوقيعات المتكيفة ودوال العشوائية الزائفة غير المدركة، مع الحفاظ في الوقت ذاته على الحد الأدنى من البصمة المسجلة على السلسلة والخصوصية التي توفرها المقايضات الذرية القياسية.
تقترح الورقة البحثية NeWTral، وهو إطار عمل عصبي لترجمة الأوزان يعمل على استعادة محاذاة السلامة في محولات LoRA الخاصة بنطاقات محددة دون تقليل معرفتها المتخصصة أو الحاجة إلى إعادة التدريب، محققاً انخفاضاً كبيراً في معدلات نجاح الهجمات مع الحفاظ على دقة عالية للمعرفة عبر نماذج ونطاقات متنوعة.
يقدم هذا المساهمة SLYP، وهو مسار وكيل (agent pipeline) متكامل يكتشف ذاتياً ثغرات "حالة السباق" (race-condition) في ملفات Windows COM الثنائية ويولد كود إثبات مفهوم (PoC) مُتحقق منه، حيث نجح في تحديد 28 ثغرة غير معروفة سابقاً في خدمات إنتاجية وحصد 140,000 دولار من المكافآات، متفوقاً بشكل كبير على أدوات التحليل الساكن ووكلاء البرمجة الحاليين.
تقدم هذه الورقة "إثبات التدريب" (PoT)، وهو بروتوكول يعيد توظيف موارد تعدين "إثبات العمل" المستهلكة للطاقة في تدريب نماذج تعلم آلي قابلة للتحقق، مما يثبت من خلال التحليل النظري والتنفيذ أن هذا النهج يحقق إنتاجية عالية، ومتانة، وأمنًا معززًا للشبكة مع معالجة الفجوات التقنية في التعلم اللامركزي.
تقدم هذه الورقة "Healer"، وهو إطار عمل مبتكر يسخر النماذج اللغوية الكبيرة لتوليد وتنفيذ كود مخصص لمعالجة الأخطاء ديناميكيًا في الوقت الفعلي، محققًا معدل نجاح مرتفع في التعافي من أخطاء وقت التشغيل غير المتوقعة، مما يمثل خطوة هامة نحو أنظمة برمجية وكيلية ذاتية الإصلاح.
تقدم هذه الورقة البحثية "Power-Softmax"، وهي نسخة مبتكرة من آلية الانتباه الذاتي (self-attention) متوافقة مع التشف𝙩 المتماثل (HE)، تتيح تدريب أول نماذج لغوية كبيرة (LLMs) ذات بنية متعددة الحدود بمليار معلمة، والتي تكون قادرة على إجراء استدلال آمن على البيانات المشفرة مع الحفاظ على قدرات الاستنتاج والتعلم في السياق المماثلة لنماذج المحولات (transformers) القياسية.