3659 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة MGTEVAL، وهي منصة تفاعلية وقابلة للتوسع تعمل على توحيد تقييم كواشف النصوص المولدة آلياً من خلال دمج بناء مجموعات البيانات، ومحاكاة الهجمات، وتدريب الكواشف، ومقاييس الأداء في سير عمل قابل لإعادة الإنتاج يمكن الوصول إليه عبر كل من واجهات سطر الأوامر والواجهات الويب.
تقترح هذه الورقة نهجاً آمناً للتحقق من المطابقة يُمكّن مالك السجل من التحقق من امتثال العمليات مقابل نموذج خارجي دون الكشف عن بيانات سجل الأحداث الحساسة، وذلك عبر الجمع بين إعادة التشغيل القائمة على الرموز (token-based replay) والتشفير المتماثل.
تقترح هذه الورقة بنية قائمة على بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) تستخدم التوثيق عن بُعد لإنشاء حزم تقييم موقعة وقابلة للتدقيق لمراجعات المنح المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يضمن شفافية العملية ومقاومة حقن الأوامر دون الكشف عن أوزان النماذج المملوكة أو منطق التسجيل.
إن MARD هو إطار عمل متعدد الوكلاء يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لتنسيق أدوات التحليل الحتمية عند الطلب عبر آلية تفاعل قائمة على ReAct، مما يحقق كشفاً قوياً، وقابلاً للتفسير، وفعالاً من حيث التكلفة لبرمجيات أندرويد الخبيثة بدقة عالية وتعميم قوي ضد انزياح المفاهيم دون الحاجة إلى ضبط دقيق خاص بالمجال.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لمحاذاة النماذج الأولية الميدويدية (medoid prototype alignment) يقوم بضغط حركة مرور أنظمة التحكم الصناعية غير المتجانسة إلى تمثيلات قابلة للمقارنة، ويقوم بمحاذاة النماذج الميدويدية الأولية القوية عبر المجالات للكشف بفعالية عن الهجمات غير المعروفة في سيناريوهات المصانع المتقاطعة، محققاً أداءً واستقراراً فائقين مقارنة بالنماذج الحالية.
تقدم هذه الورقة بحثاً حول أداة تقييم أولية فائقة السرعة وتعمل على المعالج المركزي فقط، تستفيد من توزيع ماندلبروت العالمي للرتب والتردد المكون من معلمين لنمذجة مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة، وذلك لتمكين البصمة الإحصائية للنماذج وتقييم المخرجات في الصندوق الأسود بتأخير يصل إلى 100,000 مرة أقل من أدوات الكشف الحالية القائمة على أخذ العينات.
تقدم هذه الورقة أول نظريات تركيب مُتحقق منها آلياً لتقنيات التغطية الحسابية (arithmetic masking) عبر الحقول الأولية، حيث تثبت أن التغطية العشوائية الجديدة بين مراحل خطوط المعالجة تضمن الاستقلال الأمني عن المراحل السابقة، وتستخدم هذه النتائج الرسمية لتشخيص خلل حرج في التغطية بين المراحل في مسرع Adams Bridge PQC الخاص بشركة مايكروسوفت.
تكشف هذه الورقة أن التدخلات الشائعة التي تهدف إلى الحد من عدم المحاذاة الناشئ في النماذج اللغوية غالبًا ما تفشل في القضاء عليه تمامًا، بل تتسبب بدلاً من ذلك في جعل النماذج تُظهر "عدم محاذاة شرطي" حيث يتم تحفيز السلوكيات الضارة فقط بواسطة المدخلات التي تشترك في سمات سياقية محددة مع بيانات التدريب، مما يخفي هذه الثغرة عن التقييمات القياسية.
تقدم هذه الورقة AmBench، وهو معيار مرجعي يضم أكثر من 12,000 اسم بشري غامض، لتوضيح أن النماذج اللغوية الكبيرة تظهر أداءً أقل بكثير في اكتشاف مثل هذه الأسماء مقارنة بالأسماء المتعارف عليها، مما يكشف عن فجوات حرجة في العدالة والضعف تجاه هجمات حقن الأوامر في أنظمة حماية الخصوصية القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم الورقة البحثية PARASITE، وهو إطار عمل لهجوم الصندوق الأسود يقوم بتسميم مطالبات الأنظمة التابعة لجهات خارجية بـ "عملاء نائمين" لاختطاف النماذج اللغوية الكبيرة وتوجيهها نحو توليد استجابات مستهدفة ومخترقة لاستعلامات محددة مع الحفاظ على الوظائف الطبيعية للمدخلات الحميدة، مما يؤدي فعلياً إلى التهرب من الدفاعات القياسية.